《大数据时代下的数据挖掘》试题及答案要点

大数据分析与挖掘复习题集附答案大数据分析与挖掘复习题集附答案一、选择题1. 数据挖掘的主要任务是：A. 模式发现和模型评估B. 数据收集和整理C. 数据分析和可视化D. 数据传输和存储答案：A2. 在数据挖掘过程中，数据预处理的目的是：A. 提取有价值的信息B. 去除异常值和噪声C. 构建合适的模型D. 优化数据存储结构答案：B3. 关联规则挖掘是指：A. 发现不同属性之间的关联关系B. 预测未来事件的发生C. 分析数据的变化趋势D. 构建数据的分类模型答案：A4. 在数据挖掘中，分类和聚类的主要区别在于：A. 数据来源的不同B. 目标的不同C. 算法的不同D. 结果的不同答案：B5. 大数据分析的核心挑战是：A. 数据存储和处理速度B. 数据质量和准确性C. 数据安全和隐私保护D. 数据可视化和展示答案：A二、填空题1. __________是指通过对海量数据进行深入分析和挖掘，从中发现有价值的信息。

答案：大数据分析与挖掘2. 在数据挖掘过程中，将数据按照一定的规则进行重新排列，以便更方便地进行分析和挖掘，这个过程称为__________。

答案：数据预处理3. 数据挖掘中的分类算法主要是通过对已有的样本进行学习和训练，从而预测新的样本所属的__________。

答案：类别4. 聚类算法是将相似的数据样本归为一类，不需要事先知道数据的__________。

答案：类别5. 在大数据分析中，数据的__________对于结果的准确性和可靠性至关重要。

答案：质量三、简答题1. 请简要说明大数据分析与挖掘的步骤和流程。

答：大数据分析与挖掘的步骤主要包括数据收集与清洗、数据预处理、模式发现、模型评估和应用。

首先，需要从各个数据源收集所需数据，并对数据进行清洗，去除异常值和噪声。

然后，通过数据预处理，对数据进行规范化、离散化等处理，以便于后续的分析和挖掘。

接着，利用合适的算法和技术，进行模式发现，例如关联规则挖掘、分类和聚类等。

一、解答题（满分30分，每小题5分）1. 怎样理解数据挖掘和知识发现的关系？请详细阐述之首先从数据源中抽取感兴趣的数据，并把它组织成适合挖掘的数据组织形式；然后，调用相应的算法生成所需的知识；最后对生成的知识模式进行评估，并把有价值的知识集成到企业的智能系统中。

知识发现是一个指出数据中有效、崭新、潜在的、有价值的、一个不可忽视的流程，其最终目标是掌握数据的模式。

流程步骤：先理解要应用的领域、熟悉相关知识，接着建立目标数据集，并专注所选择的数据子集；再作数据预处理，剔除错误或不一致的数据；然后进行数据简化与转换工作；再通过数据挖掘的技术程序成为模式、做回归分析或找出分类模型；最后经过解释和评价成为有用的信息。

2. 时间序列数据挖掘的方法有哪些，请详细阐述之时间序列数据挖掘的方法有：1）、确定性时间序列预测方法:对于平稳变化特征的时间序列来说，假设未来行为与现在的行为有关，利用属性现在的值预测将来的值是可行的。

例如，要预测下周某种商品的销售额，可以用最近一段时间的实际销售量来建立预测模型。

2）、随机时间序列预测方法:通过建立随机模型，对随机时间序列进行分析，可以预测未来值。

若时间序列是平稳的，可以用自回归(Auto Regressive，简称AR)模型、移动回归模型(Moving Average，简称MA)或自回归移动平均(Auto Regressive Moving Average，简称ARMA)模型进行分析预测。

3）、其他方法:可用于时间序列预测的方法很多，其中比较成功的是神经网络。

由于大量的时间序列是非平稳的，因此特征参数和数据分布随着时间的推移而变化。

假如通过对某段历史数据的训练，通过数学统计模型估计神经网络的各层权重参数初值，就可能建立神经网络预测模型，用于时间序列的预测。

3. 数据挖掘的分类方法有哪些，请详细阐述之分类方法归结为四种类型：1）、基于距离的分类方法:距离的计算方法有多种，最常用的是通过计算每个类的中心来完成，在实际的计算中往往用距离来表征，距离越近，相似性越大，距离越远，相似性越小。

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一、解答题（满分30分,每小题5分）1. 怎样理解数据挖掘和知识发现的关系？请详细阐述之首先从数据源中抽取感兴趣的数据，并把它组织成适合挖掘的数据组织形式;然后，调用相应的算法生成所需的知识;最后对生成的知识模式进行评估，并把有价值的知识集成到企业的智能系统中。

知识发现是一个指出数据中有效、崭新、潜在的、有价值的、一个不可忽视的流程，其最终目标是掌握数据的模式。

流程步骤:先理解要应用的领域、熟悉相关知识，接着建立目标数据集，并专注所选择的数据子集；再作数据预处理,剔除错误或不一致的数据；然后进行数据简化与转换工作；再通过数据挖掘的技术程序成为模式、做回归分析或找出分类模型;最后经过解释和评价成为有用的信息。

2. 时间序列数据挖掘的方法有哪些，请详细阐述之时间序列数据挖掘的方法有：1）、确定性时间序列预测方法:对于平稳变化特征的时间序列来说,假设未来行为与现在的行为有关,利用属性现在的值预测将来的值是可行的。

例如，要预测下周某种商品的销售额，可以用最近一段时间的实际销售量来建立预测模型。

2）、随机时间序列预测方法：通过建立随机模型，对随机时间序列进行分析，可以预测未来值.若时间序列是平稳的，可以用自回归(Auto Regressive，简称AR）模型、移动回归模型（Moving Average，简称MA)或自回归移动平均（Auto Regressive Moving Average,简称ARMA）模型进行分析预测。

