大工20秋《数据挖掘》在线作业1【标准答案】
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。
大工20秋《数据挖掘》大作业
学习中心：专业：计算机科学与技术年级： 2020年秋季学号：学生：1.谈谈你对本课程学习过程中的心得体会与建议？本学期数据挖掘的课程学习对我来说也是收获颇丰的，当今社会数据的价值不言而喻，通过数据的分析挖掘和处理建模，小到可以预测用户的购物行为和使用习惯为企业提供产品设计思路，分析用户心理从而创造出更加方便智能的产品，还可以极大的方便普通人的生活，大到可以为政府领导决策提供可靠的数据依据。
随着互联网技术的不断发展数据的价值也慢慢体现了出来，但是面对海量复杂的数据如何有效的进行分析汇总如何让数据能够创造价值，这就关联到了数据挖掘这门课程了，数据挖掘是基于Python 这门语言来具体实现的，通过对这门编程语言的学习，从基本概念到具体的语法再到框架我们都经过了一个系统的学习，最终也通过具体的项目去融会贯通之前所学到的知识，数据挖掘课程是理论性和实践性都很强的一门学习，通过这门课程的学习让我对数据价值有了一个全新的认识。
相信以后肯定会更多的使用到的。
2. Knn算法原理以及python实现1. Knn算法介绍：KNN（K-Nearest Neighbor）算法，KNN算法是一种有监督的分类算法，输入同样为样本特征值向量以及对应的类标签，输出则为具有分类功能的模型，能够根据输入的特征值预测分类结果。
核心原理就是，与待分类点最近的K个邻居中，属于哪个类别的多，待分类点就属于那个类别。
2. Knn算法流程：KNN算法模型主要有三要素构成：距离度量，k值的选择和分类的决策规则。
KNN分类算法的思路很简洁，实现也很简洁，具体分三步：1）找K个最近邻。
KNN分类算法的核心就是找最近的K个点，选定度量距离的方法之后，以待分类样本点为中心，分别测量它到其他点的距离，找出其中的距离最近的“TOP K”，这就是K个最近邻。
2）统计最近邻的类别占比。
确定了最近邻之后，统计出每种类别在最近邻中的占比。
3）选取占比最多的类别作为待分类样本的类别。
习题及参考答案
习题及参考答案习题参考答案第1章绪论1.1 数据挖掘处理的对象有哪些？请从实际⽣活中举出⾄少三种。
答：数据挖掘处理的对象是某⼀专业领域中积累的数据，对象既可以来⾃社会科学,⼜可以来⾃⾃然科学产⽣的数据,还可以是卫星观测得到的数据。
数据形式和结构也各不相同,可以是传统的关系数据库,可以是⾯向对象的⾼级数据库系统,也可以是⾯向特殊应⽤的数据库,如空间数据库、时序数据库、⽂本数据库和多媒体数据库等,还可以是Web数据信息。
实际⽣活的例⼦：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。
④市场业中应⽤数据挖掘技术进⾏市场定位、消费者分析、辅助制定市场营销策略等。
1.2 给出⼀个例⼦，说明数据挖掘对商务的成功是⾄关重要的。
该商务需要什么样的数据挖掘功能？它们能够由数据查询处理或简单的统计分析来实现吗？答：例如，数据挖掘在电⼦商务中的客户关系管理起到了⾮常重要的作⽤。
随着各个电⼦商务⽹站的建⽴，企业纷纷地从“产品导向”转向“客户导向”，如何在保持现有的客户同时吸引更多的客户、如何在客户群中发现潜在价值，⼀直都是电⼦商务企业重要任务。
但是，传统的数据分析处理，如数据查询处理或简单的统计分析，只能在数据库中进⾏⼀些简单的数据查询和更新以及⼀些简单的数据计算操作，却⽆法从现有的⼤量数据中挖掘潜在的价值。
⽽数据挖掘技术却能使⽤如聚类、关联分析、决策树和神经⽹络等多种⽅法，对数据库中庞⼤的数据进⾏挖掘分析，然后可以进⾏客户细分⽽提供个性化服务、可以利⽤挖掘到的历史流失客户的特征来防⽌客户流失、可以进⾏产品捆绑推荐等，从⽽使电⼦商务更好地进⾏客户关系管理，提⾼客户的忠诚度和满意度。
大工20春《数据挖掘》课程大作业满分答案
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：KNN算法原理及Python实现姓名：研究中心：第一大题：数据挖掘》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、机器研究、知识获取、统计学、空间数据库和数据可视化等领域。
在研究过程中，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；个别算法也研究的不够透彻。
在接下来的研究中，我仍然要加强理论知识的研究，并且在研究的同时联系实际，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，多练，使自己早日成为一名合格的计算机毕业生。
