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大学数据挖掘课程考试复习材料

一.1.数据处理与数据分为’操作型’和’分析型’处理与数据. 2.操作型数据:细节的,

存取瞬间准确,可更新,操作需求事先可知,生命周期符合SDLC,性能要求高,操作单元,事务

驱动,面向应用,支持日常操作. 分析型数据:综合的,代表过去数据,不更新,操作需求事先

不可知,完全不同的生命周期,要求宽松,操作集合,分析驱动,面向分析,支持管理需求. 3.

数据组织结构:高度综合级,轻度综合级,当前细节级,早期细节级. 4.数据组织形式:简单

堆积文件,轮转综合文件,简化直接文件,连续文件. 5.数据挖掘七个步骤:数据清理,数据

集成,数据选择,数据变换,数据挖掘,模式评估,知识表示. 6.数据挖掘系统的主要成分:1

数据库,数据仓库或其他信息库2数据库或数据仓库服务器3知识库4数据挖掘引擎5模式

评估模块6图形用户界面. 7数据挖掘功能:用于指定数据挖掘任务中要找的模式类型. 8.数据挖掘任务分为两类:描述和预测. 9.概念/类描述方法:数据特征化,数据区分,数据特

征化与比较. 10.关联分析发现关联规则,适用于事务数据分析.关联规则分为:多维/单维

关联规则. 11.粒度越大,表示细节程度越低,综合程度越高. 12.数据仓库定义:数据仓库

是一个面向主题的,集成的,不可更新且随时间不断变化的数据集合,用来支持管理人员的决策. 二.1.数据立方体由位和事实定义.维是关于一个组织想要记录的透视或实体;事实是

数值的度量. 2.多维数据模型模式分类:星型模式,雪花模式,事实星座模式[维表,事实表].

3.度量根据所用的聚焦函数分成三类:分布的度量,代数的度量,整体的度量.

4.多维数据

模型上的OLAP操作:上卷,下钻,切片,切块,转轴,钻过,钻透. 5.数据仓库设计的四种视图:1自顶向下视图2数据源视图3数据仓库视图4商务查询视图. 6.数据仓库通常采用三

层结构:底层:数据仓库服务器中层:OLAP服务器顶层:前端工具. 7.OLAP服务器类型:关

系OLAP(ROLAP)服务器;多维OLAP(MOLAP)服务器;混合OLAP(HOLAP)服务器;特殊的SQL服务器. 8.ROLAP:关系数据库技术;响应慢;数据装载快;存储耗费小;维数无限制;通过SQL实

现存储;维护困难;无文件大小控制. MOLAP:专为OLAP设计;性能好,反应快;数据装载快;

需进行预计算,无法支持维变化;缺乏模型,访问标准,管理简便;受操作系统文件大小控制. *ROLAP不支持有关预计算读写操作,无法多行计算,无法维间计算. *MOLAP支持高性能决

策支持计算;跨维计算,多用户读写操作. 9.数据仓库设计步骤:1选取待建模的高务处理2

选取高务处理的粒度3选取用于每个事实表记录的维4选取安放在事实表中的度量

三1.数据质量问题:1噪声数据2空缺数据3不一致数据4重复5维度高 2.噪声处理方法:1

分箱2聚类3回归 3.预处理的基本方法:数据清理,数据集成,数据变量,数据归约 4.数

据选取的参考原则:1尽可能赋予属性名和属性值的明确含义2同意多数据源的属性值编码3

去掉唯一的属性4取出重复属性5去除可以忽略字段6合理选择关联字段 5.分箱的4种方法:统一权重,统一区间,最小熵,用户自定义区间 6.数据平滑方法:按箱平均值平滑,按箱

中值平滑,按箱便捷平滑 7.数据集成涉及问题：模式集成，数据冗余，数据值冲突8.数据

交换涉及内容：平滑，聚集，数据概化，规范化，属性构造. 9.数据归约的策略：维归约，数据压缩，数值压缩，离散化和概念分层生成 10.属性子集选择的基本启发式方法包含的

技术：1逐步向前选择2逐步向后删除3向前选择和向后删除的结合4判定树归纳 11.压

缩技术：有损（分为小波变换（分为DWT/DFT）/主要成分分析PCA）/无损 12.数值归约：有参方法/无参方法 13.空缺值处理方法：1忽略元组2人工填写空缺值3使用一个全局常

量填充空缺值4使用属性的平局值填充空缺值5使用与给定元组属同一类的所有样本的平均

值6使用最可能的值填充空缺值 14.抽样：1简单选取n个样本，不回放2简单选择n个

样本，回放3聚类抽样4分层抽样 15.概念分层方法：1分箱2直方图分析3聚类分析4

基于熵的离散化4通过自然划分分段四.1.数据挖掘语言分类:1数据挖掘查询语言DMQL 2

数据挖掘建模语言PMML 3通用数据挖掘语言 2.数据挖掘任务的原语:1任务相关数据原语

2要挖掘的知识种类原语3背景知识原语4兴趣度测量原语5被发现模式的表示和可视原语3.任务相关数据包括:1数据库与数据仓库名称2数据立方3数据选择条件4相关属性或维5

