數(shù)據(jù)挖掘考試題庫完整

1、數(shù)據(jù)挖掘考試題庫完整一、填空題1.web挖掘可分為、和3大類。2.數(shù)據(jù)倉庫需要統(tǒng)一數(shù)據(jù)源，包括統(tǒng)一、統(tǒng)一、統(tǒng)一和統(tǒng)一數(shù)據(jù)特征4個方面。3.數(shù)據(jù)分割通常按時間、以及組合方法進(jìn)展。4.噪聲數(shù)據(jù)處理的方法主要有、和。5.數(shù)值歸約的常用方法有、和對數(shù)模型等。6.評價關(guān)聯(lián)規(guī)章的2個主要指標(biāo)是和。7.多維數(shù)據(jù)集通常采納或雪花型架構(gòu)，以表為中心，連接多個表。8.決策樹是用作為結(jié)點，用作為分支的樹構(gòu)造。9.關(guān)聯(lián)可分為簡潔關(guān)聯(lián)、和。10.b p神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的作用函數(shù)通常為區(qū)間的。11.數(shù)據(jù)挖掘的過程主要包括確定業(yè)務(wù)對象、及學(xué)問同化等幾個步驟。12.數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)主要涉及、和3個技術(shù)領(lǐng)域。13.數(shù)據(jù)挖掘的主要功能包括、

2、趨勢分析、孤立點分析和偏差分析7個方面。14.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有和等特點，其構(gòu)造模型包括、和自組織網(wǎng)絡(luò)3種。15.數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)的4個根本特征是、非易失、隨時間改變。16.數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)通常劃分為、和等幾個級別。17.數(shù)據(jù)預(yù)處理的主要容(方法)包括、和數(shù)據(jù)歸約等。18.平滑分箱數(shù)據(jù)的方法主要有、和。19.數(shù)據(jù)挖掘發(fā)覺學(xué)問的類型主要有廣義學(xué)問、和偏向型學(xué)問五種。20.o lap的數(shù)據(jù)組織方式主要有和兩種。21.常見的olap多維數(shù)據(jù)分析包括、和旋轉(zhuǎn)等操作。22.傳統(tǒng)的決策支持系統(tǒng)是以和驅(qū)動，而新決策支持系統(tǒng)那么是以、建立在和技術(shù)之上。23.o lap的數(shù)據(jù)組織方式主要有和2種。24.s ql ser

3、ver2000的olap組件叫，olap操作窗口叫。25.b p神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由、以及一或多個結(jié)點組成。26.遺傳算法包括、3個根本算子。27.聚類分析的數(shù)據(jù)通?？煞譃閰^(qū)間標(biāo)度變量、序數(shù)型以及混合類型等。28.聚類分析中最常用的間隔 計算公式有、等。29.基于劃分的聚類算法有和。30.c lementine的工作流通常由、和等節(jié)點連接而成。31.簡潔地說，數(shù)據(jù)挖掘就是從中挖掘的過程。32.數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)的名稱還有、等。二、推斷題( )1.數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)量越大，其應(yīng)用價值也越大。( )2.啤酒與尿布的故事是聚類分析的典型實例。( )3.等深分箱法使每個箱子的記錄個數(shù)一樣。( )4.數(shù)據(jù)倉庫“粒度越細(xì)，記

4、錄數(shù)越少。( )5.數(shù)據(jù)立方體由3維構(gòu)成，z軸表示事實數(shù)據(jù)。( )6.決策樹方法通常用于關(guān)聯(lián)規(guī)章挖掘。( )7.id3算法是決策樹方法的早期代表。( )8.c4.5是一種典型的關(guān)聯(lián)規(guī)章挖掘算法。( )9.回來分析通常用于挖掘關(guān)聯(lián)規(guī)章。( )10.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特殊合適解決多參數(shù)大冗雜度問題。( )11.概念關(guān)系分析是文本挖掘所獨有的。( )12.可信度是對關(guān)聯(lián)規(guī)章的精確度的衡量。( )13.孤立點在數(shù)據(jù)挖掘時總是被視為異樣、無用數(shù)據(jù)而丟棄。( )14.sql server 2000不供應(yīng)關(guān)聯(lián)規(guī)章挖掘算法。( )15.clementine是ibm公司的專業(yè)級數(shù)據(jù)挖掘軟件。( )16.決策樹方法特殊

