小学美术课程标准考试题及答案
数据挖掘考试题目聚类
数据挖掘考试题目——聚类 一、填空题 1、密度的基于中心的方法使得我们可以将点分类为：__________、________ 、_________。 2、DBSCAN算法在最坏的情况下，时间复杂度是__________、空间复杂度是__________。 3、DBSCAN算法的优点是_______、__________________________。 4、DBSCAN算法的缺点是处理_________________、_____________的数据效果不好。 5、DBSCAN算法的参数有：___________、____________。 6、簇的有效性的非监督度量常常可以分为两类：__________、__________，它常采用的指标为__________。 7、簇的有效性的监督度量通常称为___________，它度量簇标号与外部提供的标号的匹配程度主要借助____________。 8、在相似度矩阵评价的聚类中，如果有明显分离的簇，则相似度矩阵应当粗略地是__________。 9、DBSCAN算法的参数确定的基本方法是观察____________________的特性。 10、不引用附加的信息，评估聚类分析结果对数据拟合情况属于__________技术。 答案： 1、核心点边界点噪声点 2、O(n2) O(n) 3、耐噪声能够处理任意大小和形状的簇 4、高维数据变密度的 5、EPS MinPts 6、簇的凝聚性簇的分离性均方差(SSE) 7、外部指标监督指标的熵 8、块对角的 9、点到它的第K个最近邻的距离（K-距离） 10、非监督 二、选择题 1、DBSCAN算法的过程是（B）。 ①删除噪声点。 ②每组连通的核心点形成一个簇。 ③将所有点标记为核心点、边界点和噪声点。 ④将每个边界点指派到一个与之关联的核心点的簇中。 ⑤为距离在Eps之内的所有核心点之间赋予一条边。 A：①②④⑤③ B：③①⑤②④ C：③①②④⑤ D：①④⑤②③ 2、如果有m个点，DBSCAN在最坏的情况下的时间复杂度度为（C）。 A O(m) B O(mlogm) C O(m2) D O(logm) 3、在基本DBSCAN的参数选择方法中，点到它的K个最近邻的距离中的K选作为哪一个参数（B）。 A Eps B MinPts C 质心 D 边界
小学美术新课程标准及大纲
小学美术新课程标准及 大纲 文稿归稿存档编号：[KKUY-KKIO69-OTM243-OLUI129-G00I-FDQS58-
小学美术新课程标准第一部分前言(1) 一、课程性质与价值 二、基本理念 三、设计思路 第二部分课程目标 ?一、总目标 二、阶段目标 第三部分内容标准 一、内容说明 二、内容标准 第一学段(1～2年级) 第二学段(3～4年级) 第三学段(5～6年级) 第四学段(7～9年级) 第四部分实施建议 一、教学建议 二、评价建议 三、课程资源的开发与利用
四、教材编写建议 附录 一、案例 二、名词术语解释 第一部分前言一、课程性质与价值 (一)陶冶学生的情操，提高审美能力 (二)引导学生参与文化的传承和交流 (三)发展学生的感知能力初形象思维能力 (四)形成学生的创新精神和技术意识 (五)促进学生的个性形成和全面发展 二、基本理念 (一)使学生形成基本的美术素养 (二)激发学生学习美术的兴趣 (三)在广泛的文化情境中认识美术 (四)培养创新精神和解决问题的能力 (五)为促进学生发展而进行评价 三、设计思路 (一)完善体例，使结构更完整，表述更明确
(二)以学生学习活动方式划分学习领域，加强学习活动的综合性和探究性 (三)在保证基本规定性的同时，给予教师更大的教学空间 (四)注意《标准》实施的可行性 第二部分课程目标 总目标 学生以个人或集体合作的方式参与各种美术活动，尝试各种工具、材料和制作过程，学习美术欣赏和评述的方法，丰富视觉、触觉和审美经验，体验美术活动的乐趣，获得对美术学习的持久兴趣；了解基本美术语言的表达方式和方法，表达自己的情感和思想，美化环境与生活。在美术学习过程中，激发创造精神，发展美术实践能力，形成基本的美术素养，陶冶高尚的审美情操，完善人格。 第三部分内容标准 四个学习领域 通过“造型，表现”领域的学习活动，学生应达到以下目标： 第一，认识与理解线条、形状、色彩、空间、明暗、质感等基本造型要素，并能运用对称与均衡、节奏与韵律、对比与和谐、多样与统一等组织原理进行造型活动。激发想像力和创新意识。 第二，通过对各种美术媒材、技巧和制作过程的探索及实验，发展艺术感知能力和造型表现能力。 第三，体验造型活动的乐趣，产生对美术学习的持久兴趣。 通过“设计·应用”领域的学习活动，学生应达到以下目标：
