干货 | 数据挖掘过关40题

640?wx_fmt=gif


今天为大家准备了40道数据挖掘的题,试试你的能力吧!

答案请见文末



1.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.关联规则发现

B.聚类

C.分类

D.自然语言处理


2.以下两种描述分别对应哪两种对分类算法的评价标准?

(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

C.Precision,ROC

D.Recall,ROC


3.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?


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


4.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.隐马尔可夫链


5.什么是KDD?


A.数据挖掘与知识发现

B.领域知识发现

C.文档知识发现

D.动态知识发现


6.使用交互式的和可视化的技术,对数据进行探索属于数据挖掘的哪一类任务?


A.探索性数据分析

B.建模描述

C.预测建模

D.寻找模式和规则


7.为数据的总体分布建模;把多维空间划分成组等问题属于数据挖掘的哪一类任务?


A.探索性数据分析

B.建模描述

C.预测建模

D.寻找模式和规则


8.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?


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


9.用户有一种感兴趣的模式并且希望在数据集中找到相似的模式,属于数据挖掘哪一类任务?


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


10.以下属于可伸缩聚类算法的是。


A、CURE

B、DENCLUE

C、CLIQUE

D、OPOSSUM


11.下面哪种不属于数据预处理的方法?


A 变量代换

B 离散化

C 聚集

D估计遗漏值


12.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?


A 第一个

B 第二个

C 第三个

D 第四个


13.上题中,等宽划分时(宽度为50),15又在哪个箱子里?


A 第一个

B 第二个

C 第三个

D 第四个


14.下面哪个不属于数据的属性类型:


A 标称

B 序数

C 区间

D 相异


15.在上题中,属于定量的属性类型是:


A 标称

B 序数

C 区间

D 相异


16.只有非零值才重要的二元属性被称作:


A 计数属性

B 离散属性

C 非对称的二元属性

D 对称属性


17.以下哪种方法不属于特征选择的标准方法:


A 嵌入

B 过滤

C 包装

D 抽样


18.下面不属于创建新属性的相关方法的是:


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


19.考虑值集{1、2、3、4、5、90},其截断均值(p=20%)是


A 2

B 3

C 3.5

D 5


20.下面哪个属于映射数据到新的空间的方法?


A 傅立叶变换

B 特征加权

C 渐进抽样

D 维归约


21.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:


A1 比特

B 2.6比特

C 3.2比特

D 3.8比特


22.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:


A 0.821

B 1.224

C 1.458

D 0.716


23.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:


A 18.3

B 22.6

C 26.8

D 27.9


24.考虑值集{12 24 33 2 4 55 68 26},其四分位数极差是:


A 31

B 24

C 55

D 3


25.一所大学内的各年级人数分别为: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 一年级

B 二年级

C 三年级

D 四年级


26.下列哪个不是专门用于可视化时间空间数据的技术:


A 等高线图

B 饼图

C 曲面图

D 矢量场图


27.在抽样方法中,当合适的样本容量很难确定时,可以使用的抽样方法是:


A 有放回的简单随机抽样

B 无放回的简单随机抽样

C 分层抽样

D 渐进抽样


28.数据仓库是随着时间变化的,下面的描述不正确的是


A.数据仓库随时间的变化不断增加新的数据内容;

B.捕捉到的新数据会覆盖原来的快照;

C.数据仓库随事件变化不断删去旧的数据内容;

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.


29.关于基本数据的元数据是指:


A.基本元数据与数据源,数据仓库,数据集市和应用程序等结构相关的信息;

B.基本元数据包括与企业相关的管理方面的数据和信息;

C.基本元数据包括日志文件和简历执行处理的时序调度信息;

D.基本元数据包括关于装载和更新处理,分析处理以及管理方面的信息


30.下面关于数据粒度的描述不正确的是:


A.粒度是指数据仓库小数据单元的详细程度和级别;

B.数据越详细,粒度就越小,级别也就越高;

C.数据综合度越高,粒度也就越大,级别也就越高;

D.粒度的具体划分将直接影响数据仓库中的数据量以及查询质量.


31.有关数据仓库的开发特点,不正确的描述是:


A.数据仓库开发要从数据出发;

B.数据仓库使用的需求在开发出去就要明确;

C.数据仓库的开发是一个不断循环的过程,是启发式的开发;

D.在数据仓库环境中,并不存在操作型环境中所固定的和较确切的处理流,数据仓库中数据分析和处理更灵活,且没有固定的模式


32.在有关数据仓库测试,下列说法不正确的是:


A.在完成数据仓库的实施过程中,需要对数据仓库进行各种测试.测试工作中要包括单元测试和系统测试.

B.当数据仓库的每个单独组件完成后,就需要对他们进行单元测试.

C.系统的集成测试需要对数据仓库的所有组件进行大量的功能测试和回归测试.

D.在测试之前没必要制定详细的测试计划.


33.OLAP技术的核心是:


A.在线性;

B.对用户的快速响应;

C.互操作性.

