《大數(shù)據(jù)時(shí)代下的數(shù)據(jù)挖掘》試題及答案..,推薦文檔

1、海量數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)及工程實(shí)踐題目、單選題(共 80 題)1) ( D ) 的目的縮小數(shù)據(jù)的取值范圍，使其更適合于數(shù)據(jù)挖掘算法的需要，并且能夠得到 和原始數(shù)據(jù)相同的分析結(jié)果。A. 數(shù)據(jù)清洗B. 數(shù)據(jù)集成C. 數(shù)據(jù)變換D. 數(shù)據(jù)歸約2) 某超市研究銷售紀(jì)錄數(shù)據(jù)后發(fā)現(xiàn)，買啤酒的人很大概率也會(huì)購買尿布，這種屬于數(shù)據(jù)挖 掘的哪類問題？ (A)A. 關(guān)聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn) B. 聚類C. 分類 D. 自然語言處理3) 以下兩種描述分別對應(yīng)哪兩種對分類算法的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)？ (A)(a) 警察抓小偷，描述警察抓的人中有多少個(gè)是小偷的標(biāo)準(zhǔn)。(b) 描述有多少比例的小偷給警察抓了的標(biāo)準(zhǔn)。A. Precision,RecallB.

2、 Recall,PrecisionA. Precision,ROCD. Recall,ROC4)將原始數(shù)據(jù)進(jìn)行集成、變換、維度規(guī)約、數(shù)值規(guī)約是在以下哪個(gè)步驟的任務(wù)？(C)5)A. 頻繁模式挖掘C. 數(shù)據(jù)預(yù)處理B.D.當(dāng)不知道數(shù)據(jù)所帶標(biāo)簽時(shí)，分類和預(yù)測數(shù)據(jù)流挖掘可以使用哪種技術(shù)促使帶同類標(biāo)簽的數(shù)據(jù)與帶其他標(biāo)簽的數(shù)26據(jù)相分離？ (B)6)A. 分類C. 關(guān)聯(lián)分析建立一個(gè)模型，B.D.聚類隱馬爾可夫鏈通過這個(gè)模型根據(jù)已知的變量值來預(yù)測其他某個(gè)變量值屬于數(shù)據(jù)挖掘的哪一類任務(wù)？ (C)A. 根據(jù)內(nèi)容檢索 B. 建模描述7)C. 預(yù)測建模D.尋找模式和規(guī)則面哪種不屬于數(shù)據(jù)預(yù)處理的方法？ (D)A. 變量

3、代換B.離散化C.聚集D.估計(jì)遺漏值8) 假設(shè) 12 個(gè)銷售價(jià)格記錄組已經(jīng)排序如下： 5, 10, 11, 13, 15, 35, 50, 55, 72, 92, 204, 215 使用如下每種方法將它們劃分成四個(gè)箱。 等頻(等深)劃分時(shí)，15 在第幾個(gè)箱子內(nèi)？ (B)A. 第一個(gè)B.第二個(gè)C. 第三個(gè)D.第四個(gè)9) 下面哪個(gè)不屬于數(shù)據(jù)的屬性類型： (D)A. 標(biāo)稱B.序數(shù)C. 區(qū)間D.相異10) 只有非零值才重要的二元屬性被稱作： ( C )A. 計(jì)數(shù)屬性 B. 離散屬性 C .非對稱的二元屬性 D. 對稱屬性11) 以下哪種方法不屬于特征選擇的標(biāo)準(zhǔn)方法： (D)A. 嵌入B.過濾C.包裝D

4、.抽樣12) 下面不屬于創(chuàng)建新屬性的相關(guān)方法的是： (B)A. 特征提取 B. 特征修改C. 映射數(shù)據(jù)到新的空間 D. 特征構(gòu)造13) 下面哪個(gè)屬于映射數(shù)據(jù)到新的空間的方法？ (A)A. 傅立葉變換B.特征加權(quán)C. 漸進(jìn)抽樣D.維歸約14) 假設(shè)屬性 income 的最大最小值分別是 12000元和 98000 元。利用最大最小規(guī)范化的方 法將屬性的值映射到 0 至 1 的范圍內(nèi)。對屬性 income 的 73600 元將被轉(zhuǎn)化為： (D)15) 一所大學(xué)內(nèi)的各年紀(jì)人數(shù)分別為：一年級(jí) 200人，二年級(jí) 160人，三年級(jí) 130 人，四年 級(jí) 110 人。則年級(jí)屬性的眾數(shù)是： (A)A. 一年級(jí)