《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。
(完整word版)小学美术新课程标准解读
小学美术新课程标准解读 在推进素质教育的过程中，美术教育受到了空前的重视，也有越来越多的人认识到美术教育在提高与完善人的素质方面具有独特的作用。美术课程具有人文性，是学校进行美育的主要途径，十九年义务教育阶段全体学生必修的艺术课程，在实施素质教育的过程中具有不可替代的作用。 以前的美术课程比较关注美术专业知识和技能的培养，内容与形式都比较单一，基本上是临摹，老师在上面画什么，学生在下面就画什么，几十个孩子都画得一样，大家也总是用“像”与“不像”来评价学生的作品，像就好，不像就差。其实这只是进行了造型能力的培养，而忽略了最重要的创造性，在一定程度上脱离了学生的生活经验，难以激发学生的学习兴趣。 现在的美术课程与以前的课程比较，它具有以下一些特点。 一、面向全体学生，相信每个孩子都可以学习、发展美术素养。 以学生发展为本，培养学生的人文精神和审美能力，为促进学生健全人格的形成，促进他们全面发展奠定良好的基础。因此，现在的美术教材选择了更基础的，有利于学生发展的美术知识和技能，并结合了学习的过程和方法。 二、激发学生学习美术的兴趣。 大家都知道，兴趣是学习的动力，所以，现在的美术课程以活泼多样的课程内容和教学方式激发学生的学习兴趣，并使这种兴趣转化成持久的情感态度。现在的课程，每一册的内容都非常的丰富。除了绘画，还有使用各种材料进行创作的手工制作。如，彩色纸、挂历纸等的粘贴；废旧材料的利用；橡皮泥、泥巴的、纸等的雕塑……每一课的内容都可以采用多种表现形式来创作，比如《圆的世界》这一课，就可以用画、粘贴、捏橡皮泥等形式来表现圆形的物体。教学方式也多种多样，大多采用孩子们喜欢的游戏来教学，让孩子们在玩中学、学中玩；课堂也不局限于教室；孩子们可以独立完成也可以合作完成。 教材中美术课程内容与学生的生活经验紧密联系在一起，强调知识技能在帮助学生美化生活方面的作用。比如《多彩的拉花》这一课，就是让学生创作出作品装饰自己、装饰教室。
数据挖掘考试题库【最新】
一、填空题 1.Web挖掘可分为、和3大类。 2.数据仓库需要统一数据源，包括统一、统一、统一和统一数据特征 4个方面。 3.数据分割通常按时间、、、以及组合方法进行。 4.噪声数据处理的方法主要有、和。 5.数值归约的常用方法有、、、和对数模型等。 6.评价关联规则的2个主要指标是和。 7.多维数据集通常采用或雪花型架构，以表为中心，连接多个表。 8.决策树是用作为结点，用作为分支的树结构。 9.关联可分为简单关联、和。 10.B P神经网络的作用函数通常为区间的。 11.数据挖掘的过程主要包括确定业务对象、、、及知识同化等几个步 骤。 12.数据挖掘技术主要涉及、和3个技术领域。 13.数据挖掘的主要功能包括、、、、趋势分析、孤立点分析和偏 差分析7个方面。 14.人工神经网络具有和等特点，其结构模型包括、和自组织网络 3种。 15.数据仓库数据的4个基本特征是、、非易失、随时间变化。 16.数据仓库的数据通常划分为、、和等几个级别。 17.数据预处理的主要内容(方法)包括、、和数据归约等。 18.平滑分箱数据的方法主要有、和。 19.数据挖掘发现知识的类型主要有广义知识、、、和偏差型知识五种。 20.O LAP的数据组织方式主要有和两种。 21.常见的OLAP多维数据分析包括、、和旋转等操作。 22.传统的决策支持系统是以和驱动，而新决策支持系统则是以、建 立在和技术之上。 23.O LAP的数据组织方式主要有和2种。 24.S QL Server2000的OLAP组件叫，OLAP操作窗口叫。 25.B P神经网络由、以及一或多个结点组成。 26.遗传算法包括、、3个基本算子。 27.聚类分析的数据通常可分为区间标度变量、、、、序数型以及混合 类型等。 28.聚类分析中最常用的距离计算公式有、、等。 29.基于划分的聚类算法有和。
小学美术课标
