数据挖掘考试题库

1.何谓数据挖掘？它有哪些方面的功能？

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称为数据挖掘。相关的名称有知识发现、数据分析、数据融合、决策支持等。

数据挖掘的功能包括：概念描述、关联分析、分类与预测、聚类分析、趋势分析、孤立点分析以及偏差分析等。

2.何谓粒度？它对数据仓库有什么影响？按粒度组织数据的方式有哪些？

粒度是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。按粒度组织数据的方式主要有：

①简单堆积结构

②轮转综合结构

③简单直接结构

④连续结构

3.简述数据仓库设计的三级模型及其基本内容。

概念模型设计是在较高的抽象层次上的设计，其主要内容包括：界定系统边界和确定主要的主题域。

逻辑模型设计的主要内容包括：分析主题域、确定粒度层次划分、确定数据分割策略、定义关系模式、定义记录系统。

物理数据模型设计的主要内容包括：确定数据存储结构、确定数据存放位置、确定存储分配以及确定索引策略等。在物理数据模型设计时主要考虑的因素有: I/O存取时间、空间利用率和维护代价等。

提高性能的主要措施有划分粒度、数据分割、合并表、建立数据序列、引入冗余、生成导出数据、建立广义索引等。

4.在数据挖掘之前为什么要对原始数据进行预处理？

原始业务数据来自多个数据库或数据仓库，它们的结构和规则可能是不同的，这将导致原始数据非常的杂乱、不可用，即使在同一个数据库中，也可能存在重复的和不完整的数据信息，为了使这些数据能够符合数据挖掘的要求，提高效率和得到清晰的结果，必须进行数据的预处理。

为数据挖掘算法提供完整、干净、准确、有针对性的数据，减少算法的计算量，提高挖掘效率和准确程度。

5.简述数据预处理方法和内容。

①数据清洗：包括填充空缺值，识别孤立点，去掉噪声和无关数据。

②数据集成：将多个数据源中的数据结合起来存放在一个一致的数据存储中。需要注意不同数据源的数据匹配问题、

数值冲突问题和冗余问题等。

③数据变换：将原始数据转换成为适合数据挖掘的形式。包括对数据的汇总、聚集、概化、规范化，还可能需要进

行属性的重构。

④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。

6.简述数据清理的基本内容。

①尽可能赋予属性名和属性值明确的含义；

②统一多数据源的属性值编码；

③去除无用的惟一属性或键值(如自动增长的id)；

④去除重复属性(在某些分析中，年龄和出生日期可能就是重复的属性，但在某些时候它们可能又是同时需要的)

⑤去除可忽略字段(大部分为空值的属性一般是没有什么价值的，如果不去除可能造成错误的数据挖掘结果)

⑥合理选择关联字段(对于多个关联性较强的属性，重复无益，只需选择其中的部分用于数据挖掘即可，如价格、

数据、金额)

⑦去掉数据中的噪音、填充空值、丢失值和处理不一致数据。

7.简述处理空缺值的方法。

①忽略该记录；

②去掉属性；

③手工填写空缺值；

④使用默认值；

⑤使用属性平均值；

⑥使用同类样本平均值；

⑦预测最可能的值。

8.常见的分箱方法有哪些？数据平滑处理的方法有哪些？

分箱的方法主要有：

①统一权重法(又称等深分箱法)

② 统一区间法(又称等宽分箱法) ③ 最小熵法 ④

自定义区间法

数据平滑的方法主要有：平均值法、边界值法和中值法。

9. 何谓数据规范化？规范化的方法有哪些？写出对应的变换公式。

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0.0～1.0），称为规范化。规范化的常用方法有：

(1) 最大－最小规范化：

(2) 零－均值规范化：

(3) 小数定标规范化：x ＝x 0/10α

10.

数据归约的方法有哪些？为什么要进行维归约？

① 数据立方体聚集 ② 维归约 ③ 数据压缩 ④ 数值压缩

⑤

离散化和概念分层

维归约可以去掉不重要的属性，减少数据立方体的维数，从而减少数据挖掘处理的数据量，提高挖掘效率。

11.

何谓聚类？它与分类有什么异同？

聚类是将物理或抽象对象的集合分组成为多个类或簇(cluster)的过程，使得在同一个簇中的对象之间具有较高的相似度，而不同簇中的对象差别较大。

聚类与分类不同，聚类要划分的类是未知的，分类则可按已知规则进行；聚类是一种无指导学习，它不依赖预先定义的类和带类标号的训练实例，属于观察式学习，分类则属于有指导的学习，是示例式学习。

12.

举例说明聚类分析的典型应用。

①商业：帮助市场分析人员从客户基本库中发现不同的客户群，并且用不同的购买模式描述不同客户群的特征。 ②生物学：推导植物或动物的分类，对基于进行分类，获得对种群中固有结构的认识。 ③WEB 文档分类

④其他：如地球观测数据库中相似地区的确定；各类保险投保人的分组；一个城市中不同类型、价值、地理位置房子的分组等。

⑤聚类分析还可作为其他数据挖掘算法的预处理：即先进行聚类，然后再进行分类等其他的数据挖掘。聚类分析是一种数据简化技术，它把基于相似数据特征的变量或个案组合在一起。 13.