5、B.二年級(jí)C.三年級(jí)D.四年級(jí)16) 下列哪個(gè)不是專門用于可視化時(shí)間空間數(shù)據(jù)的技術(shù)： (B)A. 等高線圖 B. 餅圖C. 曲面圖 D. 矢量場圖17) 在抽樣方法中，當(dāng)合適的樣本容量很難確定時(shí)，可以使用的抽樣方法是： (D)A. 有放回的簡單隨機(jī)抽樣B. 無放回的簡單隨機(jī)抽樣C. 分層抽樣D 漸進(jìn)抽樣18) 數(shù)據(jù)倉庫是隨著時(shí)間變化的 , 下面的描述不正確的是 (C)A. 數(shù)據(jù)倉庫隨時(shí)間的變化不斷增加新的數(shù)據(jù)內(nèi)容B. 捕捉到的新數(shù)據(jù)會(huì)覆蓋原來的快照C .數(shù)據(jù)倉庫隨事件變化不斷刪去舊的數(shù)據(jù)內(nèi)容D. 數(shù)據(jù)倉庫中包含大量的綜合數(shù)據(jù)，這些綜合數(shù)據(jù)會(huì)隨著時(shí)間的變化不斷地進(jìn)行重新綜合19) 下面關(guān)于數(shù)據(jù)粒

6、度的描述不正確的是 : (C)A. 粒度是指數(shù)據(jù)倉庫小數(shù)據(jù)單元的詳細(xì)程度和級(jí)別B. 數(shù)據(jù)越詳細(xì)，粒度就越小，級(jí)別也就越高C. 數(shù)據(jù)綜合度越高，粒度也就越大，級(jí)別也就越高D. 粒度的具體劃分將直接影響數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)量以及查詢質(zhì)量20) 有關(guān)數(shù)據(jù)倉庫的開發(fā)特點(diǎn) , 不正確的描述是 : (A)A. 數(shù)據(jù)倉庫開發(fā)要從數(shù)據(jù)出發(fā)B. 數(shù)據(jù)倉庫使用的需求在開發(fā)出去就要明確C. 數(shù)據(jù)倉庫的開發(fā)是一個(gè)不斷循環(huán)的過程，是啟發(fā)式的開發(fā)D. 在數(shù)據(jù)倉庫環(huán)境中，并不存在操作型環(huán)境中所固定的和較確切的處理流 ，數(shù)據(jù)倉庫中 數(shù)據(jù)分析和處理更靈活 , 且沒有固定的模式21) 關(guān)于OLAP的特性,下面正確的是：(D)(1)

7、快速性 (2) 可分析性 (3) 多維性 (4) 信息性 (5) 共享性A. (1) (2) (3)B. (2) (3) (4)C. (1) (2) (3) (4)D.(1) (2) (3) (4) (5)22) 關(guān)于OLAF和OLTP的區(qū)別描述,不正確的是：(C)A. OLAP主要是關(guān)于如何理解聚集的大量不同的數(shù)據(jù).它與OTAP應(yīng)用程序不同B. 與OLAP應(yīng)用程序不同，OLTP應(yīng)用程序包含大量相對簡單的事務(wù)C. OLAP的特點(diǎn)在于事務(wù)量大,但事務(wù)內(nèi)容比較簡單且重復(fù)率高D. OLAP是以數(shù)據(jù)倉庫為基礎(chǔ)的，但其最終數(shù)據(jù)來源與OLTP-樣均來自底層的數(shù)據(jù)庫系 統(tǒng), 兩者面對的用戶是相同的23) 關(guān)

8、于OLAP和OLTP的說法，下列不正確的是：(A)A. OLAP事務(wù)量大，但事務(wù)內(nèi)容比較簡單且重復(fù)率高B. OLAP的最終數(shù)據(jù)來源與 OLTP不一樣C. OLTP0對的是決策人員和高層管理人員D. OLTP以應(yīng)用為核心,是應(yīng)用驅(qū)動(dòng)的24) 設(shè)X=1, 2, 3是頻繁項(xiàng)集，則可由X產(chǎn)生(C )個(gè)關(guān)聯(lián)規(guī)則。A. 4B.5C. 6D.725) 考慮下面的頻繁 3- 項(xiàng)集的集合：1,2,3,1,2,4,1,2,5,1,3,4,1,3,5,2,3,4,2,3,5,3,4,5假定數(shù)據(jù)集中只有 5個(gè)項(xiàng), 采用 合并策略, 由候選產(chǎn)生過程得到 4-項(xiàng)集不包含( C )A. 1,2,3,4B.1,2,3,5C.

