数据仓库与数据挖掘复习题
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
给警察抓了的标准。
A.Precision,Recall
B.Recall,Precision
A.Precision,ROC D.Recall,ROC
3. 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
关联分析
KDD
B.？
领
？
D. 隐马尔
域知识
(B) 可夫
链
(A)
A. 5. A.分类
数什据挖
B
掘
. 聚类么
与知
是识发C. 现发现
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。等
频
(等深)划分时，15 在第几个箱子内？(B)
A第一个B第二个 C 第三个D第四个13.上题中，等宽划分时(宽度为50)，15 又在哪个箱子里？(A)
A第一个B第二个 C 第三个D第四个14.下面哪个不属于数据的属性类型：(D)
A标称B序数 C 区间D相异15.在上题中属于定量的属性类型是：(C)
A标称B序数 C 区间D相异16.只有非零值才重要的二元属性被称作：(C)
A计数属性B离散属性C非对称的二元属性D 对称属性17.以下哪种方法不属于特征选择的标准方法：(D)
A嵌入B过滤 C 包装D抽样18.下面不属于创建新属性的相关方法的是：(B)
A特征提取 B 特征修改C映射数据到新的空间D特征构造
19.考虑值集{1 、2、3、4、5、90} ，其截断均值 (p=20%)是(C)
A2B3C 3.5D5
20.下面哪个属于映射数据到新的空间的方法？(A)
A傅立叶变换B特征加权 C 渐进抽样D维归约21. 熵是为消除不确定性所需要获得的信息量，投掷均匀正六面体骰子的熵是：(B) A 1 比特B 2.6 比特C 3.2 比特D 3.8 比特
22. 假设属性income 的最大最小值分别是12000 元和98000 元。利用最大最小规范化的方法将属性的值映射到0 至1 的范围内。对属性income 的73600 元将被转化为：(D) A 0.821 B 1.224 C 1.458
D 0.716
23. 假定用于分析的数据包含属性age。数据元组中age 的值如下(按递增序)：13，15，
16，16，19，20，20，21，22，22，25，25，25，30，33，33，35，35，36，40，45，46，52，70, 问题：使用按箱平均值平滑方法对上述数据进行平滑，箱的深度为3。第二个
箱子值为：(A)
A18.3B22.6C26.8D27.9 24.考虑值集{122433 2 4 556826}，其四分位数极差是：(A) A31B24C55 D 3 25.一所大学内的各年纪人数分别为：一年级200 人，二年级160 人，三年级130 人，四年
级110人。则年级属性的众数是：(A) A一年级B二年级C三年级 D 四年级26.下列哪个不是专门用于可视化时间空间数据的技术：(B) A等高线图B饼图C曲面图 D 矢量场图
27.在抽样方法中，当合适的样本容量很难确定
时，可以使用的抽样方法是：(D)
A 有放回的简单随机抽样
B 无放回的简单随机抽样
C 分层抽样
D 渐进抽样28. 数据仓库是随着时间变化的, 下面的描述不正确的是(C) 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;
D. 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. 29. 关于基本数据的元数据是指: (D)
A. 基本元数据与数据源,数据仓库,数据集市和应用程序等结构相关的信息;
B. 基本元数据包括与企业相关的管理方面的数据和信息;
C.基本元数据包括日志文件和简历执行处理的时序调度信息;
D.基本元数据包括关于装载和更新处理,分析处理以及管理方面的信息.
30.下面关于数据粒度的描述不正确的是:(C)
A.粒度是指数据仓库小数据单元的详细程度和级别;
B.数据越详细,粒度就越小,级别也就越高;
C.数据综合度越高, 粒度也就越大,级别也就越高;
D. 粒度的具体划分将直接影响数据仓库中的数据量以及查询质量
31.有关数据仓库的开发特点,不正确的描述是: (A)
A.数据仓库开发要从数据出发;
B.数据仓库使用的需求在开发出去就要明确;
C.数据仓库的开发是一个不断循环的过程,是启发式的开发;
D.在数据仓库环境中,并不存在操作型环境中所固定的和较确切的处理,数据仓库中数据分析和处理更灵活,且没有固定的模式
32.在有关数据仓库测试,下列说法不正确的是: (D)
A. 在完成数据仓库的实施过程中,需要对数据仓库进行各种测试.测试工作中要包括单元测
试和系统测试.
B. 当数据仓库的每个单独组件完成后, 就需要对他们进行单元测试.
C. 系统的集成测试需要对数据仓库的所有组件进行大量的功能测试和回归测试.
D.在测试之前没必要制定详细的测试计划.
33.OLAP 技术的核心是(D)
A.在线性
B.对用户的快速响应
C.互操作性
D.多维分析
34.关于OLAP的特性,下面正确的是(D)
(1)快速性(2) 可分析性(3) 多维性(4) 信息性(5)共享性
A.(1)(2)(3)
B.(2)(3)(4)
C.(1)(2)(3)(4)
D.(1)(2)(3)(4)(5)
35.关于OLAP 和OLTP 的区别描述,不正确的是: (C)
A.OLAP主要是关于如何理解聚集的大量不同的数据.它与OTAP应用程序不同.
B.与OLAP应用程序不同,OLTP 应用程序包含大量相对简单的事务.
C.OLAP的特点在于事务量大,但事务内容比较简单且重复率高.
D.OLAP 是以数据仓库为基础的,但其最终数据来源与OLTP 一样均来自底层的数据库系统,
两者面对的用户是相同的.
36. OLAM 技术一般简称为”数据联机分析挖掘”,下面说法正确的是: (D) A. OLAP 和OLAM 都基于客户机/服务器模式,只有后者有与用户的交互性;
44. 在 图集 合
中发现 一组公共 子结构，这样
的任 务 称为 (
B ) A 、
频繁子 集挖掘 B 、频繁 子图挖 掘
C 、频繁数据项挖掘
D 、 频繁模式挖掘 45.