聚类分析中常见的数据类型有哪些？何谓相异度矩阵？它有什么特点？

常见数据类型有区间标度变量、比例标度型变量、二元变量、标称型、序数型以及混合类型等。相异度矩阵是用于存储所有对象两两之间相异度的矩阵，为一个nn 维的单模矩阵。其特点是d(i,j)=d(j,i)，d(i,i)=0，d(j,j)=0。如下所示：

14.

分类知识的发现方法主要有哪些？分类过程通常包括哪两个步骤？

分类规则的挖掘方法通常有：决策树法、贝叶斯法、人工神经网络法、粗糙集法和遗传算法。分类的过程包括2步：首先在已知训练数据集上，根据属性特征，为每一种类别找到一个合理的描述或模型，即分类规则；然后根据规则对新数据进行分类。

15.

什么是决策树？如何用决策树进行分类？

决策树是用样本的属性作为结点，用属性的取值作为分支的树结构。它是利用信息论原理对大量样本的属性进行分析和归纳而产生的。决策树的根结点是所有样本中信息量最大的属性。树的中间结点是以该结点为根的子树所包含的样本子集中信息

()()0000max min

x x min min

max min -=

-+-0X

x x σ-=

0d(2,1)0d(3,1)d(3,2)0d(n,1)d(n,2)......0??

??????????????

量最大的属性。决策树的叶结点是样本的类别值。

决策树用于对新样本的分类，即通过决策树对新样本属性值的测试，从树的根结点开始，按照样本属性的取值，逐渐沿着决策树向下，直到树的叶结点，该叶结点表示的类别就是新样本的类别。决策树方法是数据挖掘中非常有效的分类方法。

16.简述ID3算法的基本思想及其主算法的基本步骤。

首先找出最有判别力的因素，然后把数据分成多个子集，每个子集又选择最有判别力的因素进一步划分，一直进行到所有子集仅包含同一类型的数据为止。最后得到一棵决策树，可以用它来对新的样例进行分类。

主算法包括如下几步：

①从训练集中随机选择一个既含正例又含反例的子集(称为窗口)；

②用“建树算法”对当前窗口形成一棵决策树；

③对训练集(窗口除外)中例子用所得决策树进行类别判定，找出错判的例子；

④若存在错判的例子，把它们插入窗口，重复步骤②，否则结束。

17.简述ID3算法的基本思想及其建树算法的基本步骤。

建树算法的具体步骤如下：

①对当前例子集合，计算各特征的互信息；

②选择互信息最大的特征A k；

③把在A k处取值相同的例子归于同一子集，A k取几个值就得几个子集；

④对既含正例又含反例的子集，递归调用建树算法；

⑤若子集仅含正例或反例，对应分枝标上P或N，返回调用处。

18.设某事务项集构成如下表，填空完成其中支持度和置信度的计算。

M-P方程并说明其含义。

基本特征：①多输入、单输出；②突触兼有兴奋和抑制两种性能；③可时间加权和空间加权；④可产生脉冲；⑤脉冲可进行传递；⑥非线性，有阈值。

M-P方程：

()

i ij j j

S f W Sθ

∑，W ij是神经元之间的连接强度，jθ是阈值，f(x)是阶梯函数。

20.遗传算法与传统寻优算法相比有什么特点？

①遗传算法为群体搜索，有利于寻找到全局最优解；

②遗传算法采用高效有方向的随机搜索，搜索效率高；

③遗传算法处理的对象是个体而不是参变量，具有广泛的应用领域；

④遗传算法使用适应值信息评估个体，不需要导数或其他辅助信息，运算速度快，适应性好；

⑤遗传算法具有隐含并行性，具有更高的运行效率。

21.写出非对称二元变量相异度计算公式(即jaccard系数)，并计算下表中各对象间的相异度。

22.简述K-平均算法的输入、输出及聚类过程(流程)。

输入：簇的数目k和包含n个对象的数据集。

输出：k个簇，使平方误差准则最小。

步骤：

①任意选择k个对象作为初始的簇中心；

②计算其它对象与这k个中心的距离，然后把每个对象归入离它“最近”的簇；

③计算各簇中对象的平均值，然后重新选择簇中心(离平均值“最近”的对象值)；

④重复第2第3步直到簇中心不再变化为止。

23.简述K-中心点算法的输入、输出及聚类过程(流程)。

输入：结果簇的数目k，包含n个对象的数据集

输出：k个簇，使得所有对象与其最近中心点的相异度总和最小。

流程：

①随机选择k个对象作为初始中心点；

②计算其它对象与这k个中心的距离，然后把每个对象归入离它“最近”的簇；

③随机地选择一个非中心点对象Orandom，并计算用Orandom代替Oj的总代价S；

④如果S<0,则用Orandom代替Oj，形成新的k个中心点集合；

⑤重复迭代第3、4步，直到中心点不变为止。

24.何谓文本挖掘？它与信息检索有什么关系(异同)。

文本挖掘是从大量文本数据中提取以前未知的、有用的、可理解的、可操作的知识的过程。它与信息检索之间有以下几方面的区别：

①方法论不同：信息检索是目标驱动的，用户需要明确提出查询要求；而文本挖掘结果独立于用户的信息需

求，是用户无法预知的。

②着眼点不同：信息检索着重于文档中字、词和链接；而文本挖掘在于理解文本的内容和结构。

③目的不同：信息检索的目的在于帮助用户发现资源，即从大量的文本中找到满足其查询请求的文本子集；

而文本挖掘是为了揭示文本中隐含的知识。

④评价方法不同：信息检索用查准率和查全率来评价其性能。而文本挖掘采用收益、置信度、简洁性等来衡

量所发现知识的有效性、可用性和可理解性。

⑤使用场合不同：文本挖掘是比信息检索更高层次的技术，可用于信息检索技术不能解决的许多场合。一方

面，这两种技术各有所长，有各自适用的场合；另一方面，可以利用文本挖掘的研究成果来提高信息检索的精度和

效率，改善检索结果的组织，使信息检索系统发展到一个新的水平。

人工神经网络是用大量的简单处理单元广泛连接而成的网络,用以模拟生物神经网络的智能计算系统,神经网络是一组类似于神经元的处理单元,其中每个连接都与一个权重相关联.

