《大数据时代下的数据挖掘》试题和答案及解析.docx

《大数据时代下的数据挖掘》试题和答案解析涵盖了多个数据挖掘的核心概念和技术，这些知识点对于理解和应用大数据分析至关重要。以下是对这些题目中涉及知识点的详细解释： 1. 数据归约（D）：数据归约旨在减少数据集的大小，但保持其关键特性，使得处理更加高效，同时不影响分析结果。 2. 关联规则发现（A）：这是数据挖掘的一个分支，旨在发现两个或更多项之间的有趣关系，如“买啤酒的人也常买尿布”。 3. Precision（精确率）和Recall（召回率）（A）：Precision是正确预测正类的比例，Recall是所有正类中被正确预测的比例，两者是评估分类算法性能的重要指标。 4. 数据预处理（C）：包括数据集成、变换、维度规约和数值规约，是数据挖掘前的关键步骤，为后续分析做好准备。 5. 聚类（B）：聚类是一种无监督学习方法，用于发现数据集中的自然群体或类别，无需预先知道类别标签。 6. 预测建模（C）：建立模型以根据已知变量预测未知变量的值，如时间序列分析、回归分析等。 7. 数据预处理方法（D）：数据预处理包括变量代换、离散化、聚集等，但不包括估计遗漏值，后者属于数据清洗的一部分。 8. 等频（等深）划分（B）：在等频划分中，数据被均匀分配到每个箱子里，15位于第二个箱子。 9. 数据的属性类型（D）：标称、区间、序数是常见的属性类型，相异不是。 10. 非对称的二元属性（C）：只有非零值重要的二元属性，例如，阳性检测结果有意义而阴性结果可能无意义。 11. 特征选择标准方法（D）：嵌入、包装、过滤是特征选择的常用方法，抽样不是。 12. 创建新属性的方法（B）：特征修改不属于创建新属性，特征提取、映射到新空间和特征构造是常见方法。 13. 映射数据到新空间（A）：傅立叶变换是一种将数据转换到不同表示空间的方法。 14. 最大最小规范化（D）：73600元转换后的值为(73600 - 12000) / (98000 - 12000) = 0.716。 15. 众数（A）：众数是一组数据中出现次数最多的值，一年级人数最多。 16. 可视化时间空间数据技术（B）：饼图不适合显示时间空间数据，等高线图、曲面图和矢量场图适合。 17. 渐进抽样（D）：在样本容量难以确定时，渐进抽样逐渐抽取样本。 18. 数据仓库的特性（C）：数据仓库不会删除旧数据，而是不断增加新的数据内容。 19. 数据粒度（C）：数据越综合，粒度通常越小，级别越高。 20. 数据仓库开发特点（A）：数据仓库开发应从需求出发，而不是从数据出发。 21. OLAP特性（D）：OLAP系统具有快速性、可分析性、多维性、信息性和共享性。 22. OLAP和OLTP的区别（C）：OLAP主要处理复杂分析，而OLTP处理日常事务，OLAP包含复杂的查询，OLTP包含简单事务，但它们都涉及数据共享。 这些知识点构成了数据挖掘和大数据分析的基础，对于理解数据挖掘在互联网行业的应用至关重要。通过掌握这些概念，我们可以更好地理解和解决实际业务中的数据问题。