数据挖掘分析面试题
2011Alibaba数据分析师（实习）试题解析
一、异常值是指什么？请列举1种识别连续型变量异常值的方法？
异常值（Outlier）是指样本中的个别值，其数值明显偏离所属样本的其余观测值。在数理统计里一般是指一组观测值中与平均值的偏差超过两倍标准差的测定值。
Grubbs’ test（是以Frank E.Grubbs命名的），又叫maximumnormed residual test，是一种用于单变量数据集异常值识别的统计检测，它假定数据集来自正态分布的总体。
未知总体标准差σ，在五种检验法中，优劣次序为：t检验法、格拉布斯检验法、峰度检验法、狄克逊检验法、偏度检验法。
二、什么是聚类分析？聚类算法有哪几种？请选择一种详细描述其计算原理和步骤。
聚类分析(clusteranalysis)是一组将研究对象分为相对同质的群组(clusters)的统计分析技术。聚类分析也叫分类分析(classification analysis)或数值分类(numerical taxonomy)。聚类与分类的不同在于，聚类所要求划分的类是未知的。
聚类分析计算方法主要有：层次的方法（hierarchical method）、划分方法（partitioning method）、基于密度的方法（density-based method）、基于网格的方法（grid-based method）、基于模型的方法（model-based method）等。其中，前两种算法是利用统计学定义的距离进行度量。k-means 算法的工作过程说明如下：首先从n个数据对象任意选择k 个对象作为初始聚类中心；而对于所剩下其它对象，则根据它们与这些聚类中心的相似度（距离），分别将它们分配给与其最相似的（聚类中心所代表的）聚类；然后再计算每个所获新聚类的聚类中心（该聚类中所有对象的均值）；不断重复这一过程直到标准测度函数开始收敛为止。一般都采用均方差作为标准测度函数. k个聚类具有以下特点：各聚类本身尽可能的紧凑，而各聚类之间尽可能的分开。
其流程如下：
（1）从n个数据对象任意选择k 个对象作为初始聚类中心；
（2）根据每个聚类对象的均值（中心对象），计算每个对象与这些中心对象的距离；并根据最小距离重新对相应对象进行划分；
（3）重新计算每个（有变化）聚类的均值（中心对象）；
（4）循环（2）、（3）直到每个聚类不再发生变化为止（标准测量函数收敛）。
优点：本算法确定的K 个划分到达平方误差最小。当聚类是密集的，且类与类之间区别明显时，效果较好。对于处理大数据集，这个算法是相对可伸缩和高效的，计算的复杂度为O(NKt)，其中N是数据对象的数目，t是迭代的次数。一般来说，K< 缺点：1. K 是事先给定的，但非常难以选定；2. 初始聚类中心的选择对聚类结果有较大的影响。 三、根据要求写出SQL 表A结构如下： Member_ID （用户的ID，字符型） Log_time （用户访问页面时间，日期型（只有一天的数据）） URL （访问的页面地址，字符型） 要求：提取出每个用户访问的第一个URL（按时间最早），形成一个新表（新表名为B，表结构和表A一致） create table B as select Member_ID,min(Log_time), URL from A group by Member_ID ; 四、销售数据分析 以下是一家B2C电子商务网站的一周销售数据，该网站主要用户群是办公室女性，销售额主要集中在5种产品上，如果你是这家公司的分析师， a) 从数据中，你看到了什么问题？你觉得背后的原因是什么？ b) 如果你的老板要求你提出一个运营改进计划，你会怎么做？ 表如下：一组每天某网站的销售数据 a) 从这一周的数据可以看出，周末的销售额明显偏低。这其中的原因，可以从两个角度来看：站在消费者的角度，周末可能不用上班，因而也没有购买该产品的欲望；站在产品的角度来看，该产品不能在周末的时候引起消费者足够的注意力。 b) 针对该问题背后的两方面原因，我的运营改进计划也分两方面：一是，针对消费者周末没有购买欲望的心理，进行引导提醒消费者周末就应该准备好该产品；二是，通过该产品的一些类似于打折促销等活动来提升该产品在周末的人气和购买力。 五、用户调研 某公司针对A、B、C三类客户，提出了一种统一的改进计划，用于提升客户的周消费次数，需要你来制定一个事前试验方案，来支持决策，请你思考下列问题： a) 试验需要为决策提供什么样的信息？ c) 按照上述目的，请写出你的数据抽样方法、需要采集的数据指标项，以及你选择的统计方法。 a) 试验要能证明该改进计划能显著提升A、B、C三类客户的周消费次数。 b) 根据三类客户的数量，采用分层比例抽样； 需要采集的数据指标项有：客户类别，改进计划前周消费次数，改进计划后周消费次数；选用统计方法为：分别针对A、B、C三类客户，进行改进前和后的周消费次数的，两独立样本T-检验（two-samplet-test）。 摘录一段 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。 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：Ascential DataStage ，IBM warehouse MANAGER、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 请谈一下你对元数据管理在数据仓库中的运用的理解。 元数据能支持系统对数据的管理和维护，如关于数据项存储方法的元数据能支持系统以最有效的方式访问数据。具体来说,在数据仓库系统中，元数据机制主要支持以下五类系统管理功能： （１）描述哪些数据在数据仓库中； （２）定义要进入数据仓库中的数据和从数据仓库中产生的数据； （３）记录根据业务事件发生而随之进行的数据抽取工作时间安排； （４）记录并检测系统数据一致性的要求和执行情况； （５）衡量数据质量。 数据挖掘对聚类的数据要求是什么？ （1）可伸缩性 （2）处理不同类型属性的能力 （3）发现任意形状的聚类 （4）使输入参数的领域知识最小化 （5）处理噪声数据的能力 （6）对于输入顺序不敏感 （7）高维性 （8）基于约束的聚类 （9）可解释性和可利用性 简述Apriori算法的思想，谈谈该算法的应用领域并举例。 思想：其发现关联规则分两步，第一是通过迭代，检索出数据源中所有烦琐项集，即支持度不低于用户设定的阀值的项即集，第二是利用第一步中检索出的烦琐项集构造出满足用户最小信任度的规则，其中，第一步即挖掘出所有频繁项集是该算法的核心，也占整个算法工作量的大部分。 在商务、金融、保险等领域皆有应用。在建筑陶瓷行业中的交叉销售应用，主要采用了Apriori 算法 通过阅读该文挡，请同学们分析一下数据挖掘在电子商务领域的应用情况（请深入分析并给出实例，切忌泛泛而谈）？ 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, 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？(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。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) A 2 B 3 C 3.5 D 5 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) A 18.3 B 22.6 C 26.8 D 27.9 24. 考虑值集{12 24 332 4 55 68 26}，其四分位数极差是：(A) A 31 B 24 C 55 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流,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; B. 由于OLAM的立方体和用于OLAP的立方体有本质的区别. C. 基于WEB的OLAM是WEB技术与OLAM技术的结合. D. OLAM服务器通过用户图形借口接收用户的分析指令,在元数据的知道下,对超级立方体作一定的操作. 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}> 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 4 面包，黄油，饼干 5 啤酒，饼干，尿布 6 牛奶，尿布，面包，黄油 7 面包，黄油，尿布 8 啤酒，尿布 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中，依据规则质量的某种度量对规则排序，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. 