Apriori优缺点:优点：大大压缩了频繁集的大小，取得了很好的性能。缺点： (1 ) 产生大量的频繁集 (2 ) 重复扫描事务数据库如何改进?改进：在第一次数据库遍历后就不需要用到原始数据库，而使用在前一次过程中所用的候选项集的集合。

AprioriTid算法的优点是用逐渐减少的TID表代替原始数据库,但是在循环的初始阶段,候选项集的个数往往大于数据项个数,导致构造的TID表可能比原始事务数据库还要大.

聚类分析:从数据集中找出相似的数据并组成不同的组

数据挖掘步骤:问题定义,数据准备,预处理,数据挖掘,结果的解释和评估

ID3优点:搜索空间是完全的假设空间,目标函数必在搜索空间中,不存在无解的危险;全盘使用训练数据,而不是像候选剪除算法一个个地考虑训练例;可以生成容易理解的IF-THEN分类规则,更容易倍用户理解;擅于处理非数值数据…缺点:这种基于互信息的计算方法偏向于属性取值数目较多的特征,而可取较多值的属性不是最优;此算法对噪声比较敏感,不

易去除噪声;当训练集增加时,该算法生成的决策树也会随之变化;数据集越大,算法的计算量也会越大;缺乏伸缩性;增大了分类算法的额外开销还降低了分类的准确性

数据挖掘实验报告

《数据挖掘》Weka实验报告姓名＿学号＿指导教师开课学期2015 至2016 学年 2 学期完成日期2015年6月12日

1.实验目的基于https://www.360docs.net/doc/6d6200632.html,/ml/datasets/Breast+Cancer+WiscOnsin+%28Ori- ginal%29的数据，使用数据挖掘中的分类算法，运用Weka平台的基本功能对数据集进行分类，对算法结果进行性能比较，画出性能比较图，另外针对不同数量的训练集进行对比实验，并画出性能比较图训练并测试。 2.实验环境实验采用Weka平台，数据使用来自https://www.360docs.net/doc/6d6200632.html,/ml/Datasets/Br- east+Cancer+WiscOnsin+%28Original%29，主要使用其中的Breast Cancer Wisc- onsin (Original) Data Set数据。Weka是怀卡托智能分析系统的缩写，该系统由新西兰怀卡托大学开发。Weka使用Java写成的，并且限制在GNU通用公共证书的条件下发布。它可以运行于几乎所有操作平台，是一款免费的，非商业化的机器学习以及数据挖掘软件。Weka提供了一个统一界面，可结合预处理以及后处理方法，将许多不同的学习算法应用于任何所给的数据集，并评估由不同的学习方案所得出的结果。 3.实验步骤 3.1数据预处理本实验是针对威斯康辛州(原始)的乳腺癌数据集进行分类，该表含有Sample code number（样本代码)，Clump Thickness（丛厚度），Uniformity of Cell Size （均匀的细胞大小），Uniformity of Cell Shape （均匀的细胞形状），Marginal Adhesion（边际粘连），Single Epithelial Cell Size（单一的上皮细胞大小），Bare Nuclei（裸核），Bland Chromatin（平淡的染色质），Normal Nucleoli（正常的核仁），Mitoses（有丝分裂），Class（分类），其中第二项到第十项取值均为1-10，分类中2代表良性，4代表恶性。通过实验，希望能找出患乳腺癌客户各指标的分布情况。该数据的数据属性如下： 1. Sample code number（numeric），样本代码； 2. Clump Thickness（numeric），丛厚度；

数据挖掘与分析心得体会

正如柏拉图所说：需要是发明之母。随着信息时代的步伐不断迈进，大量数据日积月累。我们迫切需要一种工具来满足从数据中发现知识的需求！而数据挖掘便应运而生了。正如书中所说：数据挖掘已经并且将继续在我们从数据时代大步跨入信息时代的历程中做出贡献。 1、数据挖掘数据挖掘应当更正确的命名为：“从数据中挖掘知识”，不过后者显得过长了些。而“挖掘”一词确是生动形象的！人们把数据挖掘视为“数据中的知识发现（KDD）”的同义词，而另一些人只是把数据挖掘视为知识发现过程的一个基本步骤！由此而产生数据挖掘的定义：从大量数据中挖掘有趣模式和知识的过程！数据源包括数据库、数据仓库、Web、其他信息存储库或动态地流入系统的数据。作为知识发现过程，它通常包括数据清理、数据集成、数据变换、模式发现、模式评估和知识表示六个步骤。数据挖掘处理数据之多，挖掘模式之有趣，使用技术之大量，应用范围之广泛都将会是前所未有的；而数据挖掘任务之重也一直并存。这些问题将继续激励数据挖掘的进一步研究与改进！ 2、数据分析数据分析是指用适当的统计方法对收集来的大量第一手资料和第二手资料进行分析，以求最大化地开发数据资料的功能，发挥数据的作用。是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。数据分析有极广泛的应用范围。典型的数据分析可能包含以下三个步： 1、探索性数据分析：当数据刚取得时，可能杂乱无章，看不出规律，通过作图、造表、用各种形式的方程拟合，计算某些特征量等手段探索规律性的可能形式，即往什么方向和用何种方式去寻找和揭示隐含在数据中的规律性。 2、模型选定分析，在探索性分析的基础上提出一类或几类可能的模型，然后通过进一步的分析从中挑选一定的模型。 3、推断分析：通常使用数理统计方法对所定模型或估计的可靠程度和精确程度作出推断。数据分析的目的是把隐没在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中、萃取和提炼出来，以找出所研究对象的内在规律。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。数据分析是组织有目的地收集数据、分析数据，使之成为信息的过程。这一过程是质量管理体系的支持过程。在产品的整个寿命周期，包括从市场调研到售后服务和最终处置的各

