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数据挖掘面试题汇总 
 
7.19 
目录 
 数据挖掘的定义 .......................................................................................................................................... 7 
 数据挖掘技术上的定义 ............................................................................................................................ 8 
 数据挖掘商业角度的定义 ....................................................................................................................... 8 
 数据挖掘工作流程 ..................................................................................................................................... 9 
 数据挖掘方法分类介绍 ............................................................................................................................ 9 
 预测性——有监督学习 ................................................................................................................... 10 
 描述性——无监督学习 ................................................................................................................... 11 
 CRISP-DM 方法论 ................................................................................................................................... 11 
 SEMMA 方法论 ......................................................................................................................................... 13 
 数据挖掘建模框架的 3 个原则 ........................................................................................................... 15 
 以成本-收益分析为单一分析框架 ............................................................................................... 15 
 以分析主体和客体为视角 ............................................................................................................... 16 
 构建全模型生命周期工作模板...................................................................................................... 17 
 数据挖掘的应用场景 .............................................................................................................................. 17 
 数据挖掘的案例 .............................................................................................................................. 18 
导入所需要的包和数据集 ................................................................................................................. 18 
 可视化查看数据集的类别 ............................................................................................................... 19 
 处理数据和编码标签 ........................................................................................................................ 19 
 划分训练集和测试集 ........................................................................................................................ 20 
 使用  k  近邻分类器训练和测试数据集...................................................................................... 21 


 
 文本挖掘技术背景介绍 ................................................................................................................ 21 
 文本数据............................................................................................................................................ 22 
 文本预处理 ....................................................................................................................................... 22 
 文本特征提取 .................................................................................................................................. 22 
 文本分类............................................................................................................................................ 22 
 文本聚类............................................................................................................................................ 23 
 文本摘要............................................................................................................................................ 23 
 情感分析............................................................................................................................................ 23 
 关键词提取 ....................................................................................................................................... 24 
 词袋模型(Bag of Words) .............................................................................................................. 24 
 词袋模型扩展版(Extended Bag of Words) ............................................................................ 24 
 TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency) .................................................. 25 
 词嵌入(Word Embedding) .......................................................................................................... 26 
 朴素贝叶斯(Naive Bayes) ............................................................................................................ 26 
 支持向量机(Support Vector Machine) .................................................................................... 27 
 随机森林(Random Forest) ........................................................................................................... 27 
 K-均值(K-Means) ........................................................................................................................... 27 
 3.3.2 DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise) .......... 28 
 基于关键词的文本摘要(Keyword-Based Abstract) ............................................................ 28 
 基于模型的文本摘要(Model-Based Abstract)...................................................................... 28 
 基于特征的情感分析(Feature-Based Sentiment Analysis) ............................................... 29 
 基于模型的情感分析(Model-Based Sentiment Analysis) ................................................. 29 
 文本挖掘技术的未来发展主要面临以下几个挑战 ............................................................. 30 
 文本预处理的具体步骤有哪些？ ............................................................................................. 30 
 文本特征提取的主要方法有哪些？ ......................................................................................... 31 
 文本分类的主要算法有哪些？ .................................................................................................. 31 


 
 文本聚类的主要算法有哪些？ .................................................................................................. 31 
 情感分析的主要方法有哪些？ .................................................................................................. 32 
 文本摘要的主要方法有哪些？ .................................................................................................. 32 
 什么是监督学习 .............................................................................................................................. 32 
 监督学习与其他学习方法的比较 ............................................................................................. 33 
 监督学习的应用场景 .................................................................................................................... 34 
 监督学习的挑战 .............................................................................................................................. 34 
 线性回归............................................................................................................................................ 35 
 线性回归简介 .................................................................................................................................. 35 
 线性回归的假设 .............................................................................................................................. 35 
 最小二乘法 ....................................................................................................................................... 36 
 逻辑回归............................................................................................................................................ 39 
 逻辑回归简介 .................................................................................................................................. 39 
 逻辑回归的假设 .............................................................................................................................. 39 
 逻辑回归的损失函数 .................................................................................................................... 40 
 决策树 ................................................................................................................................................ 43 
 决策树简介 ....................................................................................................................................... 43 
 决策树构建过程 .............................................................................................................................. 44 
 纯净度指标 ....................................................................................................................................... 44 
 决策树的优缺点 .............................................................................................................................. 44 
 决策树剪枝 ....................................................................................................................................... 47 
 支持向量机 ....................................................................................................................................... 47 
 支持向量机简介 .............................................................................................................................. 48 
 支持向量机的优化目标 ................................................................................................................ 48 
 核函数 ................................................................................................................................................ 48 
 支持向量机的优缺点 .................................................................................................................... 49 


