武汉大学计算机专业数据仓库及数据挖掘期末考试题

数据仓库及数据挖掘考试试题⼀、填空题（15分）1.数据仓库的特点分别是⾯向主题、集成、相对稳定、反映历史变化。

2.元数据是描述数据仓库内数据的结构和建⽴⽅法的数据。

根据元数据⽤途的不同可将元数据分为技术元数据和业务元数据两类。

3.OLAP技术多维分析过程中，多维分析操作包括切⽚、切块、钻取、旋转等。

4.基于依赖型数据集市和操作型数据存储的数据仓库体系结构常常被称为“中⼼和辐射”架构，其中企业级数据仓库是中⼼，源数据系统和数据集市在输⼊和输出范围的两端。

5.ODS实际上是⼀个集成的、⾯向主题的、可更新的、当前值的、企业级的、详细的数据库，也叫运营数据存储。

⼆、多项选择题（10分）6.在数据挖掘的分析⽅法中，直接数据挖掘包括（ＡＣＤ）A 分类B 关联C 估值D 预⾔7.数据仓库的数据ETL过程中，ETL软件的主要功能包括（ＡＢＣ）A 数据抽取B 数据转换C 数据加载D 数据稽核8.数据分类的评价准则包括（ ABCD ）A 精确度B 查全率和查准率C F-MeasureD ⼏何均值9.层次聚类⽅法包括（ BC ）A 划分聚类⽅法B 凝聚型层次聚类⽅法C 分解型层次聚类⽅法D 基于密度聚类⽅法10.贝叶斯⽹络由两部分组成，分别是（ A D ）A ⽹络结构B 先验概率C 后验概率D 条件概率表三、计算题（30分）11.⼀个⾷品连锁店每周的事务记录如下表所⽰，其中每⼀条事务表⽰在⼀项收款机业务中卖出的项⽬，假定supmin =40%，confmin=40%，使⽤Apriori算法计算⽣成的关联规则，标明每趟数据库扫描时的候选集和⼤项⽬集。

（15分）解：（1）由I={⾯包、果冻、花⽣酱、⽜奶、啤酒}的所有项⽬直接产⽣1-候选C 1，计算其⽀持度，取出⽀持度⼩于supmin的项集，形成1-频繁集L1，如下表所⽰：(2)组合连接L1中的各项⽬，产⽣2-候选集C2，计算其⽀持度，取出⽀持度⼩于supmin 的项集，形成2-频繁集L2，如下表所⽰：⾄此，所有频繁集都被找到，算法结束，所以，confidence （{⾯包}→{花⽣酱}）=（4/5）/（3/5）=4/3> conf min confidence （{ 花⽣酱}→{⾯包}）=（3/5）/（4/5）=3/4> conf min 所以，关联规则{⾯包}→{花⽣酱}、{ 花⽣酱}→{⾯包}均是强关联规则。

2014-2015-1《数据仓库与数据挖掘》期末考试题型一、单项选择题（每小题2分，共20分）二、填空题（每空1分，共20分）三、简答题(每题6分，共30分)四、析题与计算题(共30分)请同学们在考试时不要将复习资料带入考场！！！单选题1. 某超市研究销售纪录数据后发现，买啤酒的人很大概率也会购买尿布，这种属于数据挖掘的哪类问题？(A)A. 关联规则发现B. 聚类C. 分类D. 自然语言处理2. 以下两种描述分别对应哪两种对分类算法的评价标准？ (A)(a)警察抓小偷，描述警察抓的人中有多少个是小偷的标准。

(b)描述有多少比例的小偷给警察抓了的标准。

A. Precision, RecallB. Recall, PrecisionA. Precision, ROC D. Recall, ROC3. 将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规约是在以下哪个步骤的任务？(C)A. 频繁模式挖掘B. 分类和预测C. 数据预处理D. 数据流挖掘4. 当不知道数据所带标签时，可以使用哪种技术促使带同类标签的数据与带其他标签的数据相分离？(B)A. 分类B. 聚类C. 关联分析D. 隐马尔可夫链5. 什么是KDD？ (A)A. 数据挖掘与知识发现B. 领域知识发现C. 文档知识发现D. 动态知识发现6. 使用交互式的和可视化的技术，对数据进行探索属于数据挖掘的哪一类任务？（A）A. 探索性数据分析B. 建模描述C. 预测建模D. 寻找模式和规则7. 为数据的总体分布建模；把多维空间划分成组等问题属于数据挖掘的哪一类任务？(B)A. 探索性数据分析B. 建模描述C. 预测建模D. 寻找模式和规则8. 建立一个模型，通过这个模型根据已知的变量值来预测其他某个变量值属于数据挖掘的哪一类任务？(C)A. 根据内容检索B. 建模描述C. 预测建模D. 寻找模式和规则9. 用户有一种感兴趣的模式并且希望在数据集中找到相似的模式，属于数据挖掘哪一类任务？(A)A. 根据内容检索B. 建模描述C. 预测建模D. 寻找模式和规则11.下面哪种不属于数据预处理的方法？ (D)A变量代换 B离散化 C 聚集 D 估计遗漏值12. 假设12个销售价格记录组已经排序如下：5, 10, 11, 13, 15, 35, 50, 55, 72, 92, 204, 215 使用如下每种方法将它们划分成四个箱。