数据分组条件 4.背景知识概念分层的主要类型:1模式层次2集合分组分层3基于操作层次4基于规则分层 5.兴趣度度量特点:简洁性,确定性,实用性,新颖性 6.兴趣度的分类:客观兴趣度(数据驱动),主观兴趣度(用户驱动) 7.数据挖掘系统的结构设计耦合模式:不耦合,松散耦合,半紧密耦合,紧密耦合 8.挖掘的知识类型:1特征化2区分3关联4分类/预测5聚类五六. 1.从数据分析角度，数据挖掘分为：描述性，预测性 2.概念描述基本方法：多层概念，汇总，特征化，比较基本技术：表，图表，图，规则 3.类比较的步骤：数据收集，维相关分析，同步概化，导出比较的表示 4.关联规则挖掘的两个过程：1找出频繁项集 2由频繁项集产生强关联规则 5.关联规则基本分类方法：1按管理规则处理的变量类别：布尔型和量化性 2按关联规则中数据的抽象层次：单层/多层关联规则 3按关联规则中所涉及的变量数目：单维/多维关联规则 4按关联规则的各种扩充，关联规则可扩充到相关分析，以识别项是否相关 6.多层关联规则的主要挖掘方法：1对于所有层使用一致的最小支持度 2在较低层使用递减的最小支持度 3逐层独立 4层交叉单项过滤 5层交叉K-项集过滤七.1.分类与预测是两种数据分析形式.分类是预测分类标号(离散性);预测是建立连续函数模型. 2.数据分类步骤:1学习,用分类算法分析训练数据2分类,测试数据用于评估分类规则的准确率. 3.分类与预测的标准和评估:预测的准确率,速度,强壮度,可伸缩性,可解释性. 4.常用分类方法:1决策树归纳2贝叶斯信念网络3贝叶斯分类4神经网络 5.预测的方法:1线性回归2多元回归3非线性回归4广义线性模型*预测步骤:1.问题的理解与提出2.数据准备2.1变量选择2.2数据清洗2.3变量转化2.4可视化3.1神经网络3.2决策树3.3关联规则3.4其他模型4结果评价与解释(回1) 6.评估分类法准确性的方法:1保持方法2 k-交叉确认方法八.1基于内存的聚类算法通常采用的数据结构:(1)数据矩阵:对象—变量结构(二模矩阵) (2)相异度矩阵:对象—结构(单模矩阵) 2.对聚类质量/相异度估计评估方法:1区间标度变量2二元变量3标称变量4比例标度型变量5混合类型的变量 3.簇间距离度量标准:最短/最长/中间/平均距离 4.典型的聚类过程:1数据准备2特征提取3聚类4聚类结果评估 5.聚类方法的主要分类:1划分方法2层次方法3基于密度的方法4基于网络的方法5基于模型的方法 6.孤立点分析的主要方法:1统计学方法2基于距离的方法3基于偏差的方法 7.划分方法:1全局最优2启发式方法(K-均值,K-中心点) 8.层次方法:1凝聚方法(自底向上方法)2分裂方法(自顶向下)

9.复杂类型数据挖掘包括:1复杂对象2空间数据3多媒体数据4文本数据5WEB数据

《数据挖掘》试题与标准答案

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。

《大数据时代下的数据挖掘》试题及答案要点

《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,Precision A. Precision,ROC D. Recall,ROC 4)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。利用最大最小规范化的方法将属性的值映射到0至1的范围内。对属性income的73600元将被转化为：(D) A.0.821 B.1.224 C.1.458 D.0.716 15)一所大学内的各年纪人数分别为：一年级200人，二年级160人，三年级130人，四年级110人。则年级属性的众数是： (A) A.一年级 B.二年级 C.三年级 D.四年级

《教育学》大学期末考试复习资料(完整版)

