[精品文档]数据挖掘考试题库

数据基础考试题库及答案一、选择题1. 数据的三种基本状态包括：A. 原始数据、处理数据、分析数据B. 存储数据、传输数据、分析数据C. 静态数据、动态数据、混合数据D. 未加工数据、半加工数据、完全加工数据答案：A2. 在数据库中，用于查询数据的语句是：A. INSERTB. UPDATEC. DELETED. SELECT答案：D3. 数据清洗的目的是什么？A. 增加数据量B. 减少数据量C. 提高数据质量D. 降低数据存储成本答案：C4. 以下哪个不是数据挖掘的常见算法？A. 决策树B. 聚类分析C. 线性回归D. 神经网络答案：C5. 数据仓库与数据库的主要区别是什么？A. 数据仓库用于存储数据，数据库用于处理数据B. 数据库用于存储数据，数据仓库用于处理数据C. 数据仓库用于分析数据，数据库用于事务处理D. 数据库用于分析数据，数据仓库用于事务处理答案：C二、填空题6. 数据的生命周期包括数据的____、____、____、____和____。

答案：创建、存储、使用、维护、销毁7. 在数据挖掘中，____是一种用于发现数据集中隐藏的模式和关系的技术。

答案：关联规则8. 数据可视化的目的是使数据更易于____和____。

答案：理解、分析9. 数据备份的目的是防止数据____和____。

答案：丢失、损坏10. 在数据库中，____是用来定义数据表结构的语句。

答案：CREATE TABLE三、简答题11. 请简述数据集成的概念及其重要性。

答案：数据集成是指将来自不同来源和格式的数据整合到一个统一的数据存储中的过程。

它的重要性在于能够提供一致的数据视图，便于数据的分析和决策制定，同时提高数据的可用性和可访问性。

12. 什么是数据隐私，为什么它在当今的数字时代尤为重要？答案：数据隐私是指保护个人信息不被未经授权的访问、使用或泄露。

在数字时代，随着数据的大量收集和分析，数据隐私变得尤为重要，因为它关系到个人的隐私权和数据安全，防止数据滥用和身份盗窃等风险。

数据挖掘考试题及答案### 数据挖掘考试题及答案#### 一、选择题（每题2分，共20分）1. 数据挖掘的目的是发现数据中的：- A. 错误- B. 模式- C. 异常- D. 趋势答案：B2. 以下哪项不是数据挖掘的常用算法：- A. 决策树- B. 聚类分析- C. 线性回归- D. 神经网络答案：C3. 关联规则挖掘中，Apriori算法用于发现：- A. 频繁项集- B. 异常值- C. 趋势- D. 聚类答案：A4. K-means算法是一种：- A. 分类算法- B. 聚类算法- C. 预测算法- D. 关联规则挖掘算法答案：B5. 以下哪个指标用于评估分类模型的性能：- A. 准确率- B. 召回率- C. F1分数- D. 所有以上答案：D#### 二、简答题（每题10分，共30分）1. 描述数据挖掘中的“过拟合”现象，并给出避免过拟合的策略。