《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。

《大数据时代下的数据挖掘》试题及答案要点

《海量数据挖掘技术及工程实践》题目一、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。 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) 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 5)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)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 7)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 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) A.0.821 B.1.224 C.1.458 D.0.716 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

数据挖掘报告

哈尔滨工业大学数据挖掘理论与算法实验报告(2016年度秋季学期) 课程编码S1300019C 授课教师邹兆年学生姓名汪瑞学号 16S003011 学院计算机学院

一、实验内容决策树算法是一种有监督学习的分类算法；kmeans是一种无监督的聚类算法。本次实验实现了以上两种算法。在决策树算法中采用了不同的样本划分方式、不同的分支属性的选择标准。在kmeans算法中，比较了不同初始质心产生的差异。本实验主要使用python语言实现，使用了sklearn包作为实验工具。二、实验设计 1.决策树算法 1.1读取数据集本次实验主要使用的数据集是汽车价值数据。有6个属性，命名和属性值分别如下： buying: vhigh, high, med, low. maint: vhigh, high, med, low. doors: 2, 3, 4, 5more. persons: 2, 4, more. lug_boot: small, med, big. safety: low, med, high. 分类属性是汽车价值，共4类，如下： class values：unacc, acc, good, vgood 该数据集不存在空缺值。

由于sklearn.tree只能使用数值数据，因此需要对数据进行预处理，将所有标签类属性值转换为整形。 1.2数据集划分数据集预处理完毕后，对该数据进行数据集划分。数据集划分方法有hold-out法、k-fold交叉验证法以及有放回抽样法（boottrap）。 Hold—out法在pthon中的实现是使用如下语句：其中，cv是sklearn中cross_validation包，train_test_split 方法的参数分别是数据集、数据集大小、测试集所占比、随机生成方法的可

数据挖掘与数据仓库知识点总结

1、数据仓库定义：数据仓库是一种新的数据处理体系结构，它与组织机构的操作数据库分别维护，允许将各种应用系统一起，为统一的历史数据分析提供坚实的平台，对信息处理提供支持。数据仓库是面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，为企业决策支持系统提供所需的集成信息。设计和构造步骤：1）选取待建模的商务处理；2）选取商务处理的粒变；3）选取用于每个事实表记录的维；4）选取事实表中每条记录的变量系统结构：（1）底层是仓库数据服务器，总是关系数据库系统。（2）中间层是OLAP服务器，有ROLAP 和MOLAP，它将对多维数据的操作映射为标准的关系操作（3）顶层是前端客户端，它包括查询和报表工具、分析工具和数据挖掘工具 2、数据仓库的多维数据模型：（1）星形模式：在此模型下，数据仓库包括一个大的包含大批数据并且不含冗余的中心表，一组小的附属表，维表围绕中心事实表显示的射线上。特征：星型模型四周的实体是维度实体，其作用是限制和过滤用户的查询结果，缩小访问围。每个维表都有自己的属性，维表和事实表通过关键字相关联。【例子：sales数据仓库的星形模式，此模式包含一个中心事实表sales，它包含四个维time, item, branch和location。（2）雪花型模式：它是星形模式的变种，其中某些维表是规化的，因而把数据进一步分解到附加的表中。特征：雪花模型通过最大限度地减少数据存储量和联合较小的维表来改善查询性能，增加了用户必须处理的表数量和某些查询的复杂性，但同时提高了处理的灵活性，可以回答更多的商业问题，特别适合系统的逐步建设要求。【例子同上，只不过把其中的某些维给扩展了。（3）事实星座形：复杂的应用可能需要多个事实表共享维表，这种模式可看作星形模式的汇集。特征：事实星座模型能对多个相关的主题建模。例子：有两个事实表sales和shipping，它们可以共享维表time, item和location。 3、OLAP：即联机分析处理，是在OLTP基础上发展起来的、以数据仓库基础上的、面向高层管理人员和专业分析人员、为企业决策支持服务。特点：1.实时性要求不是很高。2.数据量大。3.因为重点在于决策支持，所以查询一般是动态的，也就是说允许用户随机提出查询要求。 OLAP操作：上卷：通过沿一个维的概念分层向上攀登，或者通过维归约，对数据立方体进行类聚。下钻：是上卷的逆操作，它由不太详细的数据得到更详细的数据，下钻可以通过沿维的概念分层向下或引入附加的维来实现。切片：对给定方体的一个维进行进行选择，导致一个子立方体。切块：通过对两个或多个维执行选择，定义子立方体。转轴：是一种可视化操作，它转动数据的视角，提供数据的替代表示。 OLTP：即联机事务处理，是以传统数据库为基础、面向操作人员和低层管理人员、对基本数据进行查询和增、删、改等的日常事务处理。OLTP的特点有：a.实时性要求高；b.数据量不是很大。C.交易一般是确定的，是对确定性数据进行存取。d.并发性要求高且严格的要求事务的完整性，安全性。 OLTP和OLAP的区别：1）用户和系统的面向性:OLTP面向顾客，而OLAP面向市场；2）数据容：OLTP 系统管理当前数据，而OLAP管理历史的数据；3）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；4）视图：OLTP系统主要关注一个企业或部门部的当前数据，而OLAP 系统主要关注汇总的统一的数据；5）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。 7、PageRank算法原理：1）在初始阶段：构建Web图，每个页面初始设置相同的PageRank 值，通过迭代计算，会得到每个页面所获得的最终PageRank值。2）在一轮中更新页面 PageRank得分的计算方法：每个页面将其当前的PageRank值平均分配到本页面包含的出链上。每个页面将所有指向本页面的入链所传入的权值求和，即可得到新的PageRank得分。优点：是一个与查询无关的静态算法，所有网页的PageRank值通过离线计算获得；有效减少在线查询时的计算量，极大降低了查询响应时间。缺点：1）人们的查询具有主题特征，PageRank忽略了主题相关性，导致结果的相关性和主题性降低。2）旧的页面等级会比新页面高。因为即使是非常好的新页面也不会有很多上游，除非它是某个站点的子站点。