《教育学》期末复习提纲一、选择题 1.教育学的产生与发展（代表人物、主要观点）（一）教育学的萌芽 1、中国萌芽阶段的教育思想：孔子（“不愤不启、不悱不发”的启发教学；“学而不思则罔，思而不学则殆”的学思结合； “学而时习之”的学习结合；“君子耻其言而过其行”的学行结合；“其身正不令而行，其身不正虽令不从”的以身作则；因材施教）道家老子主张回归自然，一切任其自然就是最好的教育。 2、西方萌芽阶段的教育思想：苏格拉底：以其雄辩和与青年智者的问答而著名（产婆术）。明确提出“美德是否可教”的问题。柏拉图：《理想国》，教育的目的是培养统治者。亚里士多德：古希腊百科全书式的哲学家。最早提出教育要适应儿童的年龄阶段，提出和谐发展教育。古罗马昆体良：西方第一部教育著作是的《论演说家的教育》（又称《雄辩术原理》）。比较系统论述了有关儿童教育的问题，被称为第一本研究教学法的书。（二）独立形态教育学的阶段 1.英国哲学家培根：近代实验科学的鼻祖，首次把教育学作为一门独立的学科提了出来。 2.捷克著名教育家夸美纽斯：提出“泛智教育”思想，探讨“把一切事物教给一切人类的全部艺术”。全面系统论述了班级授课制。首先提出让一切男女儿童都受教育的普及教育思想，按照年龄分期确定了学校教育制度和教育内容。 3、英国教育家洛克的《教育漫话》，提出著名“白板说”。 4、法国教育家卢梭提出近代教育论述中最完备的关于教育年龄阶段的划分。 5、德国哲学家康德明确主张进行“教育实验。 6、德国教育家赫尔巴特：旧三中心 7、瑞士教育家裴斯泰洛奇《林哈德与葛笃德》书中提出教育目的是全面和谐发展人的一切天赋力量和能力。明确提出“使人类教育心理学化”的口号。 8、美国教育家杜威的《民主主义与教育》提出教育即生长，教育即生活，教育即经验的改造。提出“做中学”的思想，构成了实用主义教育思想的完整体系。（新三中心）现代教育派的代表。（三）马克思主义教育学的建立 2.教育家及代表作：克鲁普斯卡娅《国民教育与民主主义》被认为是用马克思主义观点写成的第一本教育著作。加里宁《论共产主义教育》“教师是人类灵魂的工程师”。凯洛夫的《教育学》。杨贤江的《新教育大纲》（我国第一部马克思主义教育学著作）（四）教育学发展中逐渐形成的理论派别（见教材） 1、实验教育学：其代表人物是德国的梅伊曼和拉伊，代表著作主要有梅伊曼的《实验教育学纲要》及拉伊的《实验教育学》。 2、文化教育学：代表人物有狄尔泰、斯普朗格、利特等人，代表著作有狄尔泰的《关于普遍妥当的教育学的可能》、斯普朗格的《教育与文化》、利特的《职业陶冶与一般陶冶》等。 3、实用主义教育学：以美国的杜威为代表，代表著作有《民主主义与教育》。（五）当代教育学理论的新发展 1.赞可夫出版的《教学与发展》一书，提出发展性教学理论的五条教学原则。 2.美教育家布鲁纳的《教学过程》，提出了结构课程理论和发现法。 3.德瓦·根舍因创立了范例教学理论。 4.瑞士皮亚杰的《教育科学与儿童心理学》，论述了智力发展的阶段，认为教学的主要目的是发展学生的智力。 5、法国包罗·朗格朗：终身教育理论 2. 教育的起源与发展（教育起源说，各历史阶段的代表人物和主要观点）

数据挖掘考试题目——简答题

数据挖掘考试题目——简答题（1）什么是数据挖掘？什么是知识发现？答：数据挖掘是在大型数据存储库中，自动地发现有用的信息的过程。知识发现是将未加工的数据转换为有用信息的整个过程。（2）数据挖掘要解决的问题包括哪五项？答：可伸缩、高维性、异种数据和复杂数据、数据的所有权与分布、非传统的分析。（3）数据的属性分别包括哪几种类型？分别可执行什么操作？答：标称(nomial)相异性序数(ordinal) 区间(interval) 比率(ratio) =和≠ 序<、≤、>、≥加法+、- 乘法×、÷ （4）数据中遗漏值的处理策略包括哪几种？答：1、删除数据对象或属性，如遗漏数据对象很少 2、估计遗漏值，如插值或最近邻法 3、在分析时忽略遗漏值，如忽略属性计算相似度（5）数据预处理的工作可以包括哪两类？答：1、选择分析所需要的数据对象和属性 2、创建或改变属性（6）聚集的目的是什么？答：1、数据约减 2、改变尺度 3、提高数据的稳定性（7）有效抽样的定义是什么？答：1、如果样本是有代表性的，则使用样本与使用整个数据集的效果几乎一样 2、样本具有足够的代表性的前提是它近似地具有与原数据集相同的感兴趣的性质（8）维归约的目的是什么？答：1、避免维灾难 2、减少数据挖掘算法的时间与空间开销 3、便于模型的理解与数据的可视化 4、删除无关特征并降低噪声（9）特征子集的选择方法中，除了基于领域知识和穷举法，还包括三种方法？请列举并简要说明

答：1、嵌入法：特征子集选择算法作为数据挖掘算法的一部分自然存在 2、过滤法：使用某种独立于数据挖掘任务的方法，在数据挖掘算法运行前进行特征选择 3、包装法：将目标数据挖掘算法作为黑盒，使用类似理想算法的方法，但并不枚举所有可能（10）当满足什么性质时，距离可以称为度量？答：1、非负性，d(p, q) >=0 ，当且仅当p = q时d(p, q) = 0 2、对称性，d(p, q) = d(q, p) 3、三角不等式：d(p, r) <=d(p, q) + d(q, r) 同时满足以上三个性质的距离称为度量。（11）简述Apriori算法的优点和缺点。答：Apriori算法的优点：结构简单、易于理解。 Apriori算法的缺点：产生大量的候选项集，I/O开销较大。（12）简述构造FP树时第一步通常必须要做什么，为什么？答：第一步就是扫描一次数据集，确定每个项的支持度计数。丢弃非频繁项，而将频繁项按照支持度递减排序。这样做的目的是最大限度的压缩数据，要不树就会比较茂盛，则达不到计算优化的目的。（13）簇评估的主要任务是什么。答：①确定数据集的聚类趋势。 ②确定正确的簇个数。 ③不引用附加的信息，评估聚类分析结果对数据的拟合情况。 ④将聚类分析结果与已知的客观结果比较。 ⑤比较两个簇集，确定哪个更好。（14）写出K均值算法的优缺点。答：优点：（1）可以用于各种数据类型（2）有效缺点：（1）不能处理非球形簇、不同尺寸和不同密度的簇（2）离群点的数据进行聚类时，K均值也存在一定问题