数据挖掘期末考试题库
进行数据挖掘期末考试前，老师通常会准备一份题库，供学生参考复习。

这个题库包含了一系列的问题，涵盖了数据挖掘的各个方面。

以下是一个示例的数据挖掘期末考试题库，供同学们参考：
1. 什么是数据挖掘？数据挖掘的主要目标是什么？
2. 请简要介绍数据挖掘的主要过程。

3. 数据挖掘中常用的数据预处理方法有哪些？请分别进行介绍。

4. 数据挖掘中常用的特征选择方法有哪些？请分别进行介绍。

5. 数据挖掘中常用的分类算法有哪些？请分别进行介绍。

6. 数据挖掘中常用的聚类算法有哪些？请分别进行介绍。

7. 数据挖掘中常用的关联规则挖掘算法有哪些？请分别进行介绍。

8. 什么是异常检测？数据挖掘中常用的异常检测方法有哪些？请分别进行介绍。

9. 数据挖掘中的交叉验证是什么？请简要说明。

10. 数据挖掘中如何评估分类算法的性能？请简要说明评估指标。

11. 数据挖掘中如何评估聚类算法的性能？请简要说明评估指标。

12. 数据挖掘中如何评估关联规则挖掘算法的性能？请简要说明评估指标。

13. 数据挖掘在实际应用中的案例有哪些？请分别进行介绍。

14. 在数据挖掘过程中，如何选择适当的算法和技术？请简要说明。

15. 数据挖掘存在哪些挑战和限制？请分别进行介绍。

以上题目是一个简要的示例，涵盖了数据挖掘的基本概念、主要过程、常用方法和评估指标等方面。

同学们可以根据这些问题来进行复
习和准备，加深对数据挖掘的理解和掌握。

希望以上题库对同学们的期末考试有所帮助。

祝大家考试顺利！。

《数据仓库与数据挖掘》复习大纲三、简答题（5×6分=30分）四、分析计算题（3×10分=30分）考试范围：第一讲数据挖掘概述考点：1、数据挖掘、知识发现（KDD）基本概念；2、数据挖掘的过程；3、数据挖掘过技术的三个主要部分。

复习参考题：一、填空题（1）数据库中的知识挖掘(KDD)包括以下七个步骤：数据清理、数据集成、数据选择、数据变换、数据挖掘、模式评估和知识表示。

（2）数据挖掘的性能问题主要包括：算法的效率、可扩展性和并行处理。

（3）当前的数据挖掘研究中，最主要的三个研究方向是：统计学、数据库技术和机器学习。

（4）在万维网(WWW)上应用的数据挖掘技术常被称为：WEB挖掘。

（5）孤立点是指：一些与数据的一般行为或模型不一致的孤立数据。

二、单选题（1）数据挖掘应用和一些常见的数据统计分析系统的最主要区别在于：BA、所涉及的算法的复杂性；B、所涉及的数据量；C、计算结果的表现形式；D、是否使用了人工智能技术（2）孤立点挖掘适用于下列哪种场合？DA、目标市场分析B、购物篮分析C、模式识别D、信用卡欺诈检测（3）下列几种数据挖掘功能中，（ D ）被广泛的应用于股票价格走势分析。

A. 关联分析B.分类和预测C.聚类分析D. 演变分析（4）下面的数据挖掘的任务中，（ B ）将决定所使用的数据挖掘功能。

A、选择任务相关的数据B、选择要挖掘的知识类型C、模式的兴趣度度量D、模式的可视化表示（5）下列几种数据挖掘功能中，（A ）被广泛的用于购物篮分析。

A、关联分析B、分类和预测C、聚类分析D、演变分析（6）根据顾客的收入和职业情况，预测他们在计算机设备上的花费，所使用的相应数据挖掘功能是（ B）。

A.关联分析B.分类和预测C. 演变分析D. 概念描述（7）帮助市场分析人员从客户的基本信息库中发现不同的客户群，通常所使用的数据挖掘功能是（ C ）。

A.关联分析B.分类和预测C.聚类分析D. 孤立点分析E. 演变分析（8）假设现在的数据挖掘任务是解析数据库中关于客户的一般特征的描述，通常所使用的数据挖掘功能是（ E ）A.关联分析B.分类和预测C. 孤立点分析D. 演变分析E. 概念描述三、简答题1、何谓数据挖掘？它有哪些方面的功能？答：从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程称为数据挖掘。

历年数据挖掘期末考试试题及答案2019年春选择题1. 关于数据挖掘下列叙述中，正确的是：- A. 数据挖掘只是寻找数据中的有用信息- B. 数据挖掘就是将数据放置于数据仓库中，方便查询- C. 数据挖掘是指从大量有噪音数据中提取未知、隐含、先前未知的、重要的、可理解的模式或知识- D. 数据挖掘就是从数据中提取出数值型变量2. 下列关于聚类分析的说法中，正确的是：- A. 聚类分析是无监督研究- B. 聚类分析的目的是找到一组最优特征- C. 聚类分析只能用于数值型变量- D. 聚类分析是一种监督研究方法3. 一般的数据挖掘流程包括以下哪些步骤：- A. 数据采集- B. 数据清洗- C. 数据转换- D. 模型构建- E. 模型评价- F. 模型应用- G. A、B、C、D、E- H. A、B、C、D、E、F- I. B、C、D、E、F- J. C、D、E、F简答题1. 什么是数据挖掘？介绍一下数据挖掘的流程。

