数据挖掘：关键知识点与应用详解

数据挖掘考试题库涵盖了数据挖掘的基础理论和实践应用中的关键知识点。以下是对部分题目及其知识点的详细解析： 1. **Web挖掘的类别**：Web挖掘主要分为Web内容挖掘、Web结构挖掘和Web使用行为挖掘三大类，分别关注网页内容的分析、网页链接结构的发现和用户行为模式的识别。 2. **数据仓库的统一性**：数据仓库需要四个方面的统一，即数据源的统一、数据格式的统一、数据内容的统一和数据更新方式的统一。 3. **数据分割方法**：数据分割可以按照时间、空间、用户特征和特定条件进行，以便更好地处理和管理数据。 4. **噪声数据处理**：噪声数据处理方法包括异常检测、数据清洗和数据转换，目的是提高数据质量。 5. **数值归约方法**：常用的数值归约方法有直方图编码、线性回归、主成分分析（PCA）和多级离散化等。 6. **关联规则评价**：评价关联规则的两个重要指标是支持度（衡量规则出现的频率）和置信度（预测规则出现的概率），它们是评估规则实用性的基础。 7. **多维数据集架构**：多维数据集通常采用星型架构（以中心表为核心，与其他表通过外键相连）或雪花型架构（中心表与其他表有多重链接）。 8. **决策树结构**：决策树以属性或特征作为结点，以可能的值作为分支，用于分类和预测。 9. **关联类型**：关联可分为简单关联（单一项目之间的关系）和复杂关联（多个项目之间的关联）。 10. **BP神经网络**：BP神经网络的激活函数通常为Sigmoid函数，它定义在0到1的区间内。 11. **数据挖掘过程**：包括业务理解、数据准备、建模和评估以及知识提取与部署等步骤。 12. **数据挖掘技术领域**：涉及机器学习、数据库技术和统计学三个主要技术领域。 13. **数据挖掘功能**：包括描述性分析、诊断性分析、预测性分析、规范性分析、序列模式分析、关联规则分析和聚类分析。 14. **人工神经网络特点**：具有并行处理、自适应性和分布式存储等特性，结构模型包括感知器、循环神经网络和自组织网络。 15. **数据仓库特性**：数据仓库的数据特征包括历史的、集成的、相对稳定的和可分析的。 16. **数据仓库层次**：数据通常划分为事实层、维度层和粒度层，便于不同层面的数据查询和分析。 17. **数据预处理**：主要内容包括数据清洗、数据转换、缺失值处理和异常值检测等。 18. **平滑分箱数据方法**：主要包括基于直方图的平滑分箱和基于密度的平滑分箱。 19. **知识类型**：数据挖掘发现的知识类型包括概念型知识、规则型知识、描述型知识和因果型知识。 20. **OLAP组织方式**：主要有列式数据模型和行式数据模型，两者都是多维数据分析的基础。 21. **OLAP操作**：常见的OLAP操作包括切块、切片、钻取和旋转，用于多角度探索数据。 22. **决策支持系统类型**：传统DSS基于事务和报告，而现代DSS则基于模型和分析技术，建立在数据仓库和数据挖掘技术之上。 23. **OLAP组件与操作**：SQL Server 2000的OLAP组件称为SQL Server Analysis Services (SSAS)，OLAP操作窗口称为多维数据集视图。 24. **神经网络结构**：BP神经网络由输入层、隐藏层和输出层组成，可能还包括一个或多个隐层。 25. **遗传算法算子**：遗传算法包含选择、交叉和变异三种基本算子，用于优化问题求解。 26. **聚类分析类型**：数据可分为数值型（包括区间标度变量）、分类型、顺序型和混合类型，不同的类型适合不同的聚类算法。 27. **聚类分析距离计算**：常用的公式有欧氏距离、曼哈顿距离和余弦相似度等。 28. **聚类算法**：基于划分的聚类算法如K-means和层次聚类。 29. **Clementine工作流**：Clementine工作流通常包含数据准备、建模、评估和报告生成等步骤，节点之间相互连接。 30. **数据挖掘本质**：数据挖掘是通过计算机从大量数据中自动抽取有用信息和知识的过程。 31. **其他数据挖掘术语**：数据挖掘相关的术语还包括数据挖掘工具、数据挖掘应用和数据挖掘项目等。 以上是数据挖掘考试题库中部分知识点的概述，涵盖了数据挖掘的基本概念、技术细节和实际应用。理解和掌握这些知识点对于备考和实际工作中进行数据挖掘至关重要。