答案：过拟合是指模型对训练数据拟合得过于完美，以至于失去了泛化能力。

避免过拟合的策略包括：使用交叉验证、正则化技术、减少模型复杂度、获取更多的训练数据等。

2. 解释什么是“数据清洗”以及它在数据挖掘中的重要性。

答案：数据清洗是指从原始数据中识别并纠正（或删除）错误、重复或不完整的数据的过程。

它在数据挖掘中至关重要，因为脏数据会导致分析结果不准确，影响最终的决策。

3. 描述“特征选择”在数据挖掘中的作用。

答案：特征选择是数据挖掘中用来降低数据维度、提高模型性能和减少计算成本的过程。

通过选择最有信息量的特征，可以去除冗余或无关的特征，从而提高模型的准确性和效率。

#### 三、应用题（每题25分，共50分）1. 假设你正在分析一个电子商务网站的用户购买行为，描述你将如何使用数据挖掘技术来识别潜在的营销机会。

答案：首先，我会使用聚类分析来识别不同的用户群体。

然后，通过关联规则挖掘来发现不同用户群体的购买模式。

接着，利用分类算法来预测用户可能感兴趣的产品。

数据挖掘计算题考试题库1. 数据挖掘中的“分类”任务是用来做什么的？A. 识别数据集中的异常值B. 将数据集分成不同的类别C. 预测数值型数据D. 找出数据集中的相关性答案: B2. 下面哪种算法不是分类算法？A. 决策树B. K-均值聚类C. 随机森林D. 支持向量机（SVM）答案: B3. 在数据挖掘过程中，“数据清洗”指的是什么？A. 删除重复的记录B. 提取关键特征C. 创建可视化D. 选择重要的数据子集答案: A4. 下面哪个是关联规则学习中的一个常见算法？A. AprioriB. AdaBoostC. 梯度提升机D. 主成分分析甮案: A5. 在数据挖掘中，“过拟合”指的是什么？A. 模型在新数据上的表现很差B. 模型没有捕捉到数据的关键特征C. 模型在训练集上的表现过于完美D. 模型参数过于简单答案: C6. “集成学习”在数据挖掘中指的是什么？A. 使用一个单一的模型进行预测B. 结合多个模型的预测以提高性能C. 对数据进行分层抽样D. 应用一个算法在不同的数据集上答案: B7. 哪个度量标准经常用来评估分类器的性能？A. 均方误差（MSE）B. 精确率和召回率C. 相关系数D. K-均值答案: B8. 下面哪个不是数据预处理的一部分？A. 归一化B. 主成分分析（PCA）C. 数据编码D. 计算数据均值答案: D9. 下面哪个算法适合于处理大量未标记数据？A. 监督学习B. 半监督学习C. 无监督学习D. 强化学习答案: C10. 下面哪个不是异常检测的算法？A. Local Outlier Factor (LOF)B. One-Class SVMC. Isolation ForestD. Linear Regression答案: D11. 在数据挖掘中，“特征选择”是为了什么？A. 减少数据的维度B. 增加更多的数据特征C. 创建数据的可视化D. 计算数据的主成分答案: A12. 下面哪个是决策树算法的一种？A. C4.5B. K-最近邻(K-NN)C. 随机森林D. 线性判别分析(LDA)答案: A13. 在聚类问题中，"轮廓系数"是用来做什么的？A. 评估聚类的紧密度和分离度B. 计算每个点到其最近的聚类中心的距离C. 确定最佳的聚类数D. 预测新数据点的类别答案: A14. 下面哪个技术用于减少过拟合？A. 正则化B. 增加更多的特征C. 使用更复杂的模型D. 删除数据集中的一些样本答案: A15. 支持向量机（SVM）的主要目的是什么？A. 最大化分类器的边界B. 最小化预测误差C. 找到数据的最佳表示D. 减少计算成本答案: A16. 数据挖掘中的“回归分析”用于什么？A. 预测数值型的目标变量B. 分类数据C. 数据的可视化D. 数据的归一化处理答案: A17. 下面哪个算法是基于概率的分类算法？A. 决策树B. 朴素贝叶斯C. 支持向量机（SVM）D. K-最近邻(K-NN)答案: B18. “梯度提升机”(Gradient Boosting Machine)主要用于什么？A. 数据预处理B. 特征选择C. 优化模型性能D. 聚类分析答案: C19. 在K-最近邻（K-NN）算法中，K代表什么？A. 选择的特征数B. 数据点将考虑的最近邻居的数量C. 聚类的数量D. 数据维度的数量答案: B20. 下面哪个不是数据挖掘任务？A. 预测B. 聚类C. 分类D. 数据录入答案: D21. 数据挖掘中的“提升”技术是用来做什么的？A. 减少模型的计算复杂度B. 减小数据集的规模C. 增强模型的预测能力D. 清洗数据集答案: C22. 下面哪个算法通常用于文本数据的分类？A. 朴素贝叶斯B. 线性回归C. K-均值聚类D. 随机森林答案: A23. 时间序列分析在数据挖掘中用于什么？A. 识别数据中的异常点B. 预测未来的数据点C. 分类数据点D. 查找数据集的子集答案: B24. 下面哪个方法不适用于缺失数据的处理？A. 使用均值填充缺失值B. 删除包含缺失值的记录C. 使用模型预测缺失值D. 增加更多的数据特征答案: D25. “维度的诅咒”指的是什么？A. 数据越多越好B. 数据维度增加导致分析变得更加困难C. 低维度数据不足以解释现象D. 高维度数据易于可视化答案: B26. 在数据挖掘中，下面哪个是一个常见的数据变换方法？A. 数据归一化B. 数据扩充C. 数据删除D. 数据复制答案: A27. 什么是数据挖掘中的“支持”？A. 一个数据集的所有数据点B. 关联规则中项集出现的频率C. 分类算法的准确率D. 聚类质量的度量答案: B28. 决策树中的“节点”代表什么？A. 数据特征的一个可能值B. 一个分类规则C. 数据集的一个子集D. 一个概率分布答案: B29. “随机森林”算法中的“森林”是由什么组成的？A. 决策树B. 数据集C. 神经网络D. 聚类答案: A30. 在数据挖掘中，“基于实例的学习”通常指什么？A. 构建一般化模型B. 用大量的数据实例来做决策C. 用少量的代表性实例来做决策D. 仅使用单个实例进行训练答案: C31. 在数据挖掘中，什么是“过度拟合”？A. 模型不能适应新数据B. 模型在训练数据上表现不佳C. 模型对训练数据的噪声也进行了学习D. 模型过于简化，丢失了重要信息答案: C32. 下面哪个是数据挖掘中的一种特征提取方法？A. 主成分分析（PCA）B. 决策树分析C. 线性回归D. 逻辑回归答案: A33. “聚类”在数据挖掘中的目的是什么？A. 找出数据集中的异常值B. 预测数据点的值C. 将数据集分组成相似的子集D. 减少数据维度答案: C34. 数据挖掘中，“神经网络”主要用于什么？A. 数据预处理B. 特征选择C. 复杂模式识别和预测建模D. 数据压缩答案: C35. “深度学习”在数据挖掘中通常用来处理哪些问题？A. 只有小规模数据集的问题B. 高维度和复杂结构的数据问题C. 简单线性问题D. 无需特征工程的问题答案: B36. 关联规则分析中的“置信度”是指什么？A. 规则中的项集出现的频繁程度B. 一条规则被证实为真的次数C. 给定前件时后件出现的条件概率D. 数据集中项集的独立概率答案: C37. 数据挖掘中的“决策树”算法主要用于解决哪类问题？A. 聚类B. 分类和回归C. 关联规则学习D. 数据预处理答案: B38. “模型评估”在数据挖掘中的目的是什么？A. 选择最好的数据预处理方法B. 确定最合适的特征集C. 选择合适的算法D. 评价模型的预测性能答案: D39. 下面哪个是数据挖掘中的一种无监督学习方法？A. 逻辑回归B. 线性判别分析C. 聚类D. 决策树答案: C40. “文本挖掘”通常用于处理什么类型的数据？A. 数值型数据B. 类别数据C. 文本数据D. 时间序列数据答案: C41. 数据挖掘中的“关联分析”用于发现什么之间的关系？A. 数据特征和预测变量之间B. 不同数据库之间C. 数据项之间的频繁模式、关联或相关性D. 模型和算法之间答案: C42. 在数据挖掘中，哪种方法通常用于异常值检测？A. 分类B. 聚类C. 关联规则学习D. 神经网络答案: B43. 数据挖掘中的“Apriori”算法用于解决哪一类问题？A. 分类B. 聚类C. 关联规则挖掘D. 回归分析答案: C44. “数据归约”在数据挖掘中指的是什么？A. 减少数据集的大小，同时尽量保持数据的完整性B. 通过算法提高数据的质量C. 删除数据集中的重复项D. 对数据进行加密保护答案: A45. 在数据挖掘中，什么是“多层感知器”？A. 一种基于规则的分类方法B. 一种数据预处理技术C. 一种基于神经网络的学习算法D. 一种数据可视化工具答案: C46. 下面哪种技术不是用来处理不平衡数据集的？A. 过采样少数类B. 欠采样多数类C. 生成合成样本D. 使用回归分析答案: D47. 在数据挖掘中，“bagging”是用来做什么的？