数据挖掘考试题库【最新】

一、填空题 1.Web挖掘可分为、和3大类。 2.数据仓库需要统一数据源，包括统一、统一、统一和统一数据特征 4个方面。 3.数据分割通常按时间、、、以及组合方法进行。 4.噪声数据处理的方法主要有、和。 5.数值归约的常用方法有、、、和对数模型等。 6.评价关联规则的2个主要指标是和。 7.多维数据集通常采用或雪花型架构，以表为中心，连接多个表。 8.决策树是用作为结点，用作为分支的树结构。 9.关联可分为简单关联、和。 10.B P神经网络的作用函数通常为区间的。 11.数据挖掘的过程主要包括确定业务对象、、、及知识同化等几个步骤。 12.数据挖掘技术主要涉及、和3个技术领域。 13.数据挖掘的主要功能包括、、、、趋势分析、孤立点分析和偏差分析7个方面。 14.人工神经网络具有和等特点，其结构模型包括、和自组织网络 3种。 15.数据仓库数据的4个基本特征是、、非易失、随时间变化。 16.数据仓库的数据通常划分为、、和等几个级别。 17.数据预处理的主要内容(方法)包括、、和数据归约等。 18.平滑分箱数据的方法主要有、和。 19.数据挖掘发现知识的类型主要有广义知识、、、和偏差型知识五种。 20.O LAP的数据组织方式主要有和两种。 21.常见的OLAP多维数据分析包括、、和旋转等操作。 22.传统的决策支持系统是以和驱动，而新决策支持系统则是以、建立在和技术之上。 23.O LAP的数据组织方式主要有和2种。 24.S QL Server2000的OLAP组件叫，OLAP操作窗口叫。 25.B P神经网络由、以及一或多个结点组成。 26.遗传算法包括、、3个基本算子。 27.聚类分析的数据通常可分为区间标度变量、、、、序数型以及混合类型等。 28.聚类分析中最常用的距离计算公式有、、等。 29.基于划分的聚类算法有和。

数据挖掘试题与答案

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。

数据挖掘考试复习资料

数据挖掘考试复习资料一、名词解释 1、数据仓库：面向主题的、集成的、非易失的、是随时间变化的数据集合，用来支持管理决策。 2、聚类：将物理或抽象对象的集合分成由类似的对象组成的多个类的过程被称为聚类 3、数据挖掘：从大量的数据中挖掘那些令人感兴趣的、有用的、隐含的、先前未知的和可能有用的模式或知识 4、人工神经网络：人工神经网络是一种应用类似于大脑神经突触联接的结构进行信息处理的数学模型。在工程与学术界也常直接简称为神经网络或类神经网络。 5、文本挖掘：文本数据挖掘(Text Mining)是指从文本数据中抽取有价值的信息和知识的计算机处理技术 6、OLAP：又称联机分析处理，是使分析人员、管理人员或执行人员能够从多种角度对从原始数据中转化出来的、能够真正为用户所理解的、并真实反映企业为特性的信息进行快速、一致、交互地存取，从而获得对数据的更深入了解的一类软件技术。定义1：OLAP是针对特定问题的联机数据访问和分析。通过对信息(维数据)的多种可能的观察形式进行快速、稳定一致和交互性的存取，允许管理决策人员对数据进行深入地观察。定义2：OLAP是使分析人员、管理人员或执行人员能够从多种角度对从原始数据中转化出来的、能够真正为用户所理解的、并真实反映企业“维”特性的信息进行快速、一致、交互地存取，从而获得对数据的更深入了解的一类软件技术。） 7、概念描述：就是对目标类对象的内涵进行描述，并概括这类对象的有关特征。特征化：提供给定数据汇集的简洁汇总比较：提供两个或多个数据汇集的比较描述 8、信息熵：在信息论中，熵被用来衡量一个随机变量出现的期望值。它代表了在被接收之前，信号传输过程中损失的信息量，又被称为信息熵。信息熵也称信源熵、平均自信息量。

