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数据挖掘考试题库完整.docx
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数据挖掘考试题库完整.docx
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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.BP 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.OLAP 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.OLAP 的数据组织方式主要有 和 2 种。
24.SQL Server2000 的 OLAP 组件叫 ,OLAP 操作窗口叫 。
25.BP 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 。
30.Clementine 的工作流通常由 、 和 等节点连接而成。
31.简单地说,数据挖掘就是从 中挖掘 的过程。
32.数据挖掘相关的名称还有 、 、 等。
二、 判断题
( )1. 数据仓库的数据量越大,其应用价值也越大。
( )2. 啤酒与尿布的故事是聚类分析的典型实例。
( )3. 等深分箱法使每个箱子的记录个数相同。
( )4. 数据仓库“粒度”越细,记录数越少。
( )5. 数据立方体由 3 维构成, Z 轴表示事实数据。
( )6. 决策树方法通常用于关联规则挖掘。
( )7. ID3 算法是决策树方法的早期代表。
( )8. C4.5 是一种典型的关联规则挖掘算法。
( )9. 回归分析通常用于挖掘关联规则。
( )10. 人工神经网络特别适合解决多参数大复杂度问题。
( )11. 概念关系分析是文本挖掘所独有的。
( )12. 可信度是对关联规则的准确度的衡量。
( )13. 孤立点在数据挖掘时总是被视为异常、无用数据而丢弃。
( )14. SQL Server 2000 不提供关联规则挖掘算法。
( )15. Clementine 是 IBM 公司的专业级数据挖掘软件。
( )16. 决策树方法特别适合于处理数值型数据。
( )17. 数据仓库的数据为历史数据,从来不需要更新。
( )18. 等宽分箱法使每个箱子的取值区间相同。
( )19. 数据立方体是广义知识发现的方法和技术之一。
( )20. 数据立方体的其中一维用于记录事实数据。
( )21. 决策树通常用于分类与预测。
( )22. Apriori 算法是一种典型的关联规则挖掘算法。
( )23. 支持度是衡量关联规则重要性的一个指标。
( )24. SQL Server 2000 集成了 OLAP,但不具有数据挖掘功能。
( )25. 人工神经网络常用于分类与预测。
三、 名词解释
1. 数据仓库: 是一种新的数据处理体系结构,是面向主题的、集成的、不可更新
的(稳定性)、随时间不断变化(不同时间)的数据集合,为企业决策支持系统提
供所需的集成信息。
2. 孤立点: 指数据库中包含的一些与数据的一般行为或模型不一致的异常数据。
3. OLAP:OLAP 是在OLTP 的基础上发展起来的,以数据仓库为基础的数据分析处
理,是共享多维信息的快速分析,是被专门设计用于支持复杂的分析操作,侧
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Cheng-Dashi
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