A. 减少模型的偏差B. 增加模型的方差C. 减少模型的方差D. 增加模型的偏差答案: C48. 下面哪个算法适合于大规模数据集？A. 支持向量机B. 朴素贝叶斯C. 线性回归D. K-最近邻答案: B49. “分层聚类”和“K-均值聚类”有什么不同？A. 分层聚类需要预先指定聚类数目B. K-均值聚类是一种分层聚类方法C. 分层聚类不需要预先指定聚类数目D. K-均值聚类可以处理任何形状的数据集答案: C50. 在数据挖掘中，下面哪个是评估聚类质量的指标？A. 准确率B. 召回率C. 轮廓系数D. 均方误差答案: C51. “逻辑回归”通常用于解决哪类数据挖掘问题？A. 聚类B. 分类C. 回归D. 关联规则学习答案: B52. 数据挖掘中的“时间序列分析”通常用于分析什么类型的数据？A. 空间数据B. 文本数据C. 时间相关的数据D. 图像数据答案: C53. 数据挖掘中的“特征工程”包括哪些任务？A. 特征选择、特征提取、特征构造B. 模型选择、模型评估、模型部署C. 数据清洗、数据集成、数据转换D. 模型训练、模型测试、模型优化答案: A54. “随机森林”是什么类型的数据挖掘算法？A. 聚类算法B. 分类和回归算法C. 关联规则挖掘算法D. 异常检测算法答案: B55. 数据挖掘中的“神经网络”可以用于处理哪些问题？A. 仅分类B. 仅回归C. 分类和回归D. 仅聚类答案: C56. 下面哪个不是数据挖掘中的关键挑战？A. 数据质量B. 数据量的大小C. 数据的可视化D. 选择打印机答案: D57. 数据挖掘中的“假设检验”用于什么？A. 验证模型的预测准确性B. 确定数据样本中观察到的模式是否具有统计意义C. 预测未来的数据趋势D. 检测数据集中的异常值答案: B58. 在数据挖掘中，“K-均值聚类”算法的主要缺点是什么？A. 无法处理非线性数据B. 需要预先确定聚类的数量C. 无法处理大规模数据集D. 只能用于二维数据答案: B59. 下面哪个术语描述了一个数据挖掘算法在未见过的数据上的泛化能力？A. 过拟合B. 训练误差C. 模型容量D. 泛化误差答案: D60. 数据挖掘中的“集成方法”通常包括哪些类型？A. Bagging、Boosting和StackingB. 分类、回归和聚类C. 关联、序列模式和预测D. 决策树、神经网络和支持向量机答案: A61. 下面哪个不是在数据挖掘中常用的数据变换技术？A. 平滑B. 聚合C. 泛化D. 分类答案: D62. 在数据挖掘中，如果一个数据集很“稀疏”，这意味着什么？A. 数据集中有很多缺失值B. 数据集非常小C. 数据集分布非常广泛D. 数据点非常接近答案: A63. 数据挖掘中的“朴素贝叶斯”分类器是基于什么原理？A. 支持向量机B. 贝叶斯定理C. 决策树D. 神经网络答案: B64. 下面哪个参数在决策树算法中非常关键？A. 学习率B. 聚类数量C. 树的深度D. 特征数量答案: C65. 数据挖掘中的“支持向量机”算法主要解决什么类型的问题？A. 聚类B. 分类和回归C. 时间序列分析D. 数据预处理答案: B66. 数据挖掘中的“模型选择”是基于什么原则？A. 模型的复杂度B. 训练时间的长短C. 预测的准确性D. 所有上述因素答案: D67. 在数据挖掘中，什么是“抽样”？A. 从一个大的数据集中选出一个代表性的子集B. 收集新的数据点C. 数据的分类D. 数据的排序答案: A68. 数据挖掘中的“关联规则”用于发现数据中的哪种模式？A. 预测模式B. 时间序列模式C. 频繁项集和它们之间的关联D. 回归线答案: C69. 下面哪个是度量分类模型性能的方法？A. 均方误差B. 准确率C. 轮廓系数D. 平均绝对误差答案: B70. 数据挖掘中的“深度学习”通常需要什么？A. 小量的标记数据B. 强大的计算资源C. 一维数据D. 无监督的学习方法答案: B71. 数据挖掘中的“过拟合”通常如何解决？A. 增加更多的数据B. 简化模型C. 增加模型的复杂度D. A和B都是答案: D72. 数据挖掘中的“主成分分析”(PCA)主要用于什么？A. 数据分类B. 降维C. 数据预测D. 数据清洗答案: B73. 在数据挖掘中，哪种算法适合处理文本挖掘？A. K-均值聚类B. 随机森林C. 支持向量机D. 朴素贝叶斯答案: D74. 数据挖掘中的“决策树”通常在哪个阶段剪枝？A. 在构建树的过程中B. 构建树之后C. 选择模型之前D. 在数据预处理阶段答案: B75. 下面哪个不是评价回归模型的指标？A. 均方误差（MSE）B. 决定系数（R²）C. 准确率D. 平均绝对误差（MAE）答案: C76. 在数据挖掘中，什么是“集成学习”？A. 单个模型的学习过程B. 一个学习算法的集合C. 多个模型的组合，用于提高预测性能D. 数据集的集合答案: C77. 数据挖掘中的“神经网络”中的“隐藏层”有什么作用？A. 直接处理输入数据B. 对输入数据进行分类C. 提取输入数据的特征D. 输出预测结果答案: C78. 下面哪个算法是基于树的模型？A. 逻辑回归B. 支持向量机C. 随机森林D. 主成分分析答案: C79. 数据挖掘中的“无监督学习”与“监督学习”有什么不同？A. 无监督学习不需要任何数据B. 监督学习不使用数据标签C. 无监督学习不使用数据标签D. 监督学习用于聚类分析答案: C80. 数据挖掘中，下面哪个方法适合于特征选择？A. 递归特征消除B. K-均值聚类C. 主成分分析D. 线性回归答案: A81. 数据挖掘中的“特征缩放”主要用于什么目的？A. 转换特征到相同的尺度B. 增加数据集的特征数量C. 减少每个特征的值域D. 创建新的特征组合答案: A82. 下面哪个方法通常用于减少一个模型的方差？A. 增加更多特征B. 增加数据点C. 减少模型复杂度D. 进行特征选择答案: B83. 在数据挖掘中，哪种算法可以处理非线性问题？A. 线性回归B. 朴素贝叶斯C. 决策树D. 主成分分析答案: C84. 数据挖掘中的“异常检测”主要用于发现什么？A. 频繁项集B. 数据集中的主要趋势C. 数据中的奇异点D. 数据集中的相关性答案: C85. 在数据挖掘中，“相似性度量”用于什么？A. 比较不同模型的性能B. 确定数据点之间的相似度C. 测量数据集的大小D. 评价算法的运行时间答案: B86. 数据挖掘中的“集群分析”是用来做什么的？A. 预测数据点的类别B. 将数据点分为不同的组C. 分析数据中的基本模式D. 评估分类模型的性能答案: B87. 下面哪个是数据挖掘中的一种预测建模技术？A. K-均值聚类B. Apriori算法C. 线性回归D. 主成分分析答案: C88. 数据挖掘中的“分类器的集成”指的是什么？A. 一个分类器的集合B. 多个分类器的组合用于提高整体性能C. 使用单个分类器进行多次训练D. 集成不同类型的数据挖掘算法答案: B89. 数据挖掘中的“数据压缩”有什么作用？A. 减少数据的存储空间B. 加快算法的运行速度C. 提高数据的质量D. A和B都是答案: D90. 在数据挖掘中，什么是“数据立方体”？A. 数据仓库中的一个三维数据模型B. 一个可视化工具C. 数据挖掘算法的一种D. 用于数据预处理的技术答案: A91. “梯度下降”在数据挖掘中用于什么？A. 数据分类B. 寻找最优的模型参数C. 数据的聚类D. 关联规则的挖掘答案: B92. 在数据挖掘中，“半监督学习”是什么？A. 使用未标记数据进行学习B. 使用一小部分标记数据和大量未标记数据进行学习C. 不使用任何标记数据进行学习D. 仅使用标记数据进行学习答案: B93. 下面哪个是数据挖掘中的一种分类算法？A. 主成分分析B. 决策树C. K-均值聚类D. 均方误差答案: B94. 数据挖掘中的“数据集成”有什么目的？A. 将来自不同源的数据合并在一起B. 分离数据集C. 创建数据的备份D. 增加数据的维度答案: A95. 数据挖掘中的“数据规约”技术包括哪些？A. 数据归一化和标准化B. 数据清洗和数据集成C. 数据压缩和特征提取D. 数据转换和数据平滑答案: C96. 下面哪个概念与“数据挖掘”最不相关？A. 数据可视化B. 大数据C. 数据加密D. 机器学习答案: C97. 数据挖掘中的“数据变换”可能包括哪些操作？A. 平滑、聚合、泛化B. 分类、回归、聚类C. 训练、测试、验证D. 编码、解码、压缩答案: A98. 数据挖掘中的“预处理”是为了什么？A. 提高算法的准确性B. 减少计算时间C. 提高数据的质量D. 所有上述答案: D99. 下面哪个不是数据挖掘中的挑战？A. 数据的多样性B. 数据的质量C. 数据的存储D. 数据的颜色答案: D100. 数据挖掘中的“模型部署”指的是什么？A. 选择合适的模型B. 构建数据挖掘模型C. 在实际环境中实施数据挖掘模型D. 评估数据挖掘模型答案: C101. 