数据挖掘期末复习整理
企业资信与债券评级方法
贷款企业评级程序 信用评级工作程序指进行信用评级所遵循的操作步骤，包括：评级预备、实地调研、业务例会、级不建议、级不评审、撰写报告、级不确认、级不公告、文件存档、跟踪监测等时期。 评级预备 评级预备工作始于公司与受评企业双方签定评级托付协议之后。依照受评企业所属行业及其性质，确定评级人员。评级人员在初步了解受评企业的基础上，预备相关资料及工作底稿，并将受评企业需要提供的资料清单、实地调研工作安排表等发送给受评企业。 实地调研 实地调研包括与有关人员的访谈及现场勘察，旨在了解企业经营状况，直接感受企业的治理氛围。其中与治理层的会谈特不重要。会谈内容涉及企业业务开展状况、竞争状况、财务政策、以往业绩、以及长短期经营展望等。此外，企业的营运风险、经营策略和内控机制差不多上重
要的访谈议题。为提高访谈效果，评级人员应在正式访谈之前，将访谈要点通知访谈对象。如有必要，还需与地点主管部门及与企业有要紧债权债务关系的单位访谈。与主管部门访谈旨在了解地点主管部门对企业的看法、对该行业的态度以及对企业支持的可能性等。与企业有债权债务关系的单位，要紧包括向企业贷款的商业银行、大额应付账款的债权人、企业应收款的要紧欠款单位等，与这些单位的访谈是为了了解受评企业历史资信记录、目前债务压力，以及企业款项回收情况。在这时期，评级人员要紧通过多样化、表格化、简单化和有用化的工作底稿将调研的内容程序化、规范化、书面化，班次级人员在现场调查取证，特不是在查帐时，要尽可能取得第三方出具的函证为准，或者由评级人员按经验取值，第三方函证通常指税务局出具的纳税务局凭证、银行出具的扣息凭证等。 业务例会 信用评级业务部门每周召开一次业务例会，在那个业务例会充分讨论和分析，集思广义。 提交等级建议
浙江大学CAD实验室简介
?简介 浙江大学计算机辅助设计与图形学国家重点实验室为国家“七五”计划建设项目，一九八九年开始建设，一九九○年对外开放。一九九二年建成并通过国家验收。 计算机辅助设计与图形学是多学科交叉的高技术研究领域。本实验室主要从事计算机辅助设计、计算机图形学的基础理论、算法及相关应用研究。实验室的基本定位是：紧密跟踪国际学术前沿，大力开展原始性创新研究及应用集成开发研究，使实验室成为具有国际影响的计算机辅助设计与图形学的研究基地、高层次人才培养的基地、学术交流的基地和高技术的辐射基地。 近二十年来，实验室依托浙江大学计算机、数学、机械等学科，作为项目负责单位先后承担了一批国家级科重大研项目和国际合作项目，在计算机辅助设计与图形学的基础研究和系统集成等方面取得了一批重要成果，其中多项成果获国家奖励，并形成了一支学风正派、勤奋踏实、勇于创新的学术队伍。实验室积极推进国际合作，与美国、德国、英国、法国、日本等国外相关研究机构展开了广泛的学术合作和交流，产生了较大的国际学术影响，曾被国际权威期刊SCIENCE列为中国TOP-LEVEL国家重点实验室。实验室曾两次获得由国家科技部颁发的先进集体及个人“金牛奖”。 实验室拥有一流的软硬件平台以及丰富的数字资源，热忱欢迎国内外研究人员来室工作和交流。 潘云鹤院士任实验室学术委员会主任，鲍虎军研究员任实验室主任。 ?实验室的主要研究方向 1.计算机辅助设计 研究计算机辅助设计与分析模拟的前沿技术，解决产品模型的高效构建、可信分析、设计知识的有效表示与处理等关键问题，实现复杂产品设计开发所需的高效性、可靠性、集成性和智能性。重点研究: 高性能产品建模技术、仿真驱动设计技术、虚拟样机、设计知识获取与重用、面向领域的专业CAD技术与系统等。 2.图形与视觉计算 研究几何、材质、运动数据的获取、处理和表示的基础理论与算法，解决复杂对象的高效构建和逼真呈现等关键问题，研发高清影视、立体电视、三维游戏创作的软件系统，实现产业应用。重点研究:几何计算与设计、真实感图形的高效绘制、图象与三维视觉计算、计算机动画与游戏等。 3.虚拟现实 探索虚拟环境的真实感知以及虚实环境融合的一致性理论与方法，研究虚拟环境构建、绘制、显示、人机交互、增强现实等虚拟现实关键技术，研发混
数据库原理(王珊)知识点整理