数据挖掘是从庞大、复杂的数据集中提取有价值的、对决策有帮助的信息。

包括数据采集、数据清洗、数据转换、模型构建、模型评价和模型应用等步骤。

2. 聚类分析和分类分析有什么不同？聚类分析和分类分析都是数据挖掘的方法，不同的是聚类分析是无监督研究，通过相似度，将数据集分为不同的组；分类分析是监督研究，通过已知的训练集数据来预测新的数据分类。

也就是说在分类中有“标签”这个中间过程。

3. 请介绍一个你知道的数据挖掘算法，并简单阐述它的流程。

Apriori算法：是一种用于关联规则挖掘的算法。

主要流程包括生成项集、计算支持度、生成候选规则以及计算可信度四步。

首先生成单个项集，计算各项集在数据集中的支持度；然后根据单个项集生成项集对，计算各项集对在数据集中的支持度；接着从项集对中找出支持度大于某个阈值的，生成候选规则；最后计算规则的置信度，保留置信度大于某个阈值的规则作为关联规则。

武汉大学计算机专业数据仓库及数据挖掘期末考试题武汉大学计算机学院2014级研究生“数据仓库和数据挖掘”课程期末考试试题要求：所有的题目的解答均写在答题纸上，需写清楚题目的序号。

每张答题纸都要写上姓名和学号。

一、单项选择题（每小题2分，共20分）1. 下面列出的条目中，（）不是数据仓库的基本特征。

BA.数据仓库是面向主题的B.数据仓库是面向事务的C.数据仓库的数据是相对稳定的D.数据仓库的数据是反映历史变化的2. 数据仓库是随着时间变化的，下面的描述不正确的是（）。

A.数据仓库随时间的变化不断增加新的数据内容B.捕捉到的新数据会覆盖原来的快照C.数据仓库随事件变化不断删去旧的数据内容CD.数据仓库中包含大量的综合数据，这些综合数据会随着时间的变化不断地进行重新综合3. 以下关于数据仓库设计的说法中（）是错误的。

AA.数据仓库项目的需求很难把握，所以不可能从用户的需求出发来进行数据仓库的设计，只能从数据出发进行设计B.在进行数据仓库主题数据模型设计时，应该按面向部门业务应用的方式来设计数据模型C.在进行数据仓库主题数据模型设计时要强调数据的集成性D.在进行数据仓库概念模型设计时，需要设计实体关系图，给出数据表的划分，并给出每个属性的定义域4. 以下关于OLAP的描述中（）是错误的。

AA.一个多维数组可以表示为（维1，维2，…，维n）B.维的一个取值称为该维的一个维成员C.OLAP是联机分析处理D.OLAP是数据仓库进行分析决策的基础5. 多维数据模型中，下列（）模式不属于多维模式。

DA.星型模式B.雪花模式C.星座模式D.网型模式6. 通常频繁项集、频繁闭项集和最大频繁项集之间的关系是（）。

CA.频繁项集?频繁闭项集?最大频繁项集B.频繁项集?最大频繁项集?频繁闭项集C.最大频繁项集?频繁闭项集?频繁项集D.频繁闭项集?频繁项集?最大频繁项集7. 决策树中不包含（）结点。

CA.根结点B.内部结点C.外部结点D.叶结点8. 下面选项中t不是s的子序列的是（）。

数据挖掘考试题库及答案一、选择题1. 数据挖掘是从大量数据中提取有价值信息的过程，以下哪项不是数据挖掘的主要任务？A. 预测B. 分类C. 聚类D. 数据可视化答案：D2. 以下哪种技术不属于数据挖掘的常用方法？A. 决策树B. 支持向量机C. 关联规则D. 数据仓库答案：D3. 数据挖掘中，以下哪项技术常用于分类和预测？A. 神经网络B. K-均值聚类C. 主成分分析D. 决策树答案：D4. 在数据挖掘中，以下哪个概念表示数据集中的属性？A. 数据项B. 数据记录C. 数据属性D. 数据集答案：C5. 数据挖掘中，以下哪个算法用于求解关联规则？A. Apriori算法B. ID3算法C. K-Means算法D. C4.5算法答案：A二、填空题6. 数据挖掘的目的是从大量数据中提取______信息。

