数据挖掘期末考试重点
1·元数据：是关于数据仓库中数据的数据。
2·数据仓库中的元数据可以分为四类1)关于数据源的元数据：对不同平台上的数据源的物理结构和含义的描述；2)关于数据模型的元数据：描述了数据仓库中有什么数据以及数据之间的关系，它们是用户使用管理数据仓库的基础；3)关于数据仓库映射的元数据：反映数据仓库中的数据项是从哪个特定的数据源填充的，经过哪些转换，变换和加载过程；4)关于数据仓库使用的元数据：数据仓库中信息的使用情况描述，这类元数据能帮助用户到数据仓库查询所需要的信息，用于解决企业问题。
3·数据仓库和数据集市的区别数据仓库收集了关于整个组织的主题（如顾客、商品、销售、资产和人员）信息，因此是企业范围的。
对于数据仓库，通常使用星座模式，因为它能对多个相关的主题建模。
数据集市是数据仓库的一个部门子集，它针对选定的主题，因此是部门范围的。
对于数据集市，流行星型或雪花模式，因为它们都适合对单个主题建模。
4·数据集市主要有两种结构：从属数据集市(数据直接来自于中央数据仓库)独立数据集市(数据直接来源于各生产系统)5·数据库与数据仓库的联系与区别?联系：数据仓库的出现，并不是要取代数据库。
可以说，数据库、数据仓库相辅相成、各有千秋。
区别：出发点不同（面向事物/面向主题）、存储的数据不同（实时数据/历史数据）、设计规则不同（范式/反范式）、提供的功能不同（捕获数据/分析数据）、基本元素不同（事实表/维表）、容量不同（GB/TB）、服务对象不同（业务处理人员/高层决策人员）。
6·粒度的作用：粒度越小，数据的综合程度越低，存储的数据越详细，需要的索引项越多，存储的数据量越大；回答查询的种类越多。
粒度越高，数据综合程度越高，需要的索引项越少，存储的数据量越小,查询的效率也越高7·数据集市（data marts）通常是指较为小型化、针对特定目标且建设成本较低的一种数据仓库。
为了特定的应用目的或应用范围，而从数据仓库中独立出来的一部分数据，也可称为部门数据或主题数据（subject data）。
8·数据集市的两种架构：（1）、从属数据集市：它的数据直接来自于中央数据仓库。
一般为那些访问数据仓库十分频繁的关键业务部门建立从属的数据集市，这样可以很好地提高查询的反应速度。
（2）独立数据集市：它的数据直接来源于各生产系统。
许多企业在计划实施数据仓库时，往往出于投资方面的考虑，最后建成独立数据集市，用来解决个别部门比较迫切的决策问题。
9·星型模型与雪花模型的比较：本质相同，都由事实表、维表构成大多数的数据仓库都采用“星型模型”。
星型模型是由“事实表”（大表）以及多个“维表”（小表）所组成。
“事实表”中存放大量关于企业的事实数据（数量数据）。
雪花模型对星型模型的维表进一步层次化，原来的各维表可能被扩展为小的事实表，形成一些局部的“层次”区域。
雪花模型将维表按层次进行了规范化，可以节省空间，使结构清晰，但在查询时涉及更多的连接操作。
10·星型模型的优点：星型模型存取数据速度快，主要是由于它针对各个维做了大量的预处理，如按照维进行预先的统计、分类、排序等；另外，星型模型比较直观，便于用户理解。
11·星型模型的缺点：当业务问题发生变化，原来的维不能满足要求时，需要增加新的维。
由于事实表的主键由所有的维表的主键组成，这种维的变化带来数据变化将是非常复杂、非常耗时的。
并且，星型模型的数据冗余量很大。
12·雪花模型的优点：在一定程度上减少了数据存储量，规范化的结构更容易更新和维护。
13·雪花模型的缺点：它比较复杂，用户不易理解；浏览内容相对困难；额外的连接降低了查询的性能。
