2015秋浙江大学网络学院《数据挖掘》在线作业及答案
数据挖掘试题参考答案
大学课程《数据挖掘》试题参考答案范围：∙ 1.什么是数据挖掘？它与传统数据分析有什么区别？定义：数据挖掘（Data Mining，DM）又称数据库中的知识发现（Knowledge Discover in Database，KDD），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。
区别：（1）数据挖掘的数据源与以前相比有了显著的改变；数据是海量的；数据有噪声；数据可能是非结构化的；（2）传统的数据分析方法一般都是先给出一个假设然后通过数据验证，在一定意义上是假设驱动的；与之相反，数据挖掘在一定意义上是发现驱动的，模式都是通过大量的搜索工作从数据中自动提取出来。
即数据挖掘是要发现那些不能靠直觉发现的信息或知识，甚至是违背直觉的信息或知识，挖掘出的信息越是出乎意料，就可能越有价值。
在缺乏强有力的数据分析工具而不能分析这些资源的情况下，历史数据库也就变成了“数据坟墓”－里面的数据几乎不再被访问。
也就是说，极有价值的信息被“淹没”在海量数据堆中，领导者决策时还只能凭自己的经验和直觉。
因此改进原有的数据分析方法，使之能够智能地处理海量数据，即演化为数据挖掘。
∙ 2.请根据CRISP-DM（Cross Industry Standard Process for Data Mining）模型，描述数据挖掘包含哪些步骤？CRISP-DM 模型为一个KDD工程提供了一个完整的过程描述.该模型将一个KDD工程分为6个不同的,但顺序并非完全不变的阶段.1: business understanding: 即商业理解. 在第一个阶段我们必须从商业的角度上面了解项目的要求和最终目的是什么. 并将这些目的与数据挖掘的定义以及结果结合起来.2.data understanding: 数据的理解以及收集,对可用的数据进行评估.3: data preparation: 数据的准备,对可用的原始数据进行一系列的组织以及清洗,使之达到建模需求.4:modeling: 即应用数据挖掘工具建立模型.5:evaluation: 对建立的模型进行评估,重点具体考虑得出的结果是否符合第一步的商业目的.6: deployment: 部署,即将其发现的结果以及过程组织成为可读文本形式.(数据挖掘报告)∙ 3.请描述未来多媒体挖掘的趋势随着多媒体技术的发展，人们接触的数据形式不断地丰富，多媒体数据库的日益增多，原有的数据库技术已满足不了应用的需要，人们希望从这些媒体数据中得到一些高层的概念和模式，找出蕴涵于其中的有价值的知识。
《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。
3. 数据挖掘的分类方法有哪些，请详细阐述之分类方法归结为四种类型：1）、基于距离的分类方法:距离的计算方法有多种，最常用的是通过计算每个类的中心来完成，在实际的计算中往往用距离来表征，距离越近，相似性越大，距离越远，相似性越小。
(完整版)数据挖掘概念课后习题答案
(b)(b)由基本方体[student,course,semester,instructor]开始，为列出BigUniversity每个学生的CS课程的平均成绩，应当使用哪些特殊的OLAP操作。
(c)如果每维有5层（包括all），如“student<major<status<university<all”， 该立方体包含多少方体？
合，因为它是松散耦合和 紧密耦合的折中。
第2章数据预处理
2.2假设给定的数据集的值已经分组为区间。区间和对应的频率如下。
年龄
频率
1~5
200
5~15
450
15~20
300
20~50
1500
50~80
700
80~110
44
计算数据的近似中位数值。
2.4假定用于分析的数据包含属性age。数据元组的age值（以递增序）是：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)画出一个等宽为10的等宽直方图；
(b)为如下每种抽样技术勾画例子：SRSWOR，SRSWR，聚类抽样，分层抽样。使用大小为5的样本和层“青年”，“中年”和“老年”。
解答：
(b)为如下每种抽样技术勾画例子：SRSWOR，SRSWR，聚类抽样，分层
抽样。使用大小为5的样本和层“青年”，“中年”和“老年”。 元组：
用箱深度为3的分箱均值光滑对以上数据进行光滑需要以下步骤：
�步骤1：对数据排序。（因为数据已被排序，所以此时不需要该步骤。）
�步骤2：将数据划分到大小为3的等频箱中。
数据挖掘考试题库及答案