下 列 度量
不具
有反演 性 的 是
(D)
A 、
系 数
B 、
几 率 C
、 Cohen 度 量
D 、 兴 趣 因 子
46. 下
列 __ (A)__ 不是将 主观信息 加入到模式发 现任 务 中的 方 法 。 A 、
与 同 一时 期其他 数 据 对
比
B
、
可 视
化 C
、
基
于
模板
的
方
法 D
、
主 观
兴趣
度
量
47. 下 面购 物 篮能够
提 取 的 3- 项 集 的 最 大
数量 是 多少 ( C )
ID
购 买
项 1
牛
奶
啤酒
尿
布 2
面 包 黄油 牛
奶 3
牛
奶
尿布
饼
干
作
一
定
的操
作
37. 关于
OLAP 和
OLTP 的 说 法 , 下 列
不正确的 是 : (A)
A. OLAP
事务量大, 但事务内容比较 简 单且重
复率高.
B. OLAP
的最 终 数 据来源与 OLTP 不
一样. C. OLTP
面对的 是 决 策人员和高 层管理 人员.
D. OLTP
以应
用 为
核心,是
应
用驱
动的.
38. 设 X={1 ， 2 ， 3} 是 频
繁项 集 ， 则 可 由 X 产 生 __(C)__ 个 关 联 规 则 。
A
、
4 B
、 5 C 、
6 D 、
7 40. 概
念
分
层图是
__(B)__
图。 A 、无向 无 环 B 、 有 向 无 环 C 、 有 向 有 环 D 、
无向有环 41. 频繁项 集、频繁 闭项集 、最大频繁项集 之 间的关系 是 ： (C)
A 、频 繁项集
频 繁 闭 项 集 =
最 大 频 繁项集
B 、频 繁项集 频 繁 闭 项 集
最大频 繁项集
C 、频 繁项集
频
繁闭项集
最大频 繁项集
D 、频
繁项集
=
频 繁闭项集
=
最大频
繁项集
42. 考虑下面的频繁 3-项集的集合 ： {1 ， 2， 3} ， {1 ，2，4}， {1 ，2，5} ，{1，
3，4}，{1， 3， 5} ， {2 ， 3， 4} ，{2 ，3， 5}， {3， 4，5} 假定数据集中只有 5 个项，采用 合并策略，由 候 选产
生过 程 得
到 4- 项 集
不 包含
(C )
A
、 1，2， 3， 4 B 、 1， 2， 3， 5 C 、1， 2， 4 ， 5 D 、 1，
3，4，5
43.
下面 选项中
t
不 是 s 的 子 序
列 的是
( C )
A
、 s=<{2,4},{3,5,6},{8}>
t=<{2},{3,6},{8}>
B
、
s=<{2,4},{3,5,6},{8}>
t=<{2},{8}>
C
、
s=<{1,2},{3,4}>
t=<{1},{2}> D
、
s=<{2,4},{2,4}>
t=<{2},{4}>
的立方体有本质的区别. 与 OLAM 技 术 的 结 合 . ,在元数据的知道下 ,对超级立方体
由 于 OLAM 的 立 方 体 和 用 于 OLAP 基 于 WEB 的 OLAM 是 WEB 技 术 OLAM 服务器通过用户图形借口接收用户的分析指令 B. C. D.
4面包黄油饼干5啤酒饼干尿布6牛奶尿布，面包黄油
7 8面包
啤酒
黄油，尿
尿
布
布
9牛奶，尿布，面包，黄油10啤酒饼干
A、 1 B 、 2 C、 3 D 、4
48.以下哪些算法是分类算法，A，DBSCAN B ，C4.5 C,K-Mean D,EM (B)
49.以下哪些分类方法可以较好地避免样本的不平衡问
题，A ，KNN B ，SVM C，Bayes
D神经网络(A) 50. 决策树中不包含一下哪种结点，A,根结点( root node) B, 内部结点( internal node )C, 外部结点( external node )D, 叶结点( leaf node )(C) 51.不纯性度量中Gini 计算公式为(其中 c 是类的个数 )(A) A,B,C,D,(A)
53.以下哪项关于决策树的说法是错误的(C)
A.冗余属性不会对决策树的准确率造成不利的影响
B.子树可能在决策树中重复多次
C.决策树算法对于噪声的干扰非常敏感
D.寻找最佳决策树是NP 完全问题
54.在基于规则分类器的依据规则质量的某种度量对规则排保证每一个测试记录都
是由覆盖它的“最好的”规格来分类，这种方案称为(B)
A.基于类的排序方案
B.基于规则的排序方案
C.基于度量的排序方案
D.基于规格的排序方案。
55.以下哪些算法是基于规则的分类器(A)
A.C4.5
B. KNN
C.Na?ve Bayes
D.ANN
56.以下关于人工神经网络 ( ANN)的描述错误的有(A)
A ，神经网络对训练数据中的噪声非常鲁
棒
B，可以处理冗余特征C ，训练ANN 是一个很
耗时的过程D，至少含有一个隐藏层的多层神经网络57.通过聚集多个分类器的预测来提高分类准确率的技术称为(A) A, 组合(ensemble) B, 聚集(aggregate) C ，合并(combination) D ，投票(voting) 58. 简单地将数据对象集划分成不重叠的子集，使得每个数据对象恰在一个子集中，这种聚类类型称作( B )
A 、层次聚类B、划分聚类C、非互斥聚类D、模糊聚类59 在基本K 均值算法里，当邻近度函数采用( A )的时候，合适的质心是簇中各点的中位数。
A 、曼哈顿距离
B 、平方欧几里德距离
C 、余弦距离
D 、Bregman 散度
60.( C )是一个观测值，它与其他观测值的差别如此之大，以至于怀疑它是由不同的机制产生的。
A 、边界点
B 、质心
C 、离群点
D 、核心点
填空题
第一章
(1)数据库中的知识挖掘(KDD) 包括以下七个步骤：、、
、、、和
（2）数据挖掘的性能问题主要包括：、和
（3）当前的数据挖掘研究中，最主要的三个研究方向是：、和
（4）在万维网（WWW）上应用的数据挖掘技术常被称为：
（5）孤立点是指：
答案：
（1）数据清理，数据集成，数据选择，数据变换，数据挖掘，模式评估，知识表示（2）算法的效率、可扩展性和并行处理
（3）统计学、数据库技术和机器学习
（4）WEB 挖掘
（5）一些与数据的一般行为或模型不一致的孤立数据第二章
（1）进行数据预处理时所使用的主要方法包括：、
和
（2）处理噪声数据的方法主要包括：、、
和
（3）模式集成的主要问题包括：和
（4）数据概化是指：
（5）数据压缩可分为：和两种类型。
（6）进行数值归约时，三种常用的有参方法是：、
和
（7）数据离散度的最常用度量是、和
答案：
（1）数据清理、数据集成、数据变换、数据规约