在数据仓库中，通常不推荐使用雪花模型，因为数据仓库对查询性能的要求更高。
14·ETL：*定义：Extract-Transform-Load的缩写，即数据抽取、转换、装载的过程能够按照统一的规则集成并提高数据的价值，是负责完成数据从数据源向目标数据仓库转化的过程。
*ETL工具：Informatica 公司的Power Center 、IBM 公司的Data Stage 、Oracle 公司的Warehouse Builder 以及Microsoft 公司的SQL Server IS 等。
*主要功能：数据抽取（从数据库中导入与决策相关的数据）；数据转换（对数据粒度以及不一致的数据进行转换）；数据清洗（校验数据源的数据质量，尽量减少差错）；数据装载（把数据装载到数据仓库中.）15·数据挖掘*定义：在数据库中，利用各种分析方法与技术，将过去所累积的大量繁杂的历史数据中，进行分析、归纳与整合等工作，以萃取出有用的信息，找出有意义且用户有兴趣的模式，提供企业管理阶层在进行决策时的参考依据。
*功能：（1）分类：按照分析对象的属性分门别类加以定义建立类组class；（2）估计：根据既有连续性数值的相关属性数据，以获知某一属性未知值；（3）预测：根据对象属性的过去观察值来估计该属性未来值；（4）关联分组：从所有对象决定那些相关对象应该放在一起；（5）聚类：将异质总体中区分为特征相近的同质组类clusters*步骤：（1）理解数据与数据所代表的含义；（2）获取相关知识与技术；（3）整合与检查数据；（4）去除错误或不一致的数据；（5）建模与假设；（6）数据挖掘运行（7）测试与验证所挖掘的数据（8）解释与使用数据16·OLAP联机分析处理（on line analytical processing）从数据仓库中的综合数据出发，提供面向分析的多维模型，并使用多维分析的方法从多个角度、多个层次对多维数据进行分析，使决策者能够以更加自然的方式来分析数据。
17·数据挖掘与OLAP的差异：（1）、OLAP是决策支持领域的一部分。
OLAP分析师是建立一系列的假设，然后通过OLAP 来证实或推翻这些假设来最终得到自己的结论。
（2）、数据挖掘不是用于验证某个假定的模式（模型）的正确性，而是在数据库中自己寻找模型。
他在本质上是一个归纳的过程。
（3）、数据挖掘和OLAP具有一定的互补性。
18·数据仓库与数据挖掘联系：数据仓库是指从各种数据源通过ETL(抽取、转换、加载)得到规整的数据，往往是纬度表和事实表的方式；数据挖掘是指在数据仓库的既有数据上通过聚类，回归，神经网络等技术发现知识，得出结论支持决策。
19·3种Web挖掘：（1）Web内容挖掘；（2）Web结构挖掘；（3）Web应用挖掘特性：（1）数据收集容易且不引人注意；（2）以交互式个人定制服务为终极目标；（3）可整合外部数据让Web数据挖掘的分析功能发挥地更深广20·基于文本挖掘的匹配假定分词词典中的最长词条所含汉字个数为n，则用被处理文档的当前字串中的前n个字作为匹配字段，查找字典。
若字典中存在这样的一个字词，则匹配成功，匹配字段被作为一个词切分出来。
如果词典中找不到这样的一个字词，则匹配失败，将匹配字段中的最后一个字去掉，对剩下的字串重新进行匹配处理…”。
如此进行下去，直到匹配成功，切分出一个词或剩余字串的长度为零为止。
这样就完成了一轮匹配，然后取下一个n字字串进行匹配处理，直到文档被全部扫描完为止。