在数据挖掘中，“标准化”和“归一化”有什么区别？A. 标准化是缩放到0和1之间，归一化是缩放到特定的平均和标准差B. 标准化是缩放到特定的平均和标准差，归一化是缩放到0和1之间C. 标准化和归一化是同一个概念D. 标准化是数据清洗过程，归一化是数据转换过程答案: B102. 数据挖掘中的“偏差-方差权衡”是什么意思？A. 增加模型的偏差会减少方差B. 减少模型的偏差会增加方差C. 增加模型的方差会减少偏差D. 增加偏差和方差可以提高模型的准确率答案: A103. 下面哪个是时间序列数据挖掘中的一个关键任务？A. 分类B. 聚类C. 预测D. 关联规则挖掘答案: C104. 数据挖掘中的“聚类分析”和“分类”有什么不同？A. 聚类是监督学习，分类是无监督学习B. 聚类和分类都是监督学习C. 聚类是无监督学习，分类是监督学习D. 聚类和分类都是无监督学习答案: C105. 在数据挖掘中，“多维缩放”主要用于什么？A. 降维B. 特征提取C. 数据可视化D. 数据清洗答案: C106. 数据挖掘中的“熵”通常与哪个概念相关？A. 关联规则的强度B. 聚类的紧密度C. 决策树的信息增益D. 回归分析的系数答案: C107. 下面哪个不是构建数据挖掘模型时考虑的因素？A. 数据的质量B. 数据的数量C. 模型的颜色D. 算法的选择答案: C108. 数据挖掘中的“序列模式挖掘”主要用于发现什么？A. 数据中的异常值B. 时间序列数据中的重复模式C. 数据集中的分类标签D. 数据属性之间的相关性答案: B109. 下面哪个技术是处理缺失数据的有效方法？A. 数据删除B. 数据插补C. 数据变换D. A和B都是答案: D110. 数据挖掘中的“关联规则挖掘”用于解决哪类问题？A. 预测问题B. 分类问题C. 聚类问题D. 市场篮子分析答案: D111. 在数据挖掘中，“深度学习”主要用于处理哪种类型的数据？A. 小规模数据集B. 结构化数据集C. 非结构化或半结构化数据集D. 一维数据答案: C112. 下面哪个是度量聚类质量的指标？A. 支持度B. 置信度C. Davies-Bouldin指数D. 平均绝对误差答案: C113. 数据挖掘中的“决策树”用于哪些类型的数据？A. 仅数值型数据B. 仅分类数据C. 数值型和分类数据D. 时间序列数据答案: C114. 数据挖掘中的“神经网络”与“深度学习”有什么关系？A. 完全不相关B. 深度学习是神经网络的一个子集C. 神经网络是深度学习的一个子集D. 完全相同答案: C115. 在数据挖掘中，“梯度提升”算法主要用于什么？A. 数据预处理B. 特征选择C. 预测建模D. 数据可视化答案: C116. 下面哪个算法适用于大规模数据集的分类问题？A. 随机森林B. 支持向量机C. 神经网络D. 逻辑回归答案: A117. 数据挖掘中的“协同过滤”是用于推荐系统的哪个部分？A. 用户界面设计B. 数据存储C. 预测用户偏好D. 数据清洗答案: C118. 在数据挖掘中，什么是“文本挖掘”？A. 从文本数据中提取有用信息的过程B. 创建新文本数据C. 对文本数据进行归类D. 提高文本数据的质量答案: A119. 下面哪个是衡量数据挖掘模型泛化能力的方法？A. 交叉验证B. 决策树C. 特征选择D. 神经网络答案: A120. 数据挖掘中的“支持向量机”主要用于解决什么类型的问题？A. 数据可视化B. 数据预处理C. 分类和回归问题D. 聚类问题答案: C121. 在数据挖掘中，“项集”的概念最常用于哪种分析？A. 聚类分析B. 分类分析C. 关联规则分析D. 回归分析答案: C122. 数据挖掘中的“过采样”和“欠采样”技术用于处理什么问题？A. 缺失数据B. 高维数据C. 不平衡数据集D. 大规模数据集答案: C123. 在数据挖掘中，一条“规则”的“提升度”（lift）指的是什么？A. 规则的支持度与预期支持度的比值B. 规则的支持度与置信度的比值C. 规则的置信度与预期置信度的比值D. 规则的准确率答案: C124. 数据挖掘中的“属性选择”是什么意思？A. 从数据集中选取有用的属性进行分析B. 修改属性的类型C. 删除数据集中的某些属性D. 重命名属性答案: A125. 下面哪个算法是一种基于树的回归方法？A. 线性回归B. 逻辑回归C. 随机森林D. 支持向量机答案: C126. 在数据挖掘中，“模型过度复杂”可能导致什么问题？A. 欠拟合B. 过拟合C. 更快的训练时间D. 更好的用户体验答案: B127. 数据挖掘中的“自编码器”通常用于哪种任务？A. 分类B. 回归C. 数据降维D. 数据增强答案: C128. 在数据挖掘中，“分箱”技术用于什么？A. 数据分类B. 数据聚类C. 将连续变量转换为离散变量D. 预测模型的输出答案: C129. 数据挖掘中的“交叉售卖”是基于哪种分析？A. 聚类分析B. 分类分析C. 关联规则分析D. 时间序列分析答案: C130. 下面哪个是度量模型性能的时间复杂度的方法？A. AUC-ROC曲线B. 计算模型训练时间C. 均方误差D. 准确率答案: B131. 数据挖掘中的“Gini指数”用于评估什么？A. 回归模型的性能B. 关联规则的强度C. 决策树分裂的纯度D. 聚类的质量答案: C132. 在数据挖掘中，什么是“集合外估计”？A. 使用测试集以外的数据评估模型的方法B. 估计模型的准确率C. 使用模型预测集合中没有的数据D. 在数据集之外收集新数据答案: A133. 数据挖掘中的“学习曲线”展示了什么？A. 不同算法的性能比较B. 训练集大小对模型性能的影响C. 特征数量对模型性能的影响D. 不同参数设置对模型性能的影响答案: B134. 下面哪个是数据挖掘中的非线性模型？A. 线性回归B. 朴素贝叶斯C. 决策树D. 线性判别分析答案: C135. 在数据挖掘中，什么是“验证数据集”？A. 用来训练模型的数据集B. 用来测试模型的数据集C. 在模型训练过程中用来调整模型参数的数据集D. 用于最终评估模型性能的数据集答案: C136. 数据挖掘中的“层次聚类”有哪些类型？A. 顺序聚类和并行聚类B. 聚合聚类和分裂聚类C. K-均值聚类和谱聚类D. 监督聚类和无监督聚类答案: B137. 数据挖掘中的“ROC曲线”用于评估哪种类型的模型？A. 聚类模型B. 分类模型C. 回归模型D. 关联规则模型答案: B138. 下面哪个是评估数据挖掘模型“泛化能力”的好方法？A. 增加模型的复杂度B. 减少训练集的大小C. 使用多个测试集D. 使用交叉验证答案: D139. 在数据挖掘中，“强化学习”通常用于解决什么类型的问题？A. 数据分类B. 数据预处理C. 决策过程中的序列化问题D. 数据集成答案: C140. 数据挖掘中的“特征哈希”是用于什么？A. 减少数据的维度B. 加密数据C. 增强数据的特征D. 创建数据的哈希表答案: A141. 数据挖掘中的“时间序列分析”主要用于分析哪种类型的数据？A. 文本数据B. 图像数据C. 音频数据D. 有时间戳的数据答案: D142. 在数据挖掘中，“正则化”用于解决什么问题？A. 缺失数据B. 不平衡数据集C. 过拟合D. 高维数据答案: C143. 下面哪个是数据挖掘中的一种用于减少特征数量的技术？A. 特征增强B. 特征提取C. 特征识别D. 特征映射答案: B144. 数据挖掘中的“聚类”方法通常用于什么？A. 为每个数据点分配一个类别标签B. 预测数值型的目标变量C. 发现数据中的自然分组D. 找出数据中的异常点答案: C145. 数据挖掘中“多元线性回归”主要用于解决什么类型的问题？A. 分类B. 聚类C. 回归D. 关联规则发现答案: C146. 下面哪个是数据挖掘中用于分类任务的算法？A. 主成分分析（PCA）B. K-均值聚类C. 决策树D. 相关系数分析答案: C147. 数据挖掘中的“模型融合”是什么意思？A. 使用不同类型的模型处理不同的数据集B. 将多个模型的预测结果结合起来以改善性能C. 在同一个数据集上训练多个模型D. 合并两个不同的数据集答案: B148. 下面哪个是用于在数据挖掘中评估聚类算法性能的指标？A. 准确率B. 召回率C. Jaccard指数D. F1分数答案: C149. 数据挖掘中的“AdaBoost”算法主要用于什么？A. 数据降维B. 异常检测C. 分类和回归任务D. 关联规则挖掘答案: C150. 在数据挖掘中，“文本预处理”可能包括哪些步骤？A. 词干提取B. 停用词去除C. 词袋模型创建D. 所有上述答案: D151. 数据挖掘中的“特征选择”和“特征提取”有什么区别？A. 特征选择是选择重要的特征，特征提取是创建新的特征B. 特征选择是创建新的特征，特征提取是选择重要的特征C. 它们是同一个概念的不同名称D. 它们都用于降低模型的复杂度答案: A152. 数据挖掘中的“决策边界”是用于哪种类型的任务？A. 聚类。