（2）分箱、聚类、计算机和人工检查结合、回归
（3）整合不同数据源中的元数据，实体识别问题
（4）沿概念分层向上概化
（5）有损压缩，无损压缩
（6）线性回归方法，多元回归，对数线性模型
（7）五数概括、中间四分位数区间、标准差第三章
1）概念分层有四种类型，分别是：
2）常用的四种兴趣度的客观度量是：
（3）同时满足和的关联规则称为强关联规则。
答案：
（1）模式分层，集合分组分层，操作导出的分层，基于规则的分层
（2）简单性、确定性、实用性、新颖性
（3）最小置信度临界值、最小支持度临界值第四章
（1）关联规则挖掘中，两个主要的兴趣度度量是：和
（2）Aprior 算法包括和两个基本步骤
（3）项集的频率是指
（4）大型数据库中的关联规则挖掘包含两个过程：和
（5）根据规则中所处理的值类型，关联规则可分为：和
（6）Apriori 性质是指：
（7）挖掘多维关联规则的技术可以根据量化属性的处理分为三种基本方法：和（8）对于频繁项集挖掘，在挖掘过程中使用的约束包括以下五种类型：、、和
（9）在多维关联规则挖掘中，我们搜索的不是频繁项集，而是答案：
大工20春《数据挖掘》课程大作业满分答案
网络教育学院 《数据挖掘》课程大作业 题目： 姓名： 学习中心： 第一大题：讲述自己在完成大作业过程中遇到的困难，解决问题的思路，以及相关感想，或者对这个项目的认识，或者对Python与数据挖掘的认识等等，300-500字。 《数据挖掘》这门课程是一门实用性非常强的课程，数据挖掘是大数据这门前沿技术的基础，拥有广阔的前景，在信息化时代具有非常重要的意义。数据挖掘的研究领域非常广泛，主要包括数据库系统、基于知识的系统、人工智能、机器学习、知识获取、统计学、空间数据库和数据可视化等领域。学习过程中，我也遇到了不少困难，例如基础差，对于Python基础不牢，尤其是在进行这次课程作业时，显得力不从心；个别算法也学习的不够透彻。在接下来的学习中，我仍然要加强理论知识的学习，并且在学习的同时联系实际，在日常工作中注意运用《数据挖掘》所学到的知识，不断加深巩固，不断发现问题，解决问题。另外，对于自己掌握不牢的知识要勤复习，多练习，使自己早日成为一名合格的计算机毕业生。 第二大题：完成下面一项大作业题目。
2020春《数据挖掘》课程大作业 注意：从以下5个题目中任选其一作答。 题目一：Knn算法原理以及python实现 要求：文档用使用word撰写即可。 主要内容必须包括： （1）算法介绍。 （2）算法流程。 （3）python实现算法以及预测。 （4）整个word文件名为 [姓名奥鹏卡号学习中心]（如 戴卫东101410013979浙江台州奥鹏学习中心[1]VIP ）作业提交： 大作业上交时文件名写法为：[姓名奥鹏卡号学习中心]（如：戴卫东101410013979浙江台州奥鹏学习中心[1]VIP） 以附件形式上交离线作业（附件的大小限制在10M以内），选择已完成的作业（注意命名），点提交即可。如下图所示。 。 注意事项： 独立完成作业，不准抄袭其他人或者请人代做，如有雷同作业，成绩以零分计！
大数据时代下的数据挖掘试题和答案及解析
A. 变量代换 B. 离散化 海量数据挖掘技术及工程实践》题目 、单选题(共 80 题) 1) ( D ) 的目的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。 A. 数据清洗 B. 数据集成 C. 数据变换 D. 数据归约 2) 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 3) 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。 据相分离 (B) 哪一类任务 (C) A. 根据内容检索 B. 建模描述 7) 下面哪种不属于数据预处理的方法 (D) A. Precision,Recall B. Recall,Precision A. Precision,ROC D. Recall,ROC 4) 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) 5) A. 频繁模式挖掘 C. 数据预处理 B. D. 当不知道数据所带标签时， 分类和预测 数据流挖掘 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 6) A. 分类 C. 关联分析 建立一个模型， B. D. 聚类 隐马尔可夫链 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. 预测建模 D. 寻找模式和规则
C.聚集 D. 估计遗漏值 8) 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。等频(等深)划分时，15 在第几个箱子内(B) A. 第一个 B. 第二个 C. 第三个 D. 第四个 9) 下面哪个不属于数据的属性类型：(D) A. 标称 B. 序数 C.区间 D. 相异 10) 只有非零值才重要的二元属性被称作：( C ) A. 计数属性 B. 离散属性 C.非对称的二元属性 D. 对称属性 11) 以下哪种方法不属于特征选择的标准方法：(D) A. 嵌入 B. 过滤 C.包装 D. 抽样 12) 下面不属于创建新属性的相关方法的是：(B) A. 特征提取 B. 特征修改 C. 映射数据到新的空间 D. 特征构造 13) 下面哪个属于映射数据到新的空间的方法(A) A. 傅立叶变换 B. 特征加权 C. 渐进抽样 D. 维归约 14) 假设属性income 的最大最小值分别是12000元和98000 元。利用最大最小规范化的方 法将属性的值映射到0 至 1 的范围内。对属性income 的73600 元将被转化为：(D) 15) 一所大学内的各年纪人数分别为：一年级200人，二年级160人，三年级130 人，四年 级110 人。则年级属性的众数是：(A) A. 一年级 B. 二年级 C. 三年级 D. 四年级 16) 下列哪个不是专门用于可视化时间空间数据的技术：(B) A. 等高线图 B. 饼图
数据挖掘试题与答案
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。 3）、其他方法:可用于时间序列预测的方法很多，其中比较成功的是神经网络。由于大量的时间序列是非平稳的，因此特征参数和数据分布随着时间的推移而变化。假如通过对某段历史数据的训练，通过数学统计模型估计神经网络的各层权重参数初值，就可能建立神经网络预测模型，用于时间序列的预测。