数据挖掘考试题

数据挖掘考试题 LG GROUP system office room 【LGA16H-LGYY-LGUA8Q8-LGA162】

数据挖掘考试题一．选择题 1. 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( ) A.分类 B.聚类 C.关联分析 D.主成分分析 2. ( )将两个簇的邻近度定义为不同簇的所有点对邻近度的平均值，它是一种凝聚层次聚类技术。 (单链) (全链) C.组平均方法 3.数据挖掘的经典案例“啤酒与尿布试验”最主要是应用了( )数据挖掘方法。 A 分类 B 预测 C关联规则分析 D聚类 4.关于K均值和DBSCAN的比较，以下说法不正确的是( ) 均值丢弃被它识别为噪声的对象，而DBSCAN一般聚类所有对象。均值使用簇的基于原型的概念，DBSCAN使用基于密度的概念。均值很难处理非球形的簇和不同大小的簇，DBSCAN可以处理不同大小和不同形状的簇均值可以发现不是明显分离的簇，即便簇有重叠也可以发现，但是DBSCAN会合并有重叠的簇 5.下列关于Ward’s Method说法错误的是：( ) A.对噪声点和离群点敏感度比较小 B.擅长处理球状的簇 C.对于Ward方法，两个簇的邻近度定义为两个簇合并时导致的平方误差 D.当两个点之间的邻近度取它们之间距离的平方时，Ward方法与组平均非常相似 6.下列关于层次聚类存在的问题说法正确的是：( ) A.具有全局优化目标函数 B.Group Average擅长处理球状的簇

C.可以处理不同大小簇的能力 D.Max对噪声点和离群点很敏感 7.下列关于凝聚层次聚类的说法中，说法错误的事：( ) A.一旦两个簇合并，该操作就不能撤销 B.算法的终止条件是仅剩下一个簇 C.空间复杂度为()2m O D.具有全局优化目标函数 8.规则{牛奶，尿布}→{啤酒}的支持度和置信度分别为：( ) 9.下列( )是属于分裂层次聚类的方法。 Average 10.对下图数据进行凝聚聚类操作，簇间相似度使用MAX计算，第二步是哪两个簇合并：( ) A.在{3}和{l,2}合并 B.{3}和{4,5}合并 C.{2,3}和{4,5}合并 D. {2,3}和{4,5}形成簇和{3}合并二．填空题： 1.属性包括的四种类型：、、、。 2.是两个簇的邻近度定义为不同簇的所有点对邻近度的平均值。 3. 基本凝聚层次聚类算法空间复杂度，时间复杂度，如果某个簇到其他所有簇的距离存放在一个有序表或堆中，层次聚类所需要的时间复杂度将为。 4. 聚类中，定义簇间的相似度的方法有（写出四个）：、、、。 5. 层次聚类技术是第二类重要的聚类方法。两种层次聚类的基本方法：、。 6. 组平均是一种界于和之间的折中方法。

数据挖掘复习大纲答案新新

数据挖掘复习提纲分值分布一、选择题（单选10道20分多选5道20分）二、填空题（10道20分）三、名词解释（5道20分）四、解答题（4道20分）五、应用题（Apriori算法20分） 1．什么是数据挖掘？ 1答：简单地说，数据挖掘是从大量数据中提取或挖掘知识。具体地说，数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。 2. 什么是数据清理？ 2答：填写缺失的值，平滑噪声数据，识别、删除离群点，解决不一致性 3. 什么是数据仓库？ 3答：是一个面向主题的、集成的、随时间而变化的、不容易丢失的数据集合，支持管理部门决策的过程。（最显著特征：数据不易丢失2分选择题） 4. 什么是数据集成？ 4.数据集成:集成多个数据库、数据立方体或文件 5. 什么是数据变换？ 5答：将数据转换或统一成适合于挖掘的形式。 6. 什么是数据归约？ 6答：得到数据集的压缩表示，它小得多，但可以得到相同或相近的结果 7. 什么是数据集市？ 7答：数据集市包含企业范围数据的一个子集，对于特定的用户群是有用的。其范围限于选定的主题。 (是完整的数据仓库的一个逻辑子集，而数据仓库正是由所有的数据集市有机组合而成的) 8.在数据挖掘过程中，耗时最长的步骤是什么？ 8.答：数据清理 9.数据挖掘系统可以根据什么标准进行分类？ 9答：根据挖掘的数据库类型分类、根据挖掘的知识类型分类、根据挖掘所用的技术分类、根据应用分类 10. 多维数据模型上的OLAP 操作包括哪些？ 10.答：上卷、下钻、切片和切块、转轴 / 旋转、其他OLAP操作 11. OLAP 服务器类型有哪几种？ 11.答：关系 OLAP 服务器(ROLAP)、多维 OLAP 服务器(MOLAP)、混合 OLAP 服务器 (HOLAP)、特殊的 SQL 服务器 12. 数据预处理技术包括哪些？（选择） 12.答：聚集、抽样、维规约、特征子集选择、特征创建、离散化和二元化、变量变换。 13. 形成“脏数据”的原因有哪些？ 13. 答：滥用缩写词、数据输入错误、数据中的内嵌控制信息、不同的的惯用语、重复记录、丢失值、拼写变化、不同的计量单位、过时的编码 14. 与数据挖掘类似的术语有哪些? 14答：数据库中挖掘知识、知识提取、数据/模式分析、数据考古和数据捕捞。