9、1,2,4,5D.1,3,4,526) 下面選項(xiàng)中t不是s的子序列的是(C )A. s= t=B. s= t=C. s= t=D. s= t=27) 在圖集合中發(fā)現(xiàn)一組公共子結(jié)構(gòu) ,這樣的任務(wù)稱為 ( B )A. 頻繁子集挖掘 B. 頻繁子圖挖掘C.頻繁數(shù)據(jù)項(xiàng)挖掘D.頻繁模式挖掘28）下列度量不具有反演性的是（D）A. 系數(shù)B.幾率C.Cohe n度量D.興趣因子29）下列（A ）不是將主觀信息加入到模式發(fā)現(xiàn)任務(wù)中的方法。A. 與同一時(shí)期其他數(shù)據(jù)對比B. 可視化C. 基于模板的方法D. 主觀興趣度量30）下面購物藍(lán)能夠提取的3-項(xiàng)集的最大數(shù)量是多少（C）TID項(xiàng)集1牛奶，啤酒,尿布2面包,黃油

10、,牛奶3牛奶，尿布,餅干4面包,黃油,餅干5啤酒,餅干，尿布6牛奶，尿布,面包,黃油7面包,黃油,尿布8啤酒,尿布9牛奶，尿布,面包,黃油10啤酒,餅干A. 1B.2C.3D.431）以下哪些算法是分類算法（B）A. DBSCAN B.C4.5 C.K-Mea n D.EM32）以下哪些分類方法可以較好地避免樣本的不平衡問題（A）A. KNN B.SVM C.Bayes D. 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)33）決策樹中不包含一下哪種結(jié)點(diǎn)（C ）A. 根結(jié)點(diǎn)（root node）B. 內(nèi)部結(jié)點(diǎn)（internal node ）C. 外部結(jié)點(diǎn)( external node )D. 葉結(jié)點(diǎn)( leaf node )34)

11、 以下哪項(xiàng)關(guān)于決策樹的說法是錯(cuò)誤的 (C)A. 冗余屬性不會(huì)對決策樹的準(zhǔn)確率造成不利的影響B(tài). 子樹可能在決策樹中重復(fù)多次C. 決策樹算法對于噪聲的干擾非常敏感D. 尋找最佳決策樹是NP完全問題35) 在基于規(guī)則分類器的中 , 依據(jù)規(guī)則質(zhì)量的某種度量對規(guī)則排序 , 保證每一個(gè)測試記錄都 是由覆蓋它的“最好的”規(guī)格來分類 , 這種方案稱為 (B)A. 基于類的排序方案B. 基于規(guī)則的排序方案C. 基于度量的排序方案D. 基于規(guī)格的排序方案。36) 以下哪些算法是基于規(guī)則的分類器 (A)A. C4.5 B. KNNC. Naive Bayes D. ANN37) 可用作數(shù)據(jù)挖掘分析中的關(guān)聯(lián)規(guī)則算法

12、有( C)。A. 決策樹、對數(shù)回歸、關(guān)聯(lián)模式B. K均值法、SOM申經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C. Apriori 算法、 FP-Tree 算法D. RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、K均值法、決策樹38) 如果對屬性值的任一組合,R中都存在一條規(guī)則加以覆蓋,則稱規(guī)則集R中的規(guī)則為(B )A. 無序規(guī)則 B. 窮舉規(guī)則 C. 互斥規(guī)則 D. 有序規(guī)則39) 用于分類與回歸應(yīng)用的主要算法有 : ( D )A. Apriori 算法、 HotSpot 算法B. RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、K均值法、決策樹C. K均值法、SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D. 決策樹、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、貝葉斯40) 如果允許一條記錄觸發(fā)多條分類規(guī)則 , 把每條被觸發(fā)規(guī)則的后件看作是對相應(yīng)

13、類的一次投票,然后計(jì)票確定測試記錄的類標(biāo)號(hào)，稱為（A）A. 無序規(guī)則 B. 窮舉規(guī)則 C. 互斥規(guī)則 D. 有序規(guī)則41）考慮兩隊(duì)之間的足球比賽： 隊(duì)0 和隊(duì) 1。假設(shè) 65%的比賽隊(duì) 0勝出, 剩余的比賽隊(duì) 1獲勝。 隊(duì) 0 獲勝的比賽中只有 30%是在隊(duì) 1 的主場 , 而隊(duì) 1 取勝的比賽中 75%是主場獲勝。如果下一 場比賽在隊(duì) 1 的主場進(jìn)行隊(duì) 1 獲勝的概率為 （C）42）以下關(guān)于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN的描述錯(cuò)誤的有（A）A. 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的噪聲非常魯棒B. 可以處理冗余特征C. 訓(xùn)練ANN是一個(gè)很耗時(shí)的過程D. 至少含有一個(gè)隱藏層的多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)43）通過聚集多個(gè)分類器的預(yù)測

14、來提高分類準(zhǔn)確率的技術(shù)稱為（A）A. 組合（en semble） B. 聚集（aggregate）C.合并（comb in atio n） D. 投票（voti ng）44）簡單地將數(shù)據(jù)對象集劃分成不重疊的子集 , 使得每個(gè)數(shù)據(jù)對象恰在一個(gè)子集中 , 這種聚類 類型稱作（ B ）A. 層次聚類 B. 劃分聚類C. 非互斥聚類D.模糊聚類45）在基本K均值算法里,當(dāng)鄰近度函數(shù)采用（A ）的時(shí)候,合適的質(zhì)心是簇中各點(diǎn)的中位數(shù)。A. 曼哈頓距離B.平方歐幾里德距離C.余弦距離D.Bregma n 散度46）（ C ）是一個(gè)觀測值 , 它與其他觀測值的差別如此之大 , 以至于懷疑它是由不同的機(jī)制產(chǎn) 生