数据挖掘考试题库及答案一、选择题1. 数据挖掘是从大量数据中提取有价值信息的过程，以下哪项不是数据挖掘的主要任务？A. 预测B. 分类C. 聚类D. 数据可视化答案：D2. 以下哪种技术不属于数据挖掘的常用方法？A. 决策树B. 支持向量机C. 关联规则D. 数据仓库答案：D3. 数据挖掘中，以下哪项技术常用于分类和预测？A. 神经网络B. K-均值聚类C. 主成分分析D. 决策树答案：D4. 在数据挖掘中，以下哪个概念表示数据集中的属性？A. 数据项B. 数据记录C. 数据属性D. 数据集答案：C5. 数据挖掘中，以下哪个算法用于求解关联规则？A. Apriori算法B. ID3算法C. K-Means算法D. C4.5算法答案：A二、填空题6. 数据挖掘的目的是从大量数据中提取______信息。

答案：有价值7. 在数据挖掘中，分类任务分为有监督学习和______学习。

答案：无监督8. 决策树是一种用于分类和预测的树形结构，其核心思想是______。

答案：递归划分9. 关联规则挖掘中，支持度表示某个项集在数据集中的出现频率，置信度表示______。

答案：包含项集的记录中同时包含结论的记录的比例10. 数据挖掘中，聚类分析是将数据集划分为若干个______的子集。

答案：相似三、判断题11. 数据挖掘只关注大量数据中的异常值。

（）答案：错误12. 数据挖掘是数据仓库的一部分。

（）答案：正确13. 决策树算法适用于处理连续属性的分类问题。

（）答案：错误14. 数据挖掘中的聚类分析是无监督学习任务。

（）答案：正确15. 关联规则挖掘中，支持度越高，关联规则越可靠。

（）答案：错误四、简答题16. 简述数据挖掘的主要任务。

答案：数据挖掘的主要任务包括预测、分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测等。

17. 简述决策树算法的基本原理。

答案：决策树算法是一种自顶向下的递归划分方法。

它通过选择具有最高信息增益的属性进行划分，将数据集划分为若干个子集，直到满足停止条件。

（完整word版）数据挖掘题⽬及答案⼀、何为数据仓库？其主要特点是什么？数据仓库与KDD的联系是什么？数据仓库是⼀个⾯向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrate）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化（Time Variant）的数据集合，⽤于⽀持管理决策。

特点：1、⾯向主题操作型数据库的数据组织⾯向事务处理任务，各个业务系统之间各⾃分离，⽽数据仓库中的数据是按照⼀定的主题域进⾏组织的。

2、集成的数据仓库中的数据是在对原有分散的数据库数据抽取、清理的基础上经过系统加⼯、汇总和整理得到的，必须消除源数据中的不⼀致性，以保证数据仓库内的信息是关于整个企业的⼀致的全局信息。

3、相对稳定的数据仓库的数据主要供企业决策分析之⽤，⼀旦某个数据进⼊数据仓库以后，⼀般情况下将被长期保留，也就是数据仓库中⼀般有⼤量的查询操作，但修改和删除操作很少，通常只需要定期的加载、刷新。

4、反映历史变化数据仓库中的数据通常包含历史信息，系统记录了企业从过去某⼀时点(如开始应⽤数据仓库的时点)到⽬前的各个阶段的信息，通过这些信息，可以对企业的发展历程和未来趋势做出定量分析和预测。

所谓基于数据库的知识发现（KDD）是指从⼤量数据中提取有效的、新颖的、潜在有⽤的、最终可被理解的模式的⾮平凡过程。

数据仓库为KDD提供了数据环境，KDD从数据仓库中提取有效的，可⽤的信息⼆、数据库有4笔交易。

设minsup=60%，minconf=80%。

TID DATE ITEMS_BOUGHTT100 3/5/2009 {A, C, S, L}T200 3/5/2009 {D, A, C, E, B}T300 4/5/2010 {A, B, C}T400 4/5/2010 {C, A, B, E}使⽤Apriori算法找出频繁项集，列出所有关联规则。

解：已知最⼩⽀持度为60%，最⼩置信度为80%1）第⼀步，对事务数据库进⾏⼀次扫描，计算出D中所包含的每个项⽬出现的次数，⽣成候选1-项集的集合C1。

一、解答题（满分30分，每小题5分）1. 怎样理解数据挖掘和知识发现的关系？请详细阐述之首先从数据源中抽取感兴趣的数据，并把它组织成适合挖掘的数据组织形式；然后，调用相应的算法生成所需的知识；最后对生成的知识模式进行评估，并把有价值的知识集成到企业的智能系统中。

知识发现是一个指出数据中有效、崭新、潜在的、有价值的、一个不可忽视的流程，其最终目标是掌握数据的模式。

流程步骤：先理解要应用的领域、熟悉相关知识，接着建立目标数据集，并专注所选择的数据子集；再作数据预处理，剔除错误或不一致的数据；然后进行数据简化与转换工作；再通过数据挖掘的技术程序成为模式、做回归分析或找出分类模型；最后经过解释和评价成为有用的信息。

2. 时间序列数据挖掘的方法有哪些，请详细阐述之时间序列数据挖掘的方法有：1）、确定性时间序列预测方法:对于平稳变化特征的时间序列来说，假设未来行为与现在的行为有关，利用属性现在的值预测将来的值是可行的。

例如，要预测下周某种商品的销售额，可以用最近一段时间的实际销售量来建立预测模型。

2）、随机时间序列预测方法:通过建立随机模型，对随机时间序列进行分析，可以预测未来值。

若时间序列是平稳的，可以用自回归(Auto Regressive，简称AR)模型、移动回归模型(Moving Average，简称MA)或自回归移动平均(Auto Regressive Moving Average，简称ARMA)模型进行分析预测。