数据挖掘考试题库及答案一、选择题1. 数据挖掘是从大量数据中提取有价值信息的过程，以下哪项不是数据挖掘的主要任务？A. 预测B. 分类C. 聚类D. 数据可视化答案：D2. 以下哪种技术不属于数据挖掘的常用方法？A. 决策树B. 支持向量机C. 关联规则D. 数据仓库答案：D3. 数据挖掘中，以下哪项技术常用于分类和预测？A. 神经网络B. K-均值聚类C. 主成分分析D. 决策树答案：D4. 在数据挖掘中，以下哪个概念表示数据集中的属性？A. 数据项B. 数据记录C. 数据属性D. 数据集答案：C5. 数据挖掘中，以下哪个算法用于求解关联规则？A. Apriori算法B. ID3算法C. K-Means算法D. C4.5算法答案：A二、填空题6. 数据挖掘的目的是从大量数据中提取______信息。
答案：有价值7. 在数据挖掘中，分类任务分为有监督学习和______学习。
答案：无监督8. 决策树是一种用于分类和预测的树形结构，其核心思想是______。
答案：递归划分9. 关联规则挖掘中，支持度表示某个项集在数据集中的出现频率，置信度表示______。
答案：包含项集的记录中同时包含结论的记录的比例10. 数据挖掘中，聚类分析是将数据集划分为若干个______的子集。
答案：相似三、判断题11. 数据挖掘只关注大量数据中的异常值。
（）答案：错误12. 数据挖掘是数据仓库的一部分。
（）答案：正确13. 决策树算法适用于处理连续属性的分类问题。
（）答案：错误14. 数据挖掘中的聚类分析是无监督学习任务。
（）答案：正确15. 关联规则挖掘中，支持度越高，关联规则越可靠。
（）答案：错误四、简答题16. 简述数据挖掘的主要任务。
答案：数据挖掘的主要任务包括预测、分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测等。
17. 简述决策树算法的基本原理。
答案：决策树算法是一种自顶向下的递归划分方法。
它通过选择具有最高信息增益的属性进行划分，将数据集划分为若干个子集，直到满足停止条件。
2015浙大数据挖掘离线作业
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：数据清理、数据集成、数据选择、数据变换、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、数据路技术和机器学习
（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：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，模式评估模块； 6.图形用户界面。
（3）Web挖掘包括哪些步骤？
答：数据清理（可能有占全过程的60%的工作量）；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路、数据仓库、事务数据库和高举数据库系统和信息库。
其中国际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 习题及参考答案
①电信行业中利用数据挖掘技术进行客户行为分析，包含客户通话记录、通话时间、所 开通的服务等，据此进行客户群体划分以及客户流失性分析。
②天文领域中利用决策树等数据挖掘方法对上百万天体数据进行分类与分析，帮助天文 学家发现其他未知星体。
③制造业中应用数据挖掘技术进行零部件故障诊断、资源优化、生产过程分析等。
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(b)对于数据平滑，其它方法有： (1)回归：可以用一个函数(如回归函数)拟合数据来光滑数据； (2)聚类：可以通过聚类检测离群点，将类似的值组织成群或簇。直观地，落在簇集合 之外的值视为离群点。
2.6 使用习题 2.5 给出的 age 数据，回答以下问题： (a) 使用 min-max 规范化，将 age 值 35 转换到[0.0，1.0]区间。 (b) 使用 z-score 规范化转换 age 值 35，其中，age 的标准偏差为 12.94 年。 (c) 使用小数定标规范化转换 age 值 35。 (d) 指出对于给定的数据，你愿意使用哪种方法。陈述你的理由。
回归来建模，或使用时间序列分析。 (7) 是，需要建立正常心率行为模型，并预警非正常心率行为。这属于数据挖掘领域
的异常检测。若有正常和非正常心率行为样本，则可以看作一个分类问题。 (8) 是，需要建立与地震活动相关的不同波形的模型，并预警波形活动。属于数据挖
掘领域的分类。 (9) 不是，属于信号处理。
1.6 根据你的观察，描述一个可能的知识类型，它需要由数据挖掘方法发现，但本章未列出。 它需要一种不同于本章列举的数据挖掘技术吗？
答：建立一个局部的周期性作为一种新的知识类型，只要经过一段时间的偏移量在时间序列 中重复发生，那么在这个知识类型中的模式是局部周期性的。需要一种新的数据挖掘技 术解决这类问题。
数据挖掘-题库带答案
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 ETL7、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： ABCD8、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： D9、()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： C10、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。