15、的。A. 邊界點(diǎn)B.質(zhì)心C.離群點(diǎn)D.核心點(diǎn)47）BIRCH是一種（B）。A. 分類器B.聚類算法C.關(guān)聯(lián)分析算法D.特征選擇算法48）檢測一元正態(tài)分布中的離群點(diǎn) , 屬于異常檢測中的基于（ A ）的離群點(diǎn)檢測。A. 統(tǒng)計(jì)方法 B. 鄰近度C. 密度 D. 聚類技術(shù)49）（ C ）將兩個(gè)簇的鄰近度定義為不同簇的所有點(diǎn)對的平均逐對鄰近度， 它是一種凝聚層 次聚類技術(shù)。A. MIN （單鏈） B.MAX （全鏈）C. 組平均 D.Ward 方法50）（ D ）將兩個(gè)簇的鄰近度定義為兩個(gè)簇合并時(shí)導(dǎo)致的平方誤差的增量 , 它是一種凝聚層 次聚類技術(shù)。A. MIN （單鏈） B.MAX （全鏈）C. 組

16、平均 D.Ward 方法51）下列算法中，不屬于外推法的是（ B ）。A. 移動(dòng)平均法 B. 回歸分析法C. 指數(shù)平滑法 D. 季節(jié)指數(shù)法52）關(guān)聯(lián)規(guī)則的評(píng)價(jià)指標(biāo)是： （ C ）。A. 均方誤差、均方根誤差B. Kappa 統(tǒng)計(jì)、顯著性檢驗(yàn)C. 支持度、置信度D. 平均絕對誤差、相對誤差53）關(guān)于K均值和DBSCA的比較,以下說法不正確的是（A ）。A. K 均值丟棄被它識(shí)別為噪聲的對象，而DBSCA一般聚類所有對象。B. K均值使用簇的基于原型的概念，而DBSCA使用基于密度的概念。C. K均值很難處理非球形的簇和不同大小的簇 QBSCAN可以處理不同大小和不同形狀的 簇。D. K均值可以發(fā)

17、現(xiàn)不是明顯分離的簇,即便簇有重疊也可以發(fā)現(xiàn)，但是DBSCA會(huì)合并有重 疊的簇。54） 從研究現(xiàn)狀上看，下面不屬于云計(jì)算特點(diǎn)的是（C ）A. 超大規(guī)模 B. 虛擬化C.私有化D.高可靠性55）考慮這么一種情況：一個(gè)對象碰巧與另一個(gè)對象相對接近 , 但屬于不同的類 , 因?yàn)檫@兩個(gè) 對象一般不會(huì)共享許多近鄰 , 所以應(yīng)該選擇（ D ）的相似度計(jì)算方法。A. 平方歐幾里德距離 B. 余弦距離C.直接相似度D. 共享最近鄰56）分析顧客消費(fèi)行業(yè)，以便有針對性的向其推薦感興趣的服務(wù)，屬于（A ）問題。A. 關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘 B. 分類與回歸C.聚類分析D.時(shí)序預(yù)測57）以下哪個(gè)聚類算法不是屬于基于原型的聚類（

18、 D ）。A.模糊C均值 B.EM 算法C.SOMD.CLIQUE58）關(guān)于混合模型聚類算法的優(yōu)缺點(diǎn) , 下面說法正確的是（ B ）。A. 當(dāng)簇只包含少量數(shù)據(jù)點(diǎn) ,或者數(shù)據(jù)點(diǎn)近似協(xié)線性時(shí) , 混合模型也能很好地處理。B. 混合模型比K均值或模糊c均值更一般，因?yàn)樗梢允褂酶鞣N類型的分布。C. 混合模型很難發(fā)現(xiàn)不同大小和橢球形狀的簇。D. 混合模型在有噪聲和離群點(diǎn)時(shí)不會(huì)存在問題。59）以下哪個(gè)聚類算法不屬于基于網(wǎng)格的聚類算法（ D ）。A.STING B.WaveClusterC.MAFIAD.BIRCH60）一個(gè)對象的離群點(diǎn)得分是該對象周圍密度的逆。這是基于（C ）的離群點(diǎn)定義。A 概率B 鄰

19、近度C密度D 聚類61）輿情研判，信息科學(xué)側(cè)重（ C ）, 社會(huì)和管理科學(xué)側(cè)重突發(fā)群體事件管理中的群體心 理行為及輿論控制研究，新聞傳播學(xué)側(cè)重對輿論的本體進(jìn)行規(guī)律性的探索和研究。A. 輿論的本體進(jìn)行規(guī)律性的探索和研究B. 輿論控制研究C. 互聯(lián)網(wǎng)文本挖掘和分析技術(shù)D. 用戶行為分析62）MapReduc啲Map函數(shù)產(chǎn)生很多的（C ）A.keyB.valueC.D.Hash63）Map reduce 適用于（D ）A. 任意應(yīng)用程序B. 任意可在 windows servet2008 上運(yùn)行的程序C. 可以串行處理的應(yīng)用程序D. 可以并行處理的應(yīng)用程序64）PageRank是一個(gè)函數(shù),它對Web