目录 1.1.1四个基本概念 (1) 数据(Data) (1) 数据库(Database,简称DB) (1) 长期储存在计算机内、有组织的、可共享的大量数据的集合、 (1) 基本特征 (1) 数据库管理系统(DBMS) (1) 数据定义功能 (1) 数据组织、存储和管理 (1) 数据操纵功能 (1) 数据库的事务管理和运行管理 (1) 数据库的建立和维护功能(实用程序) (1) 其它功能 (1) 数据库系统(DBS) (1) 1.1.2 数据管理技术的产生和发展 (1) 数据管理 (1) 数据管理技术的发展过程 (1) 人工管理特点 (1) 文件系统特点 (1) 1.1.3 数据库系统的特点 (2) 数据结构化 (2) 整体结构化 (2) 数据库中实现的是数据的真正结构化 (2) 数据的共享性高，冗余度低，易扩充、数据独立性高 (2) 数据独立性高 (2) 物理独立性 (2) 逻辑独立性 (2) 数据独立性是由DBMS的二级映像功能来保证的 (2) 数据由DBMS统一管理和控制 (2) 1.2.1 两大类数据模型：概念模型、逻辑模型和物理模型 (2) 1.2.2 数据模型的组成要素：数据结构、数据操作、数据的完整性约束条件 (3) 数据的完整性约束条件: (3) 1.2.7 关系模型 (3) 关系数据模型的优缺点 (3) 1.3.1 数据库系统模式的概念 (3) 型(Type)：对某一类数据的结构和属性的说明 (3) 值(Value)：是型的一个具体赋值 (3) 模式（Schema） (3) 实例（Instance） (3) 1.3.2 数据库系统的三级模式结构 (3) 外模式[External Schema]（也称子模式或用户模式）， (3) 模式[Schema]（也称逻辑模式） (3) 内模式[Internal Schema]（也称存储模式） (3) 1.3.3 数据库的二级映像功能与数据独立性 (3)
大学数据挖掘期末考试题
第 - 1 - 页 共 4 页 数据挖掘试卷 课程代码： C0204413 课程： 数据挖掘A 卷 一、判断题（每题1分，10分） 1. 从点作为个体簇开始，每一步合并两个最接近的簇，这是一种分裂的层次聚类方法。（ ） 2. 数据挖掘的目标不在于数据采集策略，而在于对已经存在的数据进行模式的发掘。（ ） 3. 在聚类分析当中，簇内的相似性越大，簇间的差别越大，聚类的效果就越差。（ ） 4. 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。（ ） 5. DBSCAN 是相对抗噪声的，并且能够处理任意形状和大小的簇。（ ） 6. 属性的性质不必与用来度量他的值的性质相同。（ ） 7. 全链对噪声点和离群点很敏感。（ ） 8. 对于非对称的属性，只有非零值才是重要的。（ ） 9. K 均值可以很好的处理不同密度的数据。（ ） 10. 单链技术擅长处理椭圆形状的簇。（ ） 二、选择题（每题2分，30分） 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。 A.MIN(单链) B.MAX(全链) C.组平均 D.Ward 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( ) A.K 均值丢弃被它识别为噪声的对象，而DBSCAN 一般聚类所有对象。 B.K 均值使用簇的基于原型的概念，DBSCAN 使用基于密度的概念。 C.K 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 D.K 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：( )
数据库重点整理
所有内容主要针对期末考试卷内容，也具有一定数据库这门课程的重点指向性。 所有写的内容为老师期末考试之前统一带着复习时所说的重点 没有写的或者空着的就是老师当时没说的 蓝色字体表示比较重要的专业名词 红色字体表示重要的程度 第一章： 1.数据模型的三个要素 数据结构，数据操作，完整性约束 2.数据库领域常用的逻辑模型 层次网状关系，最常用的是关系数据模型 3.E-R图是一定要掌握的，一定要会画 实体-矩形框联系-菱形框 画E-R图时要注意几个点： a.每一个实体一定要画上属性 b.联系和联系之间是一对一还是多对多一定要画上