3）、其他方法:可用于时间序列预测的方法很多，其中比较成功的是神经网络。

由于大量的时间序列是非平稳的，因此特征参数和数据分布随着时间的推移而变化。

假如通过对某段历史数据的训练，通过数学统计模型估计神经网络的各层权重参数初值，就可能建立神经网络预测模型，用于时间序列的预测。

3. 数据挖掘的分类方法有哪些，请详细阐述之分类方法归结为四种类型：1）、基于距离的分类方法:距离的计算方法有多种，最常用的是通过计算每个类的中心来完成，在实际的计算中往往用距离来表征，距离越近，相似性越大，距离越远，相似性越小。

《海量数据挖掘技术及工程实践》题目一、单选题（共80题）1)( D )的目的缩小数据的取值范围，使其更适合于数据挖掘算法的需要，并且能够得到和原始数据相同的分析结果。

A.数据清洗B.数据集成C.数据变换D.数据归约2)某超市研究销售纪录数据后发现，买啤酒的人很大概率也会购买尿布，这种属于数据挖掘的哪类问题？(A)A. 关联规则发现B. 聚类C. 分类D. 自然语言处理3)以下两种描述分别对应哪两种对分类算法的评价标准？ (A)(a)警察抓小偷，描述警察抓的人中有多少个是小偷的标准。

(b)描述有多少比例的小偷给警察抓了的标准。

A. Precision,RecallB. Recall,PrecisionA. Precision,ROC D. Recall,ROC4)将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规约是在以下哪个步骤的任务？(C)A. 频繁模式挖掘B. 分类和预测C. 数据预处理D. 数据流挖掘5)当不知道数据所带标签时，可以使用哪种技术促使带同类标签的数据与带其他标签的数据相分离？(B)A. 分类B. 聚类C. 关联分析D. 隐马尔可夫链6)建立一个模型，通过这个模型根据已知的变量值来预测其他某个变量值属于数据挖掘的哪一类任务？(C)A. 根据内容检索B. 建模描述C. 预测建模D. 寻找模式和规则7)下面哪种不属于数据预处理的方法？ (D)A.变量代换B.离散化C.聚集D.估计遗漏值8)假设12个销售价格记录组已经排序如下：5, 10, 11, 13, 15, 35, 50, 55, 72, 92, 204,215 使用如下每种方法将它们划分成四个箱。

等频（等深）划分时，15在第几个箱子内？(B)A.第一个B.第二个C.第三个D.第四个9)下面哪个不属于数据的属性类型：(D)A.标称B.序数C.区间D.相异10)只有非零值才重要的二元属性被称作：( C )A.计数属性B.离散属性C.非对称的二元属性D.对称属性11)以下哪种方法不属于特征选择的标准方法： (D)A.嵌入B.过滤C.包装D.抽样12)下面不属于创建新属性的相关方法的是： (B)A.特征提取B.特征修改C.映射数据到新的空间D.特征构造13)下面哪个属于映射数据到新的空间的方法？ (A)A.傅立叶变换B.特征加权C.渐进抽样D.维归约14)假设属性income的最大最小值分别是12000元和98000元。

数据挖掘测试题及答案一、选择题1. 数据挖掘的目的是：A. 数据清洗B. 数据转换C. 模式发现D. 数据存储答案：C2. 以下哪项不是数据挖掘的常用算法？A. 决策树B. 聚类分析C. 线性回归D. 关联规则答案：C二、填空题1. 数据挖掘中的_________是指在大量数据中发现的有意义的模式。

答案：知识2. 一种常用的数据挖掘技术是_________，它用于发现数据中隐藏的分组。

答案：聚类三、简答题1. 简述数据挖掘与数据分析的区别。

答案：数据挖掘是一种自动或半自动的过程，旨在从大量数据中发现模式和知识。

数据分析通常涉及更具体的查询和问题，使用统计方法来理解数据。

2. 描述什么是关联规则挖掘，并给出一个例子。

答案：关联规则挖掘是一种用于发现变量之间有趣关系的技术，特别是变量之间的频繁模式、关联或相关性。

例如，在市场篮子分析中，关联规则挖掘可以用来发现顾客购买行为中的模式，如“购买面包的顾客中有80%也购买了牛奶”。

四、计算题1. 给定以下数据集，计算支持度和置信度：| 事务ID | 购买的商品 |||-|| 1 | A, B || 2 | A, C || 3 | B, C || 4 | A, B, C || 5 | B, D |(1) 计算项集{A}的支持度。

(2) 计算规则A => B的置信度。

答案：(1) 项集{A}的支持度为4/5，因为A出现在4个事务中。

(2) 规则A => B的置信度为3/4，因为A和B同时出现在3个事务中，而A出现在4个事务中。

五、论述题1. 论述数据挖掘在电子商务中的应用，并给出至少两个具体的例子。

答案：数据挖掘在电子商务中的应用非常广泛，包括：- 客户细分：通过数据挖掘技术，商家可以识别不同的客户群体，为每个群体提供定制化的服务或产品。

- 推荐系统：利用关联规则挖掘，电商平台可以推荐用户可能感兴趣的商品，提高用户满意度和购买率。

- 欺诈检测：通过分析交易模式，数据挖掘可以帮助识别异常行为，预防信用卡欺诈等风险。

大数据时代下的数据挖掘试题及复习资料《海量数据挖掘技术及工程实践》题目一、单选题（共80题）1)( D )的目的缩小数据的取值范围，使其更适合于数据挖掘算法的需要，并且能够得到和原始数据相同的分析结果。