D.多维分析;


34.关于OLAP的特性,下面正确的是:

(1)快速性(2)可分析性(3)多维性(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)


35.关于OLAP和OLTP的区别描述,不正确的是:


A.OLAP主要是关于如何理解聚集的大量不同的数据.它与OTAP应用程序不同.

B.与OLAP应用程序不同,OLTP应用程序包含大量相对简单的事务.

C.OLAP的特点在于事务量大,但事务内容比较简单且重复率高.

D.OLAP是以数据仓库为基础的,但其最终数据来源与OLTP一样均来自底层的数据库系统,两者面对的用户是相同的.


36.OLAM技术一般简称为”数据联机分析挖掘”,下面说法正确的是:


A.OLAP和OLAM都基于客户机/服务器模式,只有后者有与用户的交互性;

B.由于OLAM的立方体和用于OLAP的立方体有本质的区别.

C.基于WEB的OLAM是WEB技术与OLAM技术的结合.

D.OLAM服务器通过用户图形借口接收用户的分析指令,在元数据的知道下,对超级立方体作一定的操作.


37.关于OLAP和OLTP的说法,下列不正确的是:


A.OLAP事务量大,但事务内容比较简单且重复率高.

B.OLAP的最终数据来源与OLTP不一样.

C.OLTP面对的是决策人员和高层管理人员.

D.OLTP以应用为核心,是应用驱动的.


38.设X={1,2,3}是频繁项集,则可由X产生____个关联规则。


A、4

B、5

C、6

D、7


39.频繁项集、频繁闭项集、最大频繁项集之间的关系是:


A、频繁项集频繁闭项集=最大频繁项集

B、频繁项集=频繁闭项集最大频繁项集

C、频繁项集频繁闭项集最大频繁项集

D、频繁项集=频繁闭项集=最大频繁项集


40.概念分层图是____图。


A、无向无环

B、有向无环

C、有向有环

D、无向有环



答案:

AACBA,  ABCAA

DBADC,  CDBCA

BDAAA,  BDCDC

ADDDC,  DACCB



来源:机器学习算法与python学习

版权归原作者所有,转载仅供学习使用,不用于任何商业用途,如有侵权请留言联系删除,感谢合作。


数据与算法之美

用数据解决不可能


640?wx_fmt=jpeg

长按扫码关注

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/303052.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

.Net程序内存泄漏解析

↑↑↑ 点击左上角蓝字关注我,为您提供技术新动态。本期内容分享实战中内存泄漏解决思路。Part1 初步分析原因Part2 查找内存泄漏的根本原因Part2.1 解决方案Part3 总结Part4 彩蛋一、概要大概在今年三月份的时候突然被紧急调到另外一个项目组解决线上内存泄漏问题。…

js 上下箭头滚动_JS中的this完全讲解,再也不会被this搞晕了

关于This对象js 中的this 是一个比较难理解的对象;所以也经常作为面试的考点,考察应聘者的js 基础能力;其实this的指向也就那么几种情况,接下来我们一一看一下:函数中的this取何值是在函数真正被调用时确定的(也就是运…

9张图,Kafka为什么要放弃Zookeeper

最近,confluent社区发表了一篇文章,主要讲述了Kafka未来的2.8版本将要放弃Zookeeper,这对于Kafka用户来说,是一个重要的改进。之前部署Kafka就必须得部署Zookeeper,而之后就只要单独部署Kafka就行了。[1]1.Kafka简介Ap…

Python能用来做什么?以下是Python的三大主要用途

如果你想学Python,或者你刚开始学习Python,那么你可能会问:“我能用Python做什么?”这个问题不好回答,因为Python有很多用途。但是随着时间,我发现有Python主要有以下三大主要应用: Web开发 数据…

qbuttongroup如何都不选中_全程马拉松,半程马拉松该如何跑?很多人都不知道这些细节...

现在已经到12月份了,全国各地的马拉松也接近尾声,回想自己这一年参加了多少次全程马拉松或半程马拉松?很多人跑步最初的宗旨是为了减肥、为了健康,为了让自己拥有一个好身体,可是不知不觉中在朋友又或自己的兴趣中“投…

通过Dapr实现一个简单的基于.net的微服务电商系统(五)——一步一步教你如何撸Dapr之状态管理...

状态管理和上一章的订阅发布都算是Dapr相较于其他服务网格框架来讲提供的比较特异性的内容,今天我们来讲讲状态管理。目录:一、通过Dapr实现一个简单的基于.net的微服务电商系统二、通过Dapr实现一个简单的基于.net的微服务电商系统(二)——通讯框架讲解…

过Div将页面分三块(上,中,下),然后通过Ext来改变Content的内容(三)--终结版

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> 这几天的页面重构终于快要结束了。 最终页面架构选择了Sitemesh&#xff0c;经过昨天下午及今天上午的调试终于把Sitemesh下css、js问题解决了。 使用Sitemesh总结以下几点&#xff1a; 1、<decorator:head />放在…

Python+人工智能的超强组合,再不学就跟不上时代啦!