4.三级模式结构 外模式模式内模式 哪两个映像保证了哪两个独立性这个一定要清楚 怎么保证的 外模式就是我们说的子模式，也就是数据库里的视图 一个数据库里的模式有1个，内模式有?个，外模式有多个 第二章： 1. 什么叫关系的域 简单来说，就是一个属性的取值范围，它的取值是整型还是字符串型 2. 什么叫笛卡儿积 要会求笛卡儿积，其他的像选择，投影，自然连接等都要会求，看清楚题目是求等值连接还是自然连接，这两个是不一样的 3. 什么叫关系 关系的元组是什么，属性是什么 4.提到关系有一组码的概念一定要清楚 候选码主码外部码这三个码的概念非常重要
候选码：它能够唯一的标识出整个元组来，候选码不是只有一个属性，有可能是一 个或多个属性，候选码的属性不能是空值 主码：多个候选码中选定一个作为主码 外部码：一个属性它在当前这个关系中不是码，但是它和另外一个关系当中的主码 相对应，我们就说这个属性是当前这个关系的一个外部码。 外部码与参照完整性密切相关 在外部码中要知道哪一个是参照关系，哪一个是被参照关系 外部码的取值约束：外部码的取值不是任意的，或者为空，或者为所参照关系的主码的某一个值 全码：所有的属性全部加在一起才能当作码，其中任一部分都不能构成码的叫全码在多值依赖里全码的例子比较多 5.关系数据模型的第二个要素关系数据操作我们分为三大类 关系代数关系演算SQL 关系代数是考察的重点 关系代数的两种考察方法：1.考计算题 2.考表达式 8种运算符：4种集合运算符（并，交，差，笛卡儿积）这四个求结果一定要会求 求结果时先把属性列写出来。 4种专门的关系运算符（选择，投影，连接，除）符号不要写错 选择：选出来满足条件的元组（从行的角度来进行运算）
资信评级方法与标准
资信评级方法与标准 资信评级方法是评级机构评级业务顺利有序开展的重要依据和业务指南。评级方法共包括以下四个方面的内容。 一、资信评级的基本原则 1、独立性原则 内部评审委员会成员、评级人员在评级过程中应保持形式和实质上的独立性，根据所收集的数据和资料独立做出评判，不能受评级对象（发行人）及其他外来因素的影响。 2、客观性原则 在评级过程中，应按照合理的程序和方法对评级所收集的数据和资料进行分析，并按照合理、规范的程序审定评级结果。 3、公正原则 评级人员在评级过程中应做到公正，不带有任何偏见。 4、一致性原则 评级业务过程中所采用的评级程序、评级方法应与公开的程序和方法一致。对同一类评级对象进行评级，或者对同一评级对象进行跟踪评级，应采用一致的评级方法、模型与程序。 二、资信评级的业务原则 资信评级的业务原则是指在信用评级人员和专家委员会委员在
信用评级活动中应该遵循的原则，仅适用于信用评级的过程。 1、定性分析与定量分析相结合 定性分析与定量分析相结合是指在信用评级分析中，对于定性、定量的信用要素或信用指标既要做定量的分析也要做定性的判定。对于被评对象的整体风险判断和信用等级的确定需要建立在定性和定量分析结合的基础上，通过定性分析与定量分析相互配合、相互支持，综合分析得到结果。 2、个体评级与外部支持相结合 个体评级与外部支持相结合是指对债务人的信用评级不仅要考虑到债务人作为独立个体的信用状况，同时要考虑债务人的股东、政府对债务人的信用支持。个体评级是把债务人作为独立个体对待、不考虑外部支持因素条件下的评级。在一些特定环境和条件下，债务人的信用水平会受到股东、政府的支持。因此，对于债务人最终信用风险的判断和信用级别的确定需要充分考虑股东、政府对债务人的支持。股东、政府的信用支持有可能极大地提高债务人的信用水平。 3、公开披露与保守秘密相结合 公开披露与保守秘密相结合是指在评级过程中根据商业规则和评级业务特点，既要维护债务人或相关自然人的商业秘密、个人隐私等重要信息，又要依据法律客观、真实地对债务人、债务工具的相关评级信息进行披露，避免重大遗漏、虚假记载和严重误导。 4、审慎性 审慎性是指在对被评对象的相关资料、信息进行分析判断过程中
(整理)SQLServer数据库基本知识点.