A.数据清洗B.数据集成C.数据变换D.数据归约2)某超市研究销售纪录数据后发现，买啤酒的人很大概率也会购买尿布，这种属于数据挖掘的哪类问题？(A)A. 关联规则发现B. 聚类C. 分类D. 自然语言处理3)以下两种描述分别对应哪两种对分类算法的评价标准？ (A)(a)警察抓小偷，描述警察抓的人中有多少个是小偷的标准。

(b)描述有多少比例的小偷给警察抓了的标准。

A. Precision,RecallB. Recall,PrecisionA. Precision,ROC D. Recall,ROC4)将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规约是在以下哪个步骤的任务？(C)A. 频繁模式挖掘B. 分类和预测C. 数据预处理D. 数据流挖掘5)当不知道数据所带标签时，可以使用哪种技术促使带同类标签的数据与带其他标签的数据相分离？(B)A. 分类B. 聚类C. 关联分析D. 隐马尔可夫链6)建立一个模型，通过这个模型根据已知的变量值来预测其他某个变量值属于数据挖掘的哪一类任务？(C)A. 根据内容检索B. 建模描述C. 预测建模D. 寻找模式和规则7)下面哪种不属于数据预处理的方法？ (D)A.变量代换B.离散化C.聚集D.估计遗漏值8)假设12个销售价格记录组已经排序如下：5, 10, 11, 13, 15, 35, 50, 55, 72, 92, 204,215 使用如下每种方法将它们划分成四个箱。

等频（等深）划分时，15在第几个箱子内？(B)A.第一个B.第二个C.第三个D.第四个9)下面哪个不属于数据的属性类型：(D)A.标称B.序数C.区间D.相异10)只有非零值才重要的二元属性被称作：( C )A.计数属性B.离散属性C.非对称的二元属性D.对称属性11)以下哪种方法不属于特征选择的标准方法： (D)A.嵌入B.过滤C.包装D.抽样12)下面不属于创建新属性的相关方法的是： (B)A.特征提取B.特征修改C.映射数据到新的空间D.特征构造13)下面哪个属于映射数据到新的空间的方法？ (A)A.傅立叶变换B.特征加权C.渐进抽样D.维归约14)假设属性income的最大最小值分别是12000元和98000元。

《海量数据挖掘技术及工程实践》题目一、单选题（共80题）1)( D )的目的缩小数据的取值范围，使其更适合于数据挖掘算法的需要，并且能够得到和原始数据相同的分析结果。

A.数据清洗B.数据集成C.数据变换D.数据归约2)某超市研究销售纪录数据后发现，买啤酒的人很大概率也会购买尿布，这种属于数据挖掘的哪类问题？(A)A. 关联规则发现B. 聚类C. 分类D. 自然语言处理3)以下两种描述分别对应哪两种对分类算法的评价标准？ (A)(a)警察抓小偷，描述警察抓的人中有多少个是小偷的标准。

(b)描述有多少比例的小偷给警察抓了的标准。

A. Precision,RecallB. Recall,PrecisionA. Precision,ROC D. Recall,ROC4)将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规约是在以下哪个步骤的任务？(C)A. 频繁模式挖掘B. 分类和预测C. 数据预处理D. 数据流挖掘5)当不知道数据所带标签时，可以使用哪种技术促使带同类标签的数据与带其他标签的数据相分离？(B)A. 分类B. 聚类C. 关联分析D. 隐马尔可夫链6)建立一个模型，通过这个模型根据已知的变量值来预测其他某个变量值属于数据挖掘的哪一类任务？(C)A. 根据内容检索B. 建模描述C. 预测建模D. 寻找模式和规则7)下面哪种不属于数据预处理的方法？ (D)A.变量代换B.离散化C.聚集D.估计遗漏值8)假设12个销售价格记录组已经排序如下：5, 10, 11, 13, 15, 35, 50, 55, 72, 92, 204,215 使用如下每种方法将它们划分成四个箱。

等频（等深）划分时，15在第几个箱子内？(B)A.第一个B.第二个C.第三个D.第四个9)下面哪个不属于数据的属性类型：(D)A.标称B.序数C.区间D.相异10)只有非零值才重要的二元属性被称作：( C )A.计数属性B.离散属性C.非对称的二元属性D.对称属性11)以下哪种方法不属于特征选择的标准方法： (D)A.嵌入B.过滤C.包装D.抽样12)下面不属于创建新属性的相关方法的是： (B)A.特征提取B.特征修改C.映射数据到新的空间D.特征构造13)下面哪个属于映射数据到新的空间的方法？ (A)A.傅立叶变换B.特征加权C.渐进抽样D.维归约14)假设属性income的最大最小值分别是12000元和98000元。

⼤数据与数据挖掘考试题_《⼤数据时代下的数据挖掘》试题及答案 -A.地址 C.情绪B.⾏为 D.来源70) 通过数据收集和展⽰数据背后的( D ),运⽤丰富的、具有互动性的可视化⼿段,数据新闻学成为新闻学作为⼀门新的分⽀进⼊主流媒体,即⽤数据报道新闻。

A.数据收集 C.真相B.数据挖掘D. 关联与模式71) CRISP-DM 模型中Evaluation表⽰对建⽴的模型进⾏评估,重点具体考虑得出的结果是否符合( C )的商业⽬的。

A.第⼆步 C.第⼀步B.第三步 D.最后⼀步72) 发现关联规则的算法通常要经过以下三个步骤：连接数据,作数据准备；给定最⼩⽀持度和( D ),利⽤数据挖掘⼯具提供的算法发现关联规则；可视化显⽰、理解、评估关联规则 A. 最⼩兴趣度 C. 最⼤⽀持度B. 最⼩置信度 D. 最⼩可信度73) 规则I->j,“有可能”,等于所有包含I的购物篮中同时包含J的购物篮的⽐例,为( B )。

