数据科学导论
数据科学的崛起和发展源于当今数字化时代的到来。随着互联网、
物联网以及社交媒体等大数据信息的爆炸式增长，需要有一种方法来
处理、分析和利用这些海量的数据。数据科学应运而生，成为一门多
学科交叉的领域，融合了统计学、数学、计算机科学和领域知识。
一、数据科学的定义和意义
数据科学可以被定义为通过使用统计学、机器学习和数据挖掘等技术，从数据中发现模式、提取信息并做出预测的过程。它的意义在于
帮助我们更好地理解和解决实际问题，做出明智的决策。
数据科学在各个领域都有着广泛的应用，包括商业、医疗、金融、
社交媒体等。例如，在商业领域，数据科学可以帮助企业做市场分析、客户行为预测以及销售预测，从而提升营销策略和商业决策的准确性
和效率。
二、数据科学的基本原理和技术
1. 数据收集与清洗：数据科学家需要从不同的来源收集数据，并对
数据进行清洗、处理和转换，以便后续的分析和建模。
2. 数据探索与可视化：为了更好地理解数据，数据科学家会使用统
计方法和可视化工具来探索数据的特征、分布和关联性。
3. 数据分析与建模：通过应用统计学和机器学习算法，数据科学家
可以对数据进行建模和预测。这些模型可以帮助我们发现隐藏在数据
中的规律，并做出相应的决策。
4. 数据解释与传达：数据科学不仅仅是关于技术和分析，它也需要
将分析结果解释给非专业人士。因此，数据科学家需要具备良好的沟
通能力，能够将复杂的数据分析结果转化为简单明了的表达方式。
三、数据科学的发展趋势与挑战
数据科学领域正处于快速发展的阶段，不断涌现出新的技术和方法。以下是数据科学未来发展的趋势和挑战：
1. 非结构化数据的挖掘：随着社交媒体、传感器和其他物联网设备
的普及，非结构化数据的挖掘和分析将成为数据科学的一个重要方向。
2. 数据隐私和安全性：由于大数据的应用涉及到用户隐私和数据安
全等问题，数据科学家需要在挖掘数据的同时注重保护用户的隐私和
数据的安全。
3. 数据伦理与道德：数据科学的应用需要遵守一定的伦理和道德原则，确保数据的合法使用，防止数据滥用和偏见。
4. 人工智能与自动化：数据科学与人工智能的结合将带来更多创新
和应用。自动化的数据分析和决策系统将会成为未来的发展方向。
结语
数据科学的发展不仅仅改变着我们的生活方式，也给我们提供了更多解决问题的途径。在这个数字化时代，学习和掌握数据科学的基本原理和技术成为了一项具有重要意义的任务。希望通过本文的介绍，读者能对数据科学有更深入的理解，并对未来的发展前景充满期待。
数据科学导论 数据科学的崛起和发展源于当今数字化时代的到来。随着互联网、 物联网以及社交媒体等大数据信息的爆炸式增长，需要有一种方法来 处理、分析和利用这些海量的数据。数据科学应运而生，成为一门多 学科交叉的领域，融合了统计学、数学、计算机科学和领域知识。 一、数据科学的定义和意义 数据科学可以被定义为通过使用统计学、机器学习和数据挖掘等技术，从数据中发现模式、提取信息并做出预测的过程。它的意义在于 帮助我们更好地理解和解决实际问题，做出明智的决策。 数据科学在各个领域都有着广泛的应用，包括商业、医疗、金融、 社交媒体等。例如，在商业领域，数据科学可以帮助企业做市场分析、客户行为预测以及销售预测，从而提升营销策略和商业决策的准确性 和效率。 二、数据科学的基本原理和技术 1. 数据收集与清洗：数据科学家需要从不同的来源收集数据，并对 数据进行清洗、处理和转换，以便后续的分析和建模。 2. 数据探索与可视化：为了更好地理解数据，数据科学家会使用统 计方法和可视化工具来探索数据的特征、分布和关联性。