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。

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。

数据挖掘课程报告

数据挖掘课程报告学习“数据挖掘”这门课程已经有一个学期了，在这十余周的学习过程中，我对数据挖掘这门技术有了一定的了解，明确了一些以前经常容易混淆的概念，并对其应用以及研究热点有了进一步的认识。以下主要谈一下我的心得体会，以及我对数据挖掘这项课题的见解。随着数据库技术和计算机网络的迅速发展以及数据库管理系统的广泛应用，

人们积累的数据越来越多，而数据挖掘(Data Mining)就是在这样的背景下诞生的。简单来说，数据挖掘就是从大量的数据中，抽取出潜在的、有价值的知识、模型或规则的过程。作为一类深层次的数据分析方法，它利用了数据库、人工智能和数理统计等多方面的技术。从某种角度上来说，数据挖掘可能并不适合进行科学研究，因为从本质上来说，数据挖掘这个技术是不能证明因果的，以一个最典型的例子来说，例如数据挖掘技术可以发现啤酒销量和尿布之间的关系，但是显然这两者之间紧密相关的关系可能在理论层面并没有多大的意义。不过，仅以此来否定数据挖掘的意义，显然就是对数据挖掘这项技术价值加大的抹杀，显然，数据挖掘这项技术从设计出现之初，就不是为了指导或支持理论研究的，它的重要意义在于，它在应用领域体现出了极大地优越性。首先有一点是我们必须要明确的，即我们为什么需要数据挖掘这门技术？这也是在开课前一直困扰我的问题。数据是知识的源泉，然而大量的数据本身并不意味信息。尽管现代的数据库技术使我们很容易存储大量的数据，但现在还没有一种成熟的技术帮助我们分析、理解这些数据。数据的迅速增加与数据分析方法的滞后之间的矛盾越来越突出，人们希望在对已有的大量数据分析的基础上进行研究，但是目前所拥有的数据分析工具很难对数据进行深层次的处理，使得人们只能望“数”兴叹。数据挖掘正是为了解决传统分析方法的不足，并针对大规模数据的分析处理而出现的。数据挖掘可以帮助人们对大规模数据进行高效的分析处理，以节约时间，将更多的精力投入到更高层的研究中，从而提高科研工作的效率。那么数据挖掘可以做些什么呢？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、机器学习、知识获取、统计学、空间数据库和数据可视化等领域。具体来说，它可以做这七件事情：分类，估计，预测，关联分析，聚类分析，描述和可视化，复杂数据类型挖掘。在本学期的学习过程中，我们对大部分内容进行了较为详细的研究，并且建立了一些基本的概念，对将来从事相关方向的研究奠定了基础。由于篇幅限制，就不对这些方法一一讲解了，这里只谈一下我在学习工程中的一些见解和心得。在学习关联规则的时候，我们提到了一个关于“尿布与啤酒”的故事：在一