SQL Server 数据库基本知识点一、数据类型
二、常用语句 (用到的数据库Northwind) 查询语句 简单的Transact-SQL查询只包括选择列表、FROM子句和WHERE子句。它们分别说明所查询列、查询的 表或视图、以及搜索条件等。例如，下面的语句查询Customers 表中公司名称为“Alfreds Futterkiste”的ContactName字段和Address字段。 SELECT ContactName, Address FROM Customers WHERE CompanyName='Alfreds Futterkiste' (一) 选择列表 选择列表(select_list)指出所查询列，它可以是一组列名列表、星号、表达式、变量(包括局部变量和全局变量)等构成。 1、选择所有列 例如，下面语句显示Customers表中所有列的数据： SELECT * FROM Customers 2、选择部分列并指定它们的显示次序查询结果集合中数据的排列顺序与选择列表中所指定的列名排列顺序相同。 例如： SELECT ContactName, Address FROM Customers 3、更改列标题 在选择列表中，可重新指定列标题。定义格式为： 列标题 as 列名 列名列标题如果指定的列标题不是标准的标识符格式时，应使用引号定界符，例如，下列语句使用汉字显示列标题： SELECT ContactName as 联系人名称, Address as地址 FROM Customers 4、删除重复行
SELECT语句中使用ALL或DISTINCT选项来显示表中符合条件的所有行或删除其中重复的数据行，默认 为ALL。使用DISTINCT选项时，对于所有重复的数据行在SELECT返回的结果集合中只保留一行。 SELECT DISTINCT(Country) FROM Customers 5、限制返回的行数 使用TOP n [PERCENT]选项限制返回的数据行数，TOP n说明返回n行，而TOP n PERCENT 时，说明n是 表示一百分数，指定返回的行数等于总行数的百分之几。 例如： SELECT TOP 2 * FROM Customers SELECT TOP 20 PERCENT * FROM Customers (二)FROM子句 FROM子句指定SELECT语句查询及与查询相关的表或视图。在FROM子句中最多可指定256个表或视图，它们之间用逗号分隔。在FROM子句同时指定多个表或视图时，如果选择列表中存在同名列，这时应使用对象名限定这些列 所属的表或视图。例如在Orders和Customers表中同时存在CustomerID列，在查询两个表中的CustomerID时应 使用下面语句格式加以限定： select * from Orders,Customers where Orders.CustomerID =Customers.CustomerID 在FROM子句中可用以下两种格式为表或视图指定别名： 表名 as 别名 表名别名 select * from Orders as a,Customers as b where a.CustomerID =b.CustomerID SELECT不仅能从表或视图中检索数据，它还能够从其它查询语句所返回的结果集合中查询数据。 例如： select * from Customers where CustomerID in (select CustomerID from Orders where EmployeeID=4) 此例中，将SELECT返回的结果集合给予一别名CustomerID，然后再从中检索数据。 (三) 使用WHERE子句设置查询条件 WHERE子句设置查询条件，过滤掉不需要的数据行。例如下面语句查询年龄大于20的数据：select CustomerID from Orders where EmployeeID=4
数据仓库与数据挖掘试题
武汉大学计算机学院 2014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
数据库知识点重点章节总结学习资料