3. 数据分析与建模：通过应用统计学和机器学习算法，数据科学家 可以对数据进行建模和预测。这些模型可以帮助我们发现隐藏在数据 中的规律，并做出相应的决策。 4. 数据解释与传达：数据科学不仅仅是关于技术和分析，它也需要 将分析结果解释给非专业人士。因此，数据科学家需要具备良好的沟 通能力，能够将复杂的数据分析结果转化为简单明了的表达方式。 三、数据科学的发展趋势与挑战 数据科学领域正处于快速发展的阶段，不断涌现出新的技术和方法。以下是数据科学未来发展的趋势和挑战： 1. 非结构化数据的挖掘：随着社交媒体、传感器和其他物联网设备 的普及，非结构化数据的挖掘和分析将成为数据科学的一个重要方向。 2. 数据隐私和安全性：由于大数据的应用涉及到用户隐私和数据安 全等问题，数据科学家需要在挖掘数据的同时注重保护用户的隐私和 数据的安全。 3. 数据伦理与道德：数据科学的应用需要遵守一定的伦理和道德原则，确保数据的合法使用，防止数据滥用和偏见。 4. 人工智能与自动化：数据科学与人工智能的结合将带来更多创新 和应用。自动化的数据分析和决策系统将会成为未来的发展方向。 结语
《数据科学导论》复习 资料 本页仅作为文档封面，使用时可以删除 This document is for reference only-rar21year.March
《数据科学》课程期末复习资料《数据科学》课程讲稿章节目录： 第一章导论 第一节了解数据科学的基本概念 第二节了解数据科学的应用 第三节了解数据科学的过程 第四节掌握数据科学的方法 第二章数据获取及预处理 第一节了解获取数据的途径和方法 第二节掌握数据质量检验的方法 第三节掌握数据清洗 第四节掌握数据集成 第五节掌握数据规约 第六节掌握数据变换 第三章数据分析 第一节了解探索性数据分析的概念 第二节掌握单变量分析方法 第三节掌握多变量分析方法 第四节掌握样本相似性与相异性分析的方法第四章特征工程 第一节了解特征的介绍和创建过程 第二节了解降维的基本概念 第三节掌握主成分分析-PCA 第四节掌握奇异值分解-SVD 第五节了解特征选择的基本概念 第六节掌握过滤式方法 第七节了解产生特征子集的搜索策略 第八节了解封装式方法 第九节了解嵌入式方法
第五章关联规则算法 第一节了解关联规则的基本概念 第二节掌握频繁项集的产生过程 第三节掌握Apriori算法 第六章分类算法 第一节了解分类问题基本概念 第二节掌握k近邻算法 第三节了解贝叶斯定理 第四节掌握朴素贝叶斯 第五节了解决策树的基本概念 第六节了解决策树-特征选择 第七节了解决策树-剪枝算法 第七章线性回归算法 第一节了解线性回归的基本概念 第二节掌握一元线性回归 第三节掌握多元线性回归 第八章人工神经网络 第一节了解神经网络的基本概念 第二节掌握感知机的学习算法 第三节掌握多层感知机-反向传播算法第九章聚类算法 第一节了解聚类问题的介绍 第二节掌握层次聚类 第三节掌握K-means聚类 第四节了解BFR聚类
《数据科学》课程期末复习资料 一、客观部份：(单项选择、判断) (一)、选择部份1、通过构造新的指标-线损率，当超出线损率的正常范围，则可以判断这条线路的用户可能存在窃漏电等异常行为属于数据变换中的( C ) 简单函数变换B.规范化C.属性构造D.连续属性离散化2、实体识别属于以下哪个过程(B)A.数据清洗B.数据集成C.数据规约D.数据变换3、数据质量检验的主要任务就是检查原始数据中是否存在“脏数据”，概括性来说，脏数据不包括以下(A)A.普通值B.异常值C.不一致的值D.重复值4、决策树在什么情况下结点需要划分( D ) 当前结点所包含的样本全属于同一类别当前属性集为空，或者是所有样本在所有属性上取值相同当前结点包含的样本集为空还有子集不能被基本正确分类5、系统日志采集的基本特征不包括(D)A.高可用性B.高可靠性C.可扩展性D.高效率6 、k 近邻法的基本要素不包括(C)oA.距离度量B.k值的选择C.样本大小D.分类决策规则7、一元 回归参数估计的参数求解方法不包括( D ) 。 A,最大似然法B.距估计法C.最小二乘法D,欧式距离法8、下列选项不是BFR的对象是(B)A.