数据挖掘课程体会

数据挖掘课程体会学习数据挖掘这门课程已经有一个学期了，在这十余周的学习过程中，我对数据挖掘这门课程的一些技术有了一定的了解，并明确了一些容易混淆的概念，以下主要谈一下我的心得体会。近年来，数据挖掘引起了信息产业界的极大关注，其主要原因是存在大量数据，可以广泛使用，并且迫切需要将这些数据转换成有用的信息和知识。数据挖掘就是从大量的数据中，抽取出潜在的、有价值的知识、模型或规则的过程。作为一类深层次的数据分析方法，它利用了数据库、人工智能和数理统计等多方面的技术。要将庞大的数据转换成为有用的信息，必须先有效率地收集信息。随着科技的进步，功能完善的数据库系统就成了最好的收集数据的工具。数据仓库，简单地说，就是搜集来自其它系统的有用数据，存放在一整合的储存区内。所以其实就是一个经过处理整合，且容量特别大的关系型数据库，用以储存决策支持系统所需的数据，供决策支持或数据分析使用。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、机器学习、知识获取、统计学、空间数据库和数据可视化等领域。主要是可以做以下几件事：分类、估计、预测、关联分析、聚类分析、描述和可视化、复杂数据类型挖掘。在这里就不一一介绍了。在学习关联规则的时候，提出了一个关于啤酒与纸尿布的故事：在一家超市里，纸尿布与啤酒被摆在一起出售，但是这个奇怪的举措却使得啤酒和纸尿布的销量双双增加了。其实，这是由于这家超市对其顾客的购物行为进行购物篮分析，在这些原始交易数据的基础上，利用数据挖掘方法对这些数据进行分析和挖掘。从而意外的发现跟纸尿布一起购买最多的商品竟是啤酒。按我们的常规思维，啤酒与纸尿布是两个毫无关联的商品，但是借助数据挖掘技术对大量交易数据进行挖掘分析后，却可以寻求到这一有价值的规律。这个故事在一定程度上说明了数据挖掘技术的巨大价值。总之，非常感谢周教员在这十余周的精彩授课，让我受益匪浅，我会继续学习这门课程，努力为今后的课题研究或论文打好基础。

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。

数据挖掘中分类技术应用

分类技术在很多领域都有应用，例如可以通过客户分类构造一个分类模型来对银行贷款进行风险评估；当前的市场营销中很重要的一个特点是强调客户细分。客户类别分析的功能也在于此，采用数据挖掘中的分类技术，可以将客户分成不同的类别，比如呼叫中心设计时可以分为：呼叫频繁的客户、偶然大量呼叫的客户、稳定呼叫的客户、其他，帮助呼叫中心寻找出这些不同种类客户之间的特征，这样的分类模型可以让用户了解不同行为类别客户的分布特征；其他分类应用如文献检索和搜索引擎中的自动文本分类技术；安全领域有基于分类技术的入侵检测等等。机器学习、专家系统、统计学和神经网络等领域的研究人员已经提出了许多具体的分类预测方法。下面对分类流程作个简要描述：训练：训练集——>特征选取——>训练——>分类器分类：新样本——>特征选取——>分类——>判决最初的数据挖掘分类应用大多都是在这些方法及基于内存基础上所构造的算法。目前数据挖掘方法都要求具有基于外存以处理大规模数据集合能力且具有可扩展能力。神经网络神经网络是解决分类问题的一种行之有效的方法。神经网络是一组连接输入/输出单元的系统，每个连接都与一个权值相对应，在将简单的单元连接成较复杂的系统后，通过并行运算实现其功能，其中系统的知识存储于网络结构和各单元之间的连接权中。在学习阶段，通过调整神经网络的权值，达到对输入样本的正确分类。神经网络有对噪声数据的高承受能力和对未经训练数据的模式分类能力。神经网

络概括性强、分类精度高，可以实现有监督和无监督的分类任务，所以神经网络在分类中应用非常广泛。在结构上，可以把一个神经网络划分为输入层、输出层和隐含层（见图4）。网络的每一个输入节点对应样本一个特征，而输出层节点数可以等于类别数，也可以只有一个，（输入层的每个节点对应一个个的预测变量。输出层的节点对应目标变量，可有多个）。在输入层和输出层之间是隐含层（对神经网络使用者来说不可见），隐含层的层数和每层节点的个数决定了神经网络的复杂度。除了输入层的节点，神经网络的每个节点都与很多它前面的节点（称为此节点的输入节点）连接在一起，每个连接对应一个权重Wxy，此节点的值就是通过它所有输入节点的值与对应连接权重乘积的和作为一个函数的输入而得到，我们把这个函数称为活动函数或挤压函数。如图5中节点4输出到节点6的值可通过如下计算得到：

数据挖掘复习大纲答案新新

数据挖掘复习提纲分值分布一、选择题（单选10道20分多选5道20分）二、填空题（10道20分）三、名词解释（5道20分）四、解答题（4道20分）五、应用题（Apriori算法20分） 1．什么是数据挖掘？ 1答：简单地说，数据挖掘是从大量数据中提取或挖掘知识。具体地说，数据挖掘就是从大量的、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。 2. 什么是数据清理？ 2答：填写缺失的值，平滑噪声数据，识别、删除离群点，解决不一致性 3. 什么是数据仓库？ 3答：是一个面向主题的、集成的、随时间而变化的、不容易丢失的数据集合，支持管理部门决策的过程。（最显著特征：数据不易丢失2分选择题） 4. 什么是数据集成？ 4.数据集成:集成多个数据库、数据立方体或文件 5. 什么是数据变换？ 5答：将数据转换或统一成适合于挖掘的形式。 6. 什么是数据归约？ 6答：得到数据集的压缩表示，它小得多，但可以得到相同或相近的结果 7. 什么是数据集市？ 7答：数据集市包含企业范围数据的一个子集，对于特定的用户群是有用的。其范围限于选定的主题。 (是完整的数据仓库的一个逻辑子集，而数据仓库正是由所有的数据集市有机组合而成的) 8.在数据挖掘过程中，耗时最长的步骤是什么？ 8.答：数据清理 9.数据挖掘系统可以根据什么标准进行分类？ 9答：根据挖掘的数据库类型分类、根据挖掘的知识类型分类、根据挖掘所用的技术分类、根据应用分类 10. 多维数据模型上的OLAP 操作包括哪些？ 10.答：上卷、下钻、切片和切块、转轴 / 旋转、其他OLAP操作 11. OLAP 服务器类型有哪几种？ 11.答：关系 OLAP 服务器(ROLAP)、多维 OLAP 服务器(MOLAP)、混合 OLAP 服务器 (HOLAP)、特殊的 SQL 服务器 12. 数据预处理技术包括哪些？（选择） 12.答：聚集、抽样、维规约、特征子集选择、特征创建、离散化和二元化、变量变换。 13. 形成“脏数据”的原因有哪些？ 13. 答：滥用缩写词、数据输入错误、数据中的内嵌控制信息、不同的的惯用语、重复记录、丢失值、拼写变化、不同的计量单位、过时的编码 14. 与数据挖掘类似的术语有哪些? 14答：数据库中挖掘知识、知识提取、数据/模式分析、数据考古和数据捕捞。