小学美术课程标准 一、课程的性质与价值 一）、陶冶学生情操，提高审美能力； 二）、引导学生参与文化的传承与交流； 三）、发展学生的感知能力和初步的形象思维能力； 四）、形成学生的创新精神和技术意识； 五）、促进学生的个性形成和全面发展。 二、基本理念 (一)使学生形成基本的美术素养 (二)激发学生学习美术的兴趣 (三)在广泛的文化情境中认识美术 (四)培养创新精神和解决问题的能力 (五)为促进学生发展而进行评价 三、设计思路 (一)完善体例，使结构更完整，表述更明确 (二)以学生学习活动方式划分学习领域，加强学习活动的综合性和探究性 (三)在保证基本规定性的同时，给予教师更大的教学空间 (四)注意《标准》实施的可行性 四、总目标 学生以个人或集体合作的方式参与各种美术活动，尝试各种工具、材料和制作过程，学习美术欣赏和评述的方法，丰富视觉、触觉和审美经验，体验美术活动的乐趣，获得对美术学习的持久兴趣；了解基本美术语言的表达方式和方法，表达
自己的情感和思想，美化环境与生活。在美术学习过程中，激发创造精神，发展美术实践能力，形成基本的美术素养，陶冶高尚的审美情操，完善人格。 五、阶段目标 本《标准》的阶段目标具体从“造型·表现”、“设计·应用”、“欣赏·评述”和“综合·探索”四个学习领域加以描述。 第一学段（1~2年级） ▲尝试不同工具，用纸以及身边容易找到的各种媒材，通过看看、画画、做做等方法大胆、自由地把所见所闻、所感所想的事物表现出来，体验造型活动的乐趣。▲尝试不同工具，用身边容易找到的各种媒材，通过看看、想想、画画、做做等方法进行简单组合和装饰，体验设计制作活动的乐趣。 ▲观赏自然和各类美术作品的形与色，能用简短的话语大胆表达自已的感受。▲采用造型游戏的方式进行无主题或有主题的想像、创作、表演和展示。 第二学段（3~4年级） ▲初步认识形、色与肌理等美术语言，学习使用各种工具，体验不同媒材的效果，通过看看、画画、做做等方法表现所见所闻、所感所想的事物，激发丰富的想像力与创造愿望。 ▲学习对比与和谐、对称与均衡等组合原理，了解一些简易的创意和手工制作的方法，进行简单的设计和装饰，感受设计制作与其他美术活动的区别。 ▲观赏自然和各种美术作品的形、色与质感，能用口头或书面语言对欣赏对象进行描述，说出其特色，表达自己的感受。 ▲采用造型游戏的方式，结合语文、音乐等课程内容，进行美术创作、表演和展示，并发表自己的创作意图。
数据挖掘考试题
数据挖掘考试题 LG GROUP system office room 【LGA16H-LGYY-LGUA8Q8-LGA162】
数据挖掘考试题 一．选择题 1. 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( ) A.分类 B.聚类 C.关联分析 D.主成分分析 2. ( )将两个簇的邻近度定义为不同簇的所有点对邻近度的平均值，它是一种凝聚层次聚类技术。 (单链) (全链) C.组平均方法 3.数据挖掘的经典案例“啤酒与尿布试验”最主要是应用了( )数据挖掘方法。 A 分类 B 预测 C关联规则分析 D聚类 4.关于K均值和DBSCAN的比较，以下说法不正确的是( ) 均值丢弃被它识别为噪声的对象，而DBSCAN一般聚类所有对象。 均值使用簇的基于原型的概念，DBSCAN使用基于密度的概念。 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 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 5.下列关于Ward’s Method说法错误的是：( ) A.对噪声点和离群点敏感度比较小 B.擅长处理球状的簇 C.对于Ward方法，两个簇的邻近度定义为两个簇合并时导致的平方误差 D.当两个点之间的邻近度取它们之间距离的平方时，Ward方法与组平均非常相似 6.下列关于层次聚类存在的问题说法正确的是：( ) A.具有全局优化目标函数 B.Group Average擅长处理球状的簇
