数据挖掘第二讲作业
第二讲大数据分析处理概述
1、Hadoop是一个（C）
A.进行大数据分析处理的操作系统
B.专门存储大数据的数据库
C.大数据计算框架
D.收费的商业数据分析服务提供商
2、Hadoop集群可以运行的3个模式是（ABC）多选
A.本地模式
B.伪分布模式
C.全分布模式
D.离线模式
3、在Hadoop中，计算任务被称为Job，JobTracker是一个后台服务进程，启动之后，会一直监听并接收来自各个TaskTracker发送的心跳信息，包括资源使用情况和任务运行情况等信息，它使用的端口号是（B）
A.70
B.30
C.80
D.60
4、在Hadoop中，一个作业（Job）包含多个任务（Task），从JobTracker接收并执行各种命令：运行任务、提交任务、杀死任务等；另一方面，将本地节点上各个任务的状态通过心跳周期性汇报给JobTracker，它使用的端口号是（D）
A.70
B.30
C.80
D.60
5、Hadoop是由（B）语言编写的
A.C
B.Java
C.Python
D.Scala
6、Hadoop中，集群的结构是（A）
A.Master/Slave 结构
B.P2P结构
C.串行结构
D.以上都是
7、Hadoop平台中使用哪种技术可以运行Python语言编写的MapReduce代码（A）
A.Hadoop Streaming
B.Hadoop C++编程接口
C.Hive
D.Hbase
8、在Hadoop中，下列哪项主要提供基础程序包以及和操作系统进行交互（A）
A.Hadoop Common package
B.Hadoop Distributed File System
C.Hadoop YARN
D.MapReduce Engine
9、Hadoop的局限和不足(ABCD)
A.抽象层次低，需要手工编写代码来完成，使用上难以上手
B.对于迭代式数据处理性能比较差
C.中间结果也放在HDFS文件系统中
D.时延高，只适用Batch数据处理，对于交互式数据处理，实时数据处理的支持不够
10、以下哪项不是Hadoop Streaming框架的优点（C）
A.可以使用其他语言（包括脚本语言）编写的程序移植到Hadoop平台上
B.可以使用性能更好的语言（C/C++）来编写程序
C.可以不用设置Map与Reduce过程
D.Streaming框架汇总通过limit等方式可以灵活的先知应用程序使用的内存等资源
11、下列哪些选项是Hadoop Streaming框架的缺点（A）
A.Hadoop Streaming默认只能处理文本数据，无法直接对二进制数据进行处理
B.Hadoop Streaming 不方便程序向Hadoop平台移植
C.Streaming中的mapper和reducer默认只能向标准输出写数据，不能方便地处理多路输出
D.只要程序能从标准输入读取数据、向标准输出写数据，就能使用Hadoop Streaming
12、在Hadoop中，下列哪项主要功能是计算资源的调度（C）
A.Hadoop common package
B.Hadoop Distributed File System
C.Hadoop YARN
D.MapReduce Engine
13、在Hadoop中，下列哪项负责文件的分布式存储与访问（B）
A.Hadoop common package
B.Hadoop Distributed File System
C.Hadoop YARN
D.MapReduce Engine
14、在Hadoop中，下列哪项负责计算任务的并行化（D）
A.Hadoop common package
B.Hadoop Distributed File System
C.Hadoop YARN
D.MapReduce Engine
15、下列哪项不是Hadoop的核心组件（A）
A.Hadoop Common Package
B.Apache Storm
C.MapReduce Engine
D.Hadoop YARN
16、在MapReduce计算框架中，Map主要负责（B）
A.接收一组键值对，并将其映射为多组键值对发送出去
B.接收一个键，以及相关的值的集合，并对这一组值进行约简操作
C.在分布式集群上管理以键值对形式存储的数据
D.计算资源的调度
17、在MapReduce计算框架中，Reduce主要负责（C）
A.接收一组键值对，并将其映射为多组键值对发送出去
B.接收一个键，以及相关的值的集合，并对这一组值进行约简操作
C.在分布式集群上管理以键值对形式存储的数据
D.计算资源的调度
18、Hive是一个数据仓库工具，它可以（B）
A.对大数据进行分布式存储
B.将SQL语句转化为MapReduce操作
C.将传统关系数据库转化为分布式数据库
D.将行数据库转换为列数据库
19、HBase是基于Hadoop的一个分布式数据库，关于HBase，下列说法正确的是（C）
A.HBbase是一个行数据库
B.HBase是一个关系数据库，因此只能存储结构化信息
C.HBase是一个列数据库，以键值对的形式存储数据
D.HBase不是Hadoop的核心组件，可以独立于Hadoop运行
20、HDFS默认Block Size （B）
A.32MB
B.64MB
C.128MB
D.256M
21、下面哪个程序负责HDFS数据存储。（C）
https://www.360docs.net/doc/5917951881.html,Node
B.Jobtracker
C.Datanode
D.secondaryNameNode