21·方定义（事实表）define cube <cube_name> [<dimension_list>]:<measure_list>维定义（维表）define dimension <dimension_name> as(<attribute_or_subdimension_list>)特殊情况（共享维表)首先进行“立方体定义”define dimension <dimension_name> as<dimension_name_first_time> in cube<cube_name_first_time>22·商业智能定义：企业利用信息科技以企业内部及外部既有的数据库数据为基础，根据所需解决的问题进行数据的汇总，整合成数据仓库后，利用适当的工具进行数据处理，利用联机分析（OLAP）及数据挖掘等技术分析数据，将所发现的潜在的特性或是建立的预测模型传递给决策者，以提供协助其进行决策，并达到企业目标。
23·数据仓库：决策支持系统（dss）和联机分析应用数据源的结构化数据环境。
数据仓库研究和解决从数据库中获取信息的问题。
数据仓库的特征在于面向主题、集成性、稳定性和时变性。
24·数据仓库特点：面向主题；整合性（集成的）；长期性（时变的）；稳定性（非易失的）；汇总的；大容量25·OLTP和OLAP的区别*用户和系统的面向性:OLTP面向顾客，而OLAP面向市场。
*数据内容：OLTP系统管理当前数据，而OLAP管理历史的数据。
*数据库设计：OLTP系统采用实体-联系（ER)模型和面向应用的数据库设计，而OLAP系统通常采用星形和雪花模型。
*视图：OLTP系统主要关注一个企业或部门内部的当前数据，而OLAP 系统主要关注汇总的统一的数据。
*访问模式：OLTP访问主要有短的原子事务组成，而OLAP系统的访问大部分是只读操作，尽管许多可能是复杂的查询。
26·（CRISP-DM）实施数据挖掘建模的六个阶段及四个层次*六阶段：（1）定义商业问题：针对企业问题和企业需求进行了解和确认，针对不同的需求做深入的了解，将其转化为数据挖掘的问题，并拟定逐步构想。
（2）数据理解：建立数据库和分析数据库（3）数据预处理：同第二步为数据处理的核心（4）建立模型：分析已经筛选和净化的数据，采用各种定性和定量技术方法，对既有数据构建模式和模型，替企业解决问题。
（5）评价和解释：对建立模型的结果进行解释，并对这一模型所带来的商业效果加以评价。
（6）实施：两种使用方法，第一，提供给分析人员作参考，由他通过察看和分析这个模型之后提出行动方案建议，第二，把此模型应用到不同的数据集上，并不断地检测效果。
*四层次：阶段、泛化任务、具体任务、操作实例每个阶段由若干泛化任务组成，每个泛化实施若干具体任务，每个具体任务由若干过程实例来完成。
上二层独立于具体数据挖掘方法。
27·关联型数据库p37（1）报表服务器（2）表分区（3）使用表分区快速加载数据（4）使用表分区快速删除数据28·alalysis services由两个主要的互补功能组成：OLAP和数据挖掘29·构建分析数据库的途径有两个：p41（1）完全自定义（2）可自定义的模版30·创建商业智能应用程序实际是利用数据挖掘的各种优势，将其应用到整个数据输入、集成、分析和报表过程中。
防灾科技学院数据挖掘期末考试复习资料
防灾科技学院数据挖掘期末考试复习资料数据挖掘考点总结版本号2.0.0.1第⼀章介绍1. 数据挖掘的定义Hand等⼈200年给了简明定义：数据挖掘就是从⼤型数据集合⾥挖掘出有⽤的信息。
还有⼀个定义来源于⼀家信息技术研究公司——加特那集团：数据挖掘是从⼤量的存储数据⾥进⾏筛选，采⽤模式识别技术以及统计和数学技巧，发现有意义的新的相互关系、模式以及趋势的过程。