答案：有价值7. 在数据挖掘中，分类任务分为有监督学习和______学习。

答案：无监督8. 决策树是一种用于分类和预测的树形结构，其核心思想是______。

答案：递归划分9. 关联规则挖掘中，支持度表示某个项集在数据集中的出现频率，置信度表示______。

答案：包含项集的记录中同时包含结论的记录的比例10. 数据挖掘中，聚类分析是将数据集划分为若干个______的子集。

答案：相似三、判断题11. 数据挖掘只关注大量数据中的异常值。

（）答案：错误12. 数据挖掘是数据仓库的一部分。

（）答案：正确13. 决策树算法适用于处理连续属性的分类问题。

（）答案：错误14. 数据挖掘中的聚类分析是无监督学习任务。

（）答案：正确15. 关联规则挖掘中，支持度越高，关联规则越可靠。

（）答案：错误四、简答题16. 简述数据挖掘的主要任务。

答案：数据挖掘的主要任务包括预测、分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测等。

17. 简述决策树算法的基本原理。

答案：决策树算法是一种自顶向下的递归划分方法。

它通过选择具有最高信息增益的属性进行划分，将数据集划分为若干个子集，直到满足停止条件。

1、数据仓库数据仓库（Data Warehouse）是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrate）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化（Time Variant）的数据集合，用于支持管理决策。

2、数据挖掘：数据挖掘(Data Mining)，又称为数据库中的知识发现(Knowledge Discovery in Database, KDD)，就是从大量数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程，简单的说，数据挖掘就是从大量数据中提取或“挖掘”知识。

3、雪花模型：雪花模式中某些维表是规范化的，因而把数据进一步分解到附加的表中，模式图形成了类似雪花的形状。

通过最大限度地减少数据存储量以及联合较小的维表来改善查询性能。

雪花模型增加了用户必须处理的表数量，增加了某些查询的复杂性，但同时提高了处理的灵活性，可以回答更多的商业问题，特别适合系统的逐步建设要求。

4、OLAP OLAP是联机分析处理，是使分析人员、管理人员或执行人员能够从多角度对信息进行快速、一致、交互地存取,从而获得对数据的更深入了解的一类软件技术。

它支持复杂的分析操作，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查询结果。

5、决策树：决策树是将训练集函数表示成树结构，通过它来近似离散值的目标函数。

这种树结构是一种有向树，它以训练集的一个属性作节点，这个属性所对应的一个值作边。

决策树一般都是自上而下的来生成的。

1、企业面对海量数据，应如何具体实施数据挖掘，使之转换成可行的结果/模型？首先进行数据的预处理，主要进行数据的清洗，数据清洗，处理空缺值，数据的集成，数据的变换和数据规约。

2、请列举您使用过的各种数据仓库工具软件（包括建模工具，ETL工具，前端展现工具，OLAP Server、数据库、数据挖掘工具）和熟悉程度。

ETL工具：AscentialDataStage ，IBM warehouseMANAGER、Informatica公司的PowerCenter、Cognos 公司的DecisionStream市场上的主流数据仓库存储层软件有：SQL SERVER、SYBASE、ORACLE、DB2、TERADATA但是使用过的只有SQLSERVER和数据挖掘工具Analysis Services，而且不大熟悉。

数据仓库与数据挖掘考试试题
1. 简答题
a) 数据仓库的定义是什么？
b) 数据挖掘的基本任务有哪些？
c) 数据清洗在数据挖掘中的作用是什么？
2. 选择题
请从以下选项中选择正确答案：
a) 数据仓库的主要特点是：
A. 面向主题
B. 面向过程
C. 面向对象
D. 面向细节
b) 数据挖掘的主要方法包括：
A. 分类
B. 聚类
C. 关联分析
D. 回归分析
c) 数据清洗的过程包括：
A. 数据标准化
B. 数据去重
C. 数据缺失值处理
D. 数据转换
3. 算法题
使用Apriori算法来进行关联规则挖掘，假设有以下购物篮数据集：{牛奶，面包，尿布}
{可乐，面包，尿布}
{牛奶，可乐，尿布}
{牛奶，面包，可乐}
请按照步骤描述如何使用Apriori算法来找出频繁项集和关联规则。

4. 应用题
某电商网站的用户行为数据包括用户ID、商品ID、购买时间等字段，试设计一个数据挖掘任务，根据历史数据预测用户未来可能购买
的商品。

请描述具体的数据处理流程和算法选择，以及如何评估模型
的准确性。

5. 论述题
数据仓库和数据挖掘在实际应用中的价值和意义是什么？结合具体案例或行业来说明，并探讨未来数据仓库和数据挖掘的发展方向。

以上为数据仓库与数据挖掘考试试题的内容，希望您认真针对每个问题进行回答，考试时间为2小时，请自行安排时间和注意事项，祝您考试顺利！。

2022年武汉大学计算机科学与技术专业《数据库原理》科目期末试卷B（有答案）一、填空题1、安全性控制的一般方法有____________、____________、____________、和____________视图的保护五级安全措施。

2、数据库内的数据是______的，只要有业务发生，数据就会更新，而数据仓库则是______的历史数据，只能定期添加和刷新。

3、____________和____________一起组成了安全性子系统。

4、主题在数据仓库中由一系列实现。

一个主题之下表的划分可按______、______数据所属时间段进行划分，主题在数据仓库中可用______方式进行存储，如果主题存储量大，为了提高处理效率可采用______方式进行存储。