《数据挖掘》结课报告

《数据挖掘》结课报告 --基于k-最近邻分类方法的连衣裙属性数据集的研究报告 (2013--2014 学年第二学期) 学院：专业：班级：学号：姓名：指导教师：二〇一四年五月二十四日

一、研究目的与意义（介绍所选数据反应的主题思想及其研究目的与意义） 1、目的（1）熟悉weka软件环境；（2）掌握数据挖掘分类模型学习方法中的k-最近邻分类方法；（3）在weka中以“Dress Attribute DataSet”为例，掌握k-最近邻分类算法的相关方法；（4）取不同的K值，采用不同的预测方法，观察结果，达到是否推荐某款连衣裙的目的，为企业未来的规划发展做出依据。 2、意义此数据集共有14个属性，500个实例，包含了连衣裙的各种属性和根据销售量的不同而出现的推荐情况，按照分类模型学习方法中的k-最近邻分类方法依据各属性推断应推广哪些种类的裙子，对发展市场的扩大及企业的发展战略具有重要意义。二、技术支持（介绍用来进行数据挖掘、数据分析的方法及原理） 1、原理：k-最近邻分类算法是一种基于实例的学习方法，不需要事先对训练数据建立分类模型，而是当需要分类未知样本时才使用具体的训练样本进行预测，通过在训练集中找出测试集的K个最近邻，来预测估计测试集的类标号； 2、方法：k-最近邻方法是消极学习方法的典型代表，其算法的关键技术是搜索模式空间，该方法首先找出最近邻即与测试样本相对

接近的所有训练样本，然后使用这些最近邻的类标号来确定测试样本的类标号。三、数据处理及操作过程（一）数据预处理方法 1、“remove”属性列：数据集中属性“Dress_ID”对此实验来说为无意义的属性，因此在“Attributes”选项中勾选属性“Dress_ID”并单击“remove”，将该属性列去除，并保存新的数据集； 2、离散化预处理：需要对数值型的属性进行离散化，该数据集中只有第3个属性“rating”和第13个属性“recommendation”为数值型，因此只对这两个属性离散化。 “recommendation”属性只有2个取值：0，1，因此用文本编辑器“Ultra Edit”或者写字板打开数据集并直接修改“Dress Attribute Data Set.arff”文件，把“@attribute recommendation numeric”改为“@attribute recommendation {0,1,}”，并保存；在“Explorer”中重新打开“Dress Attribute Data Set.arff”，选中“recommendation”属性后，右方的属性摘要中“Type”值变为“Nominal”。在过滤器Filter中单击“choose”,出现树形图，单击“weka”--“Filters”--“unsupervised”--“attribute”--“discretize”，点击“Choose”右边的文本框进行参数设置，把“attribute Indices”右边改成“3”，计划将该属性分成3段，于是把“bins”改成“3”，其它参数不更改，点“OK”回到“Explorer”，单击“Apply”离散化后的数据如下所示：

大数据处理技术的总结与分析

数据分析处理需求分类 1 事务型处理在我们实际生活中,事务型数据处理需求非常常见,例如：淘宝网站交易系统、1２306网站火车票交易系统、超市ＰOＳ系统等都属于事务型数据处理系统。这类系统数据处理特点包括以下几点: 一就是事务处理型操作都就是细粒度操作,每次事务处理涉及数据量都很小。二就是计算相对简单，一般只有少数几步操作组成，比如修改某行得某列; 三就是事务型处理操作涉及数据得增、删、改、查,对事务完整性与数据一致性要求非常高。四就是事务性操作都就是实时交互式操作,至少能在几秒内执行完成；五就是基于以上特点,索引就是支撑事务型处理一个非常重要得技术. 在数据量与并发交易量不大情况下,一般依托单机版关系型数据库,例如OＲＡＣLＥ、MＹSQL、SQＬSERVER,再加数据复制（DataGurａd、RＭAＮ、ＭｙSQＬ数据复制等)等高可用措施即可满足业务需求。在数据量与并发交易量增加情况下，一般可以采用ORＡLＣＥRAC集群方式或者就是通过硬件升级（采用小型机、大型机等，如银行系统、运营商计费系统、证卷系统)来支撑. 事务型操作在淘宝、1230６等互联网企业中,由于数据量大、访问并发量高，必然采用分布式技术来应对,这样就带来了分布式事务处理问题，而分布式事务处理很难做到高效，因此一般采用根据业务应用特点来开发专用得系统来解决本问题。