2. 数据挖掘处于统计学和机器学习（也称⼈⼯智能）领域的交叉点上。
3. 经典统计学的两个核⼼难点——计算复杂、数据稀少。
4. DarylPregibon把数据挖掘描述为“建⽴在规模和速度上的统计学”。
有⼈把这⼀说法推⼴：数据挖掘是“建⽴在规模、速度和简单化上的统计学”。
5. 过度拟合过度拟合指的是现有样本跟⼀个模型拟合太过，以⾄于模型不仅描述数据的根本特性，⽽且也描述了其随机特性。
按⼯程上的术语指这个模型不光是拟合信号，还拟合噪声。
6. 算法算法指的是⽤于实现某⼀数据挖掘技术——如分类树、辨识分析等的特定程序。
7. 有约束学习有约束学习指的是⽤已有记录得到算法（逻辑回归、回归树等）的过程。
8. ⽆约束学习⽆约束学习指的是⼈们试图从数据中了解⼀些东西的分析，⽽不是预测感兴趣的输出值（例如输出结果是否属于某个聚类）。
9. 或许挖动数据挖掘发展的最重要的因素是数据的增长。
10. 数据仓库——⼀个把企业的决策系统结合在⼀起的⼤型综合数据存储系统。
11. 计算能⼒⽅⾯的持续迅速的改进是数据挖掘发展的⼀个基本动⼒。
12. ⼤数据的特征：数据量⼤、种类多、读取速率快、价值密度⼩第⼆章数据挖掘过程概览1. 数据挖掘的⼀项基本任务就是⽤类别已知的数据找出规则，然后把这些规则⽤在未进⾏分类的数据上。
2. 预测和分类相似，差别在于我们是预测⼀个变量的数值，⽽不是⼀个类别。
当然，在分类时我们试图去预测⼀个类别，⽽“预测”（在本书）是指预测⼀个连续变量的数值。
3. 各数据挖掘技术之间的⼀个基本区别在于是否采⽤了有约束学习⽅法。
数据挖掘期末考试题库
数据挖掘期末考试题库
进行数据挖掘期末考试前，老师通常会准备一份题库，供学生参考复习。
这个题库包含了一系列的问题，涵盖了数据挖掘的各个方面。
以下是一个示例的数据挖掘期末考试题库，供同学们参考：
1. 什么是数据挖掘？数据挖掘的主要目标是什么？
2. 请简要介绍数据挖掘的主要过程。
3. 数据挖掘中常用的数据预处理方法有哪些？请分别进行介绍。
4. 数据挖掘中常用的特征选择方法有哪些？请分别进行介绍。
5. 数据挖掘中常用的分类算法有哪些？请分别进行介绍。
6. 数据挖掘中常用的聚类算法有哪些？请分别进行介绍。
7. 数据挖掘中常用的关联规则挖掘算法有哪些？请分别进行介绍。
8. 什么是异常检测？数据挖掘中常用的异常检测方法有哪些？请分别进行介绍。
9. 数据挖掘中的交叉验证是什么？请简要说明。
10. 数据挖掘中如何评估分类算法的性能？请简要说明评估指标。
11. 数据挖掘中如何评估聚类算法的性能？请简要说明评估指标。
12. 数据挖掘中如何评估关联规则挖掘算法的性能？请简要说明评估指标。
13. 数据挖掘在实际应用中的案例有哪些？请分别进行介绍。
14. 在数据挖掘过程中，如何选择适当的算法和技术？请简要说明。
15. 数据挖掘存在哪些挑战和限制？请分别进行介绍。
以上题目是一个简要的示例，涵盖了数据挖掘的基本概念、主要过程、常用方法和评估指标等方面。
同学们可以根据这些问题来进行复
习和准备，加深对数据挖掘的理解和掌握。
希望以上题库对同学们的期末考试有所帮助。
祝大家考试顺利！。
历年数据挖掘期末考试试题及答案