《大学英语1》期末考试综合复习资料

《大学英语1》期末考试综合复习资料 I. Use of English(20%)—交际英语，共10道选择题，每题2分，共20 分。 II.Reading Comprehension (40%)—阅读理解，4篇文章，共20道选择题，每题2分，共40分。 III.Vocabulary and Structure(30%)—词汇与语法，共30道选择题，每题1分，共30分。 IV.Cloze Test (10%)—完形填空，共10道选择题，每题1分，共10分 I. Use of English (10×2) Directions:In this part there are 10 incomplete dialogues. For each dialogue there are four choices marked A, B, C and D. Choose the ONE answer that best completes the dialogue. Then mark the corresponding letter on the Answer Sheet with a single line through the center. 1. —Excuse me, could you please tell me how to get to the railway station? —____________ A. No, I couldn’t. B. Sorry, I don’t know. I’m new here. C. I couldn’t tell you. D. You can’t ask me. 2. — What day is today? — _____________. A. Today is March 24. B. Today is not bad. C. Today is sunny D. Today is Saturday 3. —How do you do? Glad to see you. — _________________________ A. How are you? Me too. B. How do you do? Glad to meet you. C. I am fine, thank you. And you? D. Nice, how are you? 4. —I’m sorry. Bob’s not in his office. — _________ A. Can you take a message for me? B. Are you sure for that? C. Would you like to leave a message? D. Can you phone me?

数据挖掘复习章节知识点整理

数据挖掘：是从大量数据中发现有趣（非平凡的、隐含的、先前未知、潜在有用）模式，这些数据可以存放在数据库，数据仓库或其他信息存储中。挖掘流程： 1.学习应用域 2.目标数据创建集 3.数据清洗和预处理 4.数据规约和转换 5.选择数据挖掘函数（总结、分类、回归、关联、分类） 6.选择挖掘算法 7.找寻兴趣度模式 8.模式评估和知识展示 9.使用挖掘的知识概念/类描述：一种数据泛化形式，用汇总的、简洁的和精确的方法描述各个类和概念，通过（1）数据特征化：目标类数据的一般特性或特征的汇总；（2）数据区分：将目标类数据的一般特性与一个或多个可比较类进行比较；（3）数据特征化和比较来得到。关联分析：发现关联规则，这些规则展示属性-值频繁地在给定数据集中一起出现的条件，通常要满足最小支持度阈值和最小置信度阈值。分类：找出能够描述和区分数据类或概念的模型，以便能够使用模型预测类标号未知的对象类，导出的模型是基于训练集的分析。导出模型的算法：决策树、神经网络、贝叶斯、（遗传、粗糙集、模糊集）。预测：建立连续值函数模型，预测空缺的或不知道的数值数据集。孤立点：与数据的一般行为或模型不一致的数据对象。聚类：分析数据对象，而不考虑已知的类标记。训练数据中不提供类标记，对象根据最大化类内的相似性和最小化类间的原则进行聚类或分组，从而产生类标号。第二章数据仓库数据仓库是一个面向主题的、集成的、时变的、非易失的数据集合，支持管理部门的决策过程。从一个或多个数据源收集信息，存放在一个一致的模式下，并且通常驻留在单个站点。数据仓库通过数据清理、变换、继承、装入和定期刷新过程来构造。面向主题：排除无用数据，提供特定主题的简明视图。集成的：多个异构数据源。时变的：从历史角度提供信息，隐含时间信息。非易失的：和操作数据的分离，只提供初始装入和访问。联机事务处理OLTP：主要任务是执行联机事务和查询处理。联系分析处理OLAP：数据仓库系统在数据分析和决策方面为用户或‘知识工人’提供服务。这种系统可以用不同的格式和组织提供数据。OLAP是一种分析技术，具有汇总、合并和聚集功能，以及从不同的角度观察信息的能力。

大学物理考试复习题

8-6 长l =15.0cm 的直导线AB 上均匀地分布着线密度λ=5.0x10-9C ·m -1 的正电荷．试求： (1)在导线的延长线上与导线B 端相距1a =5.0cm 处P 点的场强；(2)在导线的垂直平分线上与导线中点相距2d =5.0cm 处Q 点的场强．解：如题8-6图所示 (1)在带电直线上取线元x d ，其上电量q d 在P 点产生场强为 20)(d π41d x a x E P -= λε 2220)(d π4d x a x E E l l P P -==??-ελ ] 2121[π40 l a l a + --=ελ )4(π220l a l -= ελ 用15=l cm ，9100.5-?=λ1 m C -?, 5.12=a cm 代入得 21074.6?=P E 1C N -? 方向水平向右 (2)同理 2 220d d π41d +=x x E Q λε 方向如题8-6图所示由于对称性 ?=l Qx E 0d ，即Q E ? 只有y 分量， ∵ 22 2222 20d d d d π41d + += x x x E Qy λε 2 2π4d d ελ?==l Qy Qy E E ? -+22 2 322 2 )d (d l l x x 22 20d 4π2+= l l ελ 以9100.5-?=λ1 cm C -?, 15=l cm ,5d 2=cm 代入得 21096.14?==Qy Q E E 1 C N -?，方向沿y 轴正向 8-7 一个半径为R 的均匀带电半圆环，电荷线密度为λ,求环心处O 点的场强．解: 如8-7图在圆上取?Rd dl = 题8-7图