22、下列哪个程序通常与NameNode在一个节点启动？(D)
A.SecondaryNameNode
B.DataNode
C.TaskTracker
D.Jobtracker
23、HDfS中的block默认保存几份(C)
A.3份
B.2份
C.1份
D.不确定
24、Mahout是一个机器学习工具包，它（A）
A.包含若干机器学习算法的MapReduce实现
B.提高了HDFS文件存取的速度
C.增强了Hadoop集群的性能
D.降低了数据通信的时间开销
25、关于Spark，下列说法错误的是：（C）
A.Spark可以将中间数据缓存在内存中，极大提高运算效率
B.Spark采用MapReduce机制进行任务并行化
C.RDD是Spark的基本数据结构
D.Spark非常适合迭代运算
26、大数据分析处理的基本流程主要包括哪些步骤（D）
A.数据准备
B.特征工程
C.建模分析
D.以上都是
27、下列哪项不是数据准备需要完成的工作（B）
A.从数据源采集数据并存入HDFS
B.分析数据的特点，提取有效的特征
C.去除数据中的噪声
D.过滤无效的或不完整且无法补全的数据
28、下列哪项通常是集群的最主要瓶颈（C）
A.CPU
B.网络
C.磁盘
D.内存
29、有关特征工程的说法，错误的是（A）
A.特征工程只需要对数据进行统计分析就行，不用了解任务对应的具体应用的领域知识。
B.特征工程包含特征提取和特征选择两个步骤
C.特征工程的目的是从原始数据中提取具有代表性的数据特征，方便计算机进一步分析处理
D.特征工程需要综合考虑预期使用的模型进行数据特征的设计
30、下列哪项不能用来检验特征的有效性（C）
A.信息增益算法
B.卡方检验算法
C.主成分分析算法
D.相关系数
31、特征选择的策略包括（A）
A.穷举法
B.前向选择
C.后向选择
D.双向选择
32、在大数据分析处理中，建模分析主要包括: （D）
A.模型选择
B.模型训练
C.模型评测
D.以上都是
33、特征选择可以（B）
A.选择区分能力强的数据
B.降低模型分析的时间复杂度
C.减少无效特征
D.创建新的特征
34、有一包含1,000个样本的数据集，经过特征提取和特征选择，平均每个样本提取出了100个特征，共100,000个，其中不重复的特征为10,000个，如果采用向量空间模型将样本表示为向量，那么每个样本被表示为多少位的向量（B）
A.100
B.1,000
C.10,000
D.100,000
35、假如你有2014级学生的考勤记录以及他们是否通过考试的数据，以及2015年级学生的考勤记录，需要预测2015级学生是否能通过考试，应当选择（A）
A.分类模型
B.回归模型
C.频繁项挖掘模型
D.聚类模型
36、假如你有2014级学生的考勤记录以及他们的考试分数，以及2015年级学生的考勤记录，需要预测2015级学生的考试分数，应当选择（B）
A.分类模型
B.回归模型
C.频繁项挖掘模型
D.聚类模型
37、假如你有2014级学生的选课信息，想要挖掘那些课程之间具有较高的相关性，即经常被同样的学生同时选择，应当使用（C）
A.分类模型
B.回归模型
C.频繁项挖掘模型
D.聚类模型
38、假如你有2014级学生的选课信息，想要知道那些学生具有相同的学习兴趣，应当使用（D）
A.分类模型
B.回归模型
C.频繁项挖掘模型
D.聚类模型
39、常见的分类算法有（ABD）
A.朴素贝叶斯算法
B.决策树算法
C.Kmeans算法
D.支持向量机算法
40、常见的分类算法有（D）
A.DBScan算法
B.层次聚类算法
C.Kmeans算法
D.逻辑斯蒂回归算法
数据挖掘习题题
数据挖掘复习题 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,
数据挖掘期末大作业任务
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。
北邮模式识别课堂作业答案(参考)
第一次课堂作业 1.人在识别事物时是否可以避免错识 2.如果错识不可避免，那么你是否怀疑你所看到的、听到的、嗅 到的到底是真是的，还是虚假的 3.如果不是，那么你依靠的是什么呢用学术语言该如何表示。 4.我们是以统计学为基础分析模式识别问题，采用的是错误概率 评价分类器性能。如果不采用统计学，你是否能想到还有什么合理地分类 器性能评价指标来替代错误率 1.知觉的特性为选择性、整体性、理解性、恒常性。错觉是错误的知觉，是在特定条件下产生的对客观事物歪曲的知觉。认知是一个过程，需要大脑的参与.人的认知并不神秘，也符合一定的规律，也会产生错误 2.不是 3.辨别事物的最基本方法是计算 . 从不同事物所具有的不同属性为出发点认识事物. 一种是对事物的属性进行度量，属于定量的表示方法(向量表示法 )。另一种则是对事务所包含的成分进行分析，称为定性的描述(结构性描述方法)。 4.风险 第二次课堂作业 作为学生，你需要判断今天的课是否点名。结合该问题(或者其它你熟悉的识别问题，如”天气预报”)，说明: 先验概率、后验概率和类条件概率 按照最小错误率如何决策 按照最小风险如何决策 ωi为老师点名的事件,x为判断老师点名的概率 1.先验概率: 指根据以往经验和分析得到的该老师点名的概率,即为先验概率 P(ωi ) 后验概率: 在收到某个消息之后，接收端所了解到的该消息发送的概率称为后验概率。 在上过课之后,了解到的老师点名的概率为后验概率P(ωi|x) 类条件概率:在老师点名这个事件发生的条件下,学生判断老师点名的概率p(x| ωi ) 2. 如果P(ω1|X)>P(ω2|X)，则X归为ω1类别 如果P(ω1|X)≤P(ω2|X)，则X归为ω2类别 3.1)计算出后验概率 已知P(ωi)和P(X|ωi)，i=1,…，c，获得观测到的特征向量X 根据贝叶斯公式计算 j=1,…，x