第二大题：KNN算法介绍KNN算法，又叫K最邻近分类算法，是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。
所谓K最近邻，就是k个最近的邻居的意思，说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表。
KNN算法的基本思路是：如果一个样本在特征空间中的k个最相似（即特征空间中最邻近）的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。
KNN算法流程1.计算测试数据与各个训练数据之间的距离；2.按照距离的递增关系进行排序；3.选取距离最小的K个点；4.确定前K个点所在类别的出现频率；5.返回前K个点中出现频率最高的类别作为测试数据的预测分类。
Python实现算法及预测在Python中，我们可以使用sklearn库来实现KNN算法。
具体实现代码如下：pythonfrom sklearn.neighbors import KNeighborsClassifierknn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=k)knn.fit(X_train。
（完整word版）数据挖掘题目及答案
（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_BOUGHTT100 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。
大工19秋《数据挖掘》大作业题目及要求答案
网络教育学院《数据挖掘》课程大作业题目：题目一：Knn算法原理以及python实现姓名：报名编号：学习中心：层次：专升本专业：计算机科学与技术第一大题：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。
数据挖掘是指从大量的数据中通过一些算法寻找隐藏于其中重要实用信息的过程。
这些算法包括神经网络法、决策树法、遗传算法、粗糙集法、模糊集法、关联规则法等。
在商务管理，股市分析，公司重要信息决策，以及科学研究方面都有十分重要的意义。
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，从大量数据中寻找其肉眼难以发现的规律，和大数据联系密切。
如今，数据挖掘已经应用在很多行业里，对人们的生产生活以及未来大数据时代起到了重要影响。
第二大题：完成下面一项大作业题目。
2019秋《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 ）答：KNN算法介绍KNN是一种监督学习算法，通过计算新数据与训练数据特征值之间的距离，然后选取K(K>=1)个距离最近的邻居进行分类判(投票法)或者回归。
若K=1，新数据被简单分配给其近邻的类。
KNN算法实现过程(1)选择一种距离计算方式, 通过数据所有的特征计算新数据与已知类别数据集中的数据点的距离；(2)按照距离递增次序进行排序，选取与当前距离最小的k个点；(3)对于离散分类，返回k个点出现频率最多的类别作预测分类；对于回归则返回k个点的加权值作为预测值；算法关键(1)数据的所有特征都要做可比较的量化若是数据特征中存在非数值的类型，必须采取手段将其量化为数值。
数据挖掘习题及解答-完美版
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？^2}＊1/2］＊2=0.48(3)—(8/8）^2-(0/8)^2}＊8/20+｛1—（1/8）^2—(7/8）^2｝*8/20=26/160=0。
16254/7)^2}＊7/20+［｛1—(2/4）^2—(2/4)^2}*4/20］＊2=8/25+6/35=0。
4914（5)比较上面各属性的Gini值大小可知，车型划分Gini值0。
1625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=0。
8;{ｂ，ｄ｝的支持度为2/10=0。
2；｛b,d，e｝的支持度为2/10=0。
2。
（2)c［{b,d｝→{e｝］=2/8=0.25; c［｛e｝→{b,d｝]=8/2=4。
（3）同理可得：｛e｝的支持度为4/5=0.8，｛b,d｝的支持度为5/5=1，｛b,d，e｝的支持度为4/5=0.8。
（4)c[{b，d｝→{e｝]=5/4=1.25,c[{e}→{b，d}］=4/5=0。
8。
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 10021.2 10021.2 62。