C.可以处理不同大小簇的能力 D.Max对噪声点和离群点很敏感 7.下列关于凝聚层次聚类的说法中，说法错误的事：( ) A.一旦两个簇合并，该操作就不能撤销 B.算法的终止条件是仅剩下一个簇 C.空间复杂度为()2m O D.具有全局优化目标函数 8.规则{牛奶，尿布}→{啤酒}的支持度和置信度分别为：( ) 9.下列( )是属于分裂层次聚类的方法。 Average 10.对下图数据进行凝聚聚类操作，簇间相似度使用MAX计算，第二步是哪两个簇合并：( ) A.在{3}和{l,2}合并 B.{3}和{4,5}合并 C.{2,3}和{4,5}合并 D. {2,3}和{4,5}形成簇和{3}合并 二．填空题： 1.属性包括的四种类型：、、、。 2.是两个簇的邻近度定义为不同簇的所有点对邻近度的平均值。 3. 基本凝聚层次聚类算法空间复杂度，时间复杂度，如果某个簇到其他所有簇的距离存放在一个有序表或堆中，层次聚类所需要的时间复杂度将为。 4. 聚类中，定义簇间的相似度的方法有（写出四 个）：、、、。 5. 层次聚类技术是第二类重要的聚类方法。两种层次聚类的基本方 法：、。 6. 组平均是一种界于和之间的折中方法。
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
小学美术新课程标准解读
小学美术新课程标准解读 一、填空 1、教学建议：教师要坚持面向（全体学生），树立（全面育人）的教学观。这几种对学生（审美能力）的培养。 2、重视培养学生的（创新精神）、（创意能力）和（实践能力）。从单纯的（技能学习）层面提高到（美术文化学习）的层面。 3、增强（美术学习）与自然环境和（社会生活）的联系。建立（民主平等）、（教学相长）的师生关系。重视对学生（学习方法）的研究。 4、我国基础教育在过去一段时间过于偏重基础知识和基本技能，忽略了（情感）（态度）（价值观）和（能力）的培养。 5、（造型表现）领域是指运用多种材料和手段，体验造型乐趣，表达情感和思维的学习领域。 6、课程改革的目的：体现（素质教育）的要求，以美术学习活动方式划分美术学习领域，加强学生学习活动的（综合性）和（探索性），注重美术课程与（学生生活经验）的联系。 二、单选题（每小题2分） 1.新课程标准是的制定部门是（ C ） A. 国务院 B. 省级人民政府 C. 教育 部 D.北京师范大学 2.新课程标准把美术学科定性为什么学科？
（ A ） A. 文化性 B.选修科目 C .由地方规定 D.学校自行规定 3.对义务教育阶段美术课程的开课要求是（ A ) A . 必修科目 B. 选修科目 C .由地方规 定 D .学校自行确定 4.美术学科最能培养学生审美体验的方面是（ C ） A. 感觉 B. 知觉 C. 视觉 D .情感 5.美术课程教学评价的主要目标是（ A ) A. 促进学生发展 B.促进教师发展 C.选拔人才 D.修满学分 6.美术课程是学校进行什么的主要途径？（ C ） A.艺术教育 B.技能教育 C. 美育 D.人文教育 7.学习美术的基本动力是（ D ) A.目标 B.升学 C.就业 D. 兴趣 8.义务教育阶段美术学习共分为几个领域（B ) A.3个 B. 4个 C.5个 D.不分 9.义务教育阶段美术学科共分几个学段？（ B ） A.3个 B. 4个 C.5个 D.不分 10.义务教育阶段小学美术共分几个学段？（ A ） A. 3个 B.4个 C.5个 D.不分 三、多选题（每小题2分）
最新数据挖掘考试题目——关联分析资料
数据挖掘考试题目——关联分析 一、10个选择 1.以下属于关联分析的是（） A．CPU性能预测B．购物篮分析 C．自动判断鸢尾花类别D．股票趋势建模 2.维克托?迈尔-舍恩伯格在《大数据时代：生活、工作与思维的大变革》一书中，持续强调了一个观点：大数据时代的到来，使我们无法人为地去发现数据中的奥妙，与此同时，我们更应该注重数据中的相关关系，而不是因果关系。其中，数据之间的相关关系可以通过以下哪个算法直接挖掘（） A．K-means B．Bayes Network C．C4.5 D．Apriori 3.置信度(confidence)是衡量兴趣度度量（）的指标。 A．简洁性B．确定性 C．实用性D．新颖性 4.Apriori算法的加速过程依赖于以下哪个策略（） A．抽样B．剪枝 C．缓冲D．并行 5.以下哪个会降低Apriori算法的挖掘效率（） A．支持度阈值增大B．项数减少 C．事务数减少D．减小硬盘读写速率 6.Apriori算法使用到以下哪些东东（） A．格结构、有向无环图B．二叉树、哈希树 C．格结构、哈希树D．多叉树、有向无环图 7.非频繁模式（） A．其置信度小于阈值B．令人不感兴趣 C．包含负模式和负相关模式D．对异常数据项敏感 8.对频繁项集、频繁闭项集、极大频繁项集的关系描述正确的是（）[注：分别以1、2、3代表之] A．3可以还原出无损的1 B．2可以还原出无损的1 C．3与2是完全等价的D．2与1是完全等价的 9.Hash tree在Apriori算法中所起的作用是（） A．存储数据B．查找 C．加速查找D．剪枝 10.以下不属于数据挖掘软件的是（） A．SPSS Modeler B．Weka C．Apache Spark D．Knime 二、10个填空 1.关联分析中表示关联关系的方法主要有：和。 2.关联规则的评价度量主要有：和。 3.关联规则挖掘的算法主要有：和。 4.购物篮分析中，数据是以的形式呈现。 5.一个项集满足最小支持度，我们称之为。 6.一个关联规则同时满足最小支持度和最小置信度，我们称之为。