历年数据挖掘期末考试试题及答案2019年春选择题1. 关于数据挖掘下列叙述中，正确的是：- A. 数据挖掘只是寻找数据中的有用信息- B. 数据挖掘就是将数据放置于数据仓库中，方便查询- C. 数据挖掘是指从大量有噪音数据中提取未知、隐含、先前未知的、重要的、可理解的模式或知识- D. 数据挖掘就是从数据中提取出数值型变量2. 下列关于聚类分析的说法中，正确的是：- A. 聚类分析是无监督研究- B. 聚类分析的目的是找到一组最优特征- C. 聚类分析只能用于数值型变量- D. 聚类分析是一种监督研究方法3. 一般的数据挖掘流程包括以下哪些步骤：- A. 数据采集- B. 数据清洗- C. 数据转换- D. 模型构建- E. 模型评价- F. 模型应用- G. A、B、C、D、E- H. A、B、C、D、E、F- I. B、C、D、E、F- J. C、D、E、F简答题1. 什么是数据挖掘？介绍一下数据挖掘的流程。
数据挖掘是从庞大、复杂的数据集中提取有价值的、对决策有帮助的信息。
包括数据采集、数据清洗、数据转换、模型构建、模型评价和模型应用等步骤。
2. 聚类分析和分类分析有什么不同？聚类分析和分类分析都是数据挖掘的方法，不同的是聚类分析是无监督研究，通过相似度，将数据集分为不同的组；分类分析是监督研究，通过已知的训练集数据来预测新的数据分类。
也就是说在分类中有“标签”这个中间过程。
3. 请介绍一个你知道的数据挖掘算法，并简单阐述它的流程。
Apriori算法：是一种用于关联规则挖掘的算法。
主要流程包括生成项集、计算支持度、生成候选规则以及计算可信度四步。
首先生成单个项集，计算各项集在数据集中的支持度；然后根据单个项集生成项集对，计算各项集对在数据集中的支持度；接着从项集对中找出支持度大于某个阈值的，生成候选规则；最后计算规则的置信度，保留置信度大于某个阈值的规则作为关联规则。
数据仓库与数据挖掘期末综合复习
数据仓库与数据挖掘期末综合复习第一章1、数据仓库就是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合。
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，它为访问数据仓库提供了一个信息目录，根据数据用途的不同可将数据仓库的元数据分为技术元数据和业务元数据两类。
3、数据处理通常分成两大类：联机事务处理和联机分析处理。
4、多维分析是指以维”形式组织起来的数据（多维数据集）采取切片、切块、钻取和旋转等各种分析动作，以求剖析数据，使拥护能从不同角度、不同侧面观察数据仓库中的数据，从而深入理解多维数据集中的信息。
5、ROLAP是基于关系数据库的OLAP实现，而MOLAP是基于多维数据结构组织的OLAP 实现。
OLAP技术的有关概念：OLAP根据其存储数据的方式可分为三类：ROLAP、MOLAP、HOLAP6、数据仓库按照其开发过程，其关键环节包括数据抽取、数据存储与管理和数据表现等。
7、数据仓库系统的体系结构根据应用需求的不同，可以分为以下4种类型：两层架构、独立型数据集合、以来型数据结合和操作型数据存储和逻辑型数据集中和实时数据仓库。
&操作型数据存储实际上是一个集成的、面向主题的、可更新的、当前值的（但是可挥发”的）、企业级的、详细的数据库，也叫运营数据存储。
9、实时数据仓库”以为着源数据系统、决策支持服务和仓库仓库之间以一个接近实时的速度交换数据和业务规则。
10、从应用的角度看，数据仓库的发展演变可以归纳为5个阶段：以报表为主、以分析为主、以预测模型为主、以运营导向为主和以实时数据仓库和自动决策为主。
11、什么是数据仓库？数据仓库的特点主要有哪些？数据仓库通常是指一个数据库环境，而不是支一件产品，它是提供用户用于决策支持的当前和历史数据，这些数据在传统的数据库中通常不方便得到。
数据仓库就是一个面向主题的（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，通常用于辅助决策支持。
