《大数据时代下的数据挖掘》试题及答案[定义].pdf
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数据挖掘在大数据时代扮演着至关重要的角色,它是一种从海量数据中发现有价值信息的技术。《大数据时代下的数据挖掘》这本教材或试题集主要涵盖了数据挖掘的基础知识和实践应用。 1. 数据归约(Data Reduction)是数据预处理的一个重要步骤,其目的是减少数据的复杂性,比如缩小数据的取值范围,但保持原始数据的主要特性,以便更有效地运行数据挖掘算法。 2. 关联规则发现(Association Rule Learning)是数据挖掘中的一种问题类型,例如超市销售数据中发现的“买啤酒的人很可能也会买尿布”现象,就是关联规则的例子。 3. Precision(精确率)和Recall(召回率)是评估分类算法性能的两个关键指标。精确率描述的是预测为正类的样本中真正为正类的比例,而召回率则表示所有真正正类样本中被正确识别的比例。 4. 数据预处理(Data Preprocessing)包括数据集成、变换、维度规约和数值规约等步骤,这是在进行频繁模式挖掘、分类和预测等任务之前必需的准备工作。 5. 当未知数据标签时,可以使用聚类(Clustering)技术将相似数据分组,使得同类标签的数据在一起。 6. 预测建模(Predictive Modeling)指的是通过建立模型,基于已知的变量值预测未知变量的值,如根据历史销售数据预测未来的销售额。 7. 数据预处理方法不包括估计遗漏值(Imputation),而通常包括变量代换、离散化和聚集等。 8. 等频(等深)划分数据时,15将位于第二个箱子内,因为这种方法是平均分配数据到各个箱子里。 9. 数据属性类型中,相异(Nominal)属性表示名义上的类别,序数(Ordinal)属性代表有序的类别,区间(Interval)属性表示数值之间有等差关系,而“相异”不属于这些类型。 10. 非对称的二元属性(Asymmetric Binary Attribute)是指只有非零值有意义的二元属性,例如在疾病检测中,阴性结果(非零值)是重要的。 11. 抽样(Sampling)不属于特征选择的标准方法,嵌入法、过滤法和包装法是常见的特征选择策略。 12. 特征修改(Feature Modification)不属于创建新属性的方法,特征提取、映射数据到新空间和特征构造是常见的方法。 13. 傅立叶变换(Fourier Transform)是一种将数据映射到新空间的方法,常用于信号处理和图像分析。 14. 最大最小规范化(MinMax Scaling)将属性值映射到0-1范围内,73600元对应的转换值是0.716。 15. 众数(Mode)是一组数据中出现次数最多的值,在给定的年级人数中,一年级出现次数最多,所以众数是一年级。 16. 饼图(Pie Chart)并不适合用于可视化时间空间数据,等高线图、曲面图和矢量场图更适合这类数据的展示。 17. 渐进抽样(Sequential Sampling)在样本容量难以确定时是一个实用的选择,允许随着数据的收集逐步增加样本。 18. 数据仓库随着时间的推移不断添加新数据,但不会删去旧的数据内容,而是保留历史快照,以便进行数据分析和决策支持。 19. 数据粒度越小,数据单元越详细,级别越高,这是一个常见的误解。实际上,粒度更细意味着更详细的信息,但级别更低。 以上知识点涵盖了数据挖掘的基本概念、数据预处理技术、评估指标、聚类、分类、预处理方法以及数据仓库和数据粒度的理解。这些都是软件开发人员在进行大数据分析时需要掌握的核心技能。
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