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一、解答题（满分30分,每小题5分）1. 怎样理解数据挖掘和知识发现的关系？请详细阐述之首先从数据源中抽取感兴趣的数据，并把它组织成适合挖掘的数据组织形式;然后，调用相应的算法生成所需的知识;最后对生成的知识模式进行评估，并把有价值的知识集成到企业的智能系统中。

知识发现是一个指出数据中有效、崭新、潜在的、有价值的、一个不可忽视的流程，其最终目标是掌握数据的模式。

流程步骤:先理解要应用的领域、熟悉相关知识，接着建立目标数据集，并专注所选择的数据子集；再作数据预处理,剔除错误或不一致的数据；然后进行数据简化与转换工作；再通过数据挖掘的技术程序成为模式、做回归分析或找出分类模型;最后经过解释和评价成为有用的信息。

2. 时间序列数据挖掘的方法有哪些，请详细阐述之时间序列数据挖掘的方法有：1）、确定性时间序列预测方法:对于平稳变化特征的时间序列来说,假设未来行为与现在的行为有关,利用属性现在的值预测将来的值是可行的。

例如，要预测下周某种商品的销售额，可以用最近一段时间的实际销售量来建立预测模型。

2）、随机时间序列预测方法：通过建立随机模型，对随机时间序列进行分析，可以预测未来值.若时间序列是平稳的，可以用自回归(Auto Regressive，简称AR）模型、移动回归模型（Moving Average，简称MA)或自回归移动平均（Auto Regressive Moving Average,简称ARMA）模型进行分析预测。

1.何谓数据挖掘？它有哪些方面的功能？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。

相关的名称有知识发现、数据分析、数据融合、决策支持等。

数据挖掘的功能包括：概念描述、关联分析、分类与预测、聚类分析、趋势分析、孤立点分析以及偏差分析等。

2.何谓粒度？它对数据仓库有什么影响？按粒度组织数据的方式有哪些？粒度是指数据仓库的数据单位中保存数据细化或综合程度的级别。

粒度影响存放在数据仓库中的数据量的大小，同时影响数据仓库所能回答查询问题的细节程度。

按粒度组织数据的方式主要有：①简单堆积结构②轮转综合结构③简单直接结构④连续结构3.简述数据仓库设计的三级模型及其基本内容。

概念模型设计是在较高的抽象层次上的设计，其主要内容包括：界定系统边界和确定主要的主题域。

逻辑模型设计的主要内容包括：分析主题域、确定粒度层次划分、确定数据分割策略、定义关系模式、定义记录系统。

物理数据模型设计的主要内容包括：确定数据存储结构、确定数据存放位置、确定存储分配以及确定索引策略等。

在物理数据模型设计时主要考虑的因素有: I/O存取时间、空间利用率和维护代价等。

提高性能的主要措施有划分粒度、数据分割、合并表、建立数据序列、引入冗余、生成导出数据、建立广义索引等。

4.在数据挖掘之前为什么要对原始数据进行预处理？原始业务数据来自多个数据库或数据仓库，它们的结构和规则可能是不同的，这将导致原始数据非常的杂乱、不可用，即使在同一个数据库中，也可能存在重复的和不完整的数据信息，为了使这些数据能够符合数据挖掘的要求，提高效率和得到清晰的结果，必须进行数据的预处理。

