东北财经大学《数据分析与决策》单元作业二-04.pdf

在数据分析与决策领域，了解和掌握相关方法和技术至关重要。这里我们将深入探讨几个关键知识点，它们在处理和解析数据时起到核心作用。 对于季节性变化的处理，这是一个常见的问题，特别是在零售、旅游等受季节影响明显的行业中。描述中提到的“用时间转换方法将季节性变化转换为”通常是数据分析过程中的一个重要步骤。正确答案是D:除法季节性变化。这种方法通过将每个季节的数据除以对应的季节平均值，来消除季节性影响，使得不同季节的数据可以进行比较和分析。 我们关注到ACARMA算法和Apriori算法的比较。ACARMA（Autoregressive Conditional Heteroskedasticity with Moving Average）算法是一种统计模型，用于处理具有自回归和条件异方差特性的数据。而Apriori算法是一种经典的关联规则挖掘算法，它寻找频繁项集以发现数据中的隐藏关系。根据提供的信息，ACARMA算法只需要一次扫描数据就能达到比Apriori算法更低的支持度结果。所以，正确答案是A:一。 接着，Apriori算法在发现频繁项目集的过程中，首先会扫描数据以找出包含单个项（原子项）的项目集。这构成了构建更大频繁项集的基础。因此，正确答案是A:1。 在聚类分析方面，这是一种无监督学习方法，常用于探索数据集中的内在结构和相似性。选项B声称聚类是一种监督的学习方法，这是错误的。聚类分析不依赖于预先定义的类别，而是根据数据自身的特性来划分群体，因此C选项正确，B选项错误。聚类分析是观察式学习，它试图从数据中自我学习模式，而不是基于预设的标签或目标。 时间序列分析法的选择应考虑多个因素，包括要解决的问题、分析的目的以及时间序列数据的特点。这些原则可以帮助我们选择最合适的分析方法，例如趋势分析、季节性分析等。通过时间散点图，我们可以直观地识别数据中的趋势（A）和季节性变化（B）。 数据分析与决策涉及到季节性调整、关联规则挖掘算法效率、聚类分析的理解以及时间序列分析的应用。理解和掌握这些知识点对于有效地处理和解释数据至关重要。