如果规则集R中不存在两条规则被同一条记录触发，则称规则集R中的规则为（C）；A, 无序规则B，穷举规则C，互斥规则D，有序规则 57. 如果对属性值的任一组合，R中都存在一条规则加以覆盖，则称规则集R中的规则为(B) A, 无序规则B，穷举规则C，互斥规则 D，有序规则 58. 如果规则集中的规则按照优先级降序排列，则称规则集是(D) A, 无序规则B，穷举规则C，互斥规则D，有序规则 59. 如果允许一条记录触发多条分类规则，把每条被触发规则的后件看作是对相应类的一次投票，然后计票确定测试记录的类标号，称为（A） A, 无序规则B，穷举规则C，互斥规则D，有序规则 60. 考虑两队之间的足球比赛：队0和队1。假设65%的比赛队0胜出，剩余的比赛队1获胜。队0获胜的比赛中只有30%是在队1的主场，而队1取胜的比赛中75%是主场获胜。如果下一场比赛在队1的主场进行队1获胜的概率为(C) A，0.75 B,0.35 C,0.4678 D, 0.5738 61. 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 62. 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) 63. 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 64. 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 65.（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 66. BIRCH是一种（B ）。 A、分类器 B、聚类算法 C、关联分析算法 D、特征选择算法 67. 检测一元正态分布中的离群点，属于异常检测中的基于（A ）的离群点检测。 A、统计方法 B、邻近度 C、密度 D、聚类技术 68.（C ）将两个簇的邻近度定义为不同簇的所有点对的平均逐对邻近度，它是一种凝聚层次聚类技术。 A、MIN（单链） B、MAX（全链） C、组平均 D、Ward方法 69.（D ）将两个簇的邻近度定义为两个簇合并时导致的平方误差的增量，它是一种凝聚层次聚类技术。 A、MIN（单链） B、MAX（全链） C、组平均 D、Ward方法 70. DBSCAN在最坏情况下的时间复杂度是（B ）。 A、O(m) B、O(m2) C、O(log m) D、O(m*log m) 71. 在基于图的簇评估度量表里面，如果簇度量为proximity(Ci , C)，簇权值为mi ，那么它的类型是（C ）。 A、基于图的凝聚度 B、基于原型的凝聚度 C、基于原型的分离度 D、基于图的凝聚度和分离度 72. 关于K均值和DBSCAN的比较，以下说法不正确的是（A ）。 A、K均值丢弃被它识别为噪声的对象，而DBSCAN一般聚类所有对象。 B、K均值使用簇的基于原型的概念，而DBSCAN使用基于密度的概念。 C、K均值很难处理非球形的簇和不同大小的簇，DBSCAN可以处理不同大小和不同形状的簇。 D、K均值可以发现不是明显分离的簇，即便簇有重叠也可以发现，但是DBSCAN会合并有重叠的簇。 73. 以下是哪一个聚类算法的算法流程：①构造k－最近邻图。②使用多层图划分算法划分图。③repeat：合并关于相对互连性和相对接近性而言，最好地保持簇的自相似性的簇。 ④until：不再有可以合并的簇。（C）。 A、MST B、OPOSSUM C、Chameleon D、Jarvis－Patrick（JP） 74. 考虑这么一种情况：一个对象碰巧与另一个对象相对接近，但属于不同的类，因为这两个对象一般不会共享许多近邻，所以应该选择（ D ）的相似度计算方法。 A、平方欧几里德距离 B、余弦距离 C、直接相似度 D、共享最近邻 75. 以下属于可伸缩聚类算法的是（A ）。 A、CURE B、DENCLUE C、CLIQUE D、OPOSSUM 76. 以下哪个聚类算法不是属于基于原型的聚类（D ）。 A、模糊c均值 B、EM算法 C、SOM D、CLIQUE 77. 关于混合模型聚类算法的优缺点，下面说法正确的是（B ）。 A、当簇只包含少量数据点，或者数据点近似协线性时，混合模型也能很好地处理。 B、混合模型比K均值或模糊c均值更一般，因为它可以使用各种类型的分布。 C、混合模型很难发现不同大小和椭球形状的簇。 D、混合模型在有噪声和离群点时不会存在问题。 78. 以下哪个聚类算法不属于基于网格的聚类算法（D ）。 A、STING B、WaveCluster C、MAFIA D、BIRCH 79. 一个对象的离群点得分是该对象周围密度的逆。这是基于（C ）的离群点定义。A．概率B、邻近度C、密度D、聚类 80. 下面关于Jarvis－Patrick（JP）聚类算法的说法不正确的是（D ）。 A、JP聚类擅长处理噪声和离群点，并且能够处理不同大小、形状和密度的簇。 B、JP算法对高维数据效果良好，尤其擅长发现强相关对象的紧致簇。 C、JP聚类是基于SNN相似度的概念。 D、JP聚类的基本时间复杂度为O(m)。 二、多选题 1. 通过数据挖掘过程所推倒出的关系和摘要经常被称为：(A B) A. 模型 B. 模式 C. 模范 D. 模具 2 寻找数据集中的关系是为了寻找精确、方便并且有价值地总结了数据的某一特征的表示，这个过程包括了以下哪些步骤？(A B C D) A. 决定要使用的表示的特征和结构 B. 决定如何量化和比较不同表示拟合数据的好坏 C. 选择一个算法过程使评分函数最优 D. 决定用什么样的数据管理原则以高效地实现算法。 3. 数据挖掘的预测建模任务主要包括哪几大类问题？(A B) A. 分类 B. 回归 C. 模式发现 D. 模式匹配 4. 数据挖掘算法的组件包括：(AB C D) A. 模型或模型结构 B. 评分函数 C. 优化和搜索方法 D. 数据管理策略 5. 以下哪些学科和数据挖掘有密切联系？(A D) A. 统计 B. 计算机组成原理 C. 矿产挖掘 D. 人工智能 6. 在现实世界的数据中，元组在某些属性上缺少值是常有的。描述处理该问题的各种方法有：(ＡＢＣＤＥ) A忽略元组C使用一个全局常量填充空缺值 B使用属性的平均值填充空缺值D使用与给定元组属同一类的所有样本的平均值E使用最可能的值填充空缺值 7.下面哪些属于可视化高维数据技术(ＡＢＣＥ) A 矩阵 B 平行坐标系C星形坐标D散布图 E Chernoff脸 8. 对于数据挖掘中的原始数据，存在的问题有：(ＡＢＣＤＥ) A 不一致B重复C不完整 D 含噪声E 维度高 9.下列属于不同的有序数据的有：(ＡＢＣＥ) A 时序数据 B 序列数据C时间序列数据D事务数据E空间数据 10.下面属于数据集的一般特性的有：( B C D) A 连续性 B 维度C稀疏性 D 分辨率 E 相异性 11. 下面属于维归约常用的线性代数技术的有：(A C) A 主成分分析 B 特征提取 C 奇异值分解D特征加权 E 离散化 12. 下面列出的条目中，哪些是数据仓库的基本特征：(ACD) A. 数据仓库是面向主题的 B. 数据仓库的数据是集成的 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 E. 数据仓库是面向事务的 13. 以下各项均是针对数据仓库的不同说法，你认为正确的有（BCDE ）。 A．数据仓库就是数据库 B．数据仓库是一切商业智能系统的基础 C．数据仓库是面向业务的，支持联机事务处理（OLTP） D．数据仓库支持决策而非事务处理 E．数据仓库的主要目标就是帮助分析，做长期性的战略制定 14. 数据仓库在技术上的工作过程是：(ABCD) A. 数据的抽取 B. 存储和管理 C. 数据的表现 D. 数据仓库设计 E. 数据的表现 15. 联机分析处理包括以下哪些基本分析功能？(BCD) A. 聚类 B. 切片 C. 转轴 D. 切块 E. 分类 16. 利用Apriori算法计算频繁项集可以有效降低计算频繁集的时间复杂度。在以下的购物篮中产生支持度不小于3的候选3-项集，在候选2-项集中需要剪枝的是（BD） ID 项集 1 面包、牛奶 2 面包、尿布、啤酒、鸡蛋 3 牛奶、尿布、啤酒、可乐 4 面包、牛奶、尿布、啤酒 5 面包、牛奶、尿布、可乐 A、啤酒、尿布 B、啤酒、面包 C、面包、尿布 D、啤酒、牛奶 17. 下表是一个购物篮，假定支持度阈值为40%，其中__(A D)__是频繁闭项集。 TID 项 1 abc 2 abcd 3 bce 4 acde 5 de A、abc B、ad C、cd D、de 18. Apriori算法的计算复杂度受__(ABCD)?__影响。 A、支持度阀值 B、项数（维度） C、事务数 D、事务平均宽度 19. 