数据挖掘的功能及应用作业
数据挖掘的其他基本功能介绍 一、关联规则挖掘 关联规则挖掘是挖掘数据库中和指标（项）之间有趣的关联规则或相关关系。关联规则挖掘具有很多应用领域，如一些研究者发现，超市交易记录中的关联规则挖掘对超市的经营决策是十分重要的。 1、 基本概念 设},,,{21m i i i I =是项组合的记录，D 为项组合的一个集合。如超市的每一张购物小票为一个项的组合（一个维数很大的记录），而超市一段时间内的购物记录就形成集合D 。我们现在关心这样一个问题，组合中项的出现之间是否存在一定的规则，如A 游泳衣，B 太阳镜，B A ?，但是A B ?得不到足够支持。 在规则挖掘中涉及到两个重要的指标： ① 支持度 支持度n B A n B A )()(?= ?，显然，只有支持度较大的规则才是较有价值的规则。 ② 置信度 置信度)() ()(A n B A n B A ?=?，显然只有置信度比较高的规则才是比较可靠 的规则。 因此，只有支持度与置信度均较大的规则才是比较有价值的规则。 ③ 一般地，关联规则可以提供给我们许多有价值的信息，在关联规则挖掘时，往往需要事先指定最小支持度与最小置信度。关联规则挖掘实际上真正体现了数据中的知识发现。 如果一个规则满足最小支持度，则称这个规则是一个频繁规则； 如果一个规则同时满足最小支持度与最小置信度，则通常称这个规则是一个强规则。 关联规则挖掘的通常方法是：首先挖掘出所有的频繁规则，再从得到的频繁规则中挖掘强规则。在少量数据中进行规则挖掘我们可以采用采用简单的编程方法，而在大量数据中挖掘关联规则需要使用专门的数据挖掘软件。关联规则挖掘可以使我们得到一些原来我们所不知道的知识。 应用的例子： * 日本超市对交易数据库进行关联规则挖掘，发现规则：尿片→啤酒，重新安排啤酒柜台位置，销量上升75%。 * 英国超市的例子：大额消费者与某种乳酪。 那么，证券市场上、期货市场上、或者上市公司中存在存在哪些关联规则，这些关联规则究竟说明了什么？ 关联规则挖掘通常比较适用与记录中的指标取离散值的情况，如果原始数据
数据挖掘-题库带答案
数据挖掘-题库带答案 1、最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡() 答案：正确 2、决策将日益基于数据和分析而作出,而并非基于经验和直觉() 答案：错误 解析：决策将日益基于数据和分析而作出,而并非基于经验和直觉 3、2011年被许多国外媒体和专家称为“大数据元年”() 答案：错误 解析：2013年被许多国外媒体和专家称为“大数据元年” 4、我国网民数量居世界之首,每天产生的数据量也位于世界前列() 答案：正确 5、商务智能的联机分析处理工具依赖于数据库和数据挖掘。() 答案：错误 解析：商务智能的联机分析处理工具依赖于数据仓库和多维数据挖掘。 6、数据整合、处理、校验在目前已经统称为 EL() 答案：错误 解析：数据整合、处理、校验在目前已经统称为 ETL 7、大数据时代的主要特征() A、数据量大 B、类型繁多 C、价值密度低 D、速度快时效高 答案： ABCD 8、下列哪项不是大数据时代的热门技术() A、数据整合 B、数据预处理 C、数据可视化 D、 SQL
答案： D 9、()是一种统计或数据挖掘解决方案,包含可在结构化和非结构化数据中使用以确定未来结果的算法和技术。 A、预测 B、分析 C、预测分析 D、分析预测 答案： C 10、大数据发展的前提? 答案： 解析：硬件成本的降低,网络带宽的提升,云计算的兴起,网络技术的发展,智能终端的普及,电子商务、社交网络、电子地图等的全面应用,物联网的兴起 11、调研、分析大数据发展的现状与应用领域。? 答案： 解析：略 12、大数据时代的主要特征? 答案： 解析：数据量大(Volume) 第一个特征是数据量大。大数据的起始计量单位至少是P(1000个T)、E(100万个T)或Z(10亿个T)。 类型繁多(Variety) 第二个特征是数据类型繁多。包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等等,多类型的数据对数据的处理能力提出了更高的要求。 价值密度低(Value) 第三个特征是数据价值密度相对较低。如随着物联网的广泛应用,信息感知无处不在,信息海量,但价值密度较低,如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提纯”,是大数据时代亟待解决的难题。 速度快、时效高(Velocity) 第四个特征是处理速度快,时效性要求高。这是大数据区分于传统数据挖掘最显著的特征。 13、列举大数据时代的主要技术? 答案： 解析：预测分析: 预测分析是一种统计或数据挖掘解决方案,包含可在结构化和非结构化数据中使用以确定未来结果的算法和技术。可为预测、优化、预报和模拟等许多其他用途而部署。随着现在硬件和软件解决方案的成熟,许多公司利用大数据技术来收集海量数据、训练模型、优化模型,并发布预测模型来提高业务
《数据挖掘》试题与标准答案
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。 3)、其他方法:可用于时间序列预测的方法很多,其中比较成功的是神经网络。由于大量的时间序列是非平稳的,因此特征参数和数据分布随着时间的推移而变化。假如通过对某段历史数据的训练，通过数学统计模型估计神经网络的各层权重参数初值，就可能建立神经网络预测模型,用于时间序列的预测。
数据挖掘研究现状及发展趋势