1. 基本概念 (1) 数据库(DB):是一个以一定的组织形式长期存储在计算机内的，有组织的可共享的相关数据概念(2) 数据库管理系统(DBMS)；是位于用户与操作系统之间的一层数据管理软件，是数据库系统的核心(3) 数据库系统(DBS)；计算机系统中引入数据库后的系统构成(4) 实体；凡是现实世界中存在的可以相互区别开，并可以被我们所识别的事物.概念等对象均可认为是实体(5) 属性；是实体所具有的某些特征,通过属性对实体进行刻画.实体由属性组成(6) 码；唯一标识实体的属性集称为码(7) 域；属性的取值范围称为该属性的域 (8) 实体型；具有相同属性的实体必然具有共同的特征和性质。用实体名和属性名集合来抽象和刻画同类实体，称为实体型。(9) 实体集；同一类型实体的集合。(10) 1 :1联系：如果实体集E1中每个实体至多和实体集E2中的一个实体有联系，反之亦然，那么E1和E2的联系称为“1:1联系”。1:N联系：如果实体集E1中每个实体可以与实体集E2中任意个（零个或多个）实体有联系，而E2中每个实体至多和E1中一个实体有联系，那么E1和E2的联系是“1:N联系”。M:N联系：如果实体集E1中每个实体可以与实体集E2中任意个（零个或多个）实体有联系，反之亦然，那么E1和E2的联系称为“M:N联系”。（11）现实世界(现实世界是指我们要管理的客户存在的各种事物.事物之间的发生.变化过程)、观念世界（信息世界）、数据世界 2.数据管理技术的发展阶段 人工管理阶段(数据不保存,系统没有专用的软件对数据进行管理,数据不共享,数据不具有独立性)、文件系统阶段(数据以文件形式可长期保存下来,文件系统可对数据的存取进行管理,文件组织多样化,程序与数据之间有一定独立性)、数据库系统阶段(数据结构化,数据共享性高,冗余少于且易扩充,数据独立性高,有统一的数据控制功能) 3. 数据库系统的特点 (1) 数据结构化 (2) 共享性高，冗余度低，易扩充 (3) 独立性高 (4) 由DBMS统一管理和控制 4. DBMS的数据控制功能 (1) 数据的安全性保护 (2) 数据的完整性检查 (3) 并发控制 (4) 数据库恢复 5. 数据模型的组成要素 数据结构数据结构是所研究的对象类型的集合，是刻画一个数据模型性质最重要的方 面，是对系统静态特性的描述。 数据操作数据操作是指对数据库中各种对象（型）的实例（值）允许执行的操作的集 合，包括操作及有关的操作规则。是对系统动态特性的描述。 数据的约束条件数据的约束条件是一组完整性规则的集合。完整性规则是给定的数据 模型中数据及其联系所具有的制约和依存规则，以保证数据的正确、有效、相容。 6. 最常用的数据模型 层次、网状、关系、面向对象模型 7. 关系模型 ?关系: 一张表 ?元组: 表中的一行 ?属性: 表中的一列 ?主码: 表中的某个属性组，它可以唯一确定一个元组 ?域: 属性的取值范围 ?分量: 元组中的一个属性值 ?关系模式: 对关系的描述。 表示为：关系名（属性1，属性2,…属性n)
资信评估
资信评估 市场经济是信用经济、法制经济。人类的商品交换经历了物物交易、货币交易，进而步入了信用交易的时代，良好的社会信用是现代经济金融正常运行的根基。资信等级评级和征信业是现代市场经济中社会信用体系的重要组成部分。商业银行参与开展资信等级评级业务，是支持国家建立健全社会信用制度、维护规范的社会主义市场经济秩序、营造良好的市场信用环境的需要，是完善自身金融服务、开辟新的利润增长点、提升核心竞争力的需要。 一、资信评级业务的重要作用 1、揭示市场主体和信用工具的信用风险、降低交易成本。通过专业的资信评级服务，准确、客观、公正地评价和披露各市场主体和信用工具的资信、风险状况，消除市场主体之间的信息不对称，提高市场主体投资和交易的决策效率。 2、构建市场主体的信用记录、监督和约束机制，奠定市场经济运行的信用基础。市场化运作的资信评级服务，能够有效地促进市场微观主体信用制度的建立，有助于市场主体树立良好的信用形象，增强全社会的信用观念，树立诚信守约的道德规范，促进市场机制的完善。 3、提供市场主体投资、交易和信用风险管理所必需的信用信息和量化评估的支持。各市场主体根据资信评级结果实施客户授信、应收账款管理、商账追收及合理使用各种信用工具等信用管理方式，控制信用风险，开拓市场。 4、协助国家建立完善的社会信用管理体系，维护市场经济正常秩序。专业化的资信评级服务，为国家的社会信用体系管理提供支持；为全国企业和个人征信体系的建立和完善奠定基础，从而确保规范的市场信用关系和良好的信用环境，实现正常的市场经济秩序。 5、综合治理信用秩序的重要措施，促进经济发展。资信评级服务与国家法律、政府监督共同作用，在全国范围内形成统一的多层次的信用信息沟通环境和失信惩罚机制，能够有效地矫正和控制市场主体各种失信行为，由此促进银行信用、商业信用、个人信用的发展，从而扩大投资、消费和国际贸易，实现社会资源的优化配置和拉动经济增长。 二、当前我国资信评级业务现状 1、资信评级市场概况。当前我国资信评级市场主要集中在两个子市场：企业资信评级市场和证券资信评级市场。企业评级的对象主要是银行内部评级级别较高的贷款企业，但各类金融机构如商业银行、保险公司、证券公司、信托租赁公司、财务公司、银行内部评级级别较低的工商企业以及其他咨询类企业尚未进入评级范围。证券评级的对象主要是企业债券，其他证券如股票、政府债券、商业票据等也尚未进入评级范畴。 2、资信评级市场的供给。当前国内评级机构数量多、规模小。能够开展资信评级业务的机构有50家左右，其中具备债券评级资格的机构有9家，包括中诚信、长城、大公等公司，真正有市场竞争力的机构也只有这9家。