数据挖掘作业
1、给出K D D的定义和处理过程。 KDD的定义是：从大量数据中提取出可信的、新颖的、有用的且可以被人理解的模式的高级处理过程。因此，KDD是一个高级的处理过程，它从数据集中识别出以模式形式表示的知识。这里的“模式”可以看成知识的雏形，经过验证、完善后形成知识：“高级的处理过程”是指一个多步骤的处理过程，多步骤之间相互影响反复调整，形成一种螺旋式上升的过程。 KDD的全过程有五个步骤：1、数据选择：确定发现任务的操作对象，即目标数据，它是根据用户的需要从原始数据库中抽取的一组数据；2、数据预处理：一般可能包括消除噪声、推到技术却只数据、消除重复记录、完成数据类型转换等；3、数据转换：其主要目的是消减数据维数或降维，即从初始特征中找出真正有用的特征以减少数据开采时要考虑的特征或变量个数；4、数据挖掘：这一阶段包括确定挖掘任务/目的、选择挖掘方法、实施数据挖掘；5、模式解释/评价：数据挖掘阶段发现出来的模式，经过用户或机器的评价，可能存在冗余或无关的模式，需要剔除；也有可能模式不满足用户的要求，需要退回到整个发现阶段之前，重新进行KDD过程。 2、阐述数据挖掘产生的背景和意义。 ?数据挖掘产生的背景：随着信息科技的进步以及电子化时代的到来，人们以更快捷、更容易、更廉价的方式获取和存储数据，使得数据及信息量以指数方式增长。据粗略估计，一个中等规模企业每天要产生100MB以上的商业数据。而电信、银行、大型零售业每天产生的数据量以TB来计算。人们搜集的数据越来越多，剧增的数据背后隐藏着许多重要的信息，人们希望对其进行更高层次的分析，以便更好的利用这些数据。先前的数据库系统可以高效的实现数据的录入、查询、统计等功能，但无法发现数据中存在的关系与规则，无法根据现有的数据来预测未来的发展趋势。缺乏挖掘数据背后隐藏的知识的手段。导致了“数据爆炸但知识贫乏”的现象。于是人们开始提出“要学会选择、提取、抛弃信息”，并且开始考虑：如何才能不被信息淹没？如何从中及时发现有用的知识、提高信息利用率？如何从浩瀚如烟海的资料中选择性的搜集他们认为有用的信息？这给我们带来了另一些头头疼的问题：第一是信息过量，难以消化；第二是信息真假难以辨别；第三是信息安全难以保证；第四是信息形式不一致，难以统一处理?
数据挖掘作业
《数据挖掘》作业 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：、、、、、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： 二、单选题 （1）数据挖掘应用和一些常见的数据统计分析系统的最主要区别在于： 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 （2）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（3）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 （4）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 （5）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 B、分类和预测 C、聚类分析 D、演变分析 （6）根据顾客的收入和职业情况，预测他们在计算机设备上的花费，所使用的相应数据挖掘功能是（） A.关联分析 B.分类和预测 C. 演变分析 D. 概念描述（7）帮助市场分析人员从客户的基本信息库中发现不同的客户群，通常所使用的数据挖掘功能是（） A.关联分析 B.分类和预测 C.聚类分析 D. 孤立点分析 E. 演变分析（8）假设现在的数据挖掘任务是解析数据库中关于客户的一般特征的描述，通常所使用的数据挖掘功能是（） A.关联分析 B.分类和预测 C. 孤立点分析 D. 演变分析 E. 概念描述 三、简答题 （1）什么是数据挖掘？ （2）一个典型的数据挖掘系统应该包括哪些组成部分？ （3）请简述不同历史时代数据库技术的演化。 （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）（5）什么是模式兴趣度的客观度量和主观度量？ （6）在哪些情况下，我们认为所挖掘出来的模式是有趣的？ （7）根据挖掘的知识类型，我们可以将数据挖掘系统分为哪些类别？
大数据挖掘作业
实用标准文案 数据挖掘的第二次作业 1.下表由雇员数据库的训练数据组成，数据已泛化。例如，年龄“31…35”表示31到35的之间。 对于给定的行，count表示department, status, age和salary在该行上具有给定值的元组数。 status是类标号属性。 1)如何修改基本决策树算法，以便考虑每个广义数据元组（即每个行）的count。 Status 分为2个部分： Department分为4个部分： Senior 共计52 Sales 共计110 Junior 共计113 Systems 共计 31 Marketing 共计14 Secretary 共计10 Age分为6个部分： Salary分为6各部分： 21…25 共计20 26K…30K 共计46 26…30 共计49 31K…35K 共计40 31…35 共计79 36K…40K 共计4 36…40 共计10 41K…45K 共计4 41…45 共计3 46K…50K 共计63