废弃集 B.暂时集 C.压缩集 D. 留存集9、聚类的主要方法不包括(D)A.划分聚类B.层次聚类C.密度聚类D.距离聚类10、以下哪一项不是特征选择常见的方法(D)A.过滤式B.封装式C.嵌入式D.开放式11、以下哪一项不是特征工程的子问题(D)A.特征创建B.特征提取C.特征选择D.特征识别12 、比如一张表，从业务上讲，一个用户应该只会有一条记录，那末如果某个用户浮现了超过一•条的记录，这就产生了(C)A,异常值B.不一致的值C.重复值D.缺失值13、对于相似性与相异性的度量方法，基于距离的方法，以下哪一项不符合要求 ( D ) A.欧氏距离 B.曼哈顿距离 C.马氏距离 D.对角距离 14、通过变量标准化计算得到的回归方程称为( A ) A.标准化回归方程 B.标准化偏回归方程 C.标准化自回归方程 D.标准化多回归 o 方程 15、一元线性回归中，真实值与预测值的差称为样本的( D )。 A.误差 B.方差 C.测差 D.残差16、在回归分析中，自变量为()，因变量为( D ) 。 A.离散型变量，离散型变量 B.连续型变量，离散型变量 C.离散型变量，连续型变量 D.连续型变量，连续型变量17、为了解决任何复杂的分类问题，使用的感知机结构
数据科学导论朝乐门课后答案 1、( )这颗行星距离太阳最近。[单选题] * A.水星(正确答案) B.金星 C.地球 2、下列说法正确的是( ) 。[单选题] * A.种子只有在土壤里才能发芽 B.种子发芽一定要有阳光 C.种子发芽必须要有水(正确答案) 3、潜艇是能够在水下航行的船。[判断题] * 对(正确答案) 错 4、不属于我们的相貌特征的是( )。[单选题] * A.有耳垂 B.平发际 C.烫成卷发(正确答案)
5、基因工程造福人类，所以不需要考虑基因工程对生物多样性、自然生态环境和人体健康可能带来的负面影响。[判断题] * 对 错(正确答案) 6、在同一天内，探探第一次测得阳光下竹竿影长为300厘米，一小时后，测得的影长为200厘米，她两次测量竹竿影长的时间可能是（）。[单选题] * A.上午(正确答案) B.下午 C.傍晚 7、港珠澳桥采用桥、岛、隧为一体的主要原因是( )。[单选题] * A.我国建造特高大桥的技术不成熟,而建造海底隧道的技术很成熟 B.为了保证水陆空立体交通线互不干扰(正确答案) C.保护环境 8、在金属大家庭里，有两种金属是热缩冷胀的，它们是( ) [单选题] * A.银和铜 B.锑和铋(正确答案) C.铁和铝
9、下面物体中，可以把太阳光分解成多种颜色的光的是（）。[单选题] * A.凸透镜 B.凹透镜 C.三棱镜(正确答案) 10、上课时我们能看到黑板上的字，是因为（）。[单选题] * A.我们的眼睛把光线反射到了黑板上 B.黑板反射的光进入了我们的眼睛里(正确答案) C.黑板是光源，能够发光 11、在白纸上擦一擦、压一压，不会留下油迹的食物是( ) 。[单选题] * A.花生 B.芝麻 C.米饭(正确答案) 12、在户外进行空投包实验时，我们可以通过记录数据来帮助改进实验。下面数据中，不需要记录的是（）。[单选题] * A.是否顺利着陆 B.物资是否完好
南开大学2021年9月《数据科学导论》作业考核试题及答案参考 1. 地下城与勇士(DNF)宠物学习终结技能的等级 地下城与勇士(DNF)宠物学习终结技能的等级 学习技能级别根据宠物种类不同而不同，一般在20~25级即可自动学习终结技能。 2. 为了解决任何复杂的分类问题，使用的感知机结构应至少包含( )个隐含层。 A.1 B.2 C.3 D.4 参考答案：B 3. 特征选择和降维都是用于减少特征数量，进而降低模型复杂度、防止过度拟合。( ) A.正确 B.错误 参考答案：A 4. 麦肯锡给出的大数据定义是大数据指的是大小超出常规的数据库工具获取、存储、管理、和分析能力的数据集。( ) T.对 F.错 参考答案：T 5. BFR聚类簇的坐标可以与空间的坐标保持一致。( ) A.正确 B.错误 参考答案：B 6. 实体识别的常见形式：( ) A.同名异义 B.异名同义