从国际资信评级业发展的历程看，一个成熟市场内的资信评级机构不会超过 3、4家，大部分评级机构将被淘汰出局。 此外，国外著名评级机构目前只是与国内评级机构进行合作，如大公与穆迪的合作主要是技术、培训方面的合作。由于不熟悉中国国情、缺乏中国企业数据库等原因，他们实际上尚未涉足国内评级市场。当然，随着我国加入世贸组织和外资金融机构办理人民币业务，国际著名评级机构以适当方式进入国内市场将不可避免。国际评级机构将凭借其强大的品牌优势进入国内评级业务市场，并将占据高端评级市场作为其主攻目标。 3、资信评级市场的需求。一方面，由于我国信用制度不够完善，企业对资信评级的潜在意愿不强；同时，我国的资本市场不够发达，证券种类少、规模小，特别是与评级直接相关的债券市场发展缓慢，如1999年无企业债发行，2000年仅批了7个发债主体共89亿元。债券评级市场僧多粥少。另一方面，评级机构评出的资信等级本身缺乏公信，难以为市场接
浙江大学数据挖掘在线作业答案
您的本次作业分数为：100分 1.【第001章】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 2.【第01章】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 3.【第01章】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 正确答案:B 4.【第01章】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 5.【第01章】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 6.【第01章】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 7.【第01章】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
8.【第01章】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 9.【第02章】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 10.【第02章】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 11.【第02章】字段Size = {small, medium, large}属于那种属性类型？ A 标称属性
数据库考点整理
数据库应用 第一章数据库系统概述 1、信息化三项技术：计算机技术、通信技术、控制技术 2、数据处理发展的三阶段： （1）人工管理阶段（应用程序与数据一对一的关系） 不足：没有独立性、数据缺少共享、数据冗余很大 （2）文件管理阶段（应用程序与数据文件之间的接口）、 优点：有一定的独立性 不足：独立性不强、共享性差、冗余量大 （3）数据库管理阶段（多个应用程序对应一个数据库） 优点：完全独立、共享性强、冗余量少 3、数据库技术4个概念——知道相互间的关系 （1）数据（数字化）Data （2）数据库（文件化）Database(DB) （3）数据库管理系统Database Management System(DBMS) （4）数据库系统Database System(DBS) 注意：数据库系统包括数据库管理系统、数据库和数据库管理员 4、数据库系统的特点 （1）数据共享性好（可以减少冗余，节约存储空间） （2）数据独立性强 （3）数据结构化（数据是按一定的逻辑结构存放的） （4）统一的数据控制功能（包括安全性控制措施、完整性控制措施、并发操作控制措施） 5、数据库系统的组成 6、数据库系统的抽象级别 （1）逻辑模式：描述存储在数据库中的所有关系 （2）物理模式：描述逻辑模式中的关系在磁盘和磁带等二级存储设备上是如何实际存储的 （3）外模式：用户所看到的可使用的那个模式 注意：任何给定的数据库只有一个逻辑模式和物理模式，但可有多个外模式 7、数据模型——熟记三种常用模型的特点 数据模型描述的三部分：数据结构（基础）、数据操作、数据约束 （1）概念模型——用于数据库设计 （2）逻辑模型和物理模型——层次模型、网状模型、关系模型、面向对象模型（了解）、对象关系模型（了解） 熟悉三种常用的数据模型： 层次模型——用树形结构表示（根结点、父结点、子结点） 网状模型——用网状结构表示 关系模型（Access是基于关系模型个数据库管理系统）