5、数据库管理系统的主要功能有______________、______________、数据库的运行管理以及数据库的建立和维护等4个方面。

6、在VB 6.0中，已经用Adobel连接到数据库，并已绑定到数据库中的某个关系表，现要通过此控件向表中插入数据，需要用到Adobel.Recordset的_____方法和Update方法，使用Adobel.Recordset的_____方法可以使当前行指针在结果集中向前移动一行。

7、设在SQL Server 2000环境下，对“销售数据库”进行的备份操作序列如下图所示。

①出现故障后，为尽可能减少数据丢失，需要利用备份数据进行恢复。

首先应该进行的恢复操作是恢复_____，第二个应该进行的恢复操作是恢复_____。

②假设这些备份操作均是在BK设备上完成的，并且该备份设备只用于这些备份操作，请补全下述恢复数据库完全备份的语句RESTORE_____FROM BKWITH FILE＝1，_____；8、关系模型由______________、______________和______________组成。

9、关系系统的查询优化既是关系数据库管理系统实现的关键技术，又是关系系统的优点。

数据仓库与数据挖掘教程期末复习题1、数据挖掘来源于机器学习。

2、数据仓库是面向主题的、集成的、稳定的、不同时间的数据集合，用于支持经营管理中决策制定过程。

3、元数据描述了数据仓库的数据和环境，遍及数据仓库的所有方面，是整个数据仓库的核心。

4、Codd将数据分析模型分为四类：绝对模型、解释模型、思考模型和公式化。

5、数据立方体是在所有可能组合的维上进行分组聚集运算的总和。

6、数据质量是数据仓库的成败关键。

7、概括分析是探索者分析过程的第一步。

8、数据仓库的物理模型设计是对逻辑模型设计的数据模型确定物理存储结构和存取方法。

9、自组织网络以ART模型、Kohonen模型为代表，用于聚类。

10、预测是利用历史数据找出变化规律，建立模型，并用此模型来预测未来数据的种类、特征等。

11、调和数据是存储在企业级数据仓库和操作型数据存储中的数据。

12、SQL、SERVER SSAS提供了所有业务数据的同意整合试图，可以作为传统报表和数据挖掘、在线分析处理、关键性能指示器记分卡的基础。

13、数据仓库的概念模型通常采用信息包图法来进行设计。

14、关联规则（关联规则的定义）的经典算法包括（）算法。

15、分类器设计阶段包含划分数据集、分类器构造、分类器测试。

16、雪花模型是对星型模式维表的进一步层次化和规范化来消除冗余的数据。

17、数据处理通常分成两大类：联机事务处理和联机分析处理（英文缩写）。

18、数据抽取的两个常见类型是静态抽取和增量抽取。

19、维度表一般由主键、分类层次和描述属性组成。

20、ROLAP是基于关系数据库的OLAP实现，而MOLAP是基于多维数据结构组织的OLAP实现。

21、数据仓库按照其开发过程，其关键环节包括数据抽取、数据存储、数据管理和数据表现等到。

22、KDD是数据集中识别出有效的、新颖的、潜在有用的、以及最终可理解的模式的高级处理过程。

23、遗传算法中的基本要素（P27）：问题编码；初始群体的设宴设定；适应值函数的设计；遗传操作设计；控制参数设定；24、数据集市数据集市是指具有特定应用的数据仓库主针对某个具有应用战略意义的应用或者具体部门级的应用，支持用户利用已有的数据获得重要竞争优势或者找到进入市场的具体解决方案。

数据挖掘期末考试试题及答案详解一、选择题（每题2分，共20分）1. 数据挖掘中，关联规则分析主要用于发现数据中的哪种关系？A. 因果关系B. 相关性C. 聚类关系D. 顺序关系答案：B2. 在决策树算法中，哪个指标用于评估特征的重要性？A. 信息增益B. 支持度C. 置信度D. 覆盖度答案：A3. 以下哪个是数据挖掘的常用方法？A. 线性回归B. 逻辑回归C. 神经网络D. 所有选项答案：D4. K-means聚类算法中，K值的选择是基于什么？A. 数据的维度B. 聚类中心的数量C. 数据的分布情况D. 数据的规模答案：B5. 以下哪个是数据挖掘中常用的数据预处理技术？A. 数据清洗B. 数据转换C. 数据归一化D. 所有选项答案：D...（此处省略其他选择题）二、简答题（每题10分，共30分）1. 简述什么是数据挖掘，并列举其主要的应用领域。

答案：数据挖掘是从大量数据中自动或半自动地发现有趣模式的过程。

它主要应用于市场分析、风险管理、欺诈检测、客户关系管理等领域。

2. 解释什么是朴素贝叶斯分类器，并说明其在数据挖掘中的应用。

答案：朴素贝叶斯分类器是一种基于贝叶斯定理的分类算法，它假设特征之间相互独立。

在数据挖掘中，朴素贝叶斯分类器常用于文本分类、垃圾邮件检测等任务。

3. 描述K-means聚类算法的基本原理，并举例说明其在实际问题中的应用。

答案：K-means聚类算法是一种基于距离的聚类方法，其目标是将数据点划分到K个簇中，使得每个数据点与其所属簇的中心点的距离之和最小。

例如，在市场细分中，K-means聚类可以用来将客户根据购买行为划分为不同的群体。

三、计算题（每题25分，共50分）1. 给定一组数据点：{(1,2), (2,3), (3,4), (4,5)}，请使用K-means算法将这些点分为两个簇，并计算簇的中心点。