A. 置信度 C. 兴趣度B.可信度D. ⽀持度74) 如果⼀个匹配中,任何⼀个节点都不同时是两条或多条边的端点,也称作( C )A. 极⼤匹配 C完美匹配B.⼆分匹配 D.极⼩匹配75) 只要具有适当的政策推动,⼤数据的使⽤将成为未来提⾼竞争⼒、⽣产⼒、创新能⼒以及( D )的关键要素。

A.提⾼消费B.提⾼GDPC.提⾼⽣活⽔平D. 创造消费者盈余76) 个性化推荐系统是建⽴在海量数据挖掘基础上的⼀种⾼级商务智能平台,以帮助( D )为其顾客购物提供完全个性化的决策⽀持和信息服务。

A.公司B.各单位C.跨国企业D. 电⼦商务⽹站77) 云计算是对( D )技术的发展与运⽤A.并⾏计算B.⽹格计算C.分布式计算D.三个选项都是78) ( B )是Google提出的⽤于处理海量数据的并⾏编程模式和⼤规模数据集的并⾏运算的软件架构。

A.GFSB.MapReduceC.ChubbyD.BitTable79) 在Bigtable中，( A )主要⽤来存储⼦表数据以及⼀些⽇志⽂件A. GFSB. ChubbyC.SSTableD.MapReduce⼆、判断题(共40题)1) 分类是预测数据对象的离散类别，预测是⽤于数据对象的连续取值。

1. 大数据的4V特征不包括以下哪一项？A. 大量性B. 高速性C. 多样性D. 价值性2. 数据挖掘的主要目的是什么？A. 数据清洗B. 数据存储C. 数据分析D. 数据可视化3. 下列哪个不是数据挖掘中的常用算法？A. 决策树B. 关联规则C. 线性回归D. 深度学习4. 在数据挖掘中，聚类分析属于哪一类任务？A. 描述性任务B. 预测性任务C. 分类任务D. 关联任务5. 下列哪个工具不是用于大数据处理的？A. HadoopB. SparkC. ExcelD. Hive6. 数据仓库的主要功能是？A. 数据清洗B. 数据集成C. 数据分析D. 数据存储7. 下列哪个不是NoSQL数据库的类型？A. 键值存储B. 文档存储C. 关系数据库D. 图形数据库8. 在数据挖掘中，Apriori算法用于？A. 分类B. 聚类C. 关联规则挖掘D. 异常检测9. 下列哪个是Hadoop生态系统中的组件？A. TensorFlowB. KafkaC. MySQLD. Oracle10. 数据预处理中的数据清洗主要目的是？A. 去除噪声和不一致的数据B. 数据转换C. 数据集成D. 数据归约11. 下列哪个是大数据分析的步骤？A. 数据收集B. 数据存储C. 数据清洗D. 以上都是12. 在数据挖掘中，决策树算法属于哪一类？A. 分类算法B. 聚类算法C. 关联规则算法D. 异常检测算法13. 下列哪个是Spark的主要组件？A. HDFSB. YARNC. Spark CoreD. MapReduce14. 数据挖掘中的K-means算法用于？A. 分类B. 聚类C. 关联规则挖掘D. 异常检测15. 下列哪个是大数据处理平台？A. HadoopB. MySQLC. OracleD. SQL Server16. 数据挖掘中的神经网络算法属于哪一类？A. 分类算法B. 聚类算法C. 关联规则算法D. 预测算法17. 下列哪个是数据仓库的特征？A. 面向主题B. 集成性C. 时变性D. 以上都是18. 在数据挖掘中，关联规则挖掘的目的是？A. 发现数据项之间的关系B. 分类C. 聚类D. 异常检测19. 下列哪个是NoSQL数据库的优势？A. 高可扩展性B. 强一致性C. 复杂查询D. 事务支持20. 数据挖掘中的异常检测算法用于？A. 发现异常模式B. 分类C. 聚类D. 关联规则挖掘21. 下列哪个是大数据分析的挑战？A. 数据质量B. 数据安全C. 数据处理速度D. 以上都是22. 在数据挖掘中，支持向量机算法属于哪一类？A. 分类算法B. 聚类算法C. 关联规则算法D. 预测算法23. 下列哪个是大数据处理的关键技术？A. 分布式存储B. 分布式计算C. 数据挖掘D. 以上都是24. 数据挖掘中的贝叶斯分类算法用于？A. 分类B. 聚类C. 关联规则挖掘D. 异常检测25. 下列哪个是大数据分析的应用领域？A. 金融B. 医疗C. 零售D. 以上都是26. 在数据挖掘中，主成分分析算法用于？A. 数据降维B. 分类C. 聚类D. 关联规则挖掘27. 下列哪个是大数据处理平台的特点？A. 高吞吐量B. 低延迟C. 高可靠性D. 以上都是28. 数据挖掘中的随机森林算法用于？A. 分类B. 聚类C. 关联规则挖掘D. 预测29. 下列哪个是大数据分析的工具？A. TableauB. ExcelC. Power BID. 以上都是30. 在数据挖掘中，关联规则挖掘的常用度量标准是？A. 支持度B. 置信度C. 提升度D. 以上都是31. 下列哪个是大数据处理的关键技术？A. 数据采集B. 数据存储C. 数据处理D. 以上都是32. 数据挖掘中的KNN算法用于？A. 分类B. 聚类C. 关联规则挖掘D. 异常检测33. 下列哪个是大数据分析的步骤？A. 数据收集B. 数据清洗C. 数据分析D. 以上都是34. 在数据挖掘中，朴素贝叶斯算法属于哪一类？A. 分类算法B. 聚类算法C. 关联规则算法D. 预测算法35. 下列哪个是大数据处理平台的特点？A. 高可扩展性B. 高可靠性C. 高吞吐量D. 以上都是36. 数据挖掘中的Apriori算法用于？A. 分类B. 聚类C. 关联规则挖掘D. 异常检测37. 下列哪个是大数据分析的挑战？A. 数据质量B. 数据安全C. 数据处理速度D. 以上都是38. 在数据挖掘中，决策树算法用于？A. 分类B. 聚类C. 关联规则挖掘39. 下列哪个是大数据处理的关键技术？A. 分布式存储B. 分布式计算C. 数据挖掘D. 以上都是40. 数据挖掘中的K-means算法属于哪一类？A. 分类算法B. 聚类算法C. 关联规则算法D. 预测算法41. 下列哪个是大数据分析的应用领域？A. 金融B. 医疗C. 零售D. 以上都是42. 在数据挖掘中，主成分分析算法用于？A. 数据降维B. 分类C. 聚类D. 关联规则挖掘43. 下列哪个是大数据处理平台的特点？A. 高吞吐量B. 低延迟C. 高可靠性D. 以上都是44. 数据挖掘中的随机森林算法用于？A. 分类B. 聚类C. 关联规则挖掘D. 预测45. 下列哪个是大数据分析的工具？A. TableauB. ExcelC. Power BID. 以上都是46. 在数据挖掘中，关联规则挖掘的常用度量标准是？B. 置信度C. 提升度D. 以上都是47. 下列哪个是大数据处理的关键技术？A. 数据采集B. 数据存储C. 数据处理D. 以上都是48. 数据挖掘中的KNN算法用于？A. 分类B. 聚类C. 关联规则挖掘D. 异常检测49. 下列哪个是大数据分析的步骤？A. 数据收集B. 数据清洗C. 数据分析D. 以上都是50. 在数据挖掘中，朴素贝叶斯算法属于哪一类？A. 分类算法B. 聚类算法C. 关联规则算法D. 预测算法51. 下列哪个是大数据处理平台的特点？A. 高可扩展性B. 高可靠性C. 高吞吐量D. 以上都是52. 数据挖掘中的Apriori算法用于？A. 分类B. 聚类C. 关联规则挖掘D. 异常检测53. 下列哪个是大数据分析的挑战？A. 数据质量B. 数据安全C. 数据处理速度D. 以上都是54. 在数据挖掘中，决策树算法用于？A. 分类B. 聚类C. 关联规则挖掘D. 预测55. 下列哪个是大数据处理的关键技术？A. 分布式存储B. 分布式计算C. 数据挖掘D. 以上都是56. 数据挖掘中的K-means算法属于哪一类？A. 分类算法B. 聚类算法C. 关联规则算法D. 预测算法57. 下列哪个是大数据分析的应用领域？A. 金融B. 医疗C. 零售D. 以上都是58. 在数据挖掘中，主成分分析算法用于？A. 数据降维B. 分类C. 聚类D. 关联规则挖掘59. 下列哪个是大数据处理平台的特点？A. 高吞吐量B. 低延迟C. 高可靠性D. 以上都是60. 数据挖掘中的随机森林算法用于？A. 分类B. 聚类C. 关联规则挖掘D. 预测61. 下列哪个是大数据分析的工具？A. TableauB. ExcelC. Power BID. 以上都是答案：1. D2. C3. D4. A5. C6. B7. C8. C9. B10. A11. D12. A13. C14. B15. A16. D17. D18. A19. A20. A21. D22. A23. D24. A25. D26. A27. D28. A29. D30. D31. D32. A33. D34. A35. D36. C37. D38. A39. D40. B41. D42. A43. D44. A45. D46. D47. D48. A49. D50. A51. D52. C53. D54. A55. D56. B57. D58. A59. D60. A61. D。