【数据挖掘】期末考试备考复习宝典 (一文搞定,期末考试不再担忧)
【数据挖掘】期末考试备考复习宝典单选1、下列选项哪个描述的是“训练样本”（B）A、在电子病历数据中，每一个样本有八个检测指标，但是没有医生诊断结果B、在电子病历数据中，每一个样本有八个检测指标，每个样本还有一个医生诊断结果C、在电子病历数据中，每一个样本有八个检测指标，但是没有医生诊断结果；算法自动得到这些样本的诊断结果D、在电子病历数据中，每一个样本有八个检测指标，医生根据这八个指标做出诊断2、下列选项哪个描述的是“分类”（C）A、在电子病历数据中，每一个样本有八个检测指标，但是没有医生诊断结果B、在电子病历数据中，每一个样本有八个检测指标，每个样本还有一个医生诊断结果C、在电子病历数据中，每一个样本有八个检测指标，但是没有医生诊断结果；算法自动得到这些样本的诊断结果D、在电子病历数据中，每一个样本有八个检测指标，医生根据这八个指标做出诊断3、列哪个选项描述的不是“聚类”（C）A、搜索引擎返回的文档中，将相似的文档聚合成一类B、电子商务网站数据中，购物历史相似的用户自动聚合成一组C、电子商务网站数据中，分析出用户常常一起购买的商品，组合到一起促销D、在电子病历数据中，将体检指标相似的样本自动聚合成一组4、在MATLAB语言中，以下说法中错误的是A、MATLAB中默认的数据类型是doubleB、3<5的运算结果是logical类型C、变量Abc和abc是代表两个相同的变量D、灰度图的图像矩阵中的数据是uint8类型5、数据对象的别名不包括（D）A、记录B、样本C、向量D、特征6、属性的别名不包括（B）A、特征B、样本C、字段D、维7、下列说法不正确的是（C）A、测量标度是将数值或符号与对象的属性相关联的规则B、属性的性质不必与用来度量它的值的性质完全相同C、即使在不同的应用问题中，同一个物理量也必然使用同一种类型的属性来描述D、属性类型可以划分为：标称、序数、区间、比率这四种8、某办公自动化系统中，采用出生年份表示雇员的年龄，这是什么类型属性（C）A、标称B、序数C、区间D、比率9、某学籍管理系统中，采用百分制表示学生分数，这是什么类型属性（D）A、标称B、序数C、区间D、比率10、描述一个数据集的属性主要不包括（A）A、置信度B、维度C、分辨率D、稀疏性11、下列说法中错误的是（D）A、噪声是测量误差的随机部分B、数据中出现遗漏值的原因，可能是信息没有收集到，或者属性不适用于所有情况。
数据挖掘期末复习整理
51.无监督学习（185）：又称为“聚类”，每个训练元组的类标号是未知的，并且要学习的类的个数或集合也可能事先不知道。
52.如何评价学习算法（187）：从以下几个方面评价：准确率、速度、鲁棒性、可升缩性、可解释性。
2.决策树（P189）:信息增益（192）例6-1；增益率（184）例6-2；
3.贝叶斯分类（P200）;贝叶斯定理（201）；朴素贝叶斯分类（202）；例6-4 P203
四．综合
1.数据挖掘产生的背景
答：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，但无法发现数据背后隐藏的知识手段。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疼的问题：
结果=（1-0.5）*6+0.5*7=6.5
25.五数概况（35）：由中位数，四分位数Q1和Q3,最小和最大观·测值组成，按一下序列写为：Minimun,Q1,Median,Q3,Maximum.