２数据统计分析数据统计主要就是被各类企业通过分析自己得销售记录等企业日常得运营数据,以辅助企业管理层来进行运营决策。典型得使用场景有:周报表、月报表等固定时间提供给领导得各类统计报表;市场营销部门,通过各种维度组合进行统计分析,以制定相应得营销策略等．数据统计分析特点包括以下几点: 一就是数据统计一般涉及大量数据得聚合运算，每次统计涉及数据量会比较大。二就是数据统计分析计算相对复杂，例如会涉及大量goｕpbｙ、子查询、嵌套查询、窗口函数、聚合函数、排序等；有些复杂统计可能需要编写ＳQＬ脚本才能实现．三就是数据统计分析实时性相对没有事务型操作要求高。但除固定报表外,目前越来越多得用户希望能做做到交互式实时统计；传统得数据统计分析主要采用基于ＭＰP并行数据库得数据仓库技术.主要采用维度模型,通过预计算等方法，把数据整理成适合统计分析得结构来实现高性能得数据统计分析，以支持可以通过下钻与上卷操作,实现各种维度组合以及各种粒度得统计分析。另外目前在数据统计分析领域,为了满足交互式统计分析需求，基于内存计算得数据库仓库系统也成为一个发展趋势,例如SAP得HANA平台。 3 数据挖掘数据挖掘主要就是根据商业目标，采用数据挖掘算法自动从海量数据中发现隐含在海量数据中得规律与知识。

数据挖掘分类实验详细报告概论

《数据挖掘分类实验报告》信息安全科学与工程学院 1120362066 尹雪蓉数据挖掘分类过程（1）数据分析介绍本次实验为典型的分类实验，为了便于说明问题，弄清数据挖掘具体流程，我们小组选择了最经典的决策树算法进行具体挖掘实验。（2）数据准备与预处理在进行数据挖掘之前，我们首先要对需要挖掘的样本数据进行预处理，预处理包括以下步骤： 1、数据准备，格式统一。将样本转化为等维的数据特征（特征提取），让所有的样本具有相同数量的特征，同时兼顾特征的全面性和独立性 2、选择与类别相关的特征（特征选择） 3、建立数据训练集和测试集 4、对数据集进行数据清理在本次实验中，我们选择了ILPD (Indian Liver Patient Dataset) 这个数据集，该数据集已经具有等维的数据特征，主要包括Age、Gender、TB、DB、Alkphos、Sgpt、Sgot、TP、ALB、A/G、classical，一共11个维度的数据特征，其中与分类类别相关的特征为classical，它的类别有1,2两个值。详见下表：本实验的主要思路是将该数据集分成训练集和测试集，对训练集进行训练生成模型，然后再根据模型对测试集进行预测。数据集处理实验详细过程：

●CSV数据源处理由于下载的原始数据集文件Indian Liver Patient Dataset (ILPD).csv（见下图）中间并不包含属性项，这不利于之后分类的实验操作，所以要对该文件进行处理，使用Notepad文件，手动将属性行添加到文件首行即可。 ●平台数据集格式转换在后面数据挖掘的实验过程中，我们需要借助开源数据挖掘平台工具软件weka，该平台使用的数据集格式为arff，因此为了便于实验，在这里我们要对csv文件进行格式转换，转换工具为weka自带工具。转换过程为： 1、打开weka平台，点击”Simple CLI“，进入weka命令行界面，如下图所示： 2、输入命令将csv文件导成arff文件，如下图所示: 3、得到arff文件如下图所示：内容如下：

数据挖掘报告(模板)

第一章：数据挖掘基本理论数据挖掘的产生：随着计算机硬件和软件的飞速发展，尤其是数据库技术与应用的日益普及，人们面临着快速扩张的数据海洋，如何有效利用这一丰富数据海洋的宝藏为人类服务业已成为广大信息技术工作者的所重点关注的焦点之一。与日趋成熟的数据管理技术与软件工具相比，人们所依赖的数据分析工具功能，却无法有效地为决策者提供其决策支持所需要的相关知识，从而形成了一种独特的现象“丰富的数据，贫乏的知识”。为有效解决这一问题，自二十世纪90年代开始，数据挖掘技术逐步发展起来，数据挖掘技术的迅速发展，得益于目前全世界所拥有的巨大数据资源以及对将这些数据资源转换为信息和知识资源的巨大需求，对信息和知识的需求来自各行各业，从商业管理、生产控制、市场分析到工程设计、科学探索等。数据挖掘可以视为是数据管理与分析技术的自然进化产物。自六十年代开始，数据库及信息技术就逐步从基本的文件处理系统发展为更复杂功能更强大的数据库系统；七十年代的数据库系统的研究与发展，最终导致了关系数据库系统、数据建模工具、索引与数据组织技术的迅速发展，这时用户获得了更方便灵活的数据存取语言和界面；此外在线事务处理手段的出现也极大地推动了关系数据库技术的应用普及，尤其是在大数据量存储、检索和管理的实际应用领域。自八十年代中期开始，关系数据库技术被普遍采用，新一轮研究与开发新型与强大的数据库系统悄然兴起，并提出了许多先进的数据模型：扩展关系模型、面向对象模型、演绎模型等；以及应用数据库系统:空间数据库、时序数据库、多媒体数据库等；日前异构数据库系统和基于互联网的全球信息系统也已开始出现并在信息工业中开始扮演重要角色。