数据挖掘考试题及答案一、单项选择题（每题2分，共20分）1. 数据挖掘的主要任务不包括以下哪一项？A. 分类B. 聚类C. 预测D. 数据清洗答案：D2. 以下哪个算法不是用于分类的？A. 决策树B. 支持向量机C. K-meansD. 神经网络答案：C3. 在数据挖掘中，关联规则挖掘主要用于发现以下哪种类型的模式？A. 序列模式B. 分类模式C. 频繁项集D. 聚类模式答案：C4. 以下哪个指标不是用于评估分类模型性能的？A. 准确率B. 召回率C. F1分数D. 马氏距离答案：D5. 在数据挖掘中，以下哪个算法是用于聚类的？A. K-meansB. 逻辑回归C. 随机森林D. 支持向量机答案：A6. 以下哪个选项不是数据挖掘过程中的步骤？A. 数据预处理B. 模式发现C. 结果评估D. 数据存储答案：D7. 在数据挖掘中，异常检测的主要目的是识别以下哪种类型的数据？A. 频繁出现的模式B. 罕见的模式C. 预测未来的数据D. 聚类的数据答案：B8. 以下哪个选项不是数据挖掘中常用的数据预处理技术？A. 数据清洗B. 数据集成C. 数据变换D. 数据压缩答案：D9. 在数据挖掘中，以下哪个算法是用于特征选择的？A. 主成分分析B. 线性判别分析C. 支持向量机D. 决策树答案：D10. 以下哪个选项不是数据挖掘中常用的数据表示方法？A. 决策树B. 向量空间模型C. 邻接矩阵D. 频率分布表答案：D二、多项选择题（每题3分，共15分）11. 数据挖掘中常用的聚类算法包括哪些？A. K-meansB. 层次聚类C. DBSCAND. 支持向量机答案：A、B、C12. 在数据挖掘中，以下哪些是关联规则挖掘的典型应用场景？A. 市场篮分析B. 异常检测C. 推荐系统D. 社交网络分析答案：A、C13. 数据挖掘中，以下哪些是分类模型评估的常用指标？A. 准确率B. 召回率C. ROC曲线D. 马氏距离答案：A、B、C14. 在数据挖掘中，以下哪些是特征工程的步骤？A. 特征选择B. 特征提取C. 特征变换D. 数据清洗答案：A、B、C15. 数据挖掘中，以下哪些是数据预处理的常见任务？A. 缺失值处理B. 异常值检测C. 数据规范化D. 数据压缩答案：A、B、C三、简答题（每题10分，共30分）16. 请简述数据挖掘中分类和聚类的主要区别。