非频繁模式__(AD)__ A、其支持度小于阈值 B、都是不让人感兴趣的 C、包含负模式和负相关模式 D、对异常数据项敏感 20. 以下属于分类器评价或比较尺度的有: A,预测准确度B,召回率C,模型描述的简洁度D,计算复杂度(ACD) 21. 在评价不平衡类问题分类的度量方法有如下几种，A,F1度量B,召回率（recall）C,精度（precision）D,真正率（turepositive rate,TPR）(ABCD) 22. 贝叶斯信念网络(BBN)有如下哪些特点，A,构造网络费时费力B,对模型的过分问题非常 鲁棒C,贝叶斯网络不适合处理不完整的数据D,网络结构确定后，添加变量相当麻烦（AB）23. 如下哪些不是最近邻分类器的特点，A,它使用具体的训练实例进行预测，不必维护源自数据的模型B,分类一个测试样例开销很大C,最近邻分类器基于全局信息进行预测D,可以生产任意形状的决策边界(C) 24. 如下那些不是基于规则分类器的特点，A,规则集的表达能力远不如决策树好B,基于规则的分类器都对属性空间进行直线划分，并将类指派到每个划分C,无法被用来产生更易于解释的描述性模型D,非常适合处理类分布不平衡的数据集（AC） 25. 以下属于聚类算法的是（ABD ）。 A、K均值 B、DBSCAN C、Apriori D、Jarvis-Patrick（JP） 26.（CD ）都属于簇有效性的监督度量。 A、轮廓系数 B、共性分类相关系数 C、熵 D、F度量 27. 簇有效性的面向相似性的度量包括（BC ）。 A、精度 B、Rand统计量 C、Jaccard系数 D、召回率 28.（ABCD ）这些数据特性都是对聚类分析具有很强影响的。 A、高维性 B、规模 C、稀疏性 D、噪声和离群点 29. 在聚类分析当中，（AD ）等技术可以处理任意形状的簇。 A、MIN（单链） B、MAX（全链） C、组平均 D、Chameleon 30. （AB ）都属于分裂的层次聚类算法。 A、二分K均值 B、MST C、Chameleon D、组平均 1. 数据挖掘的主要任务是从数据中发现潜在的规则，从而能更好的完成描述数据、预测数据等任务。(对) 2. 数据挖掘的目标不在于数据采集策略，而在于对于已经存在的数据进行模式的发掘。（对） 3. 图挖掘技术在社会网络分析中扮演了重要的角色。（对） 4. 模式为对数据集的全局性总结，它对整个测量空间的每一点做出描述；模型则对变量变化空间的一个有限区域做出描述。（错） 5. 寻找模式和规则主要是对数据进行干扰，使其符合某种规则以及模式。（错） 6. 离群点可以是合法的数据对象或者值。（对） 7. 离散属性总是具有有限个值。（错） 8. 噪声和伪像是数据错误这一相同表述的两种叫法。（错） 9. 用于分类的离散化方法之间的根本区别在于是否使用类信息。（对） 10. 特征提取技术并不依赖于特定的领域。（错） 11. 序列数据没有时间戳。（对） 12. 定量属性可以是整数值或者是连续值。（对） 13. 可视化技术对于分析的数据类型通常不是专用性的。（错） 14. DSS主要是基于数据仓库.联机数据分析和数据挖掘技术的应用。（对） 15. OLAP技术侧重于把数据库中的数据进行分析、转换成辅助决策信息，是继数据库技术发展之后迅猛发展起来的一种新技术。（对） 16. 商业智能系统与一般交易系统之间在系统设计上的主要区别在于：后者把结构强加于商务之上，一旦系统设计完毕，其程序和规则不会轻易改变；而前者则是一个学习型系统，能自动适应商务不断变化的要求。（对） 17. 数据仓库中间层OLAP服务器只能采用关系型OLAP （错） 18．数据仓库系统的组成部分包括数据仓库，仓库管理，数据抽取，分析工具等四个部分. (错) 19. Web数据挖掘是通过数据库仲的一些属性来预测另一个属性,它在验证用户提出的假设 过程中提取信息. （错） 21. 关联规则挖掘过程是发现满足最小支持度的所有项集代表的规则。（错） 22. 利用先验原理可以帮助减少频繁项集产生时需要探查的候选项个数（对）。 23. 先验原理可以表述为：如果一个项集是频繁的，那包含它的所有项集也是频繁的。（错 24. 如果规则不满足置信度阈值，则形如的规则一定也不满足置信度阈值，其中是X的子集。（对） 25. 具有较高的支持度的项集具有较高的置信度。（错） 26. 聚类（clustering）是这样的过程：它找出描述并区分数据类或概念的模型(或函数)，以便能够使用模型预测类标记未知的对象类。（错） 27. 分类和回归都可用于预测，分类的输出是离散的类别值，而回归的输出是连续数值。(对) 28. 对于SVM分类算法，待分样本集中的大部分样本不是支持向量，移去或者减少这些样本对分类结果没有影响。（对） 29. Bayes法是一种在已知后验概率与类条 件概率的情况下的模式分类方法，待分样本的分类结果取决于各类域中样本的全体。(错) 30.分类模型的误差大致分为两种：训练误差（training error）和泛化误差（generalization error）. (对) 31. 在决策树中，随着树中结点数变得太大，即使模型的训练误差还在继续减低，但是检验误差开始增大，这是出现了模型拟合不足的问题。（错） 32. SVM是这样一个分类器，他寻找具有最小边缘的超平面，因此它也经常被称为最小边缘分类器（minimal margin classifier）(错) 33. 在聚类分析当中，簇内的相似性越大，簇间的差别越大，聚类的效果就越差。（错） 34. 聚类分析可以看作是一种非监督的分类。（对） 35. K均值是一种产生划分聚类的基于密度的聚类算法，簇的个数由算法自动地确定。（错 36. 给定由两次运行K均值产生的两个不同的簇集，误差的平方和最大的那个应该被视为较优。（错） 37. 基于邻近度的离群点检测方法不能处理具有不同密度区域的数据集。（对） 38. 如果一个对象不强属于任何簇，那么该对象是基于聚类的离群点。（对） 39. 从点作为个体簇开始，每一步合并两个最接近的簇，这是一种分裂的层次聚类方法。（错） 40. DBSCAN是相对抗噪声的，并且能够处理任意形状和大小的簇。（对） 普加搜索引擎面试题： 一、基本问答题： 1.冒泡和插入排序哪个快？快多少？ 一样快（如果插入排序指的是直接插入排序的话） 一样快（如果插入排序指的是折半插入排序的话） 一样快（如果插入排序指的是二路插入排序的话） 一样快（如果插入排序指的是表插入排序的话） 插入排序快（如果插入排序指的是希尔插入排序的话）理论上快O（n^2）— O（n^1.3）。 2.请说明冒泡排序和插入排序的序列应用何种数据结构储存更好？分别对应着STL中哪个Tempelate? 冒泡排序用数组比较好，对应着template中的vector； 插入排序用链表比较好，对应着template中的deque。 3.在只有命令行的条件下，你喜欢怎样调试程序？ 在linux平台下下用gcc进行编译，在windows平台下用cl.exe进行编译，用make工具根据目标文件上一次编译的时间和所依赖的源文件的更新时间自动判断应当编译哪些源文件，提高程序调试的效率。 4.数据的逻辑存储结构（如数组，队列，树等）对于软件开发具有十分重要的影响，试对你所了解的各种存储结构从运行速度、存储效率和适用场合等方面进行简要地分析。 5.什么是分布式数据库？ 分布式数据库系统是在集中式数据库系统成熟技术的基础上发展起来的，但不是简单地把集中式数据库分散地实现，它具有自己的性质和特征。集中式数据库系统的许多概念和技术，如数据独立性、数据共享和减少冗余度、并发控制、完整性、安全性和恢复等在分布式数据库系统中都有了不同的、更加丰富的内容。 6.写一段代码判断一个单向链表中是否有环。 给出如下结构 struct node { struct*next; }; typedef stuct node Node； 算法说明：初始化两个指针，一个每次后移1个，一个后移2个。当第一个指针追上第二个指针时候就说明有环！ intfind_circle(Node* sll) { list fast = sll; list slow = sll; if (NULL == fast) { return -1; } while (fast && fast->next) { fast = fast->next->next; slow = slow->next; if (fast == slow) { return 1; } } return 0; } 7.谈谈HashMap和Hashtable的区别? （1）HashTable的方法是同步的，HashMap未经同步，所以在多线程场合要手动同步HashMap 这个区别就像Vector和ArrayList一样。 （2）HashTable不允许null值(key和value都不可以),HashMap允许null值(key和value都可以)。 （3）HashTable有一个contains(Object value)，功能和containsValue(Object value)功能一样。（4）HashTable使用Enumeration，HashMap使用Iterator。 （5）HashTable中hash数组默认大小是11，增加的方式是old*2+1。HashMap中hash数组的默认大小是16，而且一定是2的指数。 （6）哈希值的使用不同，HashTable直接使用对象的hashCode。 8.#include和#include“filename.h”有什么区别？ 用#include 格式来引用标准库的头文件（编译器将从标准库目录开始搜索）。 用#include “filename.h” 格式来引用非标准库的头文件（编译器将从用户的工作目录开始搜索）。 二、进阶问答题： 1.有以下两个文件，请写出一个你觉得比较标准的Makefile文件: CHello.cpp #include using namespace std; class CHello { public: void printHello() { cout<<"Hello World"< }; } Main.cpp #include"CHello.cpp" int main() { CHello hello; hello.printHello(); return 0; } main: Main.o CHello.o gcc –o testHello Main.o CHello.o CHello.o: CHello.cpp Main.o: Main.cpp gcc –c –o Main.o Main.cpp clean: rm –rf CHello.o Main.o testHello 2.Hadoop的一般性MapReduce计算有几个步骤，哪个步骤最花费时间？ （1）input （2）map tasks （3）reduce tasks （4）output 步骤（2）最花费时间个人看法 3.简述奇异值分解(Singular Value Decomposition)在文本聚类中的作用。 消减了词和文本之间语义关系的模糊度，从而更有利于文本聚类。 三、绘图题 现在起太阳熄灭，请绘制地球人口随时间的变化图，并说明为何这样绘制？ 说明： 一阶段：当太阳熄灭之后，气候、石油等资源变化的还不是很快，人后还在缓慢的增长。 二阶段：当不可回收的资源利用的差不多的时候，人们将会濒临崩溃，所以这时人口锐减。三阶段：当人们已经适应之后，慢慢的人后达到平衡状态。 四阶段：这时人们利用自己的智慧再次的发展起来，但由于资源没有以前那么的好，所以相比会发展的缓慢一些 注：上述的情况像外星人等特殊的外在因素除外。 四、计算题 储存和传送本张试卷最少需要花费多少比特？ 储存和传送本张试卷最少需要花费： 263 783 bit（32.2 kb=32 972.8 byte =263 782.4 bit）。 《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) 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。 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) 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 5)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 6)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 7)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 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) A.0.821 B.1.224 C.1.458 D.0.716 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 一、数据挖掘的目的 数据挖掘(Data Mining)阶段首先要确定挖掘的任务或目的。数据挖掘的目的就是得出隐藏在数据中的有价值的信息。数据挖掘是一门涉及面很广的交叉学科，包括器学习、数理统计、神经网络、数据库、模式识别、粗糙集、模糊数学等相关技术。它也常被称为“知识发现”。知识发现(KDD)被认为是从数据中发现有用知识的整个过程。数据挖掘被认为是KDD过程中的一个特定步骤，它用专门算法从数据中抽取模式(patter，如数据分类、聚类、关联规则发现或序列模式发现等。数据挖掘主要步骤是：数据准备、数据挖掘、结果的解释评估。二、数据挖掘算法说明 确定了挖掘任务后，就要决定使用什么样的挖掘算法。由于条件属性在各样本的分布特性和所反映的主观特性的不同, 每一个样本对应于真实情况的局部映射。建立了粗糙集理论中样本知识与信息之间的对应表示关系, 给出了由属性约简求约简决策表的方法。基于后离散化策略处理连续属性, 实现离散效率和信息损失之间的动态折衷。提出相对值条件互信息的概念衡量单一样本中各条件属性的相关性, 可以充分利用现有数据处理不完备信息系统。 本次数据挖掘的方法是两种，一是找到若干条特殊样本，而是找出若干条特殊条件属性。最后利用这些样本和属性找出关联规则。（第四部分详细讲解样本和属性的选择） 三数据预处理过程 数据预处理一般包括消除噪声、推导计算缺值数据、消除重复记录、完成数据类型转换(如把连续值数据转换为离散型数据，以便于符号归纳，或是把离散型数据转换为连续)。 本文使用的数据来源是名为“CardiologyCategorical”的excel文件中的“源数据”。该数据表共303行，14个属性。即共有303个样本。将该数据表的前200行设为训练样本，剩下后的103行作为测试样本，用基于粗糙集理论的属性约简的方法生成相应的规则，再利用测试样本对这些规则进行测试。 首先对源数据进行预处理，主要包括字符型数据的转化和数据的归一化。 数据预处理的第一步是整理源数据，为了便于matlab读取数据，把非数字数据转换为离散型数字数据。生成lisanhua.xsl文件。这一部分直接在excel工作表中直接进行。 步骤如下： 将属性“sex”中的“Male”用“1”表示，“Female”用“2”表示； 将属性“chest pain type”中的“Asymptomatic”用“1”表示，“Abnormal Angina”用“2”表示，“Angina”用“3”表示，“NoTang”用“4”表示； 《数据挖掘》Weka实验报告 姓名＿学号＿ 指导教师 开课学期2015 至2016 学年 2 学期完成日期2015年6月12日 1.实验目的 基于https://www.wendangku.net/doc/a03343572.html,/ml/datasets/Breast+Cancer+WiscOnsin+%28Ori- ginal%29的数据，使用数据挖掘中的分类算法，运用Weka平台的基本功能对数据集进行分类，对算法结果进行性能比较，画出性能比较图，另外针对不同数量的训练集进行对比实验，并画出性能比较图训练并测试。 2.实验环境 实验采用Weka平台，数据使用来自https://www.wendangku.net/doc/a03343572.html,/ml/Datasets/Br- east+Cancer+WiscOnsin+%28Original%29，主要使用其中的Breast Cancer Wisc- onsin (Original) Data Set数据。Weka是怀卡托智能分析系统的缩写，该系统由新西兰怀卡托大学开发。Weka使用Java写成的，并且限制在GNU通用公共证书的条件下发布。它可以运行于几乎所有操作平台，是一款免费的，非商业化的机器学习以及数据挖掘软件。Weka提供了一个统一界面，可结合预处理以及后处理方法，将许多不同的学习算法应用于任何所给的数据集，并评估由不同的学习方案所得出的结果。 3.实验步骤 3.1数据预处理 本实验是针对威斯康辛州(原始)的乳腺癌数据集进行分类，该表含有Sample code number（样本代码)，Clump Thickness（丛厚度），Uniformity of Cell Size （均匀的细胞大小），Uniformity of Cell Shape （均匀的细胞形状），Marginal Adhesion（边际粘连），Single Epithelial Cell Size（单一的上皮细胞大小），Bare Nuclei（裸核），Bland Chromatin（平淡的染色质），Normal Nucleoli（正常的核仁），Mitoses（有丝分裂），Class（分类），其中第二项到第十项取值均为1-10，分类中2代表良性，4代表恶性。