46…50 共计4 66K…70K 共计8 位 精彩文档． 实用标准文案 位 位 位 位 位 位 ，所以departmentagesalary由以上的计算知按信息增益从大到小对属性排列依次为：、、作为 第一层，之后剩下的数据如下：定salary 由这个表可知department和age的信息增益将都为0。所以第二层可以为age也可以为
department。 2)构造给定数据的决策树。 由上一小问的计算所构造的决策树如下： 精彩文档． 实用标准文案 Salary 26K:30K 66K:70K 31K:35K Junior Senior 36K:40K 41K:45K 46K:50K Junior Junior Senior Age 21:25 26:30 36:40 31:35 Junior Senior Junior Senior
数据挖掘作业
一:用R语言编程实现P56页19题 以19(2)为例编写R语言程序，其他小题程序类似1.余弦相似度 > x=c(0,1,0,1) > y=c(1,0,1,0) > xy=sum(x*y) > x1=sqrt(sum(x^2)) > y1=sqrt(sum(y^2)) > c=xy/(x1*y1) > c [1] 0 2.相关性 > x=c(0,1,0,1) > y=c(1,0,1,0) > xbar=mean(x) > ybar=mean(y) > len=length(x) > sx=sqrt((1/(len-1))*sum((x-xbar)^2)) > sy=sqrt((1/(len-1))*sum((y-ybar)^2)) > sxy=(1/(len-1))*sum((x-xbar)*(y-ybar)) > corrxy=sxy/(sx*sy) > corrxy
3.欧几里得距离 > x=c(0,1,0,1) > y=c(1,0,1,0) > dxy=sqrt(sum((x-y)^2)) > dxy [1] 2 4.Jaccard系数 > x=c(0,1,0,1) > y=c(1,0,1,0) > f00=f01=f10=f11=0 > len=length(x) > j=1 > while(j 《物流信息技术》形成性作业参考答案 第一次作业（第1~3章） 一、名词解释： 1、软件工程：P20 答：软件工程是指采用工程的概念、原理、技术和方法来开发和维护软件。其核心内容是以工程化的方式组织软件的开发，它借鉴了传统工程的原则和方法，以求高效地开发高质量的软件。 2、物流信息：P46 答：是指反映物流各种活动内容的知识、资料、图像、数据、文件的总称。 3、条码：P72 答：是由一组按一定编码规则排列的条、空符号组成的编码符号，用以表示一定的字符、数字及符号组成的信息。 4、射频识别： 答：是一种非接触式的自动识别技术，是一项利用射频信号通过空间耦合（交变磁场或电磁场）实现无接触信息传递并通过所传递的信息达到识别目的的技术。 二、单项选择题： 1、（A）是物流信息技术的基础和灵魂。 A、计算机 B、条码 C、网络 D、GPS 2、经过处理的、有含义的有用数据就是（C）。 A、数据库 B、数据仓库 C、信息 D、数据集市 3、（A）是存放在计算机存储设备中的以一种合理的方法组织起来的，与公司或组织的业务活动和组织结构相对应的各种相关数据的集合。 A、数据库 B、数据仓库 C、信息 D、数据集市 4、（A）协议是Internet网中进行通信的标准协议。 A、TCP/IP B、NetBEUI C、DLC D、AppleTalk 5、软件生存期模型中的（D）是迭代和演进的过程。 A、瀑布 B、原型模型 C、螺旋模型 D、增量模型 6、构成EDI系统的要素是EDI软件、硬件、通信网络以及数据标准化。其中，EDI（A）是整个EDI最关键的部分。 A、标准 B、软件 C、硬件 D、网络 7、全球卫星定位系统也称为（D）技术。 A、EDI B、CAD C、GIS D、GPS 8、20世纪80年代，各国相继制定了各自行业或国家EDI标准，其中（C）中制定的ANSI X12国家标准最具代表性。 A、中国 B、日本 C、美国 D、法国 9、射频技术的基本原理是（C）理论。 A、机械 B、信息 C、电磁 D、力学 10、一般来说，自动识别系统由标签、标签生成设备、识读器及计算机等设备组成。其中（A）是信息的载体。 A、标签 B、标签生成设备 C、识读器D计算机 11、（D）系统的概念源于20世纪40年代空战中用雷达识别敌机和友机的技术。 A、条码 B、EDI C、SCM D、RFID 12、射频识别技术的核心在于（C）。 A、中间件 B、天线 C、电子标签 D、阅读器 13、（A）电子标签系统用于短距离、低成本的应用中。 A、低频 B、中频 C、高频 D、超高频 14、目前影响电子标签应用的主要因素是（B）。 A、速度 B、成本 C、结构 D、安全 15、在条码的结构中、位于条码中间的条、空结构，包含条码所表达的特定信息的是（B）。 A、终止符 B、数据符 C、校验符 D、静区 三、多项选择题： 1、常用的软件主要生存期模型有（ABCDE）。 A、瀑布模型 B、原形模型 C、螺旋模型 D、喷泉模型 E、智能模型 2、数据库具有(ABC)的特点。 A、冗余度小 B、数据共享性 C、数据独立性 D、冗余度大 E、数据独占性 3、数据挖掘工具主要有（ADE）三种。 A、神经计算 B、工程计算 C、优化分析 D、智能代理 E、辅助分析 4、目前物流行业中所使用的关键信息技术包括（ABCD）等。 