C.单位不统一 D.属性不同 参考答案：D 7. 整数和整数之间的运算结果一定的是整数。( ) A.正确 B.错误 参考答案：B 8. 聚合方法是自底向上的方法。( ) A.正确 B.错误 参考答案：A 9. 遍历循环for语句中，不可以遍历的结构是( )。 A.字符串 B.元组 C.数字类型 D.字典 参考答案：C 10. 列表(list)，集合(set)，和元组(tuple)都是序列数据类型。( ) A.正确 B.错误 参考答案：B 11. IPsec处于OSI七层模型的哪一层( ) A、物理层 B、链路层 C、网络层 D、应用层
参考答案：C 12. PPPoE协议共包括( )个阶段，即( ) A、四;PADI、PADO、PADR、PADS B、两;PPPoE的发现阶段(PPPoE Discovery Stage)和PPPoE的会话阶段(PPPoE Session Stage) C、两; LCP和NCP阶段 D、三;建链、认证、上网 参考答案：B 13. Python中的注释是为了让计算机更能理解程序表达的意思。( ) A.正确 B.错误 参考答案：B 14. Internet上的电子邮件扩充协议是( ) A.FTP B.MIME C.TCP/IP D.SMTP 参考答案：B 15. 程序语句len(str(‘3.1415’))的输出结果为( )。 A.4 B.5 C.6 D.7 参考答案：C
第一章测试 1.数据和数值是同一个事物的不同提法 A:对 B:错 答案:B 2.大数据中的某个成员小数据可能“没什么用(无价值)”,但由这些“小数据”组成 的大数据会“很有用(有价值)”。 A:对 B:错 答案:A 3.从理论体系看,数据科学主要研究内容包括数据科学基础理论、数据加工、 数据计算、数据管理、数据分析和数据产品开发。 A:对 B:错 答案:A 4.数据产品开发是数据科学的重要研究任务之一，关于数据产品开发正确的叙 述（）。 A:数据产品开发能力也是数据科学家的核心竞争力。 B:数据产品开发具有以数据为中心、多样性、层次性和增值性等特征。 C:数据产品开发更加强调的是数据加工的增值活动。 D:数据科学的学习目的之一是提升自己的数据产品开发能力。 答案:ABCD 5.数据科学方法论是指（） A:从“大量数据”中总结和提炼出一般性知识之后，用知识去解决问题。 B:根据问题找“数据”，并直接用数据解决问题. C:基于知识解决问题. D:基于数据解决问题. 答案:BD 6.关于数据科学的叙述正确的是（） A:数据科学以揭示“大数据” 的内容、形态、规律为核心内容。 B:数据学科是一门实践性极强的学科。 C:数据科学需要解决的终极问题是将大数据放在一个完整的生态系统之中去认识与利用，建设“数据生态系统”。 D:数据科学的研究和应用超出技术范畴，还涉及到发展战略、基础设施、人力资源、政策、法律与文化环境等诸多因素。 答案:ABCD 7.数据加工的目的包括（）。 A:提升数据质量 B:降低数据计算的复杂度 C:提升数据处理的准确性
D:提升数据计算量 答案:ABC 8.在大数据时代,人们对数据的认识与研究视角是（）。 A:如何降低计算复杂度 B:我能为数据做什么 C:数据能为我做什么 D:如何设计算法和模型 答案:C 9.“只要拥有足够多的数据，我们可以变得更聪明”是大数据时代的一个新认识。 在大数据时代，原本复杂的“智能问题”变成简单的“数据问题”，描述了数据 科学的()。 A:三要素原则 B:三世界原则 C:从简原则 D:数据复杂性原则 答案:C 10.