数据仓库与数据挖掘考试试题

一、| 二、填空题（15分） 1.数据仓库的特点分别是面向主题、集成、相对稳定、反映历史变化。 2.元数据是描述数据仓库内数据的结构和建立方法的数据。根据元数据用途的不同可将元数据分为技术元数据和业务元数据两类。技术多维分析过程中，多维分析操作包括切片、切块、钻取、旋转等。 4.基于依赖型数据集市和操作型数据存储的数据仓库体系结构常常被称为“中心和辐射”架构，其中企业级数据仓库是中心，源数据系统和数据集市在输入和输出范围的两端。实际上是一个集成的、面向主题的、可更新的、当前值的、企业级的、详细的数据库，也叫运营数据存储。三、多项选择题（10分） 6.在数据挖掘的分析方法中，直接数据挖掘包括（ＡＣＤ）） A 分类 B 关联 C 估值 D 预言 7.数据仓库的数据ETL过程中，ETL软件的主要功能包括（ＡＢＣ） A 数据抽取 B 数据转换 C 数据加载 D 数据稽核 8.数据分类的评价准则包括（ABCD ） A 精确度 B 查全率和查准率 C F-Measure D 几何均值 9.层次聚类方法包括（BC ） A 划分聚类方法 B 凝聚型层次聚类方法 C 分解型层次聚类方法 D 基于密度聚类方法 10.贝叶斯网络由两部分组成，分别是（ A D ） . A 网络结构 B 先验概率 C 后验概率 D 条件概率表四、计算题（30分） 11.一个食品连锁店每周的事务记录如下表所示，其中每一条事务表示在一项收款机业务中卖出的项目，假定sup min=40%，conf min=40%，使用Apriori算法计算生成的关联规则，标明每趟数据库扫描时的候选集和大项目集。（15分）

大学期末复习试题资料整理生理学期末考试复习重点

生理学期末考试复习资料 Ⅰ、名词解释(35个中任意抽5个) 一、阈强度:是在一定的刺激持续时间作用下,引起组织兴奋所必需的最小刺激强度。二、内环境:细胞生存的环境,即细胞外液。三、正反馈:凡是反馈信息和控制信息的作用性质相同的反馈,称为正反馈,起加强控制信息的作用。四、负反馈:凡是反馈信息和控制信息的作用性质相反的反馈,称为负反馈,起纠正,减弱控制信息的作用。五、易化扩散:指非脂溶性的小分子物质或离子借助膜蛋白的帮助,从高浓度一侧向低浓度一侧转运的方式。六、被动转运:指物质从高浓度一侧到低浓度一侧(顺浓度差)的跨膜转运形式,转运不需要细胞代谢提供能量,其动力为细胞膜两侧存在的浓度差(或电位差)。七、主动转运:主动转运指细胞通过本身的耗能过程,将小分子物质或离子从低浓度一侧移向高浓度一侧(逆浓度差)转运的方式。八、极化:细胞在安静时,保持稳定的膜内电位为负,膜外为正的状态。九、静息电位:细胞处于安静状态下,存在于细胞膜两侧的电位差。十、动作电位:可兴奋细胞受到刺激时,在静息电位的基础上暴发的一次迅速,可逆,可扩布的电位变化。十一、阈电位:对神经细胞和骨骼肌而言,造成膜上Na＋通透性突然增大的临界膜电位。十二、血细胞比容:血细胞容积与全血容积的百分比。十三、血型:根据血细胞膜上特异性抗原的类型,将血液分为若干型。十四、心动周期:心房或心室每收缩和舒张一次所经历的时间,称为一个心动周期。十五、心率:每分钟心脏搏动的次数称为心率。十六、心输出量:每分钟由一侧心室收缩射出到动脉的血量。它等于每搏输出量×心率,正常成人安静时的心输出量为5L/分。十七、搏出量:一侧心室每一次搏动所射出的血液量。十八、射血分数:搏出量占心室舒张末期容积的百分比。安静状态健康成人的射血分数为55－65%。十九、心指数:以单位体表面积计算的心输出量称为心指数,正常成人安静时的心指数为3.0－3.5L/分×平方米。二十、中心静脉压:是指胸腔内大静脉或右心房的压力。正常成人约4－