26.方差、标准差（35）：
N个观测值x1,x2………Xn的方差是：
数据挖掘期末考试题库
数据挖掘期末考试题库第一部分：单项选择题（每题2分，共20分）1. 数据挖掘的主要任务是：A. 数据清洗B. 数据可视化C. 数据预处理D. 信息提取2. 下列哪种算法不属于分类算法？A. 决策树B. K均值聚类C. 朴素贝叶斯D. 支持向量机3. 以下哪种评估指标适合用于回归模型的评价？A. 准确率B. 精确率C. 均方误差D. 召回率4. 什么是过拟合？A. 欠拟合B. 模型泛化能力差C. 训练数据效果好，测试数据效果差D. 模型对训练数据过于复杂5. 数据挖掘中最常用的算法之一是：A. 关联规则挖掘B. 地理聚类算法C. PCA主成分分析D. 神经网络6. 在K均值聚类算法中，K的取值是：A. 随机指定B. 需要提前确定C. 可以根据数据自动调整D. 由数据量来决定7. 数据不平衡问题常见的解决方法是：A. 降采样B. 升采样C. 阈值移动D. 过采样8. 常用的数据变换方法包括：A. 标准化B. 特征选择C. 特征抽取D. 以上都是9. 以下哪个不是决策树算法？A. CARTB. SVMC. ID3D. C4.510. 数据挖掘的任务包括：A. 分类B. 预测C. 聚类D. 以上都是第二部分：简答题（每题5分，共25分）1. 请简要介绍数据挖掘的相关概念及主要任务。
2. 什么是数据清洗？数据预处理的主要步骤有哪些？3. 请简要描述K均值聚类算法的原理及应用场景。
4. 什么是特征选择？为什么特征选择在数据挖掘中很重要？5. 请解释模型评估中的ROC曲线及AUC指标的含义。
第三部分：分析题（每题10分，共30分）1. 请根据提供的数据集，使用决策树算法进行分类预测，并对算法进行评估。
2. 请使用K均值聚类算法对特定数据进行聚类，并解释聚类结果的含义。
3. 请选择一个自己感兴趣的数据集，设计一个数据挖掘项目，并说明项目的背景、目的、方法及预期结果。
第四部分：应用题（每题15分，共30分）1. 请根据给定的销售数据，利用关联规则挖掘算法找出频繁项集和关联规则，并分析其规则含义及实际应用。
《数据挖掘方法》期末考试试卷附答案
《数据挖掘方法》期末考试试卷附答案数据挖掘方法期末考试试卷一、选择题（每题5分，共25分）1. 数据挖掘的目的是从大量数据中发现有价值的模式和知识。
以下哪项不是数据挖掘的主要任务？A. 分类B. 聚类C. 预测D. 图像识别答案：D2. 决策树是一种常见的分类算法，它在哪个阶段进行剪枝？A. 生成阶段B. 修剪阶段C. 测试阶段D. 应用阶段答案：B3. K-近邻算法中，K值一般取多少比较合适？A. 1B. 3C. 5D. 10答案：B4. 在关联规则挖掘中，最小支持度是指？A. 一条规则必须满足的最小条件概率B. 一条规则必须满足的最小置信度C. 数据集中满足条件概率的最小值D. 数据集中满足条件的最小实例数答案：D5. 以下哪种技术不属于聚类分析？A. 层次聚类B. 基于密度的聚类C. 基于距离的聚类D. 基于规则的聚类答案：D二、填空题（每题5分，共25分）1. 在分类算法中，将数据集中的每个实例分配给一个类别的过程称为________。
答案：分类2. 决策树算法中，用于评估节点纯度的指标有________、________和________等。
答案：信息熵、增益、增益率3. K-均值聚类算法中，簇心的初始值通常通过________算法来确定。
答案：随机初始化4. 在关联规则挖掘中，________、________和________是三个基本的概念。
答案：项集、频繁项集、关联规则5. 在基于距离的聚类算法中，常用的距离度量有________、________和________等。
答案：欧氏距离、曼哈顿距离、余弦相似度三、简答题（每题10分，共30分）1. 请简要解释什么是决策树，以及它的工作原理。
答案：决策树是一种常见的分类和回归算法，它通过一系列的判断条件将数据集划分为不同的子集，最终达到分类或回归的目的。
它的工作原理是从根节点开始，根据特征值的不同，选择合适的分支，一直递归到叶节点，得到最终的预测结果。