通过实验，希望能找出患乳腺癌客户各指标的分布情况。 该数据的数据属性如下： 1. Sample code number（numeric），样本代码； 2. Clump Thickness（numeric），丛厚度； 大数据时代的数据挖掘 大数据是2012的时髦词汇，正受到越来越多人的关注和谈论。大数据之所以受到人们的关注和谈论，是因为隐藏在大数据后面超千亿美元的市场机会。 大数据时代，数据挖掘是最关键的工作。以下内容供个人学习用，感兴趣的朋友可以看一下。 智库百科是这样描述数据挖掘的“数据挖掘又称数据库中的知识发现，是目前人工智能和数据库领域研究的热点问题，所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。数据挖掘是一种决策支持过程，它主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等，高度自动化地分析企业的数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，帮助决策者调整市场策略，减少风险，做出正确的决策。 数据挖掘的定义 技术上的定义及含义 数据挖掘（Data Mining ）就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，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。这个定义包括好几层含义：数据源必须是真实的、大量的、含噪声的；发现的是用户感兴趣的知识；发现的知识要可接受、可理解、可运用；并不要求发现放之四海皆准的知识，仅支持特定的发现问题。 与数据挖掘相近的同义词有数据融合、人工智能、商务智能、模式识别、机器学习、知识发现、数据分析和决策支持等。 ----何为知识从广义上理解，数据、信息也是知识的表现形式，但是人们更把概念、规则、模式、规律和约束等看作知识。人们把数据看作是形成知识的源泉，好像从矿石中采矿或淘金一样。原始数据可以是结构化的，如关系数据库中的数据；也可以是半结构化的，如文本、图形和图像数据；甚至是分布在网络上的异构型数据。发现知识的方法可以是数学的，也可以是非数学的；可以是演绎的，也可以是归纳的。发现的知识可以被用于信息管理，查询优化，决策支持和过程控制等，还可以用于数据自身的维护。因此，数据挖掘是一门交叉学科，它把人们对数据的应用从低层次的简单查询，提升到从数据中挖掘知识，提供决策支持。在这种需求牵引下，汇聚了不同领域的研究者，尤其是数据库技术、人工智能技术、数理统计、可视化技术、并行计算等方面的学者和工程技术人员，投身到数据挖掘这一新兴的研究领域，形成新的技术热点。 这里所说的知识发现，不是要求发现放之四海而皆准的真理，也不是要去发现崭新的自然科学定理和纯数学公式，更不是什么机器定理证明。实际上，所有发现的知识都是相对的，是有特定前提和约束条件，面向特定领域的，同时还要能够易于被用户理解。最好能用自然语言表达所发现的结果。n x _s u x i a n g n i n g 正如柏拉图所说：需要是发明之母。随着信息时代的步伐不断迈进，大量数据日积月累。我们迫切需要一种工具来满足从数据中发现知识的需求！而数据挖掘便应运而生了。正如书中所说：数据挖掘已经并且将继续在我们从数据时代大步跨入信息时代的历程中做出贡献。 1、数据挖掘 数据挖掘应当更正确的命名为：“从数据中挖掘知识”，不过后者显得过长了些。而“挖掘”一词确是生动形象的！人们把数据挖掘视为“数据中的知识发现（KDD）”的同义词，而另一些人只是把数据挖掘视为知识发现过程的一个基本步骤！ 由此而产生数据挖掘的定义：从大量数据中挖掘有趣模式和知识的过程！数据源包括数据库、数据仓库、Web、其他信息存储库或动态地流入系统的数据。作为知识发现过程，它通常包括数据清理、数据集成、数据变换、模式发现、模式评估和知识表示六个步骤。 数据挖掘处理数据之多，挖掘模式之有趣，使用技术之大量，应用范围之广泛都将会是前所未有的；而数据挖掘任务之重也一直并存。这些问题将继续激励数据挖掘的进一步研究与改进！ 2、数据分析 数据分析是指用适当的统计方法对收集来的大量第一手资料和第二手资料进行分析，以求最大化地开发数据资料的功能，发挥数据的作用。是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。 数据分析有极广泛的应用范围。典型的数据分析可能包含以下三个步： 1、探索性数据分析：当数据刚取得时，可能杂乱无章，看不出规律，通过作图、造表、用各种形式的方程拟合，计算某些特征量等手段探索规律性的可能形式，即往什么方向和用何种方式去寻找和揭示隐含在数据中的规律性。 2、模型选定分析，在探索性分析的基础上提出一类或几类可能的模型，然后通过进一步的分析从中挑选一定的模型。 3、推断分析：通常使用数理统计方法对所定模型或估计的可靠程度和精确程度作出推断。 数据分析的目的是把隐没在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中、萃取和提炼出来，以找出所研究对象的内在规律。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。数据分析是组织有目的地收集数据、分析数据，使之成为信息的过程。这一过程是质量管理体系的支持过程。在产品的整个寿命周期，包括从市场调研到售后服务和最终处置的各 哈尔滨工业大学 数据挖掘理论与算法实验报告(2016年度秋季学期) 课程编码S1300019C 授课教师邹兆年 学生姓名汪瑞 学号 16S003011 学院计算机学院 一、实验内容 决策树算法是一种有监督学习的分类算法；kmeans是一种无监督的聚类算法。 本次实验实现了以上两种算法。在决策树算法中采用了不同的样本划分方式、不同的分支属性的选择标准。在kmeans算法中，比较了不同初始质心产生的差异。 本实验主要使用python语言实现，使用了sklearn包作为实验工具。 二、实验设计 1.决策树算法 1.1读取数据集 本次实验主要使用的数据集是汽车价值数据。有6个属性，命名和属性值分别如下： buying: vhigh, high, med, low. maint: vhigh, high, med, low. doors: 2, 3, 4, 5more. persons: 2, 4, more. lug_boot: small, med, big. safety: low, med, high. 分类属性是汽车价值，共4类，如下： class values：unacc, acc, good, vgood 该数据集不存在空缺值。 由于sklearn.tree只能使用数值数据，因此需要对数据进行预处理，将所有标签类属性值转换为整形。 1.2数据集划分 数据集预处理完毕后，对该数据进行数据集划分。数据集划分方法有hold-out法、k-fold交叉验证法以及有放回抽样法（boottrap）。 Hold—out法在pthon中的实现是使用如下语句： 其中，cv是sklearn中cross_validation包，train_test_split 方法的参数分别是数据集、数据集大小、测试集所占比、随机生成方法的可 数据挖掘期末大作业 1.数据挖掘的发展趋势是什么？大数据环境下如何进行数据挖掘。 对于数据挖掘的发展趋势，可以从以下几个方面进行阐述： (1)数据挖掘语言的标准化描述:标准的数据 挖掘语言将有助于数据挖掘的系统化开发。改进多个数据挖掘系统和功能间的互操作,促进其在企业和社会中的使用。 (2)寻求数据挖掘过程中的可视化方法:可视 化要求已经成为数据挖掘系统中必不可少的技术。可以在发现知识的过程中进行很好的人机交互。数据的可视化起到了推动人们主动进行知识发现的作用。 (3)与特定数据存储类型的适应问题:根据不 同的数据存储类型的特点,进行针对性的研究是目前流行以及将来一段时间必须面对的问题。 (4)网络与分布式环境下的KDD问题:随着 Internet的不断发展,网络资源日渐丰富,这就需要分散的技术人员各自独立地处理分离数据库的工作方式应是可协作的。因此,考虑适应分布式与网络环境的工具、技术及系统将是数据挖掘中一个最为重要和繁荣的子领域。 (5)应用的探索:随着数据挖掘的日益普遍,其应用范围也日益扩大,如生物医学、电信业、零售业等 领域。由于数据挖掘在处理特定应用问题时存在局限性,因此,目前的研究趋势是开发针对于特定应用的数据挖掘系统。 (6)数据挖掘与数据库系统和Web数据库系统的集成:数据库系统和Web数据库已经成为信息处 理系统的主流。 2. 从一个3输入、2输出的系统中获取了10条历史数据，另外，最后条数据是系统的输 入，不知道其对应的输出。请使用SQL SERVER 2005的神经网络功能预测最后两条数据的输出。 