2024年商业经济行业技能考试-数据挖掘工程师笔试考试历年高频考点试题摘选含答案.docx
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2.在基于规则分类器的中，依据规则质量的某种度量对规则排序，保证每一个测试记录都是由覆盖它的“最好的”规格来分类，这种方案称为（）。
3.在现实世界的数据中，元组在某些属性上缺少值是常有的。描述处理该问题的各种方法有：（）。
5.在项目实施时，根据事实表的特点和拥护的查询需求，可以选用（）、业务类型、区域和下属组织等多种数据分割类型。
7.（）将两个簇的邻近度定义为两个簇合并时导致的平方误差的增量，它是一种凝聚层次聚类技术。
14.在聚类分析当中，簇内的相似性越大，簇间的差别越大，聚类的效果就越差。
15.给定两个向量对象，分别表示为p1（22，1，42，10），p2（20，0，36，8）： （a）计算两个对象之间的欧几里得距离 （b）计算两个对象之间的曼哈顿距离 （c）计算两个对象之间的闵可夫斯基距离，用x=3 （d）计算两个对象之间的切比雪夫距离
17.根据顾客的收入和职业情况，预测他们在计算机设备上的花费，所使用的相应数据挖掘功能是（）。
23.一个数据库有5个事务，如表所示。设min_sup=60%，min_conf=80%。 （a）分别用Apriori算法和FP-growth算法找出所有频繁项集。比较两种挖掘方法的效率。 （b）比较穷举法和Apriori算法生成的候选项集的数量。 （c）利用（1）所找出的频繁项集，生成所有的强关联规则和对应的支持度和置信度。
31.数据立方体度量可以根据其所使用的聚集函数分为三类，分别是：（）、（）和（）
32.模式为对数据集的全局性总结，它对整个测量空间的每一点做出描述；模型则对变量变化空间的一个有限区域做出描述。
33.在决策树中，随着树中结点数变得太大，即使模型的训练误差还在继续减低，但是检验误差开始增大，这是出现了模型拟合不足的问题。
37.在数据挖掘中，常用的聚类算法包括：（）、（）、（）、基于网格的方法和基于模型的方法。
39.计算一个单位的平均工资，使用哪个中心趋势度量将得到最合理的结果？（）
40.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？（）
47.什么是用户信息需求表（信息包图法）？它为什么适用于数据仓库的概念模型的设计？
48.假定用于分析的数据包含属性age。数据元组中age的值如下（按递增序）：13，15，16，16，19，20，20，21，22，22，25，25，25，30，33，33，35，35，36，40，45，46，52，70，问题：使用按箱平均值平滑方法对上述数据进行平滑，箱的深度为3。第二个箱子值为：（）。
49.一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：（）。
53.Bayes法是一种在已知后验概率与类条件概率的情况下的模式分类方法，待分样本的分类结果取决于各类域中样本的全体。
55.下表中列出了4个点的两个最近邻。使用SNN相似度定义，计算每对点之间的SNN相似度。
57.在现实世界的数据中，元组在某些属性上缺少值是常有的。描述处理该问题的各种方法。
58.熵是为消除不确定性所需要获得的信息量，投掷均匀正六面体骰子的熵是：（）。
62.两个文档向量d1和d2的值为：d1=（1，0，3，0，2），d2=（3，2，0，0，1），则它们的余弦相似度为：（）
64.从应用的角度看，数据仓库的发展演变可以归纳为5个阶段：以报表为主、（）、以预测模型为主、以运营导向为主和以实时数据仓库和自动决策为主。
66.考虑下表数据集，请完成以下问题： （1）估计条件概率。 （2）根据（1）中的条件概率，使用朴素贝叶斯方法预测测试样本（A=0，B=1，C=0）的类标号； （3）使用Laplace估计方法，其中p=1/2，l=4，估计条件概率。 （4）同（2），使用（3）中的条件概率。 （5）比较估计概率的两种方法，哪一种更好，为什么？
67.数据仓库按照其开发过程，其关键环节包括（）、数据存储于管理和数据表现等。
71.著名的数据仓库系统设计师on认为，数据仓库与其他数据存储系统的区别的四个特征是：（）、（）、（）和（）
73.聚类（clustering）是这样的过程：它找出描述并区分数据类或概念的模型（或函数），以便能够使用模型预测类标记未知的对象类。
2.帮助市场分析人员从客户的基本信息库中发现不同的客户群，通常所使用的数据挖掘功能是（）。
4.OLAP技术侧重于把数据库中的数据进行分析、转换成辅助决策信息，是继数据库技术发展之后迅猛发展起来的一种新技术。
5.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：（）。
6.定义下列数据挖掘功能： 关联、分类、聚类、演变分析、离群点检测 使用你熟悉的生活中的数据，给出每种数据挖掘功能的例子。
D、数据仓库中包含大量的综合数据，这些综合数据会随着时间的变化不断地进行重新综合
12.下表所示的相依表汇总了超级市场的事务数据。其中hotdogs指包含热狗的事务，指不包含热狗的事务。hamburgers指包含汉堡的事务，指不包含汉堡的事务。 假设挖掘出的关联规则是“hotdogs=hamburgers”。给定最小支持度阈值25%和最小置信度阈值50%，这个关联规则是强规则吗？ 计算关联规则“hotdogs=hamburgers”的提升度，能够说明什么问题？购买热狗和购买汉堡是独立的吗？如果不是，两者间存在哪种相关关系？
13.考虑这么一种情况：一个对象碰巧与另一个对象相对接近，但属于不同的类，因为这两个对象一般不会共享许多近邻，所以应该选择（）的相似度计算方法。
17.数据仓库就是一个面向主题的、集成的、（）、反映历史变化的数据集合。
18.考虑值集{12，24，33，2，4，55，68，26}，其四分位数极差是：（）。
20.操作型数据存储实际上是一个集成的、面向主题的、可更新的、（）、企业级的、详细的数据库，也叫运营数据存储。
22.维度可以根据其变化快慢分为元变化维度、（）维度和剧烈变化维度三类。
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