20、中的每個(gè)網(wǎng)頁賦予一個(gè)實(shí)數(shù)值。它的意圖在于網(wǎng)頁的PageRank越高,那么它就（D ）。A.相關(guān)性越高C. 相關(guān)性越低X A. 一對一C. 多對多B. 越不重要D. 越重要B. 一對多D. 多對一65）協(xié)同過濾分析用戶興趣 ,在用戶群中找到指定用戶的相似 （興趣）用戶,綜合這些用戶對 某一信息的評(píng)價(jià) , 形成系統(tǒng)對該指定用戶對此信息的喜好程度（ D ） , 并將這些用 戶喜歡的項(xiàng)推薦給有相似興趣的用戶。A. 相似B.相同C.推薦D.預(yù)測66）大數(shù)據(jù)指的是所涉及的資料量規(guī)模巨大到無法透過目前主流軟件工具 ,在合理時(shí)間內(nèi)達(dá) 到擷取、管理、處理、并（ B ）成為幫助企業(yè)經(jīng)營決策更積極目的的信息。A.

21、收集B.整理C.規(guī)劃D.聚集67）大數(shù)據(jù)科學(xué)關(guān)注大數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展和運(yùn)營過程中（ D ）大數(shù)據(jù)的規(guī)律及其與自然和 社會(huì)活動(dòng)之間的關(guān)系。A.大數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展和運(yùn)營過程B.規(guī)劃建設(shè)運(yùn)營管理C. 規(guī)律和驗(yàn)證D.發(fā)現(xiàn)和驗(yàn)證68） 大數(shù)據(jù)的價(jià)值是通過數(shù)據(jù)共享、 （ D ）后獲取最大的數(shù)據(jù)價(jià)值A(chǔ). 算法共享B. 共享應(yīng)用C. 數(shù)據(jù)交換D. 交叉復(fù)用69）社交網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)生了海量用戶以及實(shí)時(shí)和完整的數(shù)據(jù) , 同時(shí)社交網(wǎng)絡(luò)也記錄了用戶群體的 （ C ） , 通過深入挖掘這些數(shù)據(jù)來了解用戶 , 然后將這些分析后的數(shù)據(jù)信息推給需 要的品牌商家或是微博營銷公司。A. 地址B.行為C. 情緒D.來源70）通過數(shù)據(jù)收集和展示數(shù)據(jù)背

22、后的 （ D）, 運(yùn)用豐富的、具有互動(dòng)性的可視化手段數(shù)據(jù)新聞學(xué)成為新聞學(xué)作為一門新的分支進(jìn)入主流媒體 , 即用數(shù)據(jù)報(bào)道新聞。A. 數(shù)據(jù)收集 B. 數(shù)據(jù)挖掘C. 真相 D. 關(guān)聯(lián)與模式71）CRISP-DM模型中Evaluation表示對建立的模型進(jìn)行評(píng)估,重點(diǎn)具體考慮得出的結(jié)果是 否符合（ C ）的商業(yè)目的。A. 第二步B.第三步C.第一步D.最后一步72）發(fā)現(xiàn)關(guān)聯(lián)規(guī)則的算法通常要經(jīng)過以下三個(gè)步驟：連接數(shù)據(jù) , 作數(shù)據(jù)準(zhǔn)備；給定最小支持度和（ D）, 利用數(shù)據(jù)挖掘工具提供的算法發(fā)現(xiàn)關(guān)聯(lián)規(guī)則；可視化顯示、理解、評(píng)估關(guān)聯(lián)規(guī)則A. 最小興趣度B. 最小置信度C. 最大支持度D. 最小可信度73）規(guī)則

23、l-j,“有可能”，等于所有包含I的購物籃中同時(shí)包含J的購物籃的比例，為（ B ）。A. 置信度B. 可信度C. 興趣度D. 支持度74）如果一個(gè)匹配中 , 任何一個(gè)節(jié)點(diǎn)都不同時(shí)是兩條或多條邊的端點(diǎn) , 也稱作（ C ）A. 極大匹配B. 二分匹配C完美匹配D.極小匹配75）只要具有適當(dāng)?shù)恼咄苿?dòng) , 大數(shù)據(jù)的使用將成為未來提高競爭力、生產(chǎn)力、創(chuàng)新能力以 及（ D ）的關(guān)鍵要素。A. 提高消費(fèi)B. 提高 GDPC. 提高生活水平D. 創(chuàng)造消費(fèi)者盈余76）個(gè)性化推薦系統(tǒng)是建立在海量數(shù)據(jù)挖掘基礎(chǔ)上的一種高級(jí)商務(wù)智能平臺(tái) , 以幫助 （ D ）為其顧客購物提供完全個(gè)性化的決策支持和信息服務(wù)。A. 公