首先，打开SQL SERVER 2005数据库软件，然后在界面上右键单击树形图中的“数据库”标签，在弹出的快捷菜单中选择“新建数据库”命令，并命名数据库的名称为YxqDatabase，单击确定，如下图所示。 然后，在新建的数据库YxqDatabas中，根据题目要求新建表，相应的表属性见下图所示。 数据清洗 1.基本概念 数据清洗从名字上也看的出就是把"脏"的"洗掉",指发现并纠正数据文件中可识别的错误的最后一道程序，包括检查数据一致性，处理无效值和缺失值等。因为数据仓库中的数据是面向某一主题的数据的集合，这些数据从多个业务系统中抽取而来而且包含历史数据，这样就避免不了有的数据是错误数据、有的数据相互之间有冲突，这些错误的或有冲突的数据显然是我们不想要的，称为"脏数据"。我们要按照一定的规则把"脏数据""洗掉"，这就是数据清洗。而数据清洗的任务是过滤那些不符合要求的数据，将过滤的结果交给业务主管部门，确认是否过滤掉还是由业务单位修正之后再进行抽取。不符合要求的数据主要是有不完整的数据、错误的数据、重复的数据三大类。数据清洗是与问卷审核不同，录入后的数据清理一般是由计算机而不是人工完成。 ?残缺数据 这一类数据主要是一些应该有的信息缺失，如供应商的名称、分公司的名称、客户的区域信息缺失、业务系统中主表与明细表不能匹配等。对于这一类数据过滤出来，按缺失的内容分别写入不同Excel文件向客户提交，要求在规定的时间内补全。补全后才写入数据仓库。 折叠错误数据 这一类错误产生的原因是业务系统不够健全，在接收输入后没有进行判断直接写入后台数据库造成的，比如数值数据输成全角数字字符、字符串数据后面有一个回车操作、日期格式不正确、日期越界等。这一类数据也要分类，对于类似于全角字符、数据前后有不可见字符的问题，只能通过写SQL语句的方式找出来，然后要求客户在业务系统修正之后抽取。日期格式不正确的或者是日期越界的这一类错误会导致ETL运行失败，这一类错误需要去业务系统数据库用SQL 的方式挑出来，交给业务主管部门要求限期修正，修正之后再抽取。 折叠重复数据 对于这一类数据--特别是维表中会出现这种情况--将重复数据记录的所有字段导出来，让客户确认并整理。 数据清洗是一个反复的过程，不可能在几天内完成，只有不断的发现问题， 解决问题。对于是否过滤，是否修正一般要求客户确认，对于过滤掉的数据，写入Excel文件或者将过滤数据写入数据表，在ETL开发的初期可以每天向业务单位发送过滤数据的邮件，促使他们尽快地修正错误，同时也可以做为将来验证数据的依据。数据清洗需要注意的是不要将有用的数据过滤掉，对于每个过滤规则认真进行验证，并要用户确认。 数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结 论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。在实 用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。 类型 在统计学领域，有些人将数据分析划分为描述性统计分析、探索性数据分析以及验证性数据分析；其中，探索性数据分析侧重于在数据之中发现新的特征，而验证性数据分析则侧重于已有假设的 龙源期刊网 https://www.wendangku.net/doc/a03343572.html, 浅谈大数据时代的数据分析与挖掘 作者：单海波 来源：《科技创新与应用》2016年第24期 摘要：随着改革开放的进一步深化，以及经济全球化的快速发展，我国各行各业都有了 质的飞跃，发展方向更加全面。特别是近年来科学技术的发展和普及，更是促进了各领域的不断发展，各学科均出现了科技交融。在这种社会背景下，数据形式和规模不断向着更加快速、精准的方向发展，促使经济社会发生了翻天覆地的变化，同时也意味着大数据时代即将来临。就目前而言，数据已经改变传统的结构模式，在时代的发展推动下积极向着结构化、半结构化，以及非结构化的数据模式方向转换，改变了以往的只是单一地作为简单的工具的现象，逐渐发展成为具有基础性质的资源。文章主要针对大数据时代下的数据分析与挖掘进行了分析和讨论，并论述了建设数据分析与挖掘体系的原则，希望可以为从事数据挖掘技术的分析人员提供一定的帮助和理论启示，仅供参考。 关键词：大数据；数据分析；数据挖掘；体系建设 引言 进入21世纪以来，随着高新科技的迅猛发展和经济全球化发展的趋势，我国国民经济迅速增长，各行业、领域的发展也颇为迅猛，人们生活水平与日俱增，在物质生活得到极大满足的前提下，更加追求精神层面以及视觉上的享受，这就涉及到数据信息方面的内容。在经济全球化、科技一体化、文化多元化的时代，数据信息的作用和地位是不可小觑的，处理和归类数据信息是达到信息传递的基础条件，是发展各学科科技交融的前提。 然而，世界上的一切事物都包含着两个方面，这两个方面既相互对立，又相互统一。矛盾即对立统一。矛盾具有斗争性和同一性两种基本属性，我们必须用一分为二的观点、全面的观点看问题。同时要积极创造条件，促进矛盾双方的相互转变。数据信息在带给人们生产生活极大便利的同时，还会被诸多社会数据信息所困扰。为了使广大人民群众的日常生活更加便捷，需要其客观、正确地使用、处理数据信息，完善和健全数据分析技术和数据挖掘手段，通过各种切实可行的数据分析方法科学合理地分析大数据时代下的数据，做好数据挖掘技术工作。 1 实施数据分析的方法 在经济社会快速发展的背景下，我国在科学信息技术领域取得长足进步。科技信息的发展在极大程度上促进了各行各业的繁荣发展和长久进步，使其发展更加全面化、科学化、专业化，切实提升了我国经济的迅猛发展，从而形成了一个最佳的良性循环，我国也由此进入了大数据时代。对于大数据时代而言，数据分析环节是必不可少的组成部分，只有科学准确地对信息量极大的数据进行处理、筛选，才能使其更好地服务于社会，服务于广大人民群众。正确处理数据进行分析过程是大数据时代下数据分析的至关重要的环节。众所周知，大数据具有明显 1.前言 随着中国加入WTO，国金融市场正在逐步对外开放，外资金融企业的进入在带来先进经营理念的同时，无疑也加剧了中国金融市场的竞争。金融业正在快速发生变化。合并、收购和相关法规的变化带来了空前的机会，也为金融用户提供了更多的选择。节约资金、更完善的服务诱使客户转投到竞争对手那里。即便是网上银行也面临着吸引客户的问题，最有价值的客户可能正离您而去，而您甚至还没有觉察。在这样一种复杂、激烈的竞争环境下，如何才能吸引、增加并保持最好的客户呢？ 数据挖掘、模式(Patterns>等形式。用统计分析和数据挖掘解决商务问题。 金融业分析方案可以帮助银行和保险业客户进行交叉销售来增加销售收入、对客户进行细分和细致的行为描述来有效挽留有价值客户、提高市场活动的响应效果、降低市场推广成本、达到有效增加客户数量的目的等。 客户细分―使客户收益最大化的同时最大程度降低风险 市场全球化和购并浪潮使市场竞争日趋激烈，新的管理需求迫切要求金融机构实现业务革新。为在激烈的竞争中脱颖而出，业界领先的金融服务机构正纷纷采用成熟的统计分析和数据挖掘技术，来获取有价值的客户，提高利润率。他们在分析客户特征和产品特征的同时，实现客户细分和市场细分。 数据挖掘实现客户价值的最大化和风险最小化。SPSS预测分析技术能够适应用于各种金融服务，采用实时的预测分析技术，分析来自各种不同数据源－来自ATM、交易、呼叫中心以及相关分支机构的客户数据。采用各种分析技术，发现数据中的潜在价值，使营销活动更具有针对性，提高营销活动的市场回应率，使营销费用优化配置。 客户流失―挽留有价值的客户 在银行业和保险业，客户流失也是一个很大的问题。例如，抵押放款公司希望知道，自己的哪些客户会因为竞争对手采用低息和较宽松条款的手段而流失；保险公司则希望知道如何才能减少取消保单的情况，降低承包成本。 为了留住最有价值的客户，您需要开展有效的保留活动。然而，首先您需要找出最有价值的客户，理解他们的行为。可以在整个客户群的很小一部分中尽可能多地找出潜在的流失者，从而进行有效的保留活动并降低成本。接着按照客户的价值和流失倾向给客户排序，找出最有价值的客户。 交叉销售 在客户关系管理中，交叉销售是一种有助于形成客户对企业忠诚关系的重要工具，有助于企业避开“挤奶式”的饱和竞争市场。由于客户从企业那里获得更多的产品和服务，客户与企业的接触点也就越多，企业就越有机会更深入地了解客户的偏好和购买行为，因此，企业提高满足客户需求的能力就比竞争对手更有效。 研究表明，银行客户关系的年限与其使用的服务数目、银行每个账户的利润率之间，存在着较强的正相关性。企业通过对现有客户进行交叉销售，客户使用企业的服务数目就会增多，客户使用银行服务的年限就会增大，每个客户的利润率也随着增大。 从客户的交易数据和客户的自然属性中寻找、选择最有可能捆绑在一起销售的产品和服务，发现有价值的产品和服务组合，从而有效地向客户提供额外的服务，提高活期收入并提升客户的收益率。 