数据挖掘考试题库

1.何谓数据挖掘？它有哪些方面的功能？从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程称为数据挖掘。相关的名称有知识发现、数据分析、数据融合、决策支持等。数据挖掘的功能包括：概念描述、关联分析、分类与预测、聚类分析、趋势分析、孤立点分析以及偏差分析等。 2.何谓粒度？它对数据仓库有什么影响？按粒度组织数据的方式有哪些？粒度是指数据仓库的数据单位中保存数据细化或综合程度的级别。粒度影响存放在数据仓库中的数据量的大小，同时影响数据仓库所能回答查询问题的细节程度。按粒度组织数据的方式主要有： ①简单堆积结构 ②轮转综合结构 ③简单直接结构 ④连续结构 3.简述数据仓库设计的三级模型及其基本内容。概念模型设计是在较高的抽象层次上的设计，其主要内容包括：界定系统边界和确定主要的主题域。逻辑模型设计的主要内容包括：分析主题域、确定粒度层次划分、确定数据分割策略、定义关系模式、定义记录系统。物理数据模型设计的主要内容包括：确定数据存储结构、确定数据存放位置、确定存储分配以及确定索引策略等。在物理数据模型设计时主要考虑的因素有: I/O存取时间、空间利用率和维护代价等。提高性能的主要措施有划分粒度、数据分割、合并表、建立数据序列、引入冗余、生成导出数据、建立广义索引等。 4.在数据挖掘之前为什么要对原始数据进行预处理？原始业务数据来自多个数据库或数据仓库，它们的结构和规则可能是不同的，这将导致原始数据非常的杂乱、不可用，即使在同一个数据库中，也可能存在重复的和不完整的数据信息，为了使这些数据能够符合数据挖掘的要求，提高效率和得到清晰的结果，必须进行数据的预处理。为数据挖掘算法提供完整、干净、准确、有针对性的数据，减少算法的计算量，提高挖掘效率和准确程度。 5.简述数据预处理方法和内容。 ①数据清洗：包括填充空缺值，识别孤立点，去掉噪声和无关数据。 ②数据集成：将多个数据源中的数据结合起来存放在一个一致的数据存储中。需要注意不同数据源的数据匹配问题、数值冲突问题和冗余问题等。 ③数据变换：将原始数据转换成为适合数据挖掘的形式。包括对数据的汇总、聚集、概化、规范化，还可能需要进行属性的重构。 ④数据归约：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。 6.简述数据清理的基本内容。 ①尽可能赋予属性名和属性值明确的含义； ②统一多数据源的属性值编码； ③去除无用的惟一属性或键值(如自动增长的id)； ④去除重复属性(在某些分析中，年龄和出生日期可能就是重复的属性，但在某些时候它们可能又是同时需要的) ⑤去除可忽略字段(大部分为空值的属性一般是没有什么价值的，如果不去除可能造成错误的数据挖掘结果) ⑥合理选择关联字段(对于多个关联性较强的属性，重复无益，只需选择其中的部分用于数据挖掘即可，如价格、数据、金额) ⑦去掉数据中的噪音、填充空值、丢失值和处理不一致数据。 7.简述处理空缺值的方法。 ①忽略该记录； ②去掉属性； ③手工填写空缺值； ④使用默认值； ⑤使用属性平均值； ⑥使用同类样本平均值； ⑦预测最可能的值。 8.常见的分箱方法有哪些？数据平滑处理的方法有哪些？分箱的方法主要有： ①统一权重法(又称等深分箱法) ②统一区间法(又称等宽分箱法) ③最小熵法 ④自定义区间法数据平滑的方法主要有：平均值法、边界值法和中值法。

数据挖掘考试题库讲解

一、名词解释 1.数据仓库：是一种新的数据处理体系结构，是面向主题的、集成的、不可更新的(稳定性)、随时间不断变化(不同时间)的数据集合，为企业决策支持系统提供所需的集成信息。 2.孤立点：指数据库中包含的一些与数据的一般行为或模型不一致的异常数据。 3.OLAP：OLAP是在OLTP的基础上发展起来的，以数据仓库为基础的数据分析处理，是共享多维信息的快速分析，是被专门设计用于支持复杂的分析操作，侧重对分析人员和高层管理人员的决策支持。 4.粒度：指数据仓库的数据单位中保存数据细化或综合程度的级别。粒度影响存放在数据仓库中的数据量的大小，同时影响数据仓库所能回答查询问题的细节程度。 5.数据规范化：指将数据按比例缩放(如更换大单位)，使之落入一个特定的区域（如0－1）以提高数据挖掘效率的方法。规范化的常用方法有：最大－最小规范化、零－均值规范化、小数定标规范化。 6.关联知识：是反映一个事件和其他事件之间依赖或相互关联的知识。如果两项或多项属性之间存在关联，那么其中一项的属性值就可以依据其他属性值进行预测。 7.数据挖掘：从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。 8.OLTP：OLTP为联机事务处理的缩写，OLAP是联机分析处理的缩写。前者是以数据库为基础的，面对的是操作人员和低层管理人员，对基本数据进行查询和增、删、改等处理。 9.ROLAP：是基于关系数据库存储方式的，在这种结构中，多维数据被映像成二维关系表，通常采用星型或雪花型架构，由一个事实表和多个维度表构成。10.MOLAP：是基于类似于“超立方”块的OLAP存储结构，由许多经压缩的、类似于多维数组的对象构成，并带有高度压缩的索引及指针结构，通过直接偏移计算进行存取。 11.数据归约：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。 12.广义知识：通过对大量数据的归纳、概括和抽象，提炼出带有普遍性的、概括性的描述统计的知识。 13.预测型知识：是根据时间序列型数据，由历史的和当前的数据去推测未来的数据，也可以认为是以时间为关键属性的关联知识。 14.偏差型知识：是对差异和极端特例的描述，用于揭示事物偏离常规的异常现象，如标准类外的特例，数据聚类外的离群值等。

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