24、司 B. 各單位c.跨國企業(yè)D. 電子商務(wù)網(wǎng)站77） 云計(jì)算是對（ D ）技術(shù)的發(fā)展與運(yùn)用A. 并行計(jì)算B. 網(wǎng)格計(jì)算C. 分布式計(jì)算 D. 三個(gè)選項(xiàng)都是78） （ B ）是 Google 提出的用于處理海量數(shù)據(jù)的并行編程模式和大規(guī)模數(shù)據(jù)集的并行運(yùn) 算的軟件架構(gòu)。A.GFSB.MapReducec.chubby79) 在 BigtableD.BitTable中，（ A ）主要用來存儲(chǔ)子表數(shù)據(jù)以及一些日志文件A. GFSB. chubbyc.SSTableD.MapReduce二、判斷題（共 40 題）1）分類是預(yù)測數(shù)據(jù)對象的離散類別，預(yù)測是用于數(shù)據(jù)對象的連續(xù)取值。 （ 對）2）時(shí)序預(yù)測回歸預(yù)測

25、一樣，也是用已知的數(shù)據(jù)預(yù)測未來的值，但這些數(shù)據(jù)的區(qū)別是變量所 處時(shí)間的不同。 （ 錯(cuò)）3）數(shù)據(jù)挖掘的主要任務(wù)是從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)潛在的規(guī)則，從而能更好的完成描述數(shù)據(jù)、預(yù)測數(shù) 據(jù)等任務(wù)。 （ 對）4）對遺漏數(shù)據(jù)的處理方法主要有：忽略該條記錄；手工填補(bǔ)遺漏值；利用默認(rèn)值填補(bǔ)遺漏 值；利用均值填補(bǔ)遺漏值；利用同類別均值填補(bǔ)遺漏值；利用最可能的值填充遺漏值。 （對）5）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對噪音數(shù)據(jù)具有高承受能力，并能對未經(jīng)過訓(xùn)練的數(shù)據(jù)具有分類能力，但其需 要很長的訓(xùn)練時(shí)間，因而對于有足夠長訓(xùn)練時(shí)間的應(yīng)用更合適。 （ 對）6）數(shù)據(jù)分類由兩步過程組成： 第一步，建立一個(gè)聚類模型， 描述指定的數(shù)據(jù)類集或概念集； 第二步，使

26、用模型進(jìn)行分類。 （ 錯(cuò)）7）聚類是指將物理或抽象對象的集合分組成為由類似的對象組成的多個(gè)類的過程。（ 對）8）決策樹方法通常用于關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘。 （ 錯(cuò)）9）數(shù)據(jù)規(guī)范化指將數(shù)據(jù)按比例縮放 （ 如更換大單位 ） ，使之落入一個(gè)特定的區(qū)域（如 0-1） 以提高數(shù)據(jù)挖掘效率的方法。 規(guī)范化的常用方法有： 最大-最小規(guī)范化、零- 均值規(guī)范化、小數(shù)定標(biāo)規(guī)范化。 （ 對）10）原始業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)來自多個(gè)數(shù)據(jù)庫或數(shù)據(jù)倉庫，它們的結(jié)構(gòu)和規(guī)則可能是不同的，這將導(dǎo)致 原始數(shù)據(jù)非常的雜亂、不可用，即使在同一個(gè)數(shù)據(jù)庫中，也可能存在重復(fù)的和不完整的 數(shù)據(jù)信息，為了使這些數(shù)據(jù)能夠符合數(shù)據(jù)挖掘的要求，提高效率和得到清晰的結(jié)果，必

27、 須進(jìn)行數(shù)據(jù)的預(yù)處理。 （ 對）11）數(shù)據(jù)取樣時(shí)，除了要求抽樣時(shí)嚴(yán)把質(zhì)量關(guān)外，還要求抽樣數(shù)據(jù)必須在足夠范圍內(nèi)有代表 性。（對）12）分類規(guī)則的挖掘方法通常有：決策樹法、貝葉斯法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法、粗糙集法和遺傳 算法。（對）13）可信度是對關(guān)聯(lián)規(guī)則的準(zhǔn)確度的衡量。 （ 錯(cuò)）14）孤立點(diǎn)在數(shù)據(jù)挖掘時(shí)總是被視為異常、無用數(shù)據(jù)而丟棄。 （ 錯(cuò) ）15）Apriori 算法是一種典型的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法。 （ 對 ）16）用于分類的離散化方法之間的根本區(qū)別在于是否使用類信息。 （對）17）特征提取技術(shù)并不依賴于特定的領(lǐng)域。 （錯(cuò)）18）模型的具體化就是預(yù)測公式， 公式可以產(chǎn)生與觀察值有相似結(jié)構(gòu)的輸出， 這