数据分析处理需求分类 1 事务型处理 在我们实际生活中,事务型数据处理需求非常常见,例如：淘宝网站交易系统、1２306网站火车票交易系统、超市ＰOＳ系统等都属于事务型数据处理系统。这类系统数据处理特点包括以下几点: 一就是事务处理型操作都就是细粒度操作,每次事务处理涉及数据量都很小。 二就是计算相对简单，一般只有少数几步操作组成，比如修改某行得某列; 三就是事务型处理操作涉及数据得增、删、改、查,对事务完整性与数据一致性要求非常高。 四就是事务性操作都就是实时交互式操作,至少能在几秒内执行完成； 五就是基于以上特点,索引就是支撑事务型处理一个非常重要得技术. 在数据量与并发交易量不大情况下,一般依托单机版关系型数据库,例如OＲＡＣLＥ、MＹSQL、SQＬSERVER,再加数据复制（DataGurａd、RＭAＮ、ＭｙSQＬ数据复制等)等高可用措施即可满足业务需求。 在数据量与并发交易量增加情况下，一般可以采用ORＡLＣＥRAC集群方式或者就是通过硬件升级（采用小型机、大型机等，如银行系统、运营商计费系统、证卷系统)来支撑. 事务型操作在淘宝、1230６等互联网企业中,由于数据量大、访问并发量高，必然采用分布式技术来应对,这样就带来了分布式事务处理问题，而分布式事务处理很难做到高效，因此一般采用根据业务应用特点来开发专用得系统来解决本问题。 ２数据统计分析 数据统计主要就是被各类企业通过分析自己得销售记录等企业日常得运营数据,以辅助企业管理层来进行运营决策。典型得使用场景有:周报表、月报表等固定时间提供给领导得各类统计报表;市场营销部门,通过各种维度组合进行统计分析,以制定相应得营销策略等． 数据统计分析特点包括以下几点: 一就是数据统计一般涉及大量数据得聚合运算，每次统计涉及数据量会比较大。二就是数据统计分析计算相对复杂，例如会涉及大量goｕpbｙ、子查询、嵌套查询、窗口函数、聚合函数、排序等；有些复杂统计可能需要编写ＳQＬ脚本才能实现． 三就是数据统计分析实时性相对没有事务型操作要求高。但除固定报表外,目前越来越多得用户希望能做做到交互式实时统计； 传统得数据统计分析主要采用基于ＭＰP并行数据库得数据仓库技术.主要采用维度模型,通过预计算等方法，把数据整理成适合统计分析得结构来实现高性能得数据统计分析，以支持可以通过下钻与上卷操作,实现各种维度组合以及各种粒度得统计分析。 另外目前在数据统计分析领域,为了满足交互式统计分析需求，基于内存计算得数据库仓库系统也成为一个发展趋势,例如SAP得HANA平台。 3 数据挖掘 数据挖掘主要就是根据商业目标，采用数据挖掘算法自动从海量数据中发现隐含在海量数据中得规律与知识。 分析报告、统计分析和数据挖掘的区别 关于数据挖掘的作用，Berry and Linoff的定义尽管有些言过其实，但清晰的描述了数据挖掘的作用。“分析报告给你后见之明 (hindsight)；统计分析给你先机 (foresight)；数据挖掘给你洞察力(insight)”。 举个例子说。 你看到孙悟空跟二郎神打仗，然后写了个分析报告，说孙悟空在柔韧性上优势明显，二郎神在力气上出类拔萃，所以刚开始不相上下；结果两个人跑到竹林里，在竹子上面打，孙悟空的优势发挥出来，所以孙悟空赢了。这叫分析报告。 孙悟空要跟二郎神打架了，有个赌徒找你预测。你做了个统计，发现两人斗争4567次，其中孙悟空赢3456次。另外，孙悟空斗牛魔王，胜率是89%，二郎神斗牛魔王胜率是71%。你得出趋势是孙悟空赢。因为你假设了这次胜利跟历史的关系，根据经验作了一个假设。这叫统计分析。 你什么都没做，让计算机自己做关联分析，自动找到了出身、教育、经验、单身四个因素。得出结论是孙悟空赢。计算机通过分析发现贫苦出身的孩子一般比皇亲国戚功夫练得刻苦；打架经验丰富的人因为擅长利用环境而机会更多；在都遇得到明师的情况下，贫苦出身的孩子功夫可能会高些；单身的人功夫总比同样环境非单身的高。孙悟空遇到的名师不亚于二郎神，而打架经验绝对丰富，并且单身，所以这次打头，孙悟空赢。这叫数据挖掘。 数据挖掘跟LOAP的区别在于它没有假设，让计算机找出这种背后的关系，而这种关系可能是你所想得到的，也可能是所想不到的。比如数据挖掘找出的结果发现在2亿条打斗记录中，姓孙的跟姓杨的打，总是姓孙的胜利，孙悟空姓孙，所以，悟空胜利。 用在现实中，我们举个例子来说，做OLAP分析，我们找找哪些人总是不及时向电信运营商缴钱，一般会分析收入低的人往往会缴费不及时。通过分析，发现不及时缴钱的穷人占71%。而数据挖掘则不同，它自己去分析原因。原因可能是，家住在五环以外的人，不及时缴钱。这些结论对推进工作有很深的价值，比如在五环外作市场调研，发现需要建立更多的合作渠道以方便缴费。这是数据挖掘的价值。 数据挖掘在操作风险的量化和管理中的应用 根据《新巴塞尔资本协议》（）给出的定义，“操作风险是指由于不正确的内部操作流程、人员、系统或外部事件所导致的直接或间接损失的风险。”这一定义侧重于从操作风险的成因包括法律方面的风险，但将策略风险和声誉风险排除在外。随着世界经济和银行业的发展，多种可供分析的操作风险管理方法正在逐渐的形成，商业银行多年来一直试图对它进行一定程度的控制，定性并尝试测量这一风险，作为非金融机构的财务公司也不例外。在量化模型技术的推动下，操作风险量化测评和管理的技术获得了相当大的发展。操作风险管理能通过减少风险、改善服务质量和降低经营成本，从而形成一种竞争优势并在股东价值中得到相应体现。本文拟从数据分析与挖掘角度入手，对财务公司操作风险的量化测评和管理进行初步探讨和简要分析。 一、解决问题的整体思路 财务公司要实现科学且合理的对操作风险进行量化测评与管理，一般要进行以下几个步骤的工作：数据挖掘→数据分析→模型构建→模型检验。其具体思路如下图所示： 图：操作风险量化测评和管理的整体思路 分类梳理，明确其业务流程，找出关键节点，并在关键节点处科学设置风险监测指标，通过对风险监测指标的观测来纵向监控各业务模块的操作风险。需要注意的是，依据对操作风险模型构建的要求，财务公司在设置风险检测指标时，将这些指标划分为操作风险事件发生频率指标（以下简称为“频率指标”）和操作风险事件损失指标（以下简称为“损失指标”）。在完成风险指标设置的工作后，财务公司对上述指标进行横向分类，即按照人员、系统、流程和外部事件所引发的四类风险，将上述风险监测指标分别归类于七种表现形式：内部欺诈，外部欺诈，聘用员工做法和工作场所安全性，客户、产品及业务做法，实物资产损坏，业务中断和系统失灵，交割及流程管理。财务公司通 大数据、数据分析和数据挖掘的区别 大数据、数据分析、数据挖掘的区别是，大数据是互联网的海量数据挖掘，而数据挖掘更多是针对内部企业行业小众化的数据挖掘，数据分析就是进行做出针对性的分析和诊断，大数据需要分析的是趋势和发展，数据挖掘主要发现的是问题和诊断。具体分析如下： 1、大数据(big data)： 指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产; 在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点(IBM提出)：Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值)Veracity(真实性) 。 2、数据分析： 是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。 数据分析的数学基础在20世纪早期就已确立，但直到计算机的出现才使得实际操作成为可能，并使得数据分析得以推广。数据分析是数学与计算机科学相结合的产物。 3、数据挖掘(英语：Data mining)： 又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现(英语：Knowledge-Discovery in Databases，简称：KDD)中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统(依靠过去的经验法则)和模式识别等诸多方法来实现上述目标。 简而言之： 大数据是范围比较广的数据分析和数据挖掘。 按照数据分析的流程来说，数据挖掘工作较数据分析工作靠前些，二者又有重合的地方，数据挖掘侧重数据的清洗和梳理。 数据分析处于数据处理的末端，是最后阶段。 数据分析和数据挖掘的分界、概念比较模糊，模糊的意思是二者很难区分。 大数据概念更为广泛，是把创新的思维、信息技术、统计学等等技术的综合体，每个人限于学术背景、技术背景，概述的都不一样。 统计学和数据挖掘区别 数据分析微信公众号datadw——关注你想了解的，分享你需要的。 1．简介 统计学和数据挖掘有着共同的目标：发现数据中的结构。事实上，由于它们的目标相似，一些人（尤其是统计学家）认为数据挖掘是统计学的分支。这是一个不切合实际的看法。因为数据挖掘还应用了其它领域的思想、工具和方法，尤其是计算机学科，例如数据库技术和机器学习，而且它所关注的某些领域和统计学家所关注的有很大不同。 