为数据挖掘算法提供完整、干净、准确、有针对性的数据，减少算法的计算量，提高挖掘效率和准确程度。

5.简述数据预处理方法和内容。

①数据清洗：包括填充空缺值，识别孤立点，去掉噪声和无关数据。

②数据集成：将多个数据源中的数据结合起来存放在一个一致的数据存储中。

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。

数据挖掘基础题库
以下是一些关于数据挖掘基础的常见问题，可以用作题库的一部分。

这些问题涵盖了数据挖掘的基本概念、技术和应用。

可以根据需要进行修改或扩展。

1.数据挖掘的定义是什么？它在实际应用中起到什么作用？
2.请解释数据挖掘的主要任务和目标。

3.什么是数据预处理，为什么在数据挖掘中它是一个重要的步骤？
4.解释数据挖掘中的特征选择和特征提取的区别。

5.什么是关联规则，在数据挖掘中如何应用关联规则？
6.解释聚类和分类在数据挖掘中的用途，并提供它们之间的区别。

7.什么是决策树，如何使用决策树进行分类？
8.请解释支持向量机（SVM）在数据挖掘中的作用。

9.数据挖掘中常用的评估指标有哪些，它们分别用于什么场景？
10.什么是异常检测，为什么在数据挖掘中它是一个重要的任务？
11.解释交叉验证在数据挖掘中的作用。

12.数据挖掘与机器学习的关系是什么？它们有哪些相似之处和区别？
13.什么是时间序列分析，在数据挖掘中如何应用时间序列分析？
14.请解释朴素贝叶斯分类器的基本原理。

15.解释深度学习在数据挖掘中的作用，并提供一些常见的深度学习模型。

这些问题旨在涵盖数据挖掘的基础知识和技术。

一、名词解释1. 数据仓库：是一种新的数据处理体系结构 .是面向主题的、集成的、不可更新的(稳定性)、随时间不断变化 (不同时间)的数据集合.为企业决策支持系统提供所需的集成信息。

2. 孤立点：指数据库中包含的一些与数据的一般行为或模型不一致的异常数据。

3. OLAP：OLAP 是在OLTP 的基础上发展起来的.以数据仓库为基础的数据分析处理 .是共享多维信息的快速分析.是被专门设计用于支持复杂的分析操作 .侧重对分析人员和高层管理人员的决策支持。

4. 粒度：指数据仓库的数据单位中保存数据细化或综合程度的级别。

粒度影响存放在数据仓库中的数据量的大小 .同时影响数据仓库所能回答查询问题的细节程度。

5. 数据规范化：指将数据按比例缩放(如更换大单位).使之落入一个特定的区域(如 0－1) 以提高数据挖掘效率的方法。

规范化的常用方法有：最大－最小规范化、零－均值规范化、小数定标规范化。

6. 关联知识：是反映一个事件和其他事件之间依赖或相互关联的知识。

如果两项或多项属性之间存在关联.那么其中一项的属性值就可以依据其他属性值进行预测。

7. 数据挖掘：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。

8. OLTP：OLTP 为联机事务处理的缩写.OLAP 是联机分析处理的缩写。

前者是以数据库为基础的.面对的是操作人员和低层管理人员 .对基本数据进行查询和增、删、改等处理。

9. ROLAP：是基于关系数据库存储方式的 .在这种结构中.多维数据被映像成二维关系表.通常采用星型或雪花型架构.由一个事实表和多个维度表构成。

10. MOLAP：是基于类似于“超立方”块的OLAP 存储结构.由许多经压缩的、类似于多维数组的对象构成.并带有高度压缩的索引及指针结构 .通过直接偏移计算进行存取。

11. 数据归约：缩小数据的取值范围.使其更适合于数据挖掘算法的需要 .并且能够得到和原始数据相同的分析结果。

数据挖掘测试题及答案一、选择题1. 数据挖掘的目的是：A. 数据清洗B. 数据转换C. 模式发现D. 数据存储答案：C2. 以下哪项不是数据挖掘的常用算法？A. 决策树B. 聚类分析C. 线性回归D. 关联规则答案：C二、填空题1. 数据挖掘中的_________是指在大量数据中发现的有意义的模式。

答案：知识2. 一种常用的数据挖掘技术是_________，它用于发现数据中隐藏的分组。

答案：聚类三、简答题1. 简述数据挖掘与数据分析的区别。

答案：数据挖掘是一种自动或半自动的过程，旨在从大量数据中发现模式和知识。

数据分析通常涉及更具体的查询和问题，使用统计方法来理解数据。

2. 描述什么是关联规则挖掘，并给出一个例子。

答案：关联规则挖掘是一种用于发现变量之间有趣关系的技术，特别是变量之间的频繁模式、关联或相关性。

例如，在市场篮子分析中，关联规则挖掘可以用来发现顾客购买行为中的模式，如“购买面包的顾客中有80%也购买了牛奶”。

四、计算题1. 给定以下数据集，计算支持度和置信度：| 事务ID | 购买的商品 |||-|| 1 | A, B || 2 | A, C || 3 | B, C || 4 | A, B, C || 5 | B, D |(1) 计算项集{A}的支持度。