数据科学强调的是“用数据直接解决问题”，当数据量足够大时，通过简单的 “数据洞见( Data Insight)”操作，找出并评估历史数据中已存在的答案。这体 现了数据科学中的（）。 A:协同原则 B:知识范式原则 C:数据复杂性原则 D:数据范式原则 答案:D 第二章测试 1.关于机器学习与统计学如下描述正确的是（） A:统计学需要事先对处理对象的概率分布做出假定（如正态分布等） B:机器学习不需要对处理对象的概率分布做事先假定 C:统计学通过各种统计指标来评价统计模型的拟合优度 D:机器学习更关注的是“可解释性”，侧重“模型”。 答案:ABC 2.从学科定位看，数据科学处于数学与统计知识、黑客精神与技能和领域实务 知识三大领域的重叠之处。 A:错 B:对 答案:B 3.大数据时代的分析数据的思维方式是探求难以捉摸的因果关系。 A:错 B:对 答案:A
数据科学导论实验报告 实验报告：数据科学导论实验 实验目的： 本实验旨在运用数据科学的基本概念和技术，以及常用的数据科学工具，完成一个数据科学项目。 实验内容： 本实验选择了一个具体的数据科学项目——房价预测。通过分析房屋的各种特征，如面积、卧室数量、位置等，来预测房屋的售价。 1. 数据收集和观察：首先，从公开的数据源或其他渠道获取与房价相关的数据。通过查看数据集的结构和内容，了解数据的基本信息。 2. 数据清洗和处理：对数据集进行预处理，包括处理缺失值、异常值、重复值等。根据实际需求，可能还需要进行特征工程，提取和选择合适的特征。 3. 数据可视化和探索：通过绘制各种图表，如直方图、散点图等，来探索数据的分布和关系。根据可视化的结果，了解数据的特点和规律。 4. 模型训练和评估：选择合适的算法模型，如线性回归、决策树等，对数据进行训练，并评估模型的性能。可以使用交叉验证等方法，评估模型的泛化能力。
5. 模型调优和预测：根据模型评估的结果，对模型进行调优，如调整模型参数、尝试不同的特征组合等。最终，使用优化后的模型，对新的数据进行预测。 实验结果： 根据实验的具体情况和数据集的特点，得出房价预测的模型和结果。通过对实验过程和结果的总结，深入理解数据科学的基本原理和方法，并掌握数据科学项目的基本流程和技巧。 实验总结： 通过本实验，我对数据科学的基本概念和技术有了更深入的了解，并学会了如何运用数据科学的方法和工具来解决实际问题。同时，我也发现了数据科学项目的一些挑战和注意事项，如数据质量、特征选择和模型的选择与调优等。通过实践和总结，我相信我会在数据科学领域的学习和实践中不断进步。
数据科学导论心得体会论文 数据科学是现代社会中非常重要的一个领域，它涵盖了数据处理、数据分析、机器学习、人工智能等诸多领域。在学习《数据科学导论》这门课程的过程中，我对数据科学的全貌有了更加深入的了解，同时也收获了很多宝贵的经验和体会。 首先，在数据科学导论课程中，我学到了数据科学的概念和基本原理。数据科学是通过采集、处理和分析海量数据来发现问题、解决问题和做出决策的科学方法和技术。数据科学的基本原理包括数据采集、数据清洗、数据分析和模型建立等环节。通过学习这些基本原理，我深刻认识到数据的重要性和作用，并且了解到在数据处理过程中所需的各种技能和工具。 其次，在数据科学导论课程中，我了解到了数据科学的应用领域和方法。数据科学在各个领域都有广泛的应用，比如金融、医疗、交通等。我学习了数据科学在金融风控中的应用案例，比如通过分析用户的消费行为和信用记录，来评估用户的信用风险。我还学习了数据科学在医疗诊断中的应用案例，比如通过分析患者的医疗数据和病历，来辅助医生做出准确的诊断和治疗方案。通过学习这些应用案例，我对数据科学的实际应用有了更加深入的了解，也对数据分析的方法和技巧有了进一步的了解。 此外，在数据科学导论课程中，我还学到了数据科学的工具和技能。数据科学需要运用各种计算机工具和编程语言来进行数据处理和分析，比如Python、R、SQL等。我通过课程学习掌握了Python这一数据科学的主要工具，学会了使用Python进