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。
大工20春《数据挖掘》在线作业3.8A2BEA87-B603-4E30-B26F-B7D8669DC62A(总7页)
下面变量名称命名合法的是：（）
A:_tempStr
B:is
C:2018python
D:123Python
答案：A
下面不能用来作为变量名称的是：（）
A:list
B:_1ab
C:not
D:a1b2
答案：C
下列标识符中哪个是不合法的?（）
A:40temp
B:tempStr
C:list
A:对
B:错
答案：A
A:对
B:错
答案：B
列表是一个灵活的数据结构，数字、字符串、列表、字典都可以作为其中的元素。
A:对
B:错
答案：A
在list对象中添加元素可以使用add()函数，将要添加的值加入列表尾部。
A:对
B:错
答案：B
组合数据类型可以分为三类：序列类型、集合类型和映射类型。
A:对
B:错
答案：A
组合数据类型中的序列类型元素之间存在先后关系，可以通过序访问。
A:高级语言
B:自然语言
C:汇编语言
D:机器语言
答案：A
在多分支结构中，Python是通过（）来判断语句是否属于一个分支结构中。
A:花括号
B:冒号
C:括号
D:缩进
答案：D
continue结束整个循环过程，不再判断循环的执行条件。
A:对
B:错
答案：B
元组可以作为字典的键也可以作为字典的值。
A:对
B:错
A:Python是解释性语言
B:Python是跨平台语言
C:Python是脚本语言
D:Python是非开源语言
答案：D
下列哪一种不是Python的特性：（）
习题及参考答案
习题参考答案第1章绪论数据挖掘处理的对象有哪些请从实际生活中举出至少三种。
答：数据挖掘处理的对象是某一专业领域中积累的数据，对象既可以来自社会科学,又可以来自自然科学产生的数据,还可以是卫星观测得到的数据。
数据形式和结构也各不相同,可以是传统的关系数据库,可以是面向对象的高级数据库系统,也可以是面向特殊应用的数据库,如空间数据库、时序数据库、文本数据库和多媒体数据库等,还可以是Web数据信息。
实际生活的例子：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。
④市场业中应用数据挖掘技术进行市场定位、消费者分析、辅助制定市场营销策略等。
<给出一个例子，说明数据挖掘对商务的成功是至关重要的。
该商务需要什么样的数据挖掘功能它们能够由数据查询处理或简单的统计分析来实现吗答：例如，数据挖掘在电子商务中的客户关系管理起到了非常重要的作用。
随着各个电子商务网站的建立，企业纷纷地从“产品导向”转向“客户导向”，如何在保持现有的客户同时吸引更多的客户、如何在客户群中发现潜在价值，一直都是电子商务企业重要任务。
但是，传统的数据分析处理，如数据查询处理或简单的统计分析，只能在数据库中进行一些简单的数据查询和更新以及一些简单的数据计算操作，却无法从现有的大量数据中挖掘潜在的价值。
而数据挖掘技术却能使用如聚类、关联分析、决策树和神经网络等多种方法，对数据库中庞大的数据进行挖掘分析，然后可以进行客户细分而提供个性化服务、可以利用挖掘到的历史流失客户的特征来防止客户流失、可以进行产品捆绑推荐等，从而使电子商务更好地进行客户关系管理，提高客户的忠诚度和满意度。
假定你是Big-University 的软件工程师，任务是设计一个数据挖掘系统，分析学校课程数据库。
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大工20秋《数据挖掘》在线作业1
试卷总分:100 得分:100
一、单选题 (共 10 道试题,共 50 分)
1.以下选项中描述错误的是：（）
A.Python是解释性语言
B.Python是跨平台语言
C.Python是脚本语言
D.Python是非开源语言
答案:D
2.下列哪一种不是Python的特性：（）
A.跨平台特性
B.解释型语言
C.编译型语言
D.面向对象
答案:C
3.Python文件的后缀名是：（）
A.py
B.pdf
C.png
D.pyl
答案:A
4.按照程序设计语言的发展历程进行分类，Python可以归类为：（）
A.高级语言
B.自然语言
C.汇编语言
D.机器语言
答案:A
5.在多分支结构中，Python是通过（）来判断语句是否属于一个分支结构中。
A.花括号
B.冒号
C.括号
D.缩进
答案:D
6.下面变量名称命名合法的是：（）
A._tempStr
B.is
C.2018python
D.123Python
答案:A。