数据挖掘试题
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 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 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 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 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 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 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.
小学美术一、二年级课程标准单元细化解读
小学美术第一学段一、二年级课程标准单元细化解读 一、总目标 采用造型游戏的方式，或以造型游戏与语文、音乐等学科内容相结合的方式，进行无主题或有主题的想象、创作和展示。 二、分学习领域阶段目标 三、课程单元目标
美术课程总目标延续了课程标准实验稿的“三维”目标，即“知识与技能”“过程与方法”“情感、态度和价值观”，为了强调，修订稿在前面加了一段话：“美术课程总目标按‘知识与技能’‘过程与方法’‘情感、态度和价值观’三个维度设定”。然后就从三个维度阐述了总目标： 知识与技能：了解美术语言及其表达方式和方法，运用各种工具、媒材进行创作；学习美术欣赏和评述的方法；了解美术对文化生活和社会发展的独特作用。 过程与方法：以个人或集体合作的方式参与美术活动；丰富视觉、触觉和审美经验；激发创意。 情感态度和价值观：获得对美术学习的持久兴趣，形成基本的美术素养。 四、美术课程的实施 1．利用各种媒材，采用造型游戏的方式表现自己的想象，创作美术作品，并表达自己的感受。 2．根据儿歌、童话或故事，创作头饰或面具等，进行游戏或表演。 3．创设一个与生活相关的情境，用各种媒材制作小道具，开展模拟或表演活动。 4．共同设计、布置学生美术作品展览或美化教室。 5．积极参与造型游戏活动。 6．结合儿歌、童话或故事，运用媒材进行创作与展示。
7．大胆地表达自己的感受。 五、相关课程目录 【第二册】 1、船 2、长呀长 3、出壳了 4、我们身边的线条 5、童话城堡 6、画自己 7、手形的联想 8、我和昆虫 9、奇妙的爬行 10、春天的色彩 11、伙伴 12、花的世界 13、家乡的变化 【第四册】 1、添画 2、绘画游戏 3、茂密的花 4、出壳了 5、我的收藏卡
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。
数据挖掘考试题库讲解
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。 12.广义知识：通过对大量数据的归纳、概括和抽象，提炼出带有普遍性的、概括 性的描述统计的知识。 13.预测型知识：是根据时间序列型数据，由历史的和当前的数据去推测未来的数 据，也可以认为是以时间为关键属性的关联知识。 14.偏差型知识：是对差异和极端特例的描述，用于揭示事物偏离常规的异常现象， 如标准类外的特例，数据聚类外的离群值等。
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：
数据仓库与数据挖掘试题