数据挖掘研究现状及发展趋势摘要：从数据挖掘的定义出发，介绍了数据挖掘的神经网络法、决策树法、遗传算法、粗糙集法、模糊集法和关联规则法等概念及其各自的优缺点；详细总结了国内外数据挖掘的研究现状及研究热点，指出了数据挖掘的发展趋势。 关键词：数据挖掘；挖掘算法；神经网络；决策树；粗糙集；模糊集；研究现状；发展趋势 Abstract：From the definition of data mining，the paper introduced concepts and advantages and disadvantages of neural network algorithm，decision tree algorithm，genetic algorithm，rough set method，fuzzy set method and association rule method of data mining，summarized domestic and international research situation and focus of data mining in details，and pointed out the development trend of data mining. Key words：data mining，algorithm of data mining，neural network，decision tree，rough set，fuzzy set，research situation，development tendency 1引言 随着信息技术的迅猛发展，许多行业如商业、企业、科研机构和政府部门等都积累了海量的、不同形式存储的数据资料[1]。这些海量数据中往往隐含着各种各样有用的信息，仅仅依靠数据库的查询检索机制和统计学方法很难获得这些信息，迫切需要能自动地、智能地将待处理的数据转化为有价值的信息，从而达到为决策服务的目的。在这种情况下，一个新的技术———数据挖掘(Data Mining，DM)技术应运而生[2]。 数据挖掘是一个多学科领域，它融合了数据库技术、人工智能、机器学习、统计学、知识工程、信息检索等最新技术的研究成果，其应用非常广泛。只要是有分析价值的数据库，都可以利用数据挖掘工具来挖掘有用的信息。数据挖掘典型的应用领域包括市场、工业生产、金融、医学、科学研究、工程诊断等。本文主要介绍数据挖掘的主要算法及其各自的优缺点，并对国内外的研究现状及研究热点进行了详细的总结，最后指出其发展趋势及问题所在。 江西理工大学
数据仓库与数据挖掘课后习题答案
数据仓库与数据挖掘 第一章课后习题 一：填空题 1）数据库中存储的都是数据，而数据仓库中的数据都是一些历史的、存档的、归纳的、计算的数据。 2）数据仓库中的数据分为四个级别：早起细节级、当前细节级、轻度综合级、高度综合级。3）数据源是数据仓库系统的基础，是整个系统的数据源泉，通常包括业务数据和历史数据。4）元数据是“关于数据的数据”。根据元数据用途的不同将数据仓库的元数据分为技术元数据和业务元数据两类。 5）数据处理通常分为两大类：联机事务处理和联机事务分析 6）Fayyad过程模型主要有数据准备，数据挖掘和结果分析三个主要部分组成。 7）如果从整体上看数据挖掘技术，可以将其分为统计分析类、知识发现类和其他类型的数据挖掘技术三大类。 8）那些与数据的一般行为或模型不一致的数据对象称做孤立点。 9）按照挖掘对象的不同，将Web数据挖掘分为三类：web内容挖掘、web结构挖掘和web 使用挖掘。 10）查询型工具、分析型工具盒挖掘型工具结合在一起构成了数据仓库系统的工具层，它们各自的侧重点不同，因此适用范围和针对的用户也不相同。 二：简答题 1）什么是数据仓库？数据仓库的特点主要有哪些？ 数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，用于支
持管理决策。 主要特点：面向主题组织的、集成的、稳定的、随时间不断变化的、数据的集合性、支持决策作用 2）简述数据挖掘的技术定义。 从技术角度看，数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际数据中，提取隐含在其中的、人们不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。 3）什么是业务元数据？ 业务元数据从业务角度描述了数据仓库中的数据，它提供了介于使用者和实际系统之间的语义层，使得不懂计算机技术的业务人员也能够读懂数据仓库中的数据 4）简述数据挖掘与传统分析方法的区别。 本质区别是：数据挖掘是在没有明确假设的前提下去挖掘信息、发现知识。数据挖掘所得到的信息应具有先前未知、有效和实用三个特征。 5）简述数据仓库4种体系结构的异同点及其适用性。 a.虚拟的数据仓库体系结构 b.单独的数据仓库体系结构 c.单独的数据集市体系结构 d.分布式数据仓库结构
数据挖掘作业
第5章关联分析 5.1 列举关联规则在不同领域中应用的实例。 5.2 给出如下几种类型的关联规则的例子，并说明它们是否是有价值的。 (a)高支持度和高置信度的规则； (b)高支持度和低置信度的规则； (c)低支持度和低置信度的规则； (d)低支持度和高置信度的规则。 5.3 数据集如表5-14所示： (a) 把每一个事务作为一个购物篮，计算项集{e}, {b, d}和{b, d, e}的支持度。 (b) 利用(a)中结果计算关联规则{b, d}→{e} 和 {e}→{b, d}的置信度。置信度是一个对称的度量吗？ (c) 把每一个用户购买的所有商品作为一个购物篮，计算项集{e}, {b, d}和{b, d, e}的支持度。 (d) 利用(b)中结果计算关联规则{b, d}→{e} 和 {e}→{b, d}的置信度。置信度是一个对称的度量吗？ 5.4 关联规则是否满足传递性和对称性的性质？举例说明。 5.5 Apriori 算法使用先验性质剪枝，试讨论如下类似的性质 (a) 证明频繁项集的所有非空子集也是频繁的 (b) 证明项集s 的任何非空子集s ’的支持度不小于s 的支持度 (c) 给定频繁项集l 和它的子集s ，证明规则“s’→(l – s’)”的置信度不高于s →(l – s)的置信度，其中s’是s 的子集 (d) Apriori 算法的一个变形是采用划分方法将数据集D 中的事务分为n 个不相交的子数据集。证明D 中的任何一个频繁项集至少在D 的某一个子数据集中是频繁的。 5.6 考虑如下的频繁3-项集：{1, 2, 3}，{1, 2, 4}，{1, 2, 5}， {1, 3, 4}，{1, 3, 5}，{2, 3, 4}，{2, 3, 5}，{3, 4, 5}。 (a)根据Apriori 算法的候选项集生成方法，写出利用频繁3-项集生成的所有候选4-项集。 (b)写出经过剪枝后的所有候选4-项集 5.7 一个数据库有5个事务，如表5-15所示。设min_sup=60%，min_conf = 80%。
(完整word版)数据挖掘题目及答案