28、就是預(yù)測值。 （對）19）文本挖掘又稱信息檢索，是從大量文本數(shù)據(jù)中提取以前未知的、有用的、可理解的、可 操作的知識(shí)的過程。 （錯(cuò)）20）定量屬性可以是整數(shù)值或者是連續(xù)值。 （對）21）可視化技術(shù)對于分析的數(shù)據(jù)類型通常不是專用性的。 （錯(cuò)）22）OLA我術(shù)側(cè)重于把數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、轉(zhuǎn)換成輔助決策信息，是繼數(shù)據(jù)庫技術(shù)發(fā)展之后迅猛發(fā)展起來的一種新技術(shù)。 （對）23）Wet數(shù)據(jù)挖掘是通過數(shù)據(jù)庫仲的一些屬性來預(yù)測另一個(gè)屬性，它在驗(yàn)證用戶提出的假設(shè) 過程中提取信息。 （錯(cuò)）24）關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘過程是發(fā)現(xiàn)滿足最小支持度的所有項(xiàng)集代表的規(guī)則。 （錯(cuò)）25）利用先驗(yàn)原理可以幫助減少頻繁項(xiàng)集產(chǎn)生時(shí)需要探查的候

29、選項(xiàng)個(gè)數(shù)。 （對）26）先驗(yàn)原理可以表述為：如果一個(gè)項(xiàng)集是頻繁的，那包含它的所有項(xiàng)集也是頻繁的。 （錯(cuò)）27）回歸分析通常用于挖掘關(guān)聯(lián)規(guī)則。 （錯(cuò)）28）具有較高的支持度的項(xiàng)集具有較高的置信度。 （錯(cuò)）29）維歸約可以去掉不重要的屬性，減少數(shù)據(jù)立方體的維數(shù)，從而減少數(shù)據(jù)挖掘處理的數(shù)據(jù) 量，提高挖掘效率。（對）30）聚類（ clustering ）是這樣的過程：它找出描述并區(qū)分?jǐn)?shù)據(jù)類或概念的模型 （ 或函數(shù) ） ， 以便能夠使用模型預(yù)測類標(biāo)記未知的對象類。 （錯(cuò)）31）對于SVM分類算法，待分樣本集中的大部分樣本不是支持向量，移去或者減少這些樣本 對分類結(jié)果沒有影響。 （對）32）Bayes法是

30、一種在已知后驗(yàn)概率與類條件概率的情況下的模式分類方法，待分樣本的分 類結(jié)果取決于各類域中樣本的全體。 （ 錯(cuò)）33）在決策樹中，隨著樹中結(jié)點(diǎn)數(shù)變得太大，即使模型的訓(xùn)練誤差還在繼續(xù)減低，但是檢驗(yàn) 誤差開始增大，這是出現(xiàn)了模型擬合不足的問題。 （錯(cuò)）34）在聚類分析當(dāng)中，簇內(nèi)的相似性越大，簇間的差別越大，聚類的效果就越差。 （錯(cuò)）35）聚類分析可以看作是一種非監(jiān)督的分類。 （對）36）K均值是一種產(chǎn)生劃分聚類的基于密度的聚類算法，簇的個(gè)數(shù)由算法自動(dòng)地確定。（錯(cuò)37）基于鄰近度的離群點(diǎn)檢測方法不能處理具有不同密度區(qū)域的數(shù)據(jù)集。 （對）38）如果一個(gè)對象不強(qiáng)屬于任何簇，那么該對象是基于聚類的離群點(diǎn)。

31、（對）39）大數(shù)據(jù)的 4特點(diǎn)是 Volume Velocity、Variety、Veracity。（對）40）聚類分析的相異度矩陣是用于存儲(chǔ)所有對象兩兩之間相異度的矩陣，為一個(gè) nn 維的單 模矩陣。（對）三、多選題（共 30 題）1）噪聲數(shù)據(jù)的產(chǎn)生原因主要有： （ABCD）A. 數(shù)據(jù)采集設(shè)備有問題B. 在數(shù)據(jù)錄入過程中發(fā)生了人為或計(jì)算機(jī)錯(cuò)誤C. 數(shù)據(jù)傳輸過程中發(fā)生錯(cuò)誤D. 由于命名規(guī)則或數(shù)據(jù)代碼不同而引起的不一致2）尋找數(shù)據(jù)集中的關(guān)系是為了尋找精確、 方便并且有價(jià)值地總結(jié)出數(shù)據(jù)的某一特征的表示 這個(gè)過程包括了以下哪些步驟？ （A B C D）A. 選擇一個(gè)算法過程使評(píng)分函數(shù)最優(yōu)B. 決定如何