(2) 计算规则A => B的置信度。

答案：(1) 项集{A}的支持度为4/5，因为A出现在4个事务中。

(2) 规则A => B的置信度为3/4，因为A和B同时出现在3个事务中，而A出现在4个事务中。

五、论述题1. 论述数据挖掘在电子商务中的应用，并给出至少两个具体的例子。

答案：数据挖掘在电子商务中的应用非常广泛，包括：- 客户细分：通过数据挖掘技术，商家可以识别不同的客户群体，为每个群体提供定制化的服务或产品。

- 推荐系统：利用关联规则挖掘，电商平台可以推荐用户可能感兴趣的商品，提高用户满意度和购买率。

- 欺诈检测：通过分析交易模式，数据挖掘可以帮助识别异常行为，预防信用卡欺诈等风险。

1.计算机系统知识1.1硬件知识1.1.1计算机体系结构和主要部件的基本工作原理· CPU 和存储器的组成、性能、基本工作原理·常用 I/O设备、通信设备的性能，以及基本工作原理·I/O 接口的功能、类型和特点·CISC/RISC ，流水线操作，多处理机，并行处理1.1.2存储系统·虚拟存储器基本工作原理，多级存储体系· RAID 类型和特性1.1.3安全性、可靠性与系统性能评测基础知识·诊断与容错·系统可靠性分析评价· 计算机系统性能评测方法1.2数据结构与算法1.2.1常用数据结构·数组（静态数组、动态数组）·线性表、链表（单向链表、双向链表、循环链表）·栈和队列·树（二叉树、查找树、平衡树、遍历树、堆）、图、集合的定义、存储和操作· Hash （存储位置计算、碰撞处理）1.2.2常用算法·排序算法、查找算法、数值计算、字符串处理、数据压缩算法、递归算法、图的相关算法·算法与数据结构的关系，算法效率，算法设计，算法描述（流程图、伪代码、决策表），算法的复杂性1.3软件知识1.3.1操作系统知识·操作系统的类型、特征、地位、内核（中断控制）、进程、线程概念·处理机管理（状态转换、同步与互斥、信号灯、分时轮转、抢占、死锁）·存储管理（主存保护、动态连接分配、分段、分页、虚存）·设备管理（ I/O 控制、假脱机、磁盘调度）·文件管理（文件目录、文件的结构和组织、存取方法、存取控制、恢复处理、共享和安全）·作业管理（作业调度、作业控制语言（ JCL ）、多道程序设计）·汉字处理，多媒体处理，人机界面·网络操作系统和嵌入式操作系统基础知识·操作系统的配置1.3.2程序设计语言和语言处理程序的知识· 汇编、编译、解释系统的基础知识和基本工作原理· 程序设计语言的基本成分：数据、运算、控制和传输，程序调用的实现机制· 各类程序设计语言的主要特点和适用情况1.4计算机网络知识·网络体系结构（网络拓扑、OSI/RM、基本的网络协议）·传输介质，传输技术，传输方法，传输控制·常用网络设备和各类通信设备· Client/Server结构、Browser/Server结构、Browser /Web/Datebase结构· LAN 拓扑，存取控制，LAN 的组网， LAN 间连接，LAN-WAN连接·因特网基础知识及应用·网络软件·网络管理·网络性能分析·网络有关的法律、法规2.数据库技术2.1数据库技术基础2.1.1数据库模型精品资料·数据库系统的三级模式（概念模式、外模式、内模式），两级映像（概念模式/ 外模式、外模式/ 内模式）·数据库模型：数据模型的组成要素，概念数据模型ER 图（实体、属性、关系），逻辑数据模型（关系模型、层s 次模型、网络模型）2.1.2数据库管理系统的功能和特征·主要功能（数据库定义、数据库操作、数据库控制、事务管理、用户视图）·特征（确保数据独立性、数据库存取、同时执行过程、排它控制、故障恢复、安全性、完整性）· RDB（关系数据库）， OODB （面向对象数据库），ORDB （对象关系数据库）， NDB （网状数据库）·几种常用Web 数据库的特点2.1.3数据库系统体系结构· 集中式数据库系统· Client/Server数据库系统· 并行数据库系统· 分布式数据库系统· 对象关系数据库系统2.2数据操作2.2.1关系运算·关系代数运算（并、交、差、笛卡儿积、选择、投影、连接、除）·元组演算·完整性约束2.2.2关系数据库标准语言（SQL ）· SQL 的功能与特点·用 SQL 进行数据定义（表、视图、索引、约束）·用 SQL 进行数据操作（数据检索、数据插入/ 删除 / 更新、触发控制）·安全性和授权·程序中的API ，嵌入 SQL2.3数据库的控制功能·数据库事务管理（ACID 属性）·数据库备份与恢复技术（UNDO 、 REDO ）·并发控制2.4数据库设计基础理论2.4.1关系数据库设计·函数依赖·规范化（第一范式、第二范式、第三范式、BC 范式、第四范式、第五范式）·模式分解及分解应遵循的原则2.4.2对象关系数据库设计·嵌套关系、复杂类型，继承与引用类型·与复杂类型有关的查询· SQL 中的函数与过程·对象关系2.5数据挖掘和数据仓库基础知识·数据挖掘应用和分类·关联规则、聚类·数据仓库的成分·数据仓库的模式2.6多媒体基本知识2.6.1多媒体技术基本概念·多媒体系统基础知识·常用多媒体文件格式2.6.2多媒体压缩编码技术·多媒体压缩编码技术·统计编码·预测编码·编码的国际标准2.6.3多媒体技术应用·简单图形的绘制，图像文件的处理方法·音频和视频信息的应用·多媒体应用开发过程2.7系统性能知识·性能计算（响应时间、吞吐量、周转时间）·性能指标和性能设计·性能测试和性能评估2.8计算机应用基础知识·信息管理、数据处理、辅助设计、科学计算，人工智能等基础知识·远程通信服务及相关通信协议基础知识3.系统开发和运行维护知识3.1软件工程、软件过程改进和软件开发项目管理知识·软件工程知识·软件开发生命周期阶段目标和任务·软件开发项目基础知识（时间管理、成本管理、质量管理、人力资源管理、风险管理等）及其常用管理工具·主要的软件开发方法（生命周期法、原型法、面向对象法、 CASE ）·软件开发工具与环境知识·软件质量管理基础知识·软件过程改进基础知识·软件开发过程评估、软件能力成熟度评估的基础知识3.2系统分析基础知识精品资料·系统分析的目的和任务·结构化分析方法（数据流图（ DFD ）和数据字典（ DD ），实体关系图（ ERD ），描述加工处理的结构化语言）·统一建模语言（UML ）·系统规格说明书3.3系统设计知识·系统设计的目的和任务·结构化设计方法和工具（系统流程图、HIPO 图、控制流程图）·系统总体结构设计（总体布局，设计原则，模块结构设计，数据存取设计，系统配置方案）·系统详细设计（代码设计、数据库设计、用户界面设计、处理过程设计）·系统设计说明书3.4系统实施知识·系统实施的主要任务·结构化程序设计、面向对象程序设计、可视化程序设计·程序设计语言的选择、程序设计风格·系统测试的目的、类型，系统测试方法（黑盒测试、白盒测试、灰盒测试）·测试设计和管理（错误曲线、错误排除、收敛、注入故障、测试试用例设计、系统测试报告）·系统转换基础知识3.5系统运行和维护知识·系统运行管理知识·系统维护知识·系统评价知识4.安全性知识·安全性基本概念（网络安全、操作系统安全、数据库安全）·计算机病毒的防治，计算机犯罪的防范，容灾·访问控制、防闯入、安全管理措施·加密与解密机制·风险分析、风险类型、抗风险措施和内部控制5.标准化知识·标准化意识，标准化的发展，标准出台过程·国际标准、国家标准、行业标准、企业标准基本知识·代码标准、文件格式标准、安全标准软件开发规范和文档标准·标准化机构6.信息化基础知识·信息化意识·全球信息化趋势、国家信息化战略、企业信息化战略和策略·有关的法律、法规·远程教育、电子商务、电子政务等基础知识·企业信息资源管理基础知识7.计算机专业英语·掌握计算机技术的基本词汇·能正确阅读和理解计算机领域的英文资料考试科目 2 ：数据库系统设计与管理1.