答案：首先随机选择两个点作为初始中心点，然后迭代地将每个点分配到最近的中心点，接着更新中心点。

数据挖掘期末试题及答案完整版本文档为数据挖掘课程的期末试题及答案完整版，共分为两部分：试题1. 简述数据挖掘的含义，及其在实际应用中的主要应用场景。

2. 数据挖掘的分类有哪些？分别说明其特点和应用场景。

3. 什么是关联规则挖掘？具体方法是什么？4. 简述聚类分析的含义，及其在实际应用中的主要应用场景。

5. 什么是K-means算法？其具体流程是什么？如何确定K值？6. 什么是分类算法？具体有哪些分类算法？举例说明其应用场景。

7. 什么是决策树？它的构建方法是什么？8. 什么是人工神经网络？具体的工作原理是怎样的？9. 什么是支持向量机？简述其分类原理及构建方法。

10. 集成研究是什么？其主要有哪些方法？答案1. 数据挖掘定义：是从大量数据中自动提取未知、隐含的且潜在有用的信息和模式的计算技术，主要应用场景包括：金融风险控制、市场营销、医学诊断和电子商务等领域。

2. 数据挖掘的分类：基于任务分类、基于数据挖掘方法分类、基于应用领域分类等。

其中基于数据挖掘方法的分类包括：分类、聚类、关联规则挖掘、时序挖掘、离群点检测和特征选择等，它们分别对应不同类型的数据挖掘任务和数据类型。

3. 关联规则挖掘：是一种在数据集中发现有趣关系的方法。

具体方法包括：设定最小支持度和最小置信度阈值、频繁集生成、生成关联规则等。

4. 聚类分析：是一种常用的数据挖掘技术，主要应用场景包括：图像分割、生物信息学、无监督研究等领域。

5. K-means算法：是一种基于划分的聚类算法，具体流程包括：选择初始聚类中心、计算数据点到聚类中心的距离、分组聚类、重新计算聚类中心等。

确定K值有多种方法，常用的有肘部法和轮廓系数法。

6. 分类算法：是一种重要的数据挖掘技术，主要包括决策树、朴素贝叶斯、神经网络、支持向量机等方法。

不同的算法适用于不同类型的数据和任务场景。

7. 决策树：是一种基于树结构的分类方法，具体构建方法包括：选择最优特征、树的生长、剪枝等。

数据挖掘期末试题及答案一、选择题（每题2分，共20分）1. 数据挖掘中，以下哪个算法是用于分类的？A. AprioriB. K-meansC. KNND. ID32. 以下哪个不是数据挖掘的步骤？A. 数据预处理B. 数据集成C. 数据可视化D. 数据存储3. 在关联规则挖掘中，支持度（Support）是指什么？A. 规则出现的频率B. 规则的可信度C. 规则的覆盖范围D. 规则的强度4. 以下哪个是聚类算法？A. Logistic RegressionB. Decision TreeC. Naive BayesD. Hierarchical Clustering5. 数据挖掘中，特征选择的目的是什么？A. 增加数据量B. 减少数据量C. 增加模型复杂度D. 减少模型复杂度二、简答题（每题10分，共30分）1. 请简述数据挖掘中过拟合的概念及其预防方法。

2. 解释什么是决策树，并说明其在数据挖掘中的应用。

3. 描述数据预处理的重要性及其主要步骤。

三、应用题（每题25分，共50分）1. 假设你有一个包含客户购买历史的数据集，描述如何使用数据挖掘技术来发现潜在的购买模式。

2. 给出一个实际例子，说明如何使用关联规则挖掘来提高零售业的销售效率。

四、案例分析（共30分）1. 阅读以下案例描述，并分析使用数据挖掘技术解决该问题的优势和可能遇到的挑战。

案例描述：一家电子商务公司想要通过分析用户浏览和购买行为来优化其推荐系统。

公司收集了大量用户数据，包括浏览历史、购买记录、用户评分和反馈。

答案：一、选择题1. D2. D3. A4. D5. D二、简答题1. 过拟合是指模型在训练数据上表现良好，但在新的、未见过的数据上表现差的现象。

预防过拟合的方法包括：使用交叉验证、正则化技术、减少模型复杂度等。

2. 决策树是一种监督学习算法，用于分类和回归任务。

它通过一系列的问题将数据分割成不同的子集，直到达到一个纯度的节点，即决策点。

复习内容填空题（每空1分）第1章1、数据仓库就是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合。

2、根据数据用途的不同可将数据仓库的元数据分为技术元数据和业务元数据两类。

3、数据处理通常分成两大类：联机事务处理（OLTP）和联机分析处理。

4、多维分析是指对以“维”形式组织起来的数据（多维数据集）采取切片、切块、钻取和旋转等各种分析动作，以求剖析数据，使用户能从不同角度、不同侧面观察数据仓库中的数据，从而深入理解多维数据集中的信息。

