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数据挖掘与分析技术的实践应用案例
姓名_________________________地址_______________________________学号______________________
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1.请首先在试卷的标封处填写您的姓名，身份证号和地址名称。
2.请仔细阅读各种题目，在规定的位置填写您的答案。
一、选择题
1.数据挖掘的主要目的是：
A.数据压缩
B.数据备份
C.数据检索
D.数据分析
答案：D
解题思路：数据挖掘的目的是从大量数据中提取有价值的信息，进行数据分析，而不仅仅是数据压缩、备份或检索。
2.以下哪个不是数据挖掘常用的算法？
A.聚类算法
B.决策树算法
C.模式识别
D.关联规则算法
答案：C
解题思路：聚类算法、决策树算法和关联规则算法是数据挖掘中常用的算法，而模式识别是一种数据分析方法，不是算法。
3.下列哪种技术不属于数据挖掘技术？
A.数据清洗
B.数据集成
C.数据仓库
D.数据库优化
答案：D
解题思路：数据清洗、数据集成和数据仓库都是数据挖掘技术的重要组成部分，而数据库优化则是数据库管理领域的内容。
4.数据挖掘的四大步骤是什么？
A.数据收集、数据预处理、模型构建、模型评估
B.数据收集、数据清洗、数据预处理、数据仓库
C.数据清洗、数据集成、数据预处理、模型构建
D.数据仓库、数据集成、数据预处理、模型评估
答案：A
解题思路：数据挖掘通常包括数据收集、数据预处理、模型构建和模型评估四个主要步骤。
5.在数据挖掘中，关联规则挖掘的核心任务是什么？
A.找出数据集中相似的对象
B.揭示数据之间的内在联系
C.分析数据趋势
D.分类和聚类
答案：B
解题思路：关联规则挖掘的目的是揭示数据项之间的重要关联或相关性，从而揭示内在联系。
6.以下哪个算法主要用于分类任务？
A.聚类算法
B.关联规则算法
C.决策树算法
D.K均值算法
答案：C
解题思路：决策树算法是一种常见的分类算法，用于对数据进行分类。
7.在数据挖掘过程中，数据预处理的主要目的是什么？
A.减少数据量
B.提高数据质量
C.降低计算复杂度
D.增加数据维度
答案：B
解题思路：数据预处理的主要目的是提高数据质量，去除噪声和缺失值，为后续的数据挖掘提供高质量的数据基础。
8.以下哪个技术不属于数据挖掘预处理技术？
A.数据清洗
B.数据集成
C.数据转换
D.数据加密
答案：D
解题思路：数据清洗、数据集成和数据转换是数据挖掘预处理技术中的常见步骤，而数据加密不属于预处理技术。
二、填空题
1.数据挖掘的四大步骤分别为：数据收集、______、模型构建、模型评估。
答案：数据预处理
解题思路：数据预处理是数据挖掘的第一步，它包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约等过程，目的是提高数据的质量和减少数据冗余，为后续的数据挖掘步骤提供高质量的数据。
2.关联规则挖掘中，支持度表示______。
答案：项目在数据集中出现的频率
解题思路：支持度是衡量关联规则强度的一个重要指标，它表示某个关联规则在数据集中出现的频率。通常，支持度越高，规则越有可能在实际应用中成立。
3.数据清洗的目的是______。
答案：提高数据质量，减少错误和异常值，为数据挖掘提供准确的数据基础
解题思路：数据清洗是数据预处理的重要环节，其目的是识别和纠正数据中的错误、异常值和不一致性，保证数据的质量，为后续的数据分析和挖掘提供可靠的数据基础。
4.在数据挖掘中，聚类算法主要用于______。
答案：发觉数据集中的模式或分组
解题思路：聚类算法是一种无监督学习算法，它通过将相似的数据点分组在一起，帮助发觉数据集中的隐藏结构和模式，从而更好地理解数据的内在规律。
5.数据挖掘中，关联规则挖掘的目的是______。
答案：发觉数据集中不同项目之间的关联关系
解题思路：关联规则挖掘旨在发觉数据集中不同项目之间的关联性，这种关联性可以用于市场分析、推荐系统等领域，帮助用户发觉潜在的销售机会或消费习惯。
6.数据挖掘中，分类算法主要用于______。
答案：预测未知数据类别的标签
解题思路：分类算法是一种监督学习算法，它通过训练数据学习到数据特征与类别标签之间的关系，然后使用这些关系来预测未知数据所属的类别。
7.数据挖掘预处理技术主要包括______。
答案：数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约
解题思路：数据挖掘预处理技术包括一系列处
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