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、HOLAP 6、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。 8、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。 数据仓库的特点包含以下几个方面： （1）面向主题。操作型数据库的数据组织是面向事务处理任务，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。 （2）集成的。面向事务处理的操作型数据库通常与某些特定的应用相关，数据库之间相互独立，并且往往是异构的。也就是说存放在数据仓库中的数据应使用一致的命名规则、格式、编码结构和相关特性来定义。 （3）相对稳定的。操作型数据库中的数据通常实时更新，数据根据需要及时发生变化。数据仓库的数据主要供单位决策分析之用，对所涉及的数据操作主要是数据查询和加载，一旦某个数据加载到数据仓库以后，一般情况下将作为数据档案长期保存，几乎不再做修改和删除操作，也就是说针对数据仓库，通常有大量的查询操作及少量定期的加载（或刷新）操作。 （4）反映历史变化。操作型数据库（OLTP）主要关心当前某一个时间段内的数据，而数据仓库中的数据通常包含较久远的历史数据，因此总是包括一个时间维，以便可以研究趋势和变化。数据仓库系统通常记录了一个单位从过去某一时点(如开始启用数据仓库系统的时点)到目前的所有时期的信息，通过这些信息，可以对单位的发展历程和未来趋势做出定量分析和预测。 12、数据挖掘的概念 数据挖掘，就是从大量数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程，简单的说，数据挖掘就是从大量数据中提取或“挖掘”知识，又被称为数据库中的知识发现。数据挖掘的方法：直接数据挖掘、间接数据挖掘。 13、数据仓库与数据挖掘的关系
国内四大资信评级机构简介
国内四大资信评级机构简介 1、大公国际资信评估有限公司 大公国际资信评估有限公司(简称“大公”)1994年经中国人民银行和原国 家经贸委批准成立，是面向全球的国际信用评级机构。 作为新型国家信用评级标准的创建者，大公是世界第一家向全球提供国家信 用风险信息的非西方国际评级机构，财政部推荐参加亚洲债券市场建设的评级机构，是参与国际信用评级体系改革，争取国际评级话语权的中国信用评级机构的 代表。 作为中国信用评级行业和评级市场的创建者，大公具有国家特许经营的全部 资质，是中国唯一可为所有借款和发行债券的企业进行信用等级评估的权威机 构。 作为中国行业、地区、企业信用评级标准的创建者，大公参加了国内大部分债务工具的创新设计与推广应用，先后为万余家企业与项目进行信用评级，债券发行总额度逾万亿元。 作为多元化的金融信用信息服务商，大公建立了我国评级业第一个博士后科 研工作站，为资本市场提供前沿风险评价技术与研究服务；与天津财经大学联合 创建了我国第一所以培养信用评级和风险管理高端专业人才的高等院校——大公信用管理学院。 作为中国最具规模化、规范化的评级机构，大公拥有员工400余人，其中，硕士和博士分析师200多名，博士后科研人员30多名；在国内设有30多个分 支机构，每年为国内外客户提供信用信息服务。 作为致力于民族品牌国际化发展的评级机构，大公把自己的命运与国家战略 发展和民族伟大复兴紧密联系在一起，正在努力通过研究中国和国际信用问题的 本质规律和解决方案，向资本市场提供公正的信用信息，建设并发展成为一个拥有国际资本市场话语权的民族信用评级机构。 2、中诚信国际信用评级有限公司 中诚信国际信用评级有限公司（简称“中诚信国际”，英文简称“CCXI”）是经中国人民银行总行、中华人民共和国商务部批准设立，在中国国家工商行政管理总局登记注册的中外合资信用评级机构。2006年4月13日，中国诚信信用管理有限公司（简称“中国诚信”，英文简称“CCX”）与全球著名评级机构穆迪投资者服务公司（简称穆迪，Moody's）签订协议，出让中诚信国际信用
2013秋浙江大学数据挖掘作业必做在线要点
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
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
大学数据库全面知识点资料整理