行数据清洗和数据分析。同时，我还学到了一些数据科学的基本技能，比如数据可视化、数据建模、机器学习等。这些工具和技能的学习与掌握，为我今后在数据科学领域的学习和研究提供了良好的基础。 最后，在数据科学导论课程中，我深刻认识到数据科学的价值和意义。数据科学可以通过分析大量的数据，发现问题、解决问题和做出决策，对社会的发展和进步起到非常重要的作用。数据科学的应用可以提高各个领域的工作效率、提供更好的服务和决策支持，并且具有很大的商业价值。同时，数据科学也有着一定的挑战和难度，需要综合运用多种技能和工具，需要具备良好的数学和统计基础。然而，通过不断学习和实践，我们可以不断提升自己的数据科学能力，为社会的发展和进步做出更大的贡献。 综上所述，学习《数据科学导论》这门课程是我在大学期间非常有收获的一门课程。通过学习这门课程，我对数据科学有了更加深入的了解，对数据科学的方法和技巧有了更加扎实的掌握，也对数据科学的应用和意义有了更加清晰的认识。我相信，通过持续的学习和实践，我将能够在数据科学领域取得更大的进步，为社会的发展做出更大的贡献。
数据科学导论教案 教案标题：数据科学导论教案 教案概述： 本教案旨在为学生介绍数据科学的基本概念、原理和应用，并培养学生的数据科学思维和技能。通过理论讲解、实际案例分析和实践操作等多种教学方法，帮助学生全面了解数据科学的重要性和应用领域，并能够运用数据科学方法解决实际问题。 教学目标： 1. 了解数据科学的定义、发展历程和应用领域； 2. 掌握数据科学的基本概念、原理和方法； 3. 培养数据科学思维，包括数据收集、清洗、分析和可视化等方面的能力； 4. 能够运用数据科学方法解决实际问题； 5. 培养团队合作和沟通能力。 教学重点： 1. 数据科学的基本概念和原理； 2. 数据收集、清洗和分析的方法和技巧； 3. 数据可视化的工具和技术； 4. 实际案例分析和实践操作。 教学准备： 1. 教师准备数据科学领域的相关知识和案例； 2. 提前准备数据科学的实际案例和数据集； 3. 确保教室内有计算机和互联网连接。
教学内容和步骤： 第一课：数据科学导论 1. 引入数据科学的概念和重要性； 2. 讲解数据科学的发展历程和应用领域； 3. 分析数据科学在现实生活中的应用案例； 4. 学生小组讨论并分享对数据科学的认识和期望。 第二课：数据收集与清洗 1. 介绍数据收集的方法和技巧； 2. 分析数据清洗的重要性和常见问题； 3. 指导学生使用Python或其他工具进行数据收集和清洗的实践操作； 4. 学生小组分享实践过程中的经验和困难。 第三课：数据分析与建模 1. 讲解数据分析的基本原理和方法； 2. 引导学生使用Python或其他工具进行数据分析和建模的实践操作； 3. 学生小组分享实践过程中的成果和挑战。 第四课：数据可视化 1. 介绍数据可视化的概念和技术； 2. 分析数据可视化在数据科学中的作用和应用； 3. 指导学生使用可视化工具（如Tableau、Matplotlib等）进行数据可视化的实践操作； 4. 学生小组展示和评价彼此的数据可视化作品。 第五课：实际案例分析
在世界范围内，信息技术以空前的速度迅猛发展。在信 息时代的今天，随着计算机的普及，越来越多的与计算机有 关的专业新兴起来，数据科学与与大数据技术就是其中之 一。 数据科学与大数据技术其实就分为两个部份。第一是数 据科学，什么是数据科学？简单定义为：数据科学是从数据 中提取实用知识的一系列技能和技术。这些技能通常分为三 个不同的领域：编程领域(语言知识、语言库、设计模式、 体系结构等)；数学(代数、微积分等)和统计学领域；数 据领域(特定领域的知识：医疗、金融、工业等)。这些领域 共同构成为了定义中的技能和技术。它们包括获取数据、数 据清理、数据分析、创建假设、算法、机器学习、优化、 结果可视化等等。第二就是大数据技术，说到大数据技术，首先就要了解，什么是大数据？大数据”到来由在业界享 誉盛名的麦肯锡咨询公司最早提出，麦肯锡研究人员定义：“海量数据时代已经融入当今社会的每一个领域。随着物 联网的广泛应用，信息感知无处不在，信息虽海量，但价值 密度较低，构建资源信息化平台，通过强大的机器算法更 迅速地完成数据的价值“提纯”，还原数据真实性，这是“大数据”真正含义所在。
