数据挖掘是信息技术领域中的一个重要分支，它涉及到从大型数据集中提取有用信息，形成可理解的模式，进而支持决策制定。面试题库中的内容涵盖了数据挖掘的多个关键知识点，包括数据预处理、数据仓库、OLAP（在线分析处理）、关联规则、决策树、神经网络、聚类分析等。
1. Web挖掘通常分为结构化挖掘、半结构化挖掘和非结构化挖掘，分别对应网页的HTML结构、部分结构化的XML文档和完全非结构化的文本内容。
2. 数据仓库的统一数据源包括统一的主题域、统一的数据格式、统一的数据质量标准以及统一的数据定义。
3. 数据分割策略包括按时间（如按日、周、月划分）、空间、属性、随机分割等。
4. 噪声数据处理的方法包括删除、替换和修正，例如使用平均值、中位数或众数替换异常值。
5. 数值归约常用方法包括离散化、聚集、简化数据集、主成分分析和对数模型等，目的是减少数据复杂性，保持重要信息。
6. 评价关联规则的两个主要指标是支持度和支持度阈值，它们衡量规则出现的频率和重要性。
7. 多维数据集采用星型或雪花型架构，以事实表为中心，连接多个维度表。
8. 决策树使用特征测试作为节点，使用分支表示特征的不同取值。
9. 关联可分为简单关联、多重关联和序列关联，揭示了不同项之间的关系。
10. BP神经网络的激活函数通常为Sigmoid区间，它使得输出在0到1之间连续且可微。
11. 数据挖掘过程包括业务理解、数据理解、数据准备、建模、评估和部署。
12. 数据挖掘技术主要涉及分类、聚类、关联规则、回归分析和预测等。
13. 数据挖掘的主要功能包括描述、预测、分类、聚类、趋势分析、孤立点分析和偏差分析。
14. 人工神经网络具有并行处理和自学习能力，其结构模型包括前馈网络、反馈网络和自组织网络。
15. 数据仓库的4个基本特征是面向主题、集成、非易失和随时间变化。
16. 数据仓库数据通常划分为详细级、汇总级、维度级别和原子级别。
17. 数据预处理包括数据清洗、数据转换、数据集成和数据归约。
18. 平滑分箱数据的方法包括等深分箱、等宽分箱和动态分箱。
19. 数据挖掘发现的知识类型包括广义知识、具体知识、规则型知识、概念型知识和偏差型知识。
20. OLAP的数据组织方式主要有多维数组和关系型数据立方体。
21. 常见的OLAP多维数据分析操作包括切片、切块、钻取和旋转。
22. 传统的DSS由数据库和模型库驱动，而现代DSS则基于知识库和人工智能技术。
这些题目不仅考察了理论知识，还涉及到具体的数据挖掘工具和算法，如Clementine和SQL Server 2000的OLAP和数据挖掘组件。通过对这些知识点的掌握，面试者可以展示自己在数据挖掘领域的专业素养和实践经验。在面试中，理解和应用这些概念将有助于解决实际问题，为公司的数据分析和决策支持带来价值。