 
 支持向量机的应用场景 ................................................................................................................ 52 
 K 近邻 ................................................................................................................................................. 52 
 K 近邻简介 ........................................................................................................................................ 52 
 距离度量............................................................................................................................................ 53 
 选择 K 值 ........................................................................................................................................... 53 
 K 近邻的优缺点 ............................................................................................................................... 53 
 K 近邻的应用场景 .......................................................................................................................... 56 
 朴素贝叶斯 ....................................................................................................................................... 57 
 朴素贝叶斯简介 .............................................................................................................................. 57 
 朴素贝叶斯的类型 ......................................................................................................................... 57 
 朴素贝叶斯的优缺点 .................................................................................................................... 58 
 朴素贝叶斯的应用场景 ................................................................................................................ 60 
 模型评估与验证 .............................................................................................................................. 60 
 交叉验证............................................................................................................................................ 61 
 K 折交叉验证 ................................................................................................................................... 61 
 留一法交叉验证 .............................................................................................................................. 61 
 过拟合与欠拟合 .............................................................................................................................. 62 
 过拟合 ................................................................................................................................................ 62 
 欠拟合 ................................................................................................................................................ 62 
 混淆矩阵与分类报告 .................................................................................................................... 63 
 ROC 曲线与 AUC ............................................................................................................................ 64 
 无监督学习的定义 ......................................................................................................................... 67 
 无监督学习的背景 ......................................................................................................................... 67 
 无监督学习的应用场景 ................................................................................................................ 67 
 与有监督学习的区别 .................................................................................................................... 68 
 无监督学习主要技术方法 ........................................................................................................... 68 


 
 K-means ............................................................................................................................................ 69 
 K-means 算法原理 ......................................................................................................................... 69 
 K-means  数学基础 ....................................................................................................................... 70 
 K-means 优化方法 ......................................................................................................................... 70 
 Python 和 SciPy 库实现 K-means 算法的示例代码： ....................................................... 71 
 层次聚类算法 .................................................................................................................................. 73 
 层次聚类算法原理 ......................................................................................................................... 73 
 凝聚层次聚类（Agglomerative Clustering） ....................................................................... 74 
 分裂层次聚类（Divisive Clustering） ..................................................................................... 74 
 距离度量............................................................................................................................................ 74 
 层次聚类数学基础 ......................................................................................................................... 74 
 Python 和 SciPy 库实现凝聚层次聚类的示例代码 ............................................................. 75 
 层次聚类的优缺点 ......................................................................................................................... 76 
 层次聚类应用实例 ......................................................................................................................... 77 
 密度聚类算法 .................................................................................................................................. 77 
 密度聚类算法原理 ......................................................................................................................... 77 
 密度聚类数学基础 ......................................................................................................................... 78 
 核心点、边界点和噪声点 ........................................................................................................... 78 
 Python 和 Scikit-learn 库实现 DBSCAN 算法的示例代码 ................................................ 78 
 DBSCAN 应用领域 ......................................................................................................................... 81 
 主成分分析算法 .............................................................................................................................. 81 
 主成分分析算法原理 .................................................................................................................... 81 
 主成分分析数学基础 .................................................................................................................... 82 
 PCA 算法的具体实现步骤： ...................................................................................................... 82 
 Python 和 Scikit-learn 库实现 PCA 的示例代码 .................................................................. 83 
 什么是关联规则挖掘？ ................................................................................................................ 84 