武汉大学计算机学院 20XX级研究生“数据仓库和数据挖掘”课程期末考试试题 要求：所有的题目的解答均写在答题纸上，需写清楚题目的序号。每张答题纸都要写上姓名和学号。 一、单项选择题（每小题2分，共20分） 1. 下面列出的条目中，（）不是数据仓库的基本特征。B A.数据仓库是面向主题的 B.数据仓库是面向事务的 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 2. 数据仓库是随着时间变化的，下面的描述不正确的是（）。 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C 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 3. 以下关于数据仓库设计的说法中（）是错误的。A A.数据仓库项目的需求很难把握，所以不可能从用户的需求出发来进行数据仓库的设计，只能从数据出发进行设计 B.在进行数据仓库主题数据模型设计时，应该按面向部门业务应用的方式来设计数据模型 C.在进行数据仓库主题数据模型设计时要强调数据的集成性 D.在进行数据仓库概念模型设计时，需要设计实体关系图，给出数据表的划分，并给出每个属性的定义域 4. 以下关于OLAP的描述中（）是错误的。A A.一个多维数组可以表示为（维1，维2，…，维n） B.维的一个取值称为该维的一个维成员 C.OLAP是联机分析处理 D.OLAP是数据仓库进行分析决策的基础 5. 多维数据模型中，下列（）模式不属于多维模式。D A.星型模式 B.雪花模式 C.星座模式 D.网型模式 6. 通常频繁项集、频繁闭项集和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?最大频繁项集?频繁闭项集 C.最大频繁项集?频繁闭项集?频繁项集 D.频繁闭项集?频繁项集?最大频繁项集
小学美术新课程标准解读
小学美术新课程标准解读 当前我国基础教育课程改革，已为完善九年义务教育阶段素质教育体系迈出了可喜的一步。这次课改是在世界进入知识经济时代和我国加入WTO的形势下进行的，是我国基础教育为推进素质教育而实施的一次极其深刻的变革。这次课程改革不仅仅是调整了课程结构，更新了课程内容，更重要的是课程培养目标也伴随着素质教育的全面推进，进行了调整。 一、美术新课程标准与学科中心的转变【一】、美术新课程标准的主要特点 （一）做到以下四个方面的突破： 1、在学生的学习方式上有所突破； 2、在改革以学科为中心组织学习内容方面有所突破； 3、在目标层次和课程多样化方面有所突破； 4、在评价方法上有所突破； 为此，在美术学科中，选择对学生发展有用的、感兴趣的，学生能够学会的知识与技能，再和学生的生活经验相联系，让他们愉快地学习、合作地学习、探究性地学习、综合地学习。改变只注重知识传授和训练学生绘画能力的传统教学方式，重视学生的全面发展，形成积极主动的学习态度，使学生获得知识与技能的过程同时成为学会学习和形成正确价值观的过程。（见图表一） 美术新课程标准与现行大纲之比较 （二）新课程标准具有导向性、选择性
从素质教育的角度看，美术课程是一门对学生的发展具有重要促进作用的课程。然而由于各种原因，目前人们对美术课程的重视还远远没有达到应有的程度。认清这一点，有助于我们学习和研究美术课程标准。理想的美术课程应该尽量使每一个学生积极参与美术学习，并且促使每个学生在各自的基础上获得不同程度的发展，而不是制定一个所有学生必须达到的硬性发展标准。并用一种统一的尺度来衡量学生的发展水平。美术“在所有的学科当中是最难以量化的。一味地去量化是没有实在意义的。”正是基于这一认识，课程标准特别注重导向性和选择性。 美术课程标准没有采取列出具体的知识点（大纲列出具体的知识点）的方式，而是提出具有一定概括性和导向性的内容标准，并提供指向这些标准的教学活动方式建议。这些教学活动方式建议也是选择性的。例如1-2年级的“欣赏·评述”学习领域的内容标准是： ▲观赏自然和各类美术作品的形与色，能用简短的话语大胆表达自己的感受。上述内容标准非常概括，体现大的导向性，为了指向上述标准，有如下的教学活动建议供教师选择： 教学活动建议： ·走出教室，观赏校园和所在地区的景色。 ·欣赏自己和同学创作的美术作品。 ·了解、欣赏我国民间美术作品，感受造型和色彩的特点。 ·通过观摩录像、画册，对中外优秀的卡通艺术形象进行欣赏和讨论。 ·欣赏描绘不同季节的中外美术作品。 ·到阅览室翻阅画册、学生读物或观看学生美术作品，找出最喜爱的一件作品，并说明理由。 ·欣赏民间玩具的造型与色彩，展示自己收集的民间玩具。
《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)