A、EDI B、GPS 1.音乐分类的数据集 在这个题目中，使用了SVM分类器和贝叶斯分类器，并通过sklearn库中的GridSearchCV方法对SVM分类模型的参数进行调优，使最终的正确率提高了5个百分点左右。但仍没有文档中的论文达到的分类正确率高，因为论文中的分类器的设计使专一对音乐音调分类的，其中设计到神经网络和深度学习的一些方法。而我使用的分类器使对大部分分类问题都有效的方法。下面是对数据集的一个简单的介绍： 数据标签 第3-14列:YES or NO 第15列:共16个取值('D', 'G#', 'D#', 'Bb', 'Db', 'F#', 'Eb', 'F', 'C#', 'Ab', 'B', 'C', 'A#', 'A', 'G', 'E') 第16列:共5个取值(1,2,3,4,5) 第17列:共102个类别('C#M', 'F_m', 'D_m', 'D_d7', 'G#m', 'D_m6', 'C_m6', 'C_d7', 'F_M', 'D_M', 'BbM7', 'F#d', 'C#d', 'E_d', 'F_d7', 'F#d7', 'G_m', 'C#d7', 'AbM', 'EbM', 'D#d', 'Bbm6', 'G_M7', 'F#m6', 'Dbd', 'B_m6', 'G#M', 'D_m7', 'B_M', 'F#M7', 'Bbm', 'A#d', 'D#d7', 'Abd', 'G_M', 'F#M4', 'E_M', 'A_M4', 'E_m7', 'D#M', 'C_M7', 'A_m6', 'Dbm', 'A#d7', 'F#M', 'C#m7', 'F_m7', 'C_M', 'C#M4', 'F_M6', 'A_M', 'G_m6', 'D_M4', 'F_M7', 'B_M7', 'E_M4', 'E_m6', 'A_m4', 'G#d', 'C_m7', 'C_M6', 'Abm', 'F_m6', 'G_m7', 'F_d', 'Bbd', 'G_M4', 'B_d', 'A_M7', 'E_m', 'C#M7', 'DbM', 'EbM7', 'C#d6', 'F#m', 'G_M6', 'G_d', 'Dbd7', 'B_m7', 'DbM7', 'D_M6', 'D#d6', 'G#d7', 'A_m7', 'B_d7', 'B_M4', 'A_d', 'A_m', 'C_d6', 'D#m', 'C_M4', 'A_M6', 'BbM', 'C#m', 'D_M7', 'E_M7', 'F_M4', 'F#m7', 'Dbm7', 'B_m', 'C_m', 'Ebd') 这是一个多分类问题 1.1数据读取与训练集和测试集分离 数据挖掘作业The document was prepared on January 2, 2021 1、给出K D D的定义和处理过程。 KDD的定义是：从大量数据中提取出可信的、新颖的、有用的且可以被人理解的模式的高级处理过程。因此，KDD是一个高级的处理过程，它从数据集中识别出以模式形式表示的知识。这里的“模式”可以看成知识的雏形，经过验证、完善后形成知识：“高级的处理过程”是指一个多步骤的处理过程，多步骤之间相互影响反复调整，形成一种螺旋式上升的过程。 KDD的全过程有五个步骤：1、数据选择：确定发现任务的操作对象，即目标数据，它是根据用户的需要从原始数据库中抽取的一组数据；2、数据预处理：一般可能包括消除噪声、推到技术却只数据、消除重复记录、完成数据类型转换等；3、数据转换：其主要目的是消减数据维数或降维，即从初始特征中找出真正有用的特征以减少数据开采时要考虑的特征或变量个数；4、数据挖掘：这一阶段包括确定挖掘任务/目的、选择挖掘方法、实施数据挖掘；5、模式解释/评价：数据挖掘阶段发现出来的模式，经过用户或机器的评价，可能存在冗余或无关的模式，需要剔除；也有可能模式不满足用户的要求，需要退回到整个发现阶段之前，重新进行KDD过程。 2、阐述数据挖掘产生的背景和意义。 数据挖掘产生的背景：随着信息科技的进步以及电子化时代的到来，人们以更快捷、更容易、更廉价的方式获取和存储数据，使得数据及信息量以指数方式增长。据粗略估计，一个中等规模企业每天要产生100MB以上的商业数据。而电信、银行、大型零售业每天产生的数据量以TB来计算。人们搜集的数据越来越多，剧增的数据背后隐藏着许多重要的信息，人们希望对其进行更高层次的分析，以便更好的利用这些数据。先前的数据库系统可以高效的实现数据的录入、查询、统计等功能，但无法发现数据中存在的关系与规则，无法根据现有的数据来预测未来的发展趋势。缺乏挖掘数据背后隐藏的知识的手段。导致了“数据爆炸但知识贫乏”的现象。于是人们开始提出“要学会选择、提取、抛弃信息”，并且开始考虑：如何才能不被信息淹没如何从中及时发现有用的知识、提高信息利用率如何从浩瀚如烟海的资料中选择性的搜集他们认为有用的信息这给我们带来了另一些头头疼的问题：第一是信息过量，难以消 北京邮电大学 2015-2016学年第1学期实验报告 课程名称：数据仓库与数据挖掘 实验名称：文本的分类 实验完成人： 姓名：学号： 日期： 2015 年 12 月 实验一：文本的分类 1.实验目的 1. 了解一些数据挖掘的常用算法，掌握部分算法； 2. 掌握数据预处理的方法，对训练集数据进行预处理； 3. 利用学习的文本分类器，对未知文本进行分类判别； 4. 掌握评价分类器性能的评估方法。 2.实验分工 数据准备、预处理、LDA主题模型特征提取实现、SVM算法都由范树全独立完成。 3.