数据挖掘第一章部分答案
09物流2班戚业宏2009306820591.1a．数据挖掘不是又一种广告宣传，而是由于大量数据的可用性以及把这些数据变为有用的信息的迫切需要，使得数据挖掘变得更加有必要。
因此，数据挖掘可以被看作是信息技术的自然演变的结果。
b．数据挖掘不是一种从数据库、统计学和机器学习发展的技术的简单转换，而是来自多学科，例如数据库技术、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。
c．数据库技术开始于数据收集和数据库创建机制的发展，导致了用于数据管理的有效机制，包括数据存储和检索，查询和事务处理的发展。
提供查询和事务处理的大量的数据库系统最终自然地导致了对数据分析和理解的需要。
因此，出于这种必要性，数据挖掘开始了其发展。
d．当把数据挖掘看作知识发现过程时，涉及步骤如下：数据清理，一个删除或消除噪声和不一致的数据的过程；数据集成，多种数据源可以组合在一起；数据选择，从数据库中提取与分析任务相关的数据；数据变换，数据变换或同意成适合挖掘的形式，如通过汇总或聚集操作；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，识别表示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。
1.2例如百货公司，可以使用数据挖掘来协助其市场营销目标的实现。
利用数据挖掘功能，例如关联，商店可以使用强关联规则来确定其中一组客户购买的产品可能会导致某些其他产品的购买。
有了这些信息，商店可以出售产品给那些更加喜欢购买更多商品的顾客。
数据查询处理用于数据或信息的检索，没有方法发现关联规则。
同样，简单统计分析无法处理大量的数据，如一家百货公司的顾客记录。
1.6特征化：是一个目标类数据的一般特性或特性的汇总。
例如，学生的特征可被提出，形成所有大学的计算机科学专业一年级学生的轮廓，这些特征包括作为一种高的年级平均成绩(GPA：Grade point aversge)的信息，还有所修的课程的最大数量。
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2015秋浙江大学网络学院《数据挖掘》在线作业及答案单选题1.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 新颖性正确答案:B 单选题2.哪种OLAP操作可以让用户在更高的抽象层，更概化的审视数据？A 上卷B 下钻C 切块D 转轴正确答案:A 单选题3.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 演变分析正确答案:A 单选题4.下列哪个描述是正确的？A 分类和聚类都是有指导的学习B 分类和聚类都是无指导的学习C 分类是有指导的学习，聚类是无指导的学习D 分类是无指导的学习，聚类是有指导的学习正确答案:C单选题5.计算一个单位的平均工资，使用哪个中心趋势度量将得到最合理的结果？A 算术平均值B 截尾均值C 中位数D 众数正确答案:B 单选题6.规则：age(X,”19-25”) ∧buys(X, “popcorn”) => buys(X, “coke”)是一个（）。
A 单维关联规则B 多维关联规则C 混合维关联规则D 不是一个关联规则正确答案:B 单选题7.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8.下面哪种数据预处理技术可以用来平滑数据，消除数据噪声？A 数据清理B 数据集成C 数据变换D 数据归约正确答案:A 单选题9.进行数据规范化的目的是（）。
A 去掉数据中的噪声B 对数据进行汇总和聚集C 使用概念分层，用高层次概念替换低层次“原始”数据D 将属性按比例缩放，使之落入一个小的特定区间正确答案:D 单选题10.平均值函数avg()属于哪种类型的度量？A 分布的B 代数的C 整体的D 混合的正确答案:B 单选题11.下面哪种分类方法是属于统计学的分类方法？A 判定树归纳B 贝叶斯分类C 后向传播分类D 基于案例的推理正确答案:B 单选题12.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 演变分析正确答案:A 单选题13.支持度(support)是衡量兴趣度度量（）的指标。