5、ROLAP是基于关系数据库的OLAP实现，而MOLAP是基于多维数据结构组织的OLAP实现。

6、数据仓库按照其开发过程，其关键环节包括数据抽取、数据存储与管理和数据表现等。

7、数据仓库系统的体系结构根据应用需求的不同，可以分为以下4种类型：两层架构、独立数据集市、依赖型数据集市和操作型数据存储和逻辑型数据集市和实时数据仓库。

8、操作型数据存储（ODS）实际上是一个集成的、面向主题的、可更新的、当前值的（但是可“挥发”的）、企业级的、详细的数据库，也叫运营数据存储。

P159、“实时数据仓库”意味着源数据系统、决策支持服务和数据仓库之间以一个接近实时的速度交换数据和业务规则。

10、从应用的角度看，数据仓库的发展演变可以归纳为5个阶段：以报表为主、以分析为主、以预测模型为主、以运营导向为主和以实时数据仓库和自动决策为主。

11、数据挖掘的分析方法可以分为直接数据挖掘和间接数据挖掘两类。

第2章1、调和数据是存储在企业级数据仓库和操作型数据存储中的数据。

2、抽取、转换、加载过程的目的是为决策支持应用提供一个单一的、权威数据源。

因此，我们要求ETL 过程产生的数据（即调和数据层）是详细的、历史的、规范的、可理解的、即时的和质量可控制的。

3、数据抽取的两个常见类型是静态抽取和增量抽取。

静态抽取用于最初填充数据仓库，增量抽取用于进行数据仓库的维护。

4、粒度是对数据仓库中数据的综合程度高低的一个衡量。

《数据仓库与数据挖掘试题》一、判断题(每小题1分，计30分，答题时每5个答案写在一起)1.数据库作为数据资源用于管理业务中的信息分析处理。

（X）2.数据库的查询不是指对记录级数据的查询，而是指对分析要求的查询。

（X）3.关系数据库是二维数据（平面），多维数据库是空间立体数据。

（v）4.数据进入数据仓库之前，必须经过加工与集成。

（V）5.OLAP使用的是当前数据；OLTP使用的是历史数据。

（V）6.对数据仓库操作不明确，操作数据量少。

（X）7.数据集市实现难度超过数据仓库。

（X）8.OLAP使用的数据经常更新；OLTP使用的数据不更新，但周期性刷新。

（X）9.数据集市可升级到完整的数据仓库。

（V）10.数据库中存放的数据基本上是保存当前综合数据。

（X）11.OLAP可以应分析人员的要求快速、灵活地进行大数据量的复杂处理。

（V）12.OLAP支持复杂的决策分析操作，侧重对分析人员和高层管理人员的决策支持。

（V）13.OLTP的事务处理量大，处理内容比较简单但重复率高。

（V）14.数据仓库的用户有两类：信息使用者和探索者。

（V）15.对数据库的操作比较明确，操作数据量大。

（X）16.数据库用于事务处理，数据仓库用于决策分析。

（V）17.信息使用者以一种可预测的、重发性的方式使用数据仓库平台。

（V）18.OLAP一次处理的数据量大；OLTP一次性处理的数据量小。

（V）19.OLTP每次操作的数据量不大且多为当前的数据。

（V ）20.数据仓库系统由数据仓库（DW）、仓库管理和分析工具三部分组成。

（V）21.随着业务的变化,数据仓库中的数据会随时更新。

（X）22.数据集市的规模比数据仓库更大。

（X）23.数据集市具有更详细的、预先存储在数据仓库的数据。

（V）24.不同维值的组合及其对应的度量值构成了不同的查询和分析。

（V）25.OLAP使用细节性数据，OLTP使用综合性数据。

（X）26.数据集市由企业管理和维护。

数据挖掘期末考试试题(含答案)题目一：数据预处理题目描述：给定一个包含缺失值的数据集，采取合适的方法对缺失值进行处理，并解释你的方法选择的原因。

答案：缺失值在数据分析中是一个常见的问题。

我选择使用均值填充的方法来处理缺失值。

这种方法将缺失的值用该特征的均值进行代替。

我选择均值填充的原因是因为这种方法简单易用，并且可以保持数据的整体分布特征。

均值填充假设缺失值与观察到值的分布相似，因此使用均值填充可以避免引入过多的噪音。

题目二：关联规则挖掘题目描述：给定一个购物篮数据集，包含多个商品的组合，使用Apriori 算法挖掘频繁项集和关联规则，并给出相关的评估指标。

答案：Apriori算法是一种常用的关联规则挖掘算法。

它通过计算支持度和置信度来挖掘频繁项集和关联规则。

首先，通过扫描数据集，计算每个项集的支持度。

然后，根据设定的最小支持度阈值，选取频繁项集作为结果。

接着，根据频繁项集，计算每个规则的置信度。

利用最小置信度阈值，筛选出高置信度的关联规则。

评估指标包括支持度、置信度和提升度。

支持度衡量一个项集在数据集中出现的频率，置信度衡量规则的可信程度，提升度衡量规则对目标项集出现的增益。