数据库设计1.1理解系统需求说明·了解用户需求、确定系统范围·确定应用系统数据库的各种关系·现有环境与新系统环境的关系·新系统中的数据项、数据字典、数据流1.2系统开发的准备·选择开发方法，准备开发环境，制订开发计划1.3设计系统功能·选择系统机构，设计各子系统的功能和接口，设计安全性策略、需求和实现方法，制定详细的工作流和数据流1.4数据库设计1.4.1设计数据模型·概念结构设计（设计ER 模型）·逻辑结构设计（转换成DBMS所能接收的数据模型）·评审设计1.4.2物理结构设计·设计方法与内容·存取方法的选择·评审设计与性能预测1.4.3数据库实施与维护·数据加载与应用程序调试·数据库试运行·数据库运行与维护1.4.4数据库的保护·数据库的备份与恢复·数据库的安全性·数据库的完整性·数据库的并发控制1.5编写外部设计文档·编写系统说明书（系统配置图、各子系统关系图、系统流程图，系统功能说明、输入输出规格说明、数据规格说明、用户手册框架）·设计系统测试要求1.6设计评审2.数据库应用系统设计2.1设计数据库应用系统结构·信息系统的架构（如Client/Server）与DBMS·多用户数据库环境（文件服务器体系结构、Client/Server体系结构）·大规模数据库和并行计算机体系结构（SMP 、 MPP ）·中间件角色和相关工具·按构件分解，确定构件功能规格以及构件之间的接口2.2设计输入输出·屏幕界面设计，设计输入输出检查方法和检查信息·数据库交互与连接（掌握 C 程序设计语言，以及Java 、Visual Basic、Visual C＋＋、PowerBuilder、Delphi中任一种开发工具与数据库互连的方法（如何与数据库服务器沟通））2.3设计物理数据·分析事务在数据库上运行的频率和性能要求，确定逻辑数据组织方式、存储介质，设计索引结构和处理方式·将逻辑数据结构变换成物理数据结构，计算容量（空间代价），确定存取方法（时间效率）、系统配置（维护代价）并进行优化2.4设计安全体系·明确安全等级·数据库的登录方式·数据库访问·许可（对象许可、命令许可、授权许可的方法）2.5应用程序开发2.5.1应用程序开发·选择应用程序开发平台·系统实施顺序·框架开发·基础小组的程序开发·源代码控制·版本控制2.5.2模块划分（原则、方法、标准）2.5.3编写程序设计文档·模块规格说明书（功能和接口说明、程序处理逻辑的描述、输入输出数据格式的描述）·测试要求说明书（测试类型和目标，测试用例，测试方法）2.5.4程序设计评审2.6编写应用系统设计文档·系统配置说明、构件划分图、构件间的接口、构件处理说明、屏幕设计文档、报表设计文档、程序设计文档、文件设计文档、数据库设计文档2.7设计评审3.数据库应用系统实施3.1整个系统的配置与管理3.2常用数据库管理系统的应用（SQL Server、Oracle、Sybase 、 DB2 、 Access 或 Visual Foxpro）·创建数据库·创建表、创建索引、创建视图、创建约束、创建UDDT （用户自定义类型）·创建和管理触发器·建立安全体系3.3数据库应用系统安装·拟定系统安装计划（考虑费用、客户关系、雇员关系、后勤关系和风险等因素）·拟定人力资源使用计划（组织机构安排的合理性）·直接安装（安装新系统并使系统快速进入运行状态）·并行安装（新旧系统并行运行一段时间）·阶段安装（经过一系列的步骤和阶段使新系统各部分逐步投入运行）3.4数据库应用系统测试·拟定测试目标、计划、方法与步骤·数据加载，准备测试数据·指导应用程序员进行模块测试进行验收·准备系统集成测试环境测试工具·写出数据库运行测试报告3.5培训与用户支持4.数据库系统的运行和管理4.1数据库系统的运行计划·运行策略的确定·确定数据库系统报警对象和报警方式·数据库系统的管理计划（执行，故障/ 恢复，安全性，完整性，用户培训和维护）4.2数据库系统的运行和维护·新旧系统的转换·收集和分析报警数据（执行报警、故障报警、安全报警）·连续稳定的运行·数据库维护（数据库重构、安全视图的评价和验证、文档维护）·数据库系统的运行统计（收集、分析、提出改进措施）·关于运行标准和标准改进一致性的建议·数据库系统的审计4.3数据库管理·数据字典和数据仓库的管理·数据完整性维护和管理（实体完整性、参照完整性）·数据库物理结构的管理（保证数据不推迟访问）·数据库空间及碎片管理·备份和恢复（顺序、日志（审计痕迹）、检查点）·死锁管理（集中式、分布式）·并发控制（可串行性、锁机制、时间戳、优化）·数据安全性管理（加密、安全、访问控制、视图、有效性确认规则）·数据库管理员（DBA ）职责4.4性能调整· SQL 语句的编码检验·表设计的评价·索引的改进·物理分配的改进·设备增强·数据库性能优化4.5用户支持·用户培训·售后服务5. SQL5.1数据库语言·数据库语言的要素·数据库语言的使用方式（交互式和嵌入式）5.2 SQL概述·SQL 语句的特征·SQL 语句的基本成分5.3数据库定义·创建数据库（ Create Datebase）、创建表（Create Table ）精品资料·定义数据完整性·修改表（ Alter Table ）、删除表（ Drop Table ）·定义索引（ Create Index ）、删除索引（ Drop Index ）·定义视图（ Create View ）、删除视图（ Drop View ）、更新视图5.4数据操作· Select 语句的基本机构·简单查询·SQL 中的选择、投影·字符串比较，涉及空值的比较·日期时间，布尔值，输出排序·多表查询·避免属性歧义·SQL 中的连接、并、交、差·SQL 中的元组变量·子查询5.5完整性控制与安全机制·主键（ Primary Key）约束·外键（ Foreign Key）约束·属性值上的约束（Null 、Check 、 Create Domain）·全局约束（ Create Assertions）·权限、授权（ Grant ）、销权（ Revoke ）5.6创建触发器（Create Trigger）5.7 SQL使用方式·交互式 SQL·嵌入式 SQL·SQL 与宿主语言接口（ Declare 、共享变量、游标、卷游标）·动态 SQL·API5.8 SQL标准化6.网络环境下的数据库6.1分布式数据库6.1.1分布式数据库的概念·分布式数据库的特点与目标6.1.2分布式数据库的体系结构·分布式数据库的模式结构·数据分布的策略（数据分片、分布透明性）·分布式数据库管理系统6.1.3分布式查询处理和优化6.1.4分布式事务管理·分布式数据库的恢复（故障、恢复、 2 段提交、 3 段提交）·分布式数据库的透明性（局部、分裂、复制、处理、并发、执行）6.1.5分布式数据库系统的应用6.2网络环境下数据库系统的设计与实施·数据的分布设计·负载均衡设计·数据库互连技术6.3面向Web的DBMS技术·三层体系结构·动态 Web 网页·ASP、 JSP 、 XML 的应用7.数据库的安全性7.1安全性策略的理解·数据库视图的安全性策略·数据的安全级别（最重要的、重要的、注意、选择）7.2数据库安全测量·用户访问控制（采用口令等）·程序访问控制（包含在程序中的SQL 命令限制）·表的访问控制（视图机制）精品资料·控制访问的函数和操作·外部存储数据的加密与解密8.数据库发展趋势与新技术8.1面向对象数据库（OODBMS ）8.1.1 OODBMS的特征8.1.2面向对象数据模型·对象结构、对象类、继承与多重继承、对象标识、对象包含、对象嵌套8.1.3面向对象数据库语言8.1.4对象关系数据库系统（ORDBMS ）·嵌套关系·复杂类型·继承、引用类型·与复杂类型有关的查询·函数与过程·面向对象与对象关系·ORDBMS 应用领域8.2企业资源计划（ERP）和数据库8.2.1 ERP概述·基本 MRP （制造资源计划）、闭环MRP 、ERP精品资料·基本原理、发展趋势· ERP 设计的总体思路（一个中心、两类业务、三条干线）8.2.2 ERP与数据库·运行数据库与ERP 数据模型之间的关系·运行数据库与ERP 数据库之间的关系8.2.3案例分析8.3决策支持系统的建立·决策支持系统的概念·数据仓库设计·数据转移技术·联机分析处理（OLAP ）技术·企业决策支持解决方案·联机事务处理（OLTP ）。