数据挖掘试题及答案### 数据挖掘试题及答案#### 一、选择题1. 数据挖掘的最终目标是什么？- A. 数据清洗- B. 数据集成- C. 数据分析- D. 发现知识答案：D2. 以下哪个算法不属于聚类算法？- A. K-means- B. DBSCAN- C. Apriori- D. Hierarchical Clustering答案：C3. 在数据挖掘中，关联规则挖掘主要用于发现什么？ - A. 异常值- B. 频繁项集- C. 趋势- D. 聚类答案：B4. 决策树算法中的剪枝操作是为了解决什么问题？- A. 过拟合- B. 欠拟合- C. 数据不平衡- D. 特征选择答案：A5. 以下哪个是时间序列分析的常用方法？- A. 逻辑回归- B. 线性回归- C. ARIMA模型- D. 支持向量机答案：C#### 二、简答题1. 简述数据挖掘中的分类和聚类的区别。

答案：分类是监督学习过程，它使用标记的训练数据来预测数据的类别。

聚类是无监督学习过程，它将数据分组，使得同一组内的数据点相似度较高，不同组之间的数据点相似度较低。

2. 解释什么是异常检测，并给出一个实际应用的例子。

答案：异常检测是一种识别数据集中异常或不寻常模式的方法。

它通常用于识别欺诈行为、网络安全问题或机械故障。

例如，在信用卡交易中，异常检测可以用来识别潜在的欺诈行为。

3. 描述决策树的工作原理。

答案：决策树通过一系列的问题（通常是二元问题）来对数据进行分类。

从根节点开始，数据被分割成不同的子集，然后每个子集继续被分割，直到达到叶节点，叶节点代表最终的分类结果。

#### 三、应用题1. 给定一组客户数据，包括年龄、收入和购买历史。

使用数据挖掘技术来识别哪些客户更有可能购买新产品。

答案：可以使用决策树或逻辑回归等分类算法来分析客户数据，识别影响购买行为的关键特征。

通过训练模型，可以预测哪些客户更有可能购买新产品。

2. 描述如何使用关联规则挖掘来发现超市中商品的购买模式。

一、解答题（满分30分，每小题5分）1. 怎样理解数据挖掘和知识发现的关系？请详细阐述之首先从数据源中抽取感兴趣的数据，并把它组织成适合挖掘的数据组织形式；然后，调用相应的算法生成所需的知识；最后对生成的知识模式进行评估，并把有价值的知识集成到企业的智能系统中。

知识发现是一个指出数据中有效、崭新、潜在的、有价值的、一个不可忽视的流程，其最终目标是掌握数据的模式。

流程步骤：先理解要应用的领域、熟悉相关知识，接着建立目标数据集，并专注所选择的数据子集；再作数据预处理，剔除错误或不一致的数据；然后进行数据简化与转换工作；再通过数据挖掘的技术程序成为模式、做回归分析或找出分类模型；最后经过解释和评价成为有用的信息。

2. 时间序列数据挖掘的方法有哪些，请详细阐述之时间序列数据挖掘的方法有：1）、确定性时间序列预测方法:对于平稳变化特征的时间序列来说，假设未来行为与现在的行为有关，利用属性现在的值预测将来的值是可行的。

例如，要预测下周某种商品的销售额，可以用最近一段时间的实际销售量来建立预测模型。

2）、随机时间序列预测方法:通过建立随机模型，对随机时间序列进行分析，可以预测未来值。

若时间序列是平稳的，可以用自回归(Auto Regressive，简称AR)模型、移动回归模型(Moving Average，简称MA)或自回归移动平均(Auto Regressive Moving Average，简称ARMA)模型进行分析预测。

3）、其他方法:可用于时间序列预测的方法很多，其中比较成功的是神经网络。

由于大量的时间序列是非平稳的，因此特征参数和数据分布随着时间的推移而变化。

假如通过对某段历史数据的训练，通过数学统计模型估计神经网络的各层权重参数初值，就可能建立神经网络预测模型，用于时间序列的预测。

3. 数据挖掘的分类方法有哪些，请详细阐述之分类方法归结为四种类型：1）、基于距离的分类方法:距离的计算方法有多种，最常用的是通过计算每个类的中心来完成，在实际的计算中往往用距离来表征，距离越近，相似性越大，距离越远，相似性越小。

《海量数据挖掘技术及工程实践》题目一、单选题（共80题）1)（ D ）的目的缩小数据的取值范围，使其更适合于数据挖掘算法的需要，并且能够得到和原始数据相同的分析结果。

A。

数据清洗 B.数据集成C.数据变换 D。

数据归约2)某超市研究销售纪录数据后发现，买啤酒的人很大概率也会购买尿布,这种属于数据挖掘的哪类问题?（A)A。

关联规则发现 B。

聚类C。

分类 D。

自然语言处理3)以下两种描述分别对应哪两种对分类算法的评价标准？（A）（a)警察抓小偷，描述警察抓的人中有多少个是小偷的标准。

(b）描述有多少比例的小偷给警察抓了的标准.A。

Precision，Recall B. Recall，PrecisionA. Precision,ROC D. Recall，ROC4)将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规约是在以下哪个步骤的任务？(C）A. 频繁模式挖掘 B。