一、何为数据仓库？其主要特点是什么？数据仓库与KDD的联系是什么？ 数据仓库是一个面向主题的（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。 特点： 1、面向主题 操作型数据库的数据组织面向事务处理任务，各个业务系统之间各自分离，而数据仓库中的数据是按照一定的主题域进行组织的。 2、集成的 数据仓库中的数据是在对原有分散的数据库数据抽取、清理的基础上经过系统加工、汇总和整理得到的，必须消除源数据中的不一致性，以保证数据仓库内的信息是关于整个企业的一致的全局信息。 3、相对稳定的 数据仓库的数据主要供企业决策分析之用，一旦某个数据进入数据仓库以后，一般情况下将被长期保留，也就是数据仓库中一般有大量的查询操作，但修改和删除操作很少，通常只需要定期的加载、刷新。 4、反映历史变化 数据仓库中的数据通常包含历史信息，系统记录了企业从过去某一时点(如开始应用数据仓库的时点)到目前的各个阶段的信息，通过这些信息，可以对企业的发展历程和未来趋势做出定量分析和预测。 所谓基于数据库的知识发现（KDD）是指从大量数据中提取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可被理解的模式的非平凡过程。数据仓库为KDD提供了数据环境，KDD从数据仓库中提取有效的，可用的信息 二、 数据库有4笔交易。设minsup=60%，minconf=80%。 TID DATE ITEMS_BOUGHT T100 3/5/2009 {A, C, S, L} T200 3/5/2009 {D, A, C, E, B} T300 4/5/2010 {A, B, C} T400 4/5/2010 {C, A, B, E} 使用Apriori算法找出频繁项集，列出所有关联规则。 解：已知最小支持度为60%，最小置信度为80% 1）第一步，对事务数据库进行一次扫描，计算出D中所包含的每个项目出现的次数，生成候选1-项集的集合C1。
数据挖掘试卷及答案
12/13 年第2学期《数据挖掘与知识发现》期末考试试卷及答案 一、什么是数据挖掘？什么是数据仓库？并简述数据挖掘的步骤。（20分） 数据挖掘是从大量数据中提取或发现（挖掘）知识的过程。 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的决策制定过程。 步骤： 1）数据清理（消除噪声或不一致数据） 2) 数据集成（多种数据源可以组合在一起） 3 ) 数据选择（从数据库中检索与分析任务相关的数据） 4 ) 数据变换（数据变换或统一成适合挖掘的形式，如通过汇总或聚集操作） 5) 数据挖掘（基本步骤，使用智能方法提取数据模式） 6) 模式评估（根据某种兴趣度度量，识别表示知识的真正有趣的模式；） 7) 知识表示（使用可视化和知识表示技术，向用户提供挖掘的知识） 二、元数据的定义是什么？元数据包括哪些内容？（20分） 元数据是关于数据的数据。在数据仓库中, 元数据是定义仓库对象的数据。 元数据包括： 数据仓库结构的描述，包括仓库模式、视图、维、分层结构、导出数据的定义, 以及数据集市的位置和内容。 操作元数据，包括数据血统（移植数据的历史和它所使用的变换序列）、数据流通（主动的、档案的或净化的)、管理信息（仓库使用统计量、错误报告和审计跟踪）。 汇总算法，包括度量和维定义算法, 数据所处粒度、划分、主题领域、聚集、汇总、预定义的查询和报告。 由操作环境到数据仓库的映射，包括源数据库和它们的内容，网间连接程序描述, 数据划分, 数据提取、清理、转换规则和缺省值, 数据刷新和净化规则, 安全 (用户授权和存取控制)。 关于系统性能的数据，刷新、更新定时和调度的规则与更新周期，改善数据存取和检索性能的索引和配置。 商务元数据，包括商务术语和定义, 数据拥有者信息和收费策略。 三、在 O L A P 中，如何使用概念分层? 请解释多维数据模型中的OLAP上卷 下钻切片切块和转轴操作。（20分） 在多维数据模型中，数据组织成多维，每维包含由概念分层定义的多个抽象层。这种组织为用户从不同角度观察数据提供了灵活性。有一些 O L A P 数据立方体操作用来物化这些不同视图，允许交互查询和分析手头数据。因此， O L A P 为交互数据分析提供了友好的环境。 上卷：上卷操作通过一个维的概念分层向上攀升或者通过维归约，在数据立方体上进行聚集。 下钻：下钻是上卷的逆操作，它由不太详细的数据到更详细的数据。下钻可以通过沿维的概念分层向下或引入新的维来实现。 切片：在给定的数据立方体的一个维上进行选择，导致一个子方。 切块：通过对两个或多个维执行选择，定义子方。
数据挖掘离线作业
浙江大学远程教育学院 《数据挖掘》课程作业 姓名：学号： 年级：学习中心：————————————————————————————— 第一章引言 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、数据交换、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）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、简答题 （1）什么是数据挖掘？ 答：数据挖掘指的是从大量的数据中挖掘出那些令人感兴趣的、有用的、隐含的、先前未知的和可能有用的模式或知识。 （2）一个典型的数据挖掘系统应该包括哪些组成部分？ 答：一个典型的数据挖掘系统应该包括以下部分：1、数据库、数据仓库或其他信息库，2、数据库或数据仓库服务器，3、知识库，4、数据挖掘引擎，5、模式评估魔磕，6图形用户界面。 （3）Web挖掘包括哪些步骤？ 答：数据清理：（这个可能要占用过程60%的工作量）、数据集成、将数据存入数据仓库、建立数据立方体、选择用来进行数据挖掘的数据、数据挖掘（选择适当的算法来找到感兴趣的模式）、展现挖掘结果、将模式或者知识应用或者存入知识库。 （4）请列举数据挖掘应用常见的数据源。 （或者说，我们都在什么样的数据上进行数据挖掘） 答：常见的数据源包括关系数据库、数据仓库、事务数据库和高级数据库系统和信息库。其中高级数据库系统和信息库包括：空间数据库、时间数据库和时间序列数据库、流数据、多媒体数据库、面向对象数据库和对象——关系数据库、异种数据库和遗产数据库、文本数据库和万维网等。
数据挖掘在线作业