统计学和数据挖掘研究目标的重迭自然导致了迷惑。事实上，有时候还导致了反感。统计学有着正统的理论基础（尤其是经过本世纪的发展），而现在又出现了一个新的学科，有新的主人，而且声称要解决统计学家们以前认为是他们领域的问题。这必然会引起关注。更多的是因为这门新学科有着一个吸引人的名字，势必会引发大家的兴趣和好奇。把“数据挖掘”这个术语所潜在的承诺和“统计学”作比较的话，统计的最初含义是“陈述事实”，以及找出枯燥的大量数据背后的有意义的信息。当然，统计学的现代的含义已经有很大不同的事实。而且，这门新学科同商业有特殊的关联（尽管它还有科学及其它方面的应用）。 本文的目的是逐个考察这两门学科的性质，区分它们的异同，并关注与数据挖掘相关联的一些难题。首先，我们注意到“数据挖掘”对统计学家来说并不陌生。例如，Everitt定义它为：“仅仅是考察大量的数据驱动的模型，从中发现最适合的”。统计学家因而会忽略对数据进行特别的分析，因为他们知道太细致的 研究却难以发现明显的结构。尽管如此，事实上大量的数据可能包含不可预测的但很有价值的结构。而这恰恰引起了注意，也是当前数据挖掘的任务。 2．统计学的性质 试图为统计学下一个太宽泛的定义是没有意义的。尽管可能做到，但会引来很多异议。相反，我要关注统计学不同于数据挖掘的特性。 差异之一同上节中最后一段提到的相关，即统计学是一门比较保守的学科，目前有一种趋势是越来越精确。当然，这本身并不是坏事，只有越精确才能避免错误，发现真理。但是如果过度的话则是有害的。这个保守的观点源于统计学是数学的分支这样一个看法，我是不同意这个观点的。尽管统计学确实以数学为基础（正如物理和工程也以数学为基础，但没有被认为是数学的分支），但它同其它学科还有紧密的联系。 数学背景和追求精确加强了这样一个趋势：在采用一个方法之前先要证明，而不是象计算机科学和机器学习那样注重经验。这就意味着有时候和统计学家关注同一问题的其它领域的研究者提出一个很明显有用的方法，但它却不能被证明（或还不能被证明）。统计杂志倾向于发表经过数学证明的方法而不是一些特殊方法。数据挖掘作为几门学科的综合，已经从机器学习那里继承了实验的态度。这并不意味着数据挖掘工作者不注重精确，而只是说明如果方法不能产生结果的话就会被放弃。 实验二数据挖掘的实现 一、实验目的 了解XLMiner的安装方法； 熟悉掌握在XLMiner中数据可视化操作（盒图、直方图、散点图等） 熟练掌握在XLMiner数据预划分的操作； 熟练掌握XLMiner数据预处理的操作（数据抽样、缺失值处理等）； 熟悉各种数据挖掘的方法（关联规则生成）； 读懂挖掘报告含义。 二、实验内容及原理 安装XLMiner以及在Excel中的配置。 了解XLMiner概况，熟悉XLMiner主界面，了解各种功能及数据的支持类型和使用范围。 使用图标中的盒图功能分析、展示数据。 使用图标中的直方图功能分析、展示数据。 使用图标中的散点图功能分析、展示数据。 使用数据功能中的数据分段功能（Excel文档）。 使用数据功能中的数据抽样和缺失值处理功能（Excel文档）。 使用数据功能中的分箱处理连续值功能。 使用关联规则工具生成关联规则集，分析关联规则集中规则的含义。 三、使用仪器、器材 微机一台 操作系统：Win XP 编程软件：Microsoft Office Excel 2007及以上版本+XLMiner 3.2.6试用版（15天） 四、实验步骤 实验01 双击XLMiner 3.2.6进行安装。 一路下一步直到安装完成自动打开Excel。 点击文件选项卡，在“帮助”列中打开“选项信任中心加载项”去掉所有勾。 打开“选项加载项”查看“禁用的应用程序加载项”中有没有XLMiner3，如有点击设定为“活动应用程序加载项”直到在该列表中看到XLMiner3，如图所示： 实验02 启动Exc el“加载项”选项卡，如图所示。 查看XLMiner中各种功能。支持的功能如下图表 数据分割Standard partition, Partition with Oversampling 数据工具Sample from worksheet, Sample from database (Except in Education edition), Missing data handling, Bin continuous data, Transform categorical data 时间序列Partitioning, ARIMA, ACF(Autocorrelations), PACF (Partial Autocorrelations), Smoothing 分类Discriminant analysis, logistic regression, classification tree, na?ve Bayes, neural networks (multilayer feedforward) and k-nearest neighbors 预测Multiple linear regression, regression tree, neural networks (multilayer feedforward) and k-nearest neighbors 关系Association rules 数据分析及规约Principal component analysis, Hierarchical clustering, and k-means clustering 数据可视 化 Box plot, Histogram, Matrix plot 查看该软件算法及数据类型支持。 实验03 数据分析与挖掘实验报告 《数据挖掘》实验报告 目录 1.关联规则的基本概念和方法 (1) 1.1数据挖掘 (1) 1.1.1数据挖掘的概念 (1) 1.1.2数据挖掘的方法与技术 (2) 1.2关联规则 (5) 1.2.1关联规则的概念 (5) 1.2.2关联规则的实现——Apriori算法 (7) 2.用Matlab实现关联规则 (12) 2.1Matlab概述 (12) 2.2基于Matlab的Apriori算法 (13) 3.用java实现关联规则 (19) 3.1java界面描述 (19) 3.2java关键代码描述 (23) 4、实验总结 (29) 4.1实验的不足和改进 (29) 4.2实验心得 (30) 1.关联规则的基本概念和方法 1.1数据挖掘 1.1.1数据挖掘的概念 计算机技术和通信技术的迅猛发展将人类社会带入到了信息时代。在最近十几年里，数据库中存储的数据急剧增大。数据挖掘就是信息技术自然进化的结果。数据挖掘可以从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，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。 许多人将数据挖掘视为另一个流行词汇数据中的知识发现（KDD）的同义词，而另一些人只是把数据挖掘视为知识发现过程的一个基本步骤。知识发现过程如下： ·数据清理（消除噪声和删除不一致的数据）·数据集成（多种数据源可以组合在一起）·数据转换（从数据库中提取和分析任务相关的数据） ·数据变换（从汇总或聚集操作，把数据变换和统一成适合挖掘的形式） ·数据挖掘（基本步骤，使用智能方法提取数 据模式） ·模式评估（根据某种兴趣度度量，识别代表知识的真正有趣的模式） ·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）。 1.1.2数据挖掘的方法与技术 数据挖掘吸纳了诸如数据库和数据仓库技术、统计学、机器学习、高性能计算、模式识别、神经网络、数据可视化、信息检索、图像和信号处理以及空间数据分析技术的集成等许多应用领域的大量技术。数据挖掘主要包括以下方法。神经网络方法：神经网络由于本身良好的鲁棒性、自组织自适应性、并行处理、分布存储和高度容错等特性非常适合解决数据挖掘的问题，因此近年来越来越受到人们的关注。典型的神经网络模型主要分3大类：以感知机、bp反向传播模型、函数型网络为代表的，用于分类、预测和模式识别的前馈式神经网络模型；以hopfield 的离散模型和连续模型为代表的，分别用于联想记忆和优化计算的反馈式神经网络模型；以art 模型、koholon模型为代表的，用于聚类的自组《大数据时代下的数据挖掘》试题及答案要点
用MATLAB实现数据挖掘的一种算法
数据挖掘实验报告
大数据时代的数据挖掘
数据挖掘与分析心得体会
数据挖掘报告
数据挖掘期末大作业任务
数据清洗、数据分析、数据挖掘
浅谈大数据时代的数据分析与挖掘
大数据挖掘商业案例
大数据处理技术的总结与分析
分析报告、统计分析和数据挖掘的区别
数据分析与挖掘在金融方面的应用
大数据、数据分析和数据挖掘的区别
统计学和数据挖掘区别
实验二数据挖掘的实现
数据分析与挖掘实验报告