A 实用性B 确定性C 简洁性D 新颖性正确答案:A 单选题14.以下哪个范围是数据仓库的数据库规模的一个合理范围？A 1－100MB 100M－10GC 10－1000GD 100GB－数TB正确答案:D 单选题15.下面那种数据挖掘方法可以用来检测孤立点?A 概念描述B 分类和预测C 聚类分析D 演变分析正确答案:C 单选题16.字段Hair_color = {auburn, black, blond, brown, grey, red, white}属于那种属性类型？A 标称属性B 二元属性C 序数属性D 数值属性正确答案:A 单选题17.下面哪种分类方法是属于神经网络学习算法？A 判定树归纳B 贝叶斯分类C 后向传播分类D 基于案例的推理正确答案:C 单选题18.哪种数据变换的方法将数据沿概念分层向上汇总？A 平滑B 聚集C 数据概化D 规范化正确答案:C 单选题19.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20.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21.下面的数据操作中，哪些操作不是多维数据模型上的OLAP操作？A 上卷(roll-up)B 选择(select)C 切片(slice)D 转轴(pivot)正确答案:B 单选题22.下列哪种可视化方法可用于发现多维数据中属性之间的两两相关性？A 空间填充曲线B 散点图矩阵C 平行坐标D 圆弓分割正确答案:B 单选题23.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24.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25.数据归约的目的是（）。
A 填补数据种的空缺值B 集成多个数据源的数据C 得到数据集的压缩表示D 规范化数据正确答案:C 单选题26.数据的噪声是指（）。
A 孤立点B 空缺值C 测量变量中的随即错误或偏差D 数据变换引起的错误正确答案:C 单选题27.存放最低层汇总的方体称为（）。
A 顶点方体B 方体的格C 基本方体D 维正确答案:C 单选题28.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29.以下哪种聚类方法可以发现任意形状的聚类？A 划分的方法B 基于模型的方法C 基于密度的方法D 层次的方法正确答案:C 单选题30.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31.以下哪个指标不是表示对象间的相似度和相异度？A Euclidean距离B Manhattan距离C Eula距离D Minkowski 距离正确答案:C 单选题32.字段Size = {small, medium, large}属于那种属性类型？A 标称属性B 二元属性C 序数属性D 数值属性正确答案:C 单选题33.根据关联分析中所处理的值类型，可以将关联规则分类为（）。
A 布尔关联规则和量化关联规则B 单维关联规则和多维关联规则C 单层关联规则和多层关联规则D 简答关联规则和复杂关联规则34.（）通过将属性域划分为区间，从而减少给定连续值的个数。
A 概念分层B 离散化C 分箱D 直方图正确答案:B 多选题35.OLAP系统和OLTP系统的主要区别包括（）。
A OLTP系统主要用于管理当前数据，而OLAP系统主要存放的是历史数据B 在数据的存取上，OLTP系统比OLAP系统有着更多的写操作C 对OLTP系统上的数据访问量往往比对OLAP系统的数据访问量要大得多D OLAP系统中往往存放的是汇总的数据，而OLTP系统中往往存放详细的数据正确答案:ABD 多选题36.Apriori算法所面临的主要的挑战包括（）。
A 会消耗大量的内存B 会产生大量的候选项集C 对候选项集的支持度计算非常繁琐D 要对数据进行多次扫描正确答案:BCD 多选题37.下列哪些是数据变换可能涉及的内容？A 数据压缩B 数据概化C 维归约D 规范化正确答案:BD 多选题38.下面哪些问题是我们进行数据预处理的原因？A 数据中的空缺值B 噪声数据C 数据中的不一致性D 数据中的概念分层39.以下哪些是数据仓库的主要应用？A 信息处理B 互联网搜索C 分析处理D 数据挖掘正确答案:ACD 多选题40.根据关联分析中所涉及的数据维，可以将关联规则分类为（）。
A 布尔关联规则B 单维关联规则C 多维关联规则D 多层关联规则正确答案:BC 多选题41.数据清理的目的是处理数据中的（）。
A 空缺值B 噪声数据C 不一致数据D 敏感数据正确答案:ABC 多选题42.从结构的角度看，数据仓库模型包括以下几类（）。
A 企业仓库B 数据集市C 虚拟仓库D 信息仓库正确答案:ABC 多选题43.根据关联分析中所涉及的抽象层，可以将关联规则分类为（）。
A 布尔关联规则B 单层关联规则C 多维关联规则D 多层关联规则正确答案:BD 多选题44.数据仓库的三层架构主要包括以下哪三部分？A 数据源B 数据仓库服务器C OLAP服务器D 前端工具45.以下哪些原因可能引起空缺值？A 设备异常B 命名规则的不一致C 与其他已有数据不一致而被删除D 在输入时，有些数据因为得不到重视而没有被输入正确答案:ACD。