5、合適于處理數(shù)值型數(shù)據(jù)。( )17.數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)為歷史數(shù)據(jù)，從來不需要更新。( )18.等寬分箱法使每個箱子的取值區(qū)間一樣。( )19.數(shù)據(jù)立方體是廣義學(xué)問發(fā)覺的方法和技術(shù)之一。( )20.數(shù)據(jù)立方體的其中一維用于記錄事實數(shù)據(jù)。( )21.決策樹通常用于分類與預(yù)報。( )22.apriori算法是一種典型的關(guān)聯(lián)規(guī)章挖掘算法。( )23.支持度是衡量關(guān)聯(lián)規(guī)章重要性的一個指標(biāo)。( )24.sql server 2000集成了olap，但不具有數(shù)據(jù)挖掘功能。( )25.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)常用于分類與預(yù)報。三、名詞說明1.數(shù)據(jù)倉庫：是一種新的數(shù)據(jù)處理體系構(gòu)造，是面對主題的、集成的、不行更新的(穩(wěn)定性)、隨時

6、間不斷改變(不同時間)的數(shù)據(jù)集合，為企業(yè)決策支持系統(tǒng)供應(yīng)所需的集成信息。2.孤立點：指數(shù)據(jù)庫中包含的一些與數(shù)據(jù)的一般行為或模型不全都的異樣數(shù)據(jù)。3.olap：olap是在oltp的根底上進(jìn)展起來的，以數(shù)據(jù)倉庫為根底的數(shù)據(jù)分析處理，是共享多維信息的快速分析，是被特地設(shè)計用于支持冗雜的分析操作，側(cè)重對分析人員和高層管理人員的決策支持。4.粒度：指數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)單位中保存數(shù)據(jù)細(xì)化或綜合程度的級別。粒度影響存放在數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)量的大小，同時影響數(shù)據(jù)倉庫所能答復(fù)查詢問題的詳情程度。5.數(shù)據(jù)規(guī)化：指將數(shù)據(jù)按比例縮放(如更換大單位)，使之落入一個特定的區(qū)域如01以進(jìn)步數(shù)據(jù)挖掘效率的方法。規(guī)化的常用方法有：

7、最大最小規(guī)化、零均值規(guī)化、小數(shù)定標(biāo)規(guī)化。6.關(guān)聯(lián)學(xué)問：是反映一個大事和其他大事之間依靠或互相關(guān)聯(lián)的學(xué)問。假如兩項或多項屬性之間存在關(guān)聯(lián)，那么其中一項的屬性值就可以根據(jù)其他屬性值進(jìn)展預(yù)報。7.數(shù)據(jù)挖掘：從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的數(shù)據(jù)中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和學(xué)問的過程。8.oltp：oltp為聯(lián)機事務(wù)處理的縮寫，olap是聯(lián)機分析處理的縮寫。前者是以數(shù)據(jù)庫為根底的，面對的是操作人員和低層管理人員，對根本數(shù)據(jù)進(jìn)展查詢和增、刪、改等處理。9.rolap：是基于關(guān)系數(shù)據(jù)庫存儲方式的，在這種構(gòu)造中，多維數(shù)據(jù)被映像成二維關(guān)系表，通常采納星型或雪花型架構(gòu)

8、，由一個事實表和多個維度表構(gòu)成。10.molap：是基于類似于“超立方塊的olap存儲構(gòu)造，由很多經(jīng)壓縮的、類似于多維數(shù)組的對象構(gòu)成，并帶有高度壓縮的索引及指針構(gòu)造，通過挺直偏移計算進(jìn)展存取。11.數(shù)據(jù)歸約：縮小數(shù)據(jù)的取值圍，使其更合適于數(shù)據(jù)挖掘算法的需要，并且可以得到和原始數(shù)據(jù)一樣的分析結(jié)果。12.廣義學(xué)問：通過對大量數(shù)據(jù)的歸納、概括和抽象，提煉出帶有普遍性的、概括性的描繪統(tǒng)計的學(xué)問。13.預(yù)報型學(xué)問：是依據(jù)時間序列型數(shù)據(jù)，由歷史的和當(dāng)前的數(shù)據(jù)去推想將來的數(shù)據(jù)，也可以認(rèn)為是以時間為關(guān)鍵屬性的關(guān)聯(lián)學(xué)問。14.偏向型學(xué)問：是對差異和極端特例的描繪，用于提醒事物偏離常規(guī)的異樣現(xiàn)象，如標(biāo)準(zhǔn)類外的特例