数据挖掘期末复习
《数据挖掘》总复习题1．数据挖掘系统可以根据什么标准进行分类？挖掘的数据库类型分类、挖掘的知识类型分类、所用的技术分类、应用分类2．知识发现过程包括哪些步骤？数据清理、数据集成、数据选择、数据变换、数据挖掘、模式评估、知识表示3．什么是概念分层？一个概念分层定义一个映射序列，将底层概念到更一般的高层概念。
4．多维数据模型上的OLAP操作包括哪些？上卷、下钻、切片和切块、转轴、其它OLAP操作5．OLAP服务器类型有哪几种？关系OLAP(ROLAP)服务器、多维OLAP（MOLAP）服务器、混合OLAP(HOLAP)服务器、特殊的SQL服务器6．数据预处理技术包括哪些？数据清理、数据集成、数据变换、数据归约7．什么是数据清理？数据清理例程可以用于填充遗漏的值，平滑数据，找出局外者并纠正数据的不一致性8．什么是数据集成？数据集成将多个数据源中的数据结合成、存放在一个一致的数据存储，如数据仓库中。
这些源可能包括多个数据库、数据方或一般文件。
9．什么是数据归约？数据归约技术，如数据方聚集、维归约、数据压缩、数值归约和离散化都可以用来得到数据的归约表示，而使得信息内容的损失最小。
10．数据清理的内容包括哪些？遗漏值、噪音数据、不一致数据11.将下列缩略语复原OLAP——on-line analytical processingDM——data miningKDD——knowledge discovery in databasesOLTP——on-line transaction processingDBMS——database management systemDWT——discrete wavelet transform12．什么是数据挖掘？数据挖掘就是从大量的、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，但又有潜在有用的信息和知识的过程。
13．什么是关联规则？什么是强关联规则？强关联规则都是有趣的吗?关联规则：关联规则挖掘寻找给定数据集中项之间的有趣联系。
数据仓库与挖掘期末考试知识点复习
数据挖掘知识点（考点）复习第6章的知识点 1.哪些学科和数据挖掘有密切联系？（P68数据挖掘关系图）2.数据挖掘的定义（P69）数据挖掘是从大量的、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。
第7章的知识点1.数据挖掘步骤（P74）确定目标、数据准备、数据挖掘、结果分析2.数据选择的内容（包括哪两部分）（P75）属性选择和数据抽样3.数据清理的方法（P75） 了解小规模数据、大数据集的清理方法。
小规模数据：人工清理大数据集：自动清理（测定→识别→ 纠正）4.常见的模式有哪些（P78）尤其是分类、回归、聚类模式之间的分析比较。
① 分类模式（用于离散值）② 回归模式（用于连续值）③ 聚类模式④ 关联模式⑤序列模式即将数据间的关联性事件发生的顺序联系起来。
⑥时间序列模式根据数据随时间变化的趋势预测将来的值。
5.模式的精确度（P79）训练和测试模式需将数据分成哪两部分以及各自用途？模式准确性的测试方法及其比较。
训练和测试模式需将数据分成：一是训练数据，主要用于模式训练；另一个是测试数据，主要用于模式测试。
模式准确性的测试方法：封闭测试：测试集即训练模式的训练数据。
可测试模式的稳定性，但无法验证其推广能力。
开放测试：测试模式的数据是模式先前未见的数据。
可以很好地度量模式的准确度。
6.数据预处理的任务有哪些？（P83-89）数据清理、数据集成和转换7.空缺值的处理方法（P83-84）忽略该条记录（不很有效）、手工填补遗漏值（可行性差）、利用缺省值填补遗漏值（不推荐）数据库理论 数据仓库数据统计 机器学习 人工智能 数据挖掘利用均值填补遗漏、利用同类别均值填补遗漏值、利用最可能的值填补遗漏值（较常用）8.分箱技术（P84-86） 分箱之前要做的工作？P84 分箱之前需要对记录按目标属性值的大小进行排序（1）要求能描述出常见的分箱方法和数据平滑方法（简答）。