题目三：聚类算法题目描述：给定一个数据集，包含多个样本和多个特征，使用K-means算法将样本划分为K个簇，并解释评估聚类性能的指标。

答案：K-means算法是一种常用的聚类算法。

它通过迭代的方式将样本划分为K个簇。

首先，随机选择K个初始聚类中心。

然后，对于每个样本，计算其与每个聚类中心的距离，并将其划分到距离最近的簇中。

接着，更新每个簇的聚类中心，计算新的聚类中心位置。

重复以上步骤，直到聚类中心不再发生变化或达到预定的迭代次数。

评估聚类性能的指标包括簇内平方和（SSE）和轮廓系数。

簇内平方和衡量样本与其所属簇的距离之和，SSE越小表示聚类效果越好。

轮廓系数衡量样本与其所属簇以及其他簇之间的距离，值介于-1到1之间，越接近1表示聚类效果越好。

数据挖掘期末考试题及答案一、选择题（每题2分，共20分）1. 数据挖掘中的关联规则挖掘主要用来发现数据项之间的什么关系？A. 因果关系B. 相关性C. 线性关系D. 依赖关系答案：B2. 决策树算法中，哪个指标用于选择分裂节点？A. 信息增益B. 支持度C. 置信度D. 精确度答案：A3. 聚类分析中，K-means算法的K值表示什么？A. 聚类中心的数量B. 聚类半径C. 聚类成员的最小数量D. 聚类成员的最大数量答案：A4. 在数据挖掘中，哪个算法常用于分类问题？A. Apriori算法B. K-means算法C. KNN算法D. ID3算法答案：C5. 数据挖掘中的异常检测通常用于哪些领域？A. 市场分析B. 客户细分C. 欺诈检测D. 趋势预测答案：C6. 朴素贝叶斯分类器属于哪种类型的学习算法？A. 监督学习B. 非监督学习C. 半监督学习D. 强化学习答案：A7. 在关联规则挖掘中，支持度是指什么？A. 规则出现的频率B. 规则的置信度C. 规则的覆盖度D. 规则的强度答案：A8. 神经网络在数据挖掘中通常用于解决什么问题？A. 聚类B. 分类C. 回归D. 所有上述问题答案：D9. 哪个算法是数据挖掘中用于特征选择的算法？A. 主成分分析（PCA）B. 线性判别分析（LDA）C. 独立成分分析（ICA）D. 随机森林答案：D10. 数据挖掘中的时间序列分析通常用于哪些领域？A. 股票市场预测B. 销售预测C. 天气预报D. 所有上述领域答案：D二、简答题（每题10分，共30分）1. 简述数据挖掘中的主要任务有哪些？答案：数据挖掘的主要任务包括分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测、趋势预测等。

2. 描述决策树算法的基本原理。

答案：决策树算法是一种监督学习算法，它通过从数据特征中选择最优特征来构建决策树，从而实现对数据的分类或回归。

算法通过递归地选择最优分裂节点，构建树状结构，直到满足停止条件。

武汉大学研究生课程-数据挖掘-2021级研究生试题武汉大学计算机学院2021级研究生“数据仓库和数据挖掘”课程期末考试试题要求：所有的题目的解答均写在答题纸上，需写清楚题目的序号。

每张答题纸都要写上姓名和学号。

一、单项选择题（每小题2分，共20分）1、下面关于数据仓库的叙述中（B ）是错误的。

A.OLAP分为ROLAP、MOLAP和HOLAPB.星型模式下的维表是规范化的，而雪花模式下的不需要规范化C.在查询效率方面，星型模式效率更高D.在事实星座模式中有多个事实表，且它们共享相同的维表2、下面关于维的叙述中（ C）是错误的。

A.维是人们观察数据的特定角度B.维的层次性是由观察数据细致程度不同造成的C.“某年某月某日”是时间维的层次错(“某年某月某日”是在时间维上位置的描述)D.“月、季、年”是时间维的层次对（日、月、季、年是时间维的层次） 3、可以对按季度汇总的销售数据进行（ B），来观察按月汇总的数据。

A.上卷 B.下钻 C.切片 D.切块 4、可以对按城市汇总的销售数据进行（A ），来观察按国家汇总的数据。

A.上卷 B.下钻 C.切片 D.切块 5、将原始数据进行集成和变换等处理是在以下（C）步骤的任务。

A.频繁模式挖掘 B.分类和预测 C.数据预处理 D.数据流挖掘 6、当不知道数据所带标签时，可以使用（ B）技术促使带同类标签的数据与带其他标签的数据相分离。

A.分类B.聚类C.关联分析D.隐马尔可夫链 7、建立一个模型，通过这个模型根据已知的变量值来预测其他某个变量值属于数据挖掘的（ C）任务。

A.根据内容检索B.建模描述C.预测建模D.寻找模式和规则 8、利用信息增益方法作为属性选择度量建立决策树时，已知某训练样本集的4个条件属性的信息增益分别为：G(收入)=0.940位，G(职业)=0.151位，G(年龄)=0.780位，G(信誉)=0.048位，则应该选择（A ）属性作为决策树的测试属性。