实验环境 ●操作系统：win7 64bit 、Ubuntu-14.04-trusty ●开发环境：java IDE eclipse 、Python IDLE 4.主要设计思想 4.1实验工具介绍 1.Scrapy 0.25 所谓网络爬虫，就是一个抓取特定网站网页的HTML数据的程序。不过由于一个网站的网页很多，而我们又不可能事先知道所有网页的URL地址，所以，如何保证我们抓取到了网站的所有HTML页面就是一个有待考究的问题了。一般的方法是，定义一个入口页面，然后一般一个页面会有其他页面的URL，于是从当前页面获取到这些URL加入到爬虫的抓取队列中，然后进入到新页面后再递归的进行上述的操作，其实说来就跟深度遍历或广度遍历一样。 Scrapy是一个基于Twisted，纯Python实现的爬虫框架，用户只需要定制开发几个模块就可以轻松的实现一个爬虫，用来抓取网页内容以及各种图片，非常之方便。Scrapy 使用Twisted这个异步网络库来处理网络通讯，架构清晰，并且包含了各种中间件接口，可以灵活的完成各种需求。 2.JGibbLDA-v.1.0 jGibbLDA是java版本的LDA实现，它使用Gibbs采样来进行快速参数估计和推断。LDA 是一种由基于概率模型的聚类算法。该算法能够对训练数据中的关键项集之于类簇的概率参数拟合模型，进而利用该参数模型实施聚类和分类等操作。 3.ICTCLAS50 中科院计算技术研究所在多年研究基础上，耗时一年研制出了基于多层隐码模型的汉语词法分析系统ICTCLAS，该系统有中文分词，词性标注，未登录次识别等功能。 4.libSVM-3.20 libSVM是台湾大学林智仁教授等开发设计的一个简单、易用和快速有效的SVM模式识 第一次作业 1、假设所分析的数据包括属性age,它在数据元组中的值（以递增序）为13 ,15 ,16 ,16 ,19 ,20 ,20 ,21 ,22 ,22 ,25 ,25 ,25 ,25 ,30 ,33 ,33 ,35 ,35 ,35 ,35 ,36 ,40 ,45 ,46 ,52,70。 a. 该数据的均值是多少？中位数是什么？ b. 该数据的众数是什么？讨论数据的模态（即二模、三模等）。 c. 该数据的中列数是多少？ d. 你能（粗略地）找出该数据的第一个四分位数（1Q ）和第三个四分位数（3Q ） 吗？ e. 给出该数据的五数概括。 f. 绘制该数据的盒图。 g. 分位数-分位数图与分位数图有何不同？ 2、在数据分析中，重要的选择相似性度量。然而，不存在广泛接受的主观相似性度量，结果可能因所用的相似性度量而异。虽然如此，在进行某种变换后，看来似乎不同的相似性度量可能等价。 假设我们有如下二维数据集： 1A 2A 1X 1.5 1.7 2X 2 1.9 3X 1.6 1.8 4X 1.2 1.5 5X 1.5 1.0 a. 把该数据看做二维数据点。给定一个新的数据点x=(1.4,1.6) 作为查询点，使用欧几里得距离、曼哈顿距离、上确界距离和余弦相似性，基于查询点的相似性对数据库的点排位。 b. 规格化该数据集，使得每个数据点的范数等于1。在变换后的数据上使 用欧几里得距离对诸数据点排位。 3、使用如下方法规范化如下数组： 200，300，400，600,1000 a.令min=0，max=1，最小—最大规范化。 b.z分数规范化。 c.z分数规范化，使用均值绝对偏差而不是标准差。 d.小数定标规范化。 4、假设12个销售价格记录已经排序，如下所示： 5，10，11，13，15，35，50，55，72，92，204，215 使用如下各方法将它们划分成三个箱。 a.等频（等深）划分。 b.等宽划分。 c.聚类。 第二次作业 1.（100.0分） 第二次作业（教材第4~8章） 一、名词解释 1、诺兰模型 2、数据流程图 3、群体决策支持系统 4、企业资源计划 5、电子商务 二、简答题 1、比较企业系统规划法、关键成功因素法和战略集转 化法。 2、系统切换的方式有哪些？它们各自的优缺点是什 么？ 3、简述决策支持系统在现代组织中的应用。 4、简述从MRP、闭环MRP、MRPⅡ到ERP发展历 程。 5、简述数据挖掘的应用领域。 各位同学： １、按教务规定，平时作业成绩占期末总评的30%。本学期平时作业总共两次，按平均计算，每次平时作业成绩占期末总评15%。所以，请大家认真对待平时作业并按时提交。 2、作业请直接粘贴在作业栏中，不要以附件形式提交，否则本次作业计0分。 我的答案： 答： 一、名词解释 1、诺兰模型：诺兰模型是西方国家进行管理信息系统规划的指导性理论之一。西方发达国家信息系统发展经验表明：一个企业或地区信息系统的发展具有一定的规律性，一般要经历从初级到成熟的成长过程。诺兰（Nolan）总结了这一规律，于1973年首次提出了信息系统发展的阶段理论，被称为诺兰模型。到1980年，诺兰进一步完善该模型，把信息系统的成长过程划分为6个不同阶段。1．初装阶段2．蔓延阶段 3．控制阶段4．集成阶段5．数据管理阶段6．成熟阶段 2、数据流程图：数据流程图（Data Flow Diagram，简称DFD），它是描述数据处理过程的有力工具。数据流程图从数据传递和加工的角度，以图型的方式刻画数据处理系统的工作情况。数据流程图是一种能全面地描述信息系统逻辑模型的主要工具，它可以用少数几种符号综合地反映出信息在系统中的流动、处理和存储情况。数据流程图具有抽象性和概括性。抽象性表现在它完全舍去了具体的物质，只剩下数据的流动、加工处理和存储；概括性表现在它可以把信息中的各种不同业务处理过程联系起来，形成一个整体。 