数据挖掘 您的本次作业分数为：95分单选题 1.【第001章】孤立点挖掘适用于下列哪种场合？ A 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 正确答案:D 单选题 2.【第01章】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（）。 A 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 正确答案:B 单选题 3.【第01章】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（）。 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 正确答案:C 单选题 4.【第01章】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（）。 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 正确答案:E 单选题 5.【第01章】下面的数据挖掘的任务中，（）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 正确答案:B 单选题 6.【第01章】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（）。 A 关联分析 B 分类和预测 C 演变分析 D 概念描述 正确答案:B 单选题 7.【第01章】下列几种数据挖掘功能中，（）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 正确答案:D 单选题 8.【第01章】下列几种数据挖掘功能中，（）被广泛的用于购物篮分析。 A 关联分析
数据仓库与数据挖掘考试试题
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-Measure D 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sup min=40%，conf min=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C1，计算其支持度，取出支持度小于sup min的项集，形成1-频繁集L1，如下表所示：
大数据时代下的数据挖掘试题及答案
《海量数据挖掘技术及工程实践》题目 一、单选题（共80题） 1)( D )的目的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。 A.数据清洗 B.数据集成 C.数据变换 D.数据归约 2)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) 3) A. 关联规则发现 B. 聚类 4) C. 分类 D. 自然语言处理 5)以下两种描述分别对应哪两种对分类算法的评价标准 (A) 6) (a)警察抓小偷，描述警察抓的人中有多少个是小偷的标准。 7) (b)描述有多少比例的小偷给警察抓了的标准。 8) A. Precision,Recall B. Recall,Precision 9) A. Precision,ROC D. Recall,ROC 10)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) 11) 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 12)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) 13) A. 分类 B. 聚类 C. 关联分析 D. 隐马尔可夫链 14)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) 建模描述 B. 根据内容检索 A. 15)． 16) C. 预测建模 D. 寻找模式和规则 17)下面哪种不属于数据预处理的方法 (D) 18) A.变量代换 B.离散化 C.聚集 D.估计遗漏值 19)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。等频（等深）划分时，15在第几个箱子内 (B) 20) A.第一个 B.第二个 C.第三个 D.第四个 21)下面哪个不属于数据的属性类型：(D) 22) A.标称 B.序数 C.区间 D.相异
数据挖掘研究及发展现状
数据挖掘技术的研究现状及发展方向 摘要：数据挖掘技术是当前数据库和人工智能领域研究的热点。从数据挖掘的定义出发，介绍了数据挖掘的神经网络法、决策树法、遗传算法、粗糙集法、模糊集法和关联规则法等概念及其各自的优缺点；详细总结了国内外数据挖掘的研究现状及研究热点，指出了数据挖掘的发展方向。 关键词：数据挖掘；神经网络；决策树；粗糙集；模糊集；研究现状；发展方向 The present situation and future direction of the data mining technology research Abstract: Data mining technology is hot spot in the field of current database and artificial intelligence. From the definition of data mining, the paper introduced concepts and advantages and disadvantages of neural network algorithm, decision tree algorithm, genetic algorithm, rough set method, fuzzy set method and association rule method of data mining, summarized domestic and international research situation and focus of data mining in details, and pointed out the development trend of data mining. Key words: data mining, neural network, decision tree, rough set, fuzzy set, research situation, development direction 0 引言 随着信息技术的迅猛发展，许多行业如商业、企业、科研机构和政府部门等都积累了海量的、不同形式存储的数据资料[1]。