学习本专业，就要认识到本专业的特色，现如今，大数据时代已全面到来。我们正处于一个信息大爆炸的时代，每个人每天每时每刻都会产生大量的数据，随着互联网的重心逐步向着挪移互联网转移，各种新型智能挪移设备的迅速普及带来海量数据的猛烈爆发。在这些海量的数据之中对我们实用的却很少，但当我们将这些实用数据分类整理找到规律后，我们就会发现这其中的商业价值。“大数据”的核心就是挖掘数据，预测可行性改变。在海量的数据上运用数学算法来预测教学进度、学习习惯、接受知识点难易层度的可能性。当当网可知我们想要的书，淘宝可查看我们的购物喜好，而微信朋友圈可以推荐认识好友。这些预测程序之所以能够成功，关键在于建立在云数据的基础之上。此外，随着平台系统接收到数据越来越多，通过页面浏览率找到最好的预测模式，对系统也要进行改进。而这些就是我们以后需要去学习并且要掌握的。 本专业旨在培养社会急需的具备大数据处理及分析能 力的高级复合型人材。具体包括：掌握计算机科学、大数据科学与信息技术的基本理论、方法和技能，受到系统的科学研究训练，具备一定的大数据科学研究能力与数据工程实施的基本能力，掌握大数据工程项目的规划、应用、管理及决策方法，具有大数据工程项目设计、研发和实施能力的复合型、应用型卓越人材。并且本专业课程教学体系涵盖了大数
___《数据科学导论》20春期末考核.doc 合：{ABC。ABD。ACD。BCD}。ri算法从中产生频繁 4-项集，则需要进行() A.自连接 B.剪枝 C.排序 D.分组 参考答案】: A 2.BFR聚类算法适用于___空间中的数据聚类。 3.聚类是一种无监督研究方法。 4.当数据库中相关联的两张表存储了用户的个人信息，但只更新了其中一张表的数据时，就会导致两张表中的数据不一致。这种情况属于数据不一致的值。 5.产量每增加一台，单位成本平均减少1.2元。 6.在k近邻法中，选择较小的k值时，研究的“近似误差”会减小，“估计误差”会增大。
7.在回归分析中，自变量为连续型变量，因变量为连续型变量。 8.手肘法的核心指标是SSE。 9.特征选择的四个步骤包括子集产生、子集评估、子集搜索和子集验证。 10.在一元线性回归中，真实值与预测值的差称为样本的残差。 11.K-means聚类适用于数值型数据。 12.缺失值会导致数据建模丢失大量有用信息，增加不确定性，以及可能使建模过程陷入混乱，导致异常的输出。 13.正方形的面积和边长之间是函数关系。 14.ri算法从频繁3-项集的集合中产生频繁4-项集，需要进行自连接。
T.对 F.错 参考答案】: F 1.采用合并策略，由候选产生过程得到4-项集不包含 (1,2,4)、(1,2,5)、(1,3,4)、(1,3,5)。假定数据集中只有5个项。 2.单层感知机模型属于二分类的线性分类模型。 3.系统日志收集的基本特征有高可用性、高可靠性和可扩 展性。 4.距离度量中的距离可以是欧式距离、曼哈顿距离、Lp 距离和Minkowski距离。 5.K-means聚类中K值选取的方法是密度分类法和手肘法。 6.多层感知机的研究过程包含信号的正向传播和误差的反 向传播。 7.一元回归参数估计的参数求解方法有最大似然法、距估 计法和最小二乘法。 8.Jaccard系数只关心个体间共同具有的特征是否一致这个问题，所以是对的。 9.标准BP算法是在读取全部数据集后，对参数进行统一 更新的算法，所以是错的。