《Python人工智能》原价 899.00 现超 410 人参团仅售 199.00 点击文末阅读原文立即参团参团&#xff0c;咨询&#xff0c;查看课程&#xff0c;请点击【阅读原文】↓↓↓

如何证明服从卡方分布_谈谈抽样分布定理

各位阿娜答&#xff0c;这个月就更新了一篇文章&#xff0c;这都月底了&#xff0c;还有两次自荐机会没用&#xff0c;所以最后这几天要更两篇文章&#xff0c;大家敬请期待&#xff01;明明是夏天&#xff0c;但却是个多事之秋啊~(ง •_•)ง2020年注定是不平凡的一年&#x…

C#中ManualResetEvent用法简介

简单介绍多个线程可以通过调用ManualResetEvent对象的WaitOne方法进入等待或阻塞状态。当控制线程调用Set()方法&#xff0c;所有等待线程将恢复并继续执行。ManualResetEvent是如何工作的在内存中保持着一个bool值&#xff0c;如果bool值为False&#xff0c;则使所有线程阻塞&…

anaconda和python有什么不一样_黄山毛峰的味道为什么会不一样?

黄山毛峰&#xff0c;最早为人所熟知的黄山名茶&#xff0c;最经典的绿茶&#xff0c;特别是那种清香清爽的味道&#xff0c;很受茶友的喜爱。这两年经常接到茶友的电话问&#xff0c;为什么之次每次买的黄山毛峰都不一样&#xff0c;在不同的茶叶店&#xff0c;买的味道都不一…

Newbe.Claptrap 0.10.2 发布,Blazor 演示

Newbe.Claptrap 0.10.2 发布&#xff0c;我们为项目模板引入了 Minion 以及 Blazor 制作的交互界面。更新内容 类库常规升级升级了相关的所有类库至最新版本。包括 Dapr SDK 1.1 等等。项目模板增强现在&#xff0c;我们为最新的项目模板引入了 Minion 以演示如何使用 Minion 处…

Linux资料分享,强势来袭!

小编从大学开始&#xff0c;便开启资料收集功能。随着大数据时代的来临&#xff0c;计算机发展进入新的阶段&#xff0c;再加上日常的深入研究&#xff0c;小编收集整理了丰富的Linux资料&#xff0c;内容涵盖“集群类”&#xff0c;“监控类”、“编程类”“系统类”等。这次小…

es6 ie不兼容 函数_ES6:什么是块级作用域?

在 ES5 只有全局作用域和函数作用域&#xff0c;没有块级作用域&#xff0c;这带来很多不合理的场景。我们先来看一下下面这种情况&#xff1a;内层变量可能会覆盖外层变量。var txt 外层变量-->你好呀;function fn() {console.log(txt);if (false) {var txt 内层变量--&g…

一个简单的规则引擎例子

本例使用的规则引擎包是RulesEngine&#xff0c;关于RulesEngine的介绍&#xff0c;请自行补充&#xff0c;这里只是一个极简单使用场景。例子大体就是用户有一些优惠券&#xff0c;系统会根据用户订单情况&#xff0c;筛选可以使用的优惠券供用户选择&#xff0c;用户选择后会…

程序员面试必备的20条Python经典面试题

1、Python如何实现单例模式&#xff1f;Python有两种方式可以实现单例模式&#xff0c;下面两个例子使用了不同的方式实现单例模式&#xff1a;1.class Singleton(type):def __init__(cls, name, bases, dict):super(Singleton, cls).__init__(name, bases, dict)cls.instance …

Active Directory系列之十七:实战详解域信任关系

实战详解域信任关系上篇博文中我们对域信任关系作了一下概述&#xff0c;本文中我们将通过一个实例为大家介绍如何创建域信任关系。拓扑如下图所示&#xff0c;当前网络中有两个域&#xff0c;一个域是ITET.COM&#xff0c;另一个域是HOMEWAY.COM。两个域内各有一个域控制器&am…

vim 寄存器 操作_vim指令

vim 是一个基于【动词】 【名词】 建立的语法表。Vim 中常用的名词方位名词表基于字符的移动&#xff1a;h&#xff1a;左j&#xff1a;下k&#xff1a;上l&#xff1a;右 ^ | k 提示&#xff1a; h 的键位于左边&#xff0c;每次按下就会向…

35岁老程序员因身体原因没加班,老板:不想干就滚蛋

近日&#xff0c;某论坛上一名 35 岁老程序员说出了他最近的遭遇&#xff0c;高强度的工作本来就让他感觉越来越劳累&#xff0c;加上又在医院做了一个小手术&#xff0c;于是就按照公司的正常上下班时间下了班&#xff0c;但是领导却说了一句让他难以接受的话&#xff0c;都三…

客制化键盘编程_指尖运动会,谁是打字冠军,双十一机械键盘推荐

机械键盘就只能玩游戏吗&#xff1f;当然不是&#xff0c;其实机械键盘出现还远远早于薄膜键盘&#xff0c;早期类似IBM、AST、HP、康柏一类的品牌机都是标配机械键盘的。早期的机械键盘确实有点笨重&#xff0c;尤其是白轴的机械键盘&#xff0c;让你毕生难忘。比黑轴更加坚硬…