32、量化和比較不同表示擬合數(shù)據(jù)的好壞C. 決定要使用的表示的特征和結(jié)構(gòu)D .決定用什么樣的數(shù)據(jù)管理原則以高效地實(shí)現(xiàn)算法3) 數(shù)據(jù)挖掘的預(yù)測建模任務(wù)主要包括哪幾大類問題？ (A B)A. 分類B. 回歸C. 聚類D. 關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘4) 下列屬于不同的有序數(shù)據(jù)的有： (A B C D)A. 時(shí)序數(shù)據(jù)B. 序列數(shù)據(jù)C .時(shí)間序列數(shù)據(jù)D. 事務(wù)數(shù)據(jù)E. 空間數(shù)據(jù)5) 下面屬于數(shù)據(jù)集的一般特性的有： ( B C D)A. 連續(xù)性B. 維度C. 稀疏性D. 分辨率E. 相異性6) 下面屬于維歸約常用的處理技術(shù)的有： (A C)A. 主成分分析B. 特征提取C. 奇異值分解D. 特征加權(quán)E. 離散化7) 噪聲數(shù)

33、據(jù)處理的方法主要有： ( ABD )A.分箱B. 聚類)等方面。C. 關(guān)聯(lián)分析D. 回歸8) 數(shù)據(jù)挖掘的主要功能包括概念描述、趨勢分析、孤立點(diǎn)分析及(ABCDA .挖掘頻繁模式B. 分類和預(yù)測C.聚類分析D.偏差分析9） 以下各項(xiàng)均是針對數(shù)據(jù)倉庫的不同說法，你認(rèn)為正確的有（BCD ）。A 數(shù)據(jù)倉庫就是數(shù)據(jù)庫B 數(shù)據(jù)倉庫是一切商業(yè)智能系統(tǒng)的基礎(chǔ)C 數(shù)據(jù)倉庫是面向業(yè)務(wù)的，支持聯(lián)機(jī)事務(wù)處理（OLTPD 數(shù)據(jù)倉庫支持決策而非事務(wù)處理10）聯(lián)機(jī)分析處理包括（BCD ）基本分析功能。A.聚類B.切片C.轉(zhuǎn)軸D.切塊11） 利用Apriori算法計(jì)算頻繁項(xiàng)集可以有效降低計(jì)算頻繁集的時(shí)間復(fù)雜度。在以下的購物

34、籃中產(chǎn)生支持度不小于3的候選3-項(xiàng)集，在候選2-項(xiàng)集中需要剪枝的是（BD ）TID項(xiàng)集1面包、牛奶2面包、尿布、啤酒、雞蛋3牛奶、尿布、啤酒、可樂4面包、牛奶、尿布、啤酒5面包、牛奶、尿布、可樂A.啤酒、尿布B.啤酒、面包C.面包、尿布D.啤酒、牛奶12）下表是一個(gè)購物籃，假定支持度閾值為40%,其中（AD ）是頻繁閉項(xiàng)集ID項(xiàng)集1面包、牛奶、尿布2面包、牛奶、尿布、啤酒3牛奶、尿布、雞蛋4面包、尿布、啤酒、雞蛋5啤酒、雞蛋A. 面包、牛奶、尿布B. 面包、啤酒C.尿布、啤酒D.啤酒、雞蛋13）Apriori 算法的計(jì)算復(fù)雜度受 （ ABCD ） 影響。A. 支持度閥值B.項(xiàng)數(shù)（維度）C.事務(wù)

35、數(shù)D.事務(wù)平均寬度14）以下關(guān)于非頻繁模式說法 , 正確的是（ AD ）A. 其支持度小于閾值B. 都是不讓人感興趣的C. 包含負(fù)模式和負(fù)相關(guān)模式 D. 對異常數(shù)據(jù)項(xiàng)敏感15）以下屬于分類器評(píng)價(jià)或比較尺度的有 : （ ACD ）A. 預(yù)測準(zhǔn)確度B. 召回率C.模型描述的簡潔度D.計(jì)算復(fù)雜度16） 貝葉斯信念網(wǎng)絡(luò)（BBN）有如下哪些特點(diǎn)。（ABA. 構(gòu)造網(wǎng)絡(luò)費(fèi)時(shí)費(fèi)力B .對模型的過分問題非常魯棒C.貝葉斯網(wǎng)絡(luò)不適合處理不完整的數(shù)據(jù)D .網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)確定后 ,添加變量相當(dāng)麻煩17） 如下哪些不是最近鄰分類器的特點(diǎn)。（C）A.它使用具體的訓(xùn)練實(shí)例進(jìn)行預(yù)測，不必維護(hù)源自數(shù)據(jù)的模型B .分類一個(gè)測試樣例開銷很大C. 最近鄰分類器基于全局信息進(jìn)行預(yù)測D. 可以生產(chǎn)任意形狀的決策邊界18）以下屬于聚類算法的是（ AB ）。A.K-Means B.DBSCANC.Apriori D.KNN19）（ CD ）都屬于簇有效性的監(jiān)督度量。A. 輪廓系數(shù) B. 共性分類相關(guān)