第1章绪论 1 .数据库管理系统是数据库系统的一个重要组成部分，它的功能包括数据定义功能、数据操纵功能、数据库的运行管理、数据库的建立和维护功能。 2 .数据库系统是指在计算机系统中引入数据库后的系统，一般由数据库、数据库管理系统（及其开发工具）、应用系统、数据库管理员构成。 3 .数据库管理技术的发展是与计算机技术及其应用的发展联系在一起的，它经历了三个阶段：人工管理阶段，文件系统阶段和数据库系统阶段。 4 .数据库具有数据结构化、最小的冗余度、较高的数据独立性等特点。 5 .DBMS还必须提供数据的安全性保护、数据的完整性检查、并发控制、数据库恢复等数据控制功能。 6 .数据库管理系统的主要功能有哪些？ (填空题) ①数据库定义功能；②数据存取功能；③数据库运行管理；④数据库的建立和维护功能。 7.三级模式之间的两层映象保证了数据库系统中的数据能够具有较高的逻辑独立性和物理独立性。 (问答题) 8 .试述概念模型的作用。 (填空题) 概念模型实际上是现实世界到机器世界的一个中间层次。概念模型用于信息世界的建模，是现实世界到信息世界的第一层抽象，是数据库设计人员进行数据库设计的有力工具，也是数据库设计人员和用户之间进行交流的语言。 9 .根据模型应用的不同目的，可以将这些模型划分为两类，它们分别属于两个不同的层次。第一类是概念模型，第二类是数据模型。 (问答题) 10 .定义并解释概念模型中以下术语：实体，实体型，实体集，属性，码，实体联系图（E-R 图） (填空题) 实体：客观存在并可以相互区分的事物叫实体。 实体型：具有相同属性的实体具有相同的特征和性质，用实体名及其属性名集合来抽象和刻画同类实体称为实体型。 实体集：同型实体的集合称为实体集。 属性：实体所具有的某一特性，一个实体可由若干个属性来刻画。 码：唯一标识实体的属性集称为码。 实体联系图：E-R图提供了表示实体型、属性和联系的方法： 实体型：用矩形表示，矩形框内写明实体名。 属性：用椭圆形表示，并用无向边将其与相应的实体连接起来。 联系：用菱形表示，菱形框内写明联系名，并用无向边分别与有关实体连接起来，同时在无向边旁标上联系的类型（1 : 1，1 : n或m : n）。 11 .数据模型的三要素是指数据结构，数据操作，完整性约束。实际数据库系统中所支持的主要数据模型是关系模型，层次模型，网状模型。 13 .数据模型中的数据结构是对数据系统的静态特征描述，包括数据结构和数据间联系的描述，数据操作是对数据库系统的动态特征描述，是一组定义在数据上的操作，包括操作的涵义、操作符、运算规则及其语言等。 (问答题) 14 .定义并解释以下术语：DDL、DML (填空题) DDL：数据定义语言。用来定义数据库模式、外模式、内模式的语言。 DML：数据操纵语言。用来对数据库中的数据进行查询、插入、删除和修改的语句。 15 .关系模型是目前最常用也是最重要的一种数据模型。采用该模型作为数据的组织方式的数据库系统称为关系数据库系统。 (问答题) 16 .关系的完整性约束条件包括三大类：实体完整性、参照完整性和用户定义的完整性。
《大数据导论》复习资料
《大数据导论》课程期末复习资料 《大数据导论》课程讲稿章节目录： 第1章大数据概述 （1）大数据的概念 （2）大数据的特征 （3）大数据的数据类型 （4）大数据的技术 （5）大数据的应用 第2章大数据采集与预处理 （1）大数据采集 （2）大数据预处理概述 （3）数据清洗 （4）数据集成 （5）数据变换 （6）数据规约 第3章大数据存储 （1）大数据存储概述 （2）数据存储介质 （3）存储系统结构 （4）云存储概述 （5）云存储技术 （6）新型数据存储系统 （7）数据仓库 第4章大数据计算平台 （1）云计算概述 （2）云计算平台 （3）MapReduce平台 （4）Hadoop平台 （5）Spark平台 第5章大数据分析与挖掘 （1）大数据分析概述 （2）大数据分析的类型及架构 （3）大数据挖掘 （4）大数据关联分析 （5）大数据分类 （6）大数据聚类 （7）大数据分析工具 第6章大数据可视化 （1）大数据可视化概述 （2）大数据可视化方法 （3）大数据可视化工具 第7章社交大数据
（1）社交大数据 （2）国内社交网络大数据的应用 （3）国外社交网络大数据的应用 第8章交通大数据 （1）交通大数据概述 （2）交通监测应用 （3）预测人类移动行为应用 第9章医疗大数据 （1）医疗大数据简介 （2）临床决策分析应用 （3）医疗数据系统分析 第10章大数据的挑战与发展趋势 （1）大数据发展面临的挑战 （2）大数据的发展趋势 一、客观部分：（单项选择、多项选择） （一）、单项选择 1.以下不是NoSQL数据库的是（） A.MongoDB B.HBase C.Cassandra D.DB2 ★考核知识点:NoSQL与NewSQL主流系统 参考讲稿章节：3.7 附1.1.1（考核知识点解释）： 目前市场上主要的NoSQL数据存储工具有：BigTable、Dynamo 、Hbase、MongoDB、CouchDB、Hypertable 还存在一些其他的开源的NoSQL数据库，Neo4j、Oracle Berkeley DB、Apache Cassandra等 另外，NewSQL数据库。例如：GoogleSpanner、V oltDB、RethinkDB、Clustrix、TokuDB和MemSQL等。 2以下不是目前主流开源分布式计算系统的是（） A.Azure B.Hadoop C.Spark