这些海量数据中往往隐含着各种各样有用的信息，仅仅依靠数据库的查询检索机制和统计学方法很难获得这些信息，数据和信息之间的鸿沟要求系统地开发数据挖掘工具，将数据坟墓转换成知识金砖，从而达到为决策服务的目的。在这种情况下，一个新的技术——数据挖掘(Data Mining，DM)技术应运而生[2]。数据挖掘正是为了迎合这种需要而产生并迅速发展起来的、用于开发信息资源的、一种新的数据处理技术。 数据挖掘通常又称数据库中的知识发现（Knowledge Discovery in Databases），是一个多学科领域，它融合了数据库技术、人工智能、机器学习、统计学、知识工程、信息检索等最新技术的研究成果，其应用非常广泛。只要是有分析价值的数据库，都可以利用数据挖掘工具来挖掘有用的信息。数据挖掘典型的应用领域包括市场、工业生产、金融、医学、科学研究、工程诊断等。本文主要介绍数据挖掘的主要算法及其各自的优缺点，并对国内外的研究现状及研究热点进行了详细的总结，最后指出其发展趋势及问题所在。 1 数据挖掘算法 数据挖掘就是从大量的、有噪声的、不完全的、模糊的、随机的实际应用数据中提取有效的、新颖的、潜在有用的知识的非平凡过程[3]。所得到的信息应具有先前未知、有效和实用三个特征。数据挖掘过程如图1所示。这些数据的类型可以是结构化的、半结构化的、甚至是异构型的。发现知识的方法可以是数学的、非数学的、也可以是归纳的。最终被发现了的知识可以用于信息管理、查询优化、决策支持及数据自身的维护等[4]。 数据选择：确定发现任务的操作对象,即目标对象； 预处理：包括消除噪声、推导计算缺值数据、消除重复记录、完成数据类型转换等； 转换：消减数据维数或降维； 数据开采：确定开采的任务，如数据总结、分类、聚类、关联规则发现或序列模式发现等，并确定使用什么样的开采算法； 解释和评价：数据挖掘阶段发现的模式，经过用户和机器的评价，可能存在冗余或无关的模式，这时需要剔除，使用户更容易理解和应用。十大经典算法如图2： 目前，数据挖掘的算法主要包括神经网络法、决策树法、遗传算法、粗糙集法、模糊集法、关联规则法等。
数据仓库与数据挖掘试题
《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。（X） 27.OLAP的概念模型是多维的。（V） 28.数据库已经成为了成熟的信息基础设施。（V） 29.数据库既保存过去的数据又保存当前的数据。（X） 30.OLTP面对的是事务处理操作人员和低层管理人员。（V） 二、填空题(每小题1分，计10分) 1.信息使用者通常查看概括数据或聚集数。 2.探索者的任务是寻找公司数据内隐含的价值。 3.数据立方体是在所有可能组合的维上进行分组聚集计算的总和。 4.基本的多维数据分析操作包括切片切块、旋转、钻取等。 5.数据立方体的构建和维护等计算方法成为了多维数据分析研究的关键问 题。 6.OLAP是建立在网络上的开发体系结构。 7.在数据立方体中，不同维度组合构成了不同的子立方体。 8.不同的数据仓库需要建立不同的数据库。
数据挖掘计算题参考答案
数据仓库与数据挖掘复习题 1. 假设数据挖掘的任务是将如下的8个点（用（x,y）代表位置）聚类为3个类：X1(2,10)、X2(2,5)、X3(8,4)、X4(5,8)、X5(7,5)、X6(6,4)、X7(1,2)、X8(4,9)，距离选择欧几里德距离。假设初始选择X1(2,10)、X4(5,8)、X7(1,2)为每个聚类的中心，请用 K_means算法来计算： （1）在第一次循环执行后的3个聚类中心； 答：第一次迭代：中心点1：X1(2，10)，2：X4(5，8)，X7(1，2) 答案：在第一次循环执行后的3个聚类中心： 1：X1(2，10) 2：X3，X4，X5，X6，X8 （6，6） 3：X2，X7 （，） （2）经过两次循环后，最后的3个族分别是什么？ 答案：1：X1，X8 ， 2：X3，X4，X5，X6 （，） 3：X2，X7 （，） a.使用Apriori算法找出频繁项集，并写出具体过程。 答： (a)Apriori算法：
{K} 1 {A} 4 {A,B} 4 {A,B,D} 3 {A} 4 {B} 4 {A,D} 3 {B} 4 {D} 3 {B,D} 3 {D} 3 {C} 2 {E} 2 频繁项集为3项集{A,B,D}:3 b.列出所有的强关联规则，使它们与下面的元规则匹配，其中，X 是代表顾客的变量，i item 是表示项的变量（例如，“A ”、“B ”等）： 123,(,)(,)(,)x transaction buys X item buys X item buys X item ?∈∧? [s,c] 答：所有频繁子项集有{A},{B},{D},{A,B},{A,D},{B,D} A^B=>D conf=3/4=75% × A^D=>B conf=3/3=100% √ B^D=>A conf=3/3=100% √ 因此，满足条件的强关联规则有： A^D=>B{supp=75%,conf=100%} B^D=>A{supp=75%,conf=100%} ID Sky AirTemp Humidity Wind Water Forecast Enjoysport 1 Sunny Warm Normal Strong Warm Same Yes 2 Sunny Warm High Strong Warm Same Yes 3 Rainy Cold High Strong Warm Change No 4 Sunny Warm High Strong Cool Change yes 请计算属性Sky 的信息增益。 答： C1 ：Enjoysport=yes=3 C2 ：Enjoysport=no=1 2 2 1/4= sky C1 C2 rainy 0 1 sunny 3 I(sky)=1/4I(0,1)+3/4I(3,0)=0 Gain(sky)= 习题: 1. 以汽车保险为例:假定训练数据库具有两个属性:年龄和汽车类型。 年龄————序数属性 汽车类型——分类属性 年龄 汽车类型 类
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