9、，數(shù)據(jù)聚類外的離群值等。15.遺傳算法：是一種優(yōu)化搜尋算法，它首先產(chǎn)生一個初始可行解群體，然后對這個群體通過模擬生物進(jìn)化的選擇、穿插、變異等遺傳操作遺傳到下一代群體，并最終到達(dá)全局最優(yōu)。16.聚類：是將物理或抽象對象的集合分組成為多個類或簇(cluster)的過程，使得在同一個簇中的對象之間具有較高的相像度，而不同簇中的對象差異較大。17.決策樹：是用樣本的屬性作為結(jié)點，用屬性的取值作為分支的樹構(gòu)造。它是分類規(guī)章挖掘的典型方法，可用于對新樣本進(jìn)展分類。18.相異度矩陣：是聚類分析中用于表示各對象之間相異度的一種矩陣，n個對象的相異度矩陣是一個nn維的單模矩陣，其對角線元素均為0，對角線兩側(cè)元素

10、的值一樣。19.頻繁項集：指滿足最小支持度的項集，是挖掘關(guān)聯(lián)規(guī)章的根本條件之一。20.支持度：規(guī)章ab的支持度指的是全部大事中a與b同地發(fā)生的的概率，即p(ab)，是ab同時發(fā)生的次數(shù)與大事總次數(shù)之比。支持度是對關(guān)聯(lián)規(guī)章重要性的衡量。21.可信度：規(guī)章ab的可信度指的是包含a項集的同時也包含b項集的條件概率p(b|a)，是ab同時發(fā)生的次數(shù)與a發(fā)生的全部次數(shù)之比?？尚哦仁菍﹃P(guān)聯(lián)規(guī)章的精確度的衡量。22.關(guān)聯(lián)規(guī)章：同時滿足最小支持度閾值和最小可信度閾值的規(guī)章稱之為關(guān)聯(lián)規(guī)章。四、綜合題1.何謂數(shù)據(jù)挖掘？它有哪些方面的功能？從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的數(shù)據(jù)中，提取隱含在其中的、人們事

11、先不知道的、但又是潛在有用的信息和學(xué)問的過程稱為數(shù)據(jù)挖掘。相關(guān)的名稱有學(xué)問發(fā)覺、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)融合、決策支持等。數(shù)據(jù)挖掘的功能包括：概念描繪、關(guān)聯(lián)分析、分類與預(yù)報、聚類分析、趨勢分析、孤立點分析以及偏向分析等。2.何謂數(shù)據(jù)倉庫？為什么要建立數(shù)據(jù)倉庫？數(shù)據(jù)倉庫是一種新的數(shù)據(jù)處理體系構(gòu)造，是面對主題的、集成的、不行更新的(穩(wěn)定性)、隨時間不斷改變(不同時間)的數(shù)據(jù)集合，為企業(yè)決策支持系統(tǒng)供應(yīng)所需的集成信息。建立數(shù)據(jù)倉庫的目的有3個：一是為理解決企業(yè)決策分析中的系統(tǒng)響應(yīng)問題，數(shù)據(jù)倉庫能供應(yīng)比傳統(tǒng)事務(wù)數(shù)據(jù)庫更快的大規(guī)模決策分析的響應(yīng)速度。二是解決決策分析對數(shù)據(jù)的特別需求問題。決策分析需要全面的、正確的

12、集成數(shù)據(jù)，這是傳統(tǒng)事務(wù)數(shù)據(jù)庫不能挺直供應(yīng)的。三是解決決策分析對數(shù)據(jù)的特別操作要求。決策分析是面對專業(yè)用戶而非一般業(yè)務(wù)員，需要用法專業(yè)的分析工具，對分析結(jié)果還要以商業(yè)智能的方式進(jìn)展表現(xiàn)，這是事務(wù)數(shù)據(jù)庫不能供應(yīng)的。3.列舉操作型數(shù)據(jù)與分析型數(shù)據(jù)的主要區(qū)分。4.何謂oltp和olap？它們的主要異同有哪些？oltp即聯(lián)機事務(wù)處理，是以傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫為根底、面對操作人員和低層管理人員、對根本數(shù)據(jù)進(jìn)展查詢和增、刪、改等的日常事務(wù)處理。olap即聯(lián)機分析處理，是在oltp根底上進(jìn)展起來的、以數(shù)據(jù)倉庫根底上的、面對高層管理人員和專業(yè)分析人員、為企業(yè)決策支持效勞。oltp和olap的主要區(qū)分如下表：5.粒度是指數(shù)