分类和预测C. 数据预处理 D。

数据流挖掘5)当不知道数据所带标签时，可以使用哪种技术促使带同类标签的数据与带其他标签的数据相分离？（B)A. 分类 B。

聚类C. 关联分析 D。

隐马尔可夫链6)建立一个模型,通过这个模型根据已知的变量值来预测其他某个变量值属于数据挖掘的哪一类任务？（C）A. 根据内容检索B. 建模描述C。

预测建模 D。

寻找模式和规则7)下面哪种不属于数据预处理的方法？（D)A。

变量代换 B.离散化C.聚集 D。

估计遗漏值8)假设12个销售价格记录组已经排序如下:5， 10, 11， 13， 15， 35， 50， 55, 72,92， 204， 215 使用如下每种方法将它们划分成四个箱。

等频（等深）划分时，15在第几个箱子内? （B)A。

第一个 B。

第二个C。

第三个 D.第四个9)下面哪个不属于数据的属性类型：(D)A。

标称 B。

序数C.区间 D。

相异10)只有非零值才重要的二元属性被称作:（ C ）A.计数属性 B。

离散属性C。

一、解答题（满分30 分，每题 5 分）1.如何理解数据发掘和知识发现的关系？请详尽论述之第一从数据源中抽取感兴趣的数据，并把它组织成适合发掘的数据组织形式；而后，调用相应的算法生成所需的知识；最后对生成的知识模式进行评估，并把有价值的知识集成到公司的智能系统中。

知识发现是一个指出数据中有效、崭新、潜伏的、有价值的、一个不行忽略的流程，其最终目标是掌握数据的模式。

流程步骤：先理解要应用的领域、熟习有关知识，接着成立目标数据集，并专注所选择的数据子集；再作数据预办理，剔除错误或不一致的数据；而后进行数据简化与变换工作；再经过数据发掘的技术程序成为模式、做回归剖析或找出分类模型；最后经过解说和评论成为实用的信息。

2.时间序列数据发掘的方法有哪些，请详尽论述之时间序列数据发掘的方法有：1）、确立性时间序列展望方法 : 对于安稳变化特点的时间序列来说，假定未来行为与此刻的行为有关，利用属性此刻的值展望未来的值是可行的。

比如，要展望下周某种商品的销售额，能够用近来一段时间的实质销售量来成立展望模型。

2）、随机时间序列展望方法 :经过成立随机模型，对随机时间序列进行剖析，能够展望未来值。

若时间序列是安稳的，能够用自回归(Auto Regressive，简称AR) 模型、挪动回归模型(Moving Average，简称MA) 或自回归挪动均匀(Auto Regressive Moving Average，简称 ARMA) 模型进行剖析展望。

3）、其余方法 : 可用于时间序列展望的方法好多，此中比较成功的是神经网络。

因为大批的时间序列是非安稳的，所以特点参数和数据散布跟着时间的推移而变化。

若是经过对某段历史数据的训练，经过数学统计模型预计神经网络的各层权重参数初值，便可能成立神经网络展望模型，用于时间序列的展望。

3.数据发掘的分类方法有哪些，请详尽论述之分类方法归纳为四种种类：1）、鉴于距离的分类方法 : 距离的计算方法有多种，最常用的是经过计算每个类的中心来达成，在实质的计算中常常用距离来表征，距离越近，相像性越大，距离越远，相像性越小。

一、解答题（满分30分，每小题5分）1. 怎样理解数据挖掘和知识发现的关系？请详细阐述之首先从数据源中抽取感兴趣的数据，并把它组织成适合挖掘的数据组织形式；然后，调用相应的算法生成所需的知识；最后对生成的知识模式进行评估，并把有价值的知识集成到企业的智能系统中。

知识发现是一个指出数据中有效、崭新、潜在的、有价值的、一个不可忽视的流程，其最终目标是掌握数据的模式。

流程步骤：先理解要应用的领域、熟悉相关知识，接着建立目标数据集，并专注所选择的数据子集；再作数据预处理，剔除错误或不一致的数据；然后进行数据简化与转换工作；再通过数据挖掘的技术程序成为模式、做回归分析或找出分类模型；最后经过解释和评价成为有用的信息。

2. 时间序列数据挖掘的方法有哪些，请详细阐述之时间序列数据挖掘的方法有：1）、确定性时间序列预测方法:对于平稳变化特征的时间序列来说，假设未来行为与现在的行为有关，利用属性现在的值预测将来的值是可行的。

例如，要预测下周某种商品的销售额，可以用最近一段时间的实际销售量来建立预测模型。

2）、随机时间序列预测方法:通过建立随机模型，对随机时间序列进行分析，可以预测未来值。

若时间序列是平稳的，可以用自回归(Auto Regressive，简称AR)模型、移动回归模型(Moving Average，简称MA)或自回归移动平均(Auto Regressive Moving Average，简称ARMA)模型进行分析预测。

3）、其他方法:可用于时间序列预测的方法很多，其中比较成功的是神经网络。

由于大量的时间序列是非平稳的，因此特征参数和数据分布随着时间的推移而变化。

假如通过对某段历史数据的训练，通过数学统计模型估计神经网络的各层权重参数初值，就可能建立神经网络预测模型，用于时间序列的预测。

3. 数据挖掘的分类方法有哪些，请详细阐述之分类方法归结为四种类型：1）、基于距离的分类方法:距离的计算方法有多种，最常用的是通过计算每个类的中心来完成，在实际的计算中往往用距离来表征，距离越近，相似性越大，距离越远，相似性越小。