3、群体决策支持系统：群体决策支持系统是指在系统环境中，多个决策参与者共同进行思想和信息的交流，群策群力，寻找一个令人满意和可行的方案，但在决策过程中只由某个特定的人做出最终决策，并对决策结果负责。 4、企业资源计划：企业资源计划是指建立在信息技术基础上，以系统化的管理思想，为企业决策层及员工提供决策运行手段的管理平台。 5、电子商务：简单地说，电子商务是一套运用电子计算机及网络技术等现代科学手段进行的商务活动。电子商务指的是利用简单、快捷、低成本的电子通讯方式，买卖双方可以互不谋面地进行各种商贸活动。随着电子商务研究的不断深入和其应用领域的不断扩大，电子商务的概念和内涵、外延正在扩充、完善和发展。 二、简答题 1、比较企业系统规划法、关键成功因素法和战略集转化法。 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。 电子商务概论作业 一、填空 1、从传统商务到电子商务的形成大约经历了三个阶段：（20世纪60年代至90年代—基于EDI的电子商务）、（20世纪90年代以后—基于因特网的电子商务）和（2000年以来—E概念电子商务） 2、电子商务的组成包括：（网络）、（企业）、（顾客）、（网上银行）、配送中心、（CA 认证中心）、管理机构等。 3、按照交易对象分类，电子商务可分为：（B2B即business to business,2是to的谐音，即企业与企业之间通过互联网进行产品、服务及信息的交换。像阿里巴巴是中国乃至世界上这一行业的领军者。）、（B2C即business to customer,即商家对消费者。在中国几乎两分天下的卓越网和当当网都是实力很雄厚的。现在好象有个京东商城也颇具发展潜力。）、（C2C即customer to customer,即个人对个人的交易行为。家喻户晓的淘宝目前在中国是最有名气的了。另外腾讯依靠自己的海量注册用户也夺得了一定的市场份额。即拍拍网. ）、（B2G即business to government，即企业对政府的交易行为。包括电子采购，电子通关，电子报税等。政府采购网）。 4、开放系统互联参考模型OSI/RM模型共分7层，从下往上分别是：（物理层）、数据链路层、（网络层）、传输层、会话层、表示层和（应用层）。 5、传输介质可分为有线和无线两大类。有限介质包括（双绞线）、（同轴电缆）、（光纤） 等。具有相同网络协议的计算机才能进行信息的沟通与交流。 6、使用TCP/IP协议的因特网提供的主要服务有：（电子邮件）、（文件传送）、远（程 登录）、网络文件系统、电视会议系统和万维网。 二、简答 1、电子商务： 首先将电子商务划分为广义和狭义的电子商务。广义的电子商务定义为，使用各种电子工具从事商务活动;狭义电子商务定义为，主要利用Internet从事商务或活动。无论是广义的还是狭义的电子商务的概念，电子商务都涵盖了两个方面：一是离不开互联网这个平台，没有了网络，就称不上为电子商务;二是通过互联网完成的是一种商务活动。 狭义上讲，电子商务(Electronic Commerce，简称EC)是指：通过使用互联网等电子工具(这些工具包括电报、电话、广播、电视、传真、计算机、计算机网络、移动通信等)在全球范围内进行的商务贸易活动。是以计算机网络为基础所进行的各种商务活动，包括商品和服务的提供者、广告商、消费者、中介商等有关各方行为的总和。人们一般理解的电子商务是指狭义上的电子商务。 电子商务是以信息网络技术为手段，以商品交换为中心的商务活动；也可理解为在互联网（Internet）、企业内部网（Intranet）和增值网（VAN，Value Added Network）上以电子 数据挖掘第二次作业 第一题： 1. a)Compute the Information Gain for Gender, Car Type and Shirt Size. b)Construct a decision tree with Information Gain. 答案： a)因为class分为两类：C0和C1，其中C0的频数为10个，C1的频数为10，所以class 元组的信息增益为Info(D)==1 1.按照Gender进行分类： Info gender(D)==0.971 Gain(Gender)=1-0.971=0.029 2.按照Car Type进行分类 Info carType(D)= =0.314 Gain(Car Type)=1-0.314=0.686 3.按照Shirt Size进行分类： Info shirtSize(D)= =0.988 Gain(Shirt Size)=1-0.988=0.012 b)由a中的信息增益结果可以看出采用Car Type进行分类得到的信息增益最大，所以决策树为： 第二题： 2.(a) Design a multilayer feed-forward neural network (one hidden layer) for the data set in Q1. Label the nodes in the input and output layers. (b)Using the neural network obtained above, show the weight values after one iteration of the back propagation algorithm, given the training instance “(M, Family, Small)". Indicate your initial weight values and biases and the learning rate used. a) Data Mining Take Home Exam 学号: xxxx 姓名: xxx （1）计算整个数据集的Gini指标值。 （2）计算属性性别的Gini指标值 （3）计算使用多路划分属性车型的Gini指标值 （4）计算使用多路划分属性衬衣尺码的Gini指标值 （5）下面哪个属性更好，性别、车型还是衬衣尺码为什么 (3) /20+{1-(1/8)^2-(7/8)^2}*8/20=26/160 = /4)^2-(2/4)^2}*4/20]*2=8/2 5+6/35= (5) 比较上面各属性的Gini值大小可知，车型划分Gini值最小，即使用车型属性更好。 2. （ (1) 将每个事务ID视为一个购物篮，计算项集{e}，{b,d} 和{b,d,e}的支持度。（2）使用（1）的计算结果，计算关联规则{b,d}→{e}和{e}→{b,d}的置信度。（3）将每个顾客ID作为一个购物篮，重复（1）。应当将每个项看作一个二元变量（如果一个项在顾客的购买事务中至少出现一次，则为1，否则，为0）。（4）使用（3）的计算结果，计算关联规则{b,d}→{e}和{e}→{b,d}的置信度。答：（1）由上表计数可得{ｅ}的支持度为8/10=；{ｂ，ｄ}的支持度为2/10=；｛b,d,e｝ 的支持度为2/10=。 （2）c[{b,d}→{e}]=2/8=; c[{e}→{b,d}]=8/2=4。 （3）同理可得：{e}的支持度为4/5=，{b,d}的支持度为5/5=1，{b,d,e}的支持度为4/5=。 （4）c[{b,d}→{e}]=5/4=，c[{e}→{b,d}]=4/5=。 3. （20分）以下是多元回归分析的部分R输出结果。 > ls1=lm(y~x1+x2) > anova(ls1) Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F) x1 1 *** x2 1 ** Residuals 7 > ls2<-lm(y~x2+x1) > anova(ls2) Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F) x2 1 ** x1 1 *** Residuals 7 （1）用F检验来检验以下假设(α = H0: β1 = 0 H a: β1≠ 0 计算检验统计量；是否拒绝零假设，为什么 （2）用F检验来检验以下假设(α = H0: β2 = 0 H a: β2≠ 0 计算检验统计量；是否拒绝零假设，为什么 （3）用F检验来检验以下假设(α = H0: β1 = β2 = 0 H a: β1和β2 并不都等于零 计算检验统计量；是否拒绝零假设，为什么 解：（1）根据第一个输出结果F=>F（2，7）=，p<，所以可以拒绝原假设，即得到不等于0。 （2）同理，在α=的条件下，F=>F(2,7)=，p<，即拒绝原假设，得到不等于0。（3）F={（+）/2}/（7）=>F=(2,7)=,即拒绝原假设，得到和并不都等于0。 4. （20分）考虑下面20个观测值： [1] [6] [11] [16] 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%。 一、填空 1、从传统商务到电子商务的形成大约经历了三个阶段：（20世纪60年代至90年代——基于EDI的电子商务）、（20世纪90年代以后——基于因特网的电子商务）和（2000年以来——E概念电子商务） 2、电子商务的组成包括：（网络和电子商务系统）、（商家）、（消费者）、（认证机构）、配送中心、（网上银行）、管理机构等。 3、按照交易对象分类，电子商务可分为：（C2C ）、（B2C ）、（B2B ）、（B2G ）。 4、开放系统互联参考模型OSI/RM模型共分7层，从下往上分别是：（物理层）、数据链路层、（网络层）、传输层、会话层、表示层和（应用层）。 5、传输介质可分为有线和无线两大类。有限介质包括（双绞线）、（同轴电缆）、（光纤）等。具有相同网络协议的计算机才能进行信息的沟通与交流。 6、使用TCP/IP协议的因特网提供的主要服务有：（电子邮件）、（文件传送）、远（远程登录）、网络文件系统、电视会议系统和万维网。 二、简答 1、电子商务： 电子商务就是以电子方式进行商务交易。它以数据的电子处理和传输为基础，包含了许多不同的活动。它涉及产品和服务，传统活动与新活动。 2、网络操作系统： 是网络的心脏和灵魂，是向网络计算机提供服务的特殊的操作系统。 3、数据库和数据仓库： 数据库（Database),是统一管理的相关数据的集合。DB能为各种用户共享，具有最小冗余度，数据间联系密切，而又有较高的数据独立性。数据仓库是一个支持管理决策的数据集合。数据是面向主题的、集成的、不易丢失的并且是时间变量。数据仓库是所有操作环境和外部数据源的快照集合。它并不需要非常精确，因为它必须在特定的时间基础上从操作环境中提取出来。 4、数据挖掘： 就是从大量的、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。数据挖掘是一种从大型数据库或数据仓库中提取隐藏的预测性信息的新技术。它能开采出潜在的模式，找出最有价值的信息，指导商业行为或辅助科学研究。 5、决策支持系统： 是辅助决策者通过数据、模型和知识，以人机交互方式进行半结构化或 非结构化决策的计算机应用系统。它是管理信息系统(mis)向更高一级发展而产生的先进信息管理系统。物流信息技术形考作业及答案
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