《基于大数据挖掘技术及工程实践》试题及答案

### 基于大数据挖掘技术及工程实践的关键知识点解析 #### 一、数据挖掘基础知识 - **数据归约**：选项D中提到的数据归约是一种数据预处理技术，旨在减少数据集的大小，同时保持其分析价值不变。数据归约可以通过多种方式实现，如采样、维度归约、数值归约等，目的是为了提高后续数据分析或挖掘的速度和效率。 - **关联规则发现**：选项A中提到的关联规则发现是数据挖掘中的一项关键技术，主要用于发现数据库中不同项目之间的有趣关系或关联性。例如，著名的“啤酒与尿布”案例就是通过关联规则发现得出的结论，表明了购买啤酒的顾客很可能也会购买尿布。 - **精度(Precision)与召回率(Recall)**：选项A中给出了精度(Precision)和召回率(Recall)的概念。Precision指的是被模型识别为正例的样本中真正为正例的比例；Recall则是指所有实际为正例的样本中被模型正确识别的比例。这两个指标是评估分类器性能的重要指标之一。 - **数据预处理**：选项C指出数据预处理包括数据集成、变换、维度规约、数值规约等步骤。这是数据挖掘过程中非常关键的一个环节，目的是为了清理数据、转换数据格式、减少数据冗余等，从而确保后续分析的有效性和准确性。 - **聚类分析**：选项B中提到的聚类是一种无监督学习方法，主要用于将相似的对象归类到同一个簇中，而不需预先知道对象所属的类别。聚类分析在客户细分、文档归类等领域有着广泛的应用。 - **预测建模**：选项C中指出预测建模是一种通过建立数学模型来预测未来数据或结果的过程。这种方法在金融风险评估、市场趋势预测等方面应用广泛。 - **数据预处理方法**：选项D中提到了数据预处理的一些常见方法，包括变量代换、离散化、聚集等，但未将估计遗漏值作为预处理方法之一。数据预处理还包括诸如缺失值处理、异常值检测等步骤，这些都是确保数据质量的关键步骤。 #### 二、具体应用场景与实例 - **等频划分**：选项B中提到了一个具体的例子，即对一组销售价格记录进行等频划分。这是一种常见的数据分割方法，目标是使每个区间内的数据数量大致相同。在这个例子中，15应该位于第二个箱子内。 - **属性类型**：选项D中提到了数据的属性类型，包括标称、序数和区间等，但未将“相异”列为一种属性类型。属性类型的选择对于选择合适的数据挖掘方法非常重要。 - **特征选择方法**：选项D中提到了特征选择的几种标准方法，包括嵌入式、过滤式和包装式方法，但未将抽样作为一种特征选择方法。特征选择是为了减少特征的数量，提高模型的效率和准确度。 - **新属性创建方法**：选项B中提到了创建新属性的相关方法，包括特征提取、映射数据到新空间和特征构造等，但未将特征修改视为一种方法。特征构建和转换是数据预处理中非常重要的步骤，可以显著提高模型的表现。 - **映射数据到新空间**：选项A中提到了傅立叶变换作为一种映射数据到新空间的方法。这种方法可以用于降噪、特征提取等场景，有助于提高数据的可用性和模型的效果。 - **数据规范化**：选项D中给出了一个具体的例子，即使用最大最小规范化方法将属性的值映射到0至1之间。这种规范化方法在许多机器学习算法中都非常有用，可以避免数值大小差异对模型训练的影响。 以上知识点涵盖了数据挖掘的基础概念、关键技术和具体应用场景等多个方面，对于理解和掌握大数据挖掘技术具有重要意义。