13、據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)單位中保存數(shù)據(jù)細(xì)化或綜合程度的級別。粒度影響存放在數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)量的大小，同時影響數(shù)據(jù)倉庫所能答復(fù)查詢問題的詳情程度。按粒度組織數(shù)據(jù)的方式主要有：簡潔積累構(gòu)造輪轉(zhuǎn)綜合構(gòu)造簡潔挺直構(gòu)造連續(xù)構(gòu)造6.簡述數(shù)據(jù)倉庫設(shè)計的三級模型及其根本容。概念模型設(shè)計是在較高的抽象層次上的設(shè)計，其主要容包括：界定系統(tǒng)邊界和確定主要的主題域。規(guī)律模型設(shè)計的主要容包括：分析主題域、確定粒度層次劃分、確定數(shù)據(jù)分割策略、定義關(guān)系形式、定義記錄系統(tǒng)。物理數(shù)據(jù)模型設(shè)計的主要容包括：確定數(shù)據(jù)存儲構(gòu)造、確定數(shù)據(jù)存放位置、確定存儲安排以及確定索引策略等。在物理數(shù)據(jù)模型設(shè)計時主要考慮的因素有: i/o存取時間、空間利用率和

14、維護(hù)代價等。進(jìn)步性能的主要措施有劃分粒度、數(shù)據(jù)分割、合并表、建立數(shù)據(jù)序列、引入冗余、生成導(dǎo)出數(shù)據(jù)、建立廣義索引等。7.在數(shù)據(jù)挖掘之前為什么要對原始數(shù)據(jù)進(jìn)展預(yù)處理？原始業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)來自多個數(shù)據(jù)庫或數(shù)據(jù)倉庫，它們的構(gòu)造和規(guī)章可能是不同的，這將導(dǎo)致原始數(shù)據(jù)特別的雜亂、不行用，即使在同一個數(shù)據(jù)庫中，也可能存在重復(fù)的和不完好的數(shù)據(jù)信息，為了使這些數(shù)據(jù)可以符合數(shù)據(jù)挖掘的要求，進(jìn)步效率和得到清楚的結(jié)果，必需進(jìn)展數(shù)據(jù)的預(yù)處理。為數(shù)據(jù)挖掘算法供應(yīng)完好、潔凈、精確、有針對性的數(shù)據(jù)，削減算法的計算量，進(jìn)步挖掘效率和精確程度。8.簡述數(shù)據(jù)預(yù)處理方法和容。數(shù)據(jù)清洗：包括填充空缺值，識別孤立點，去掉噪聲和無關(guān)數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)集成：將多個數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)結(jié)合起來存放在一個全都的數(shù)據(jù)存儲中。需要留意不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)匹配問題、數(shù)值沖突問題和冗余問題等。數(shù)據(jù)變換：將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成為合適數(shù)據(jù)挖掘的形式。包括對數(shù)據(jù)的匯總、聚集、概化、規(guī)化，還可能需要進(jìn)展屬性的重構(gòu)。數(shù)據(jù)歸約：縮小數(shù)據(jù)的取值圍，使其更合適于數(shù)據(jù)挖掘算法的需要，并且能夠得到和原始數(shù)據(jù)一樣的分析結(jié)果。9.簡述數(shù)據(jù)清理的根本容。盡可能給予屬性名和屬性值明確的含義；統(tǒng)一多數(shù)據(jù)源的屬性值編碼；去除無用的惟一屬性或鍵值(如自動增長的id)；去除重復(fù)屬性(在某些分析中，年齡和出生日期可能就是重復(fù)的屬性，但在某些時候它們可能又是同時需要的)去除可忽視字段(大局部為空值的屬性一般是沒