"2021年数据挖掘考试题库及重要知识点总结"

2021年数据挖掘考试题库中包含了多个题目，涉及到数据挖掘的各个方面。在填空题部分，考生需要了解Web挖掘的三大类，数据仓库的统一数据源涉及到的方面，数据分割的常用方法，噪声数据解决方法，数值归约方法，评价关联规则的重要指标，以及多维数据集的架构等内容。 首先，在Web挖掘方面，可分为内容挖掘、结构挖掘和使用挖掘三大类。内容挖掘是指从Web页面中提取出有用信息的技术，结构挖掘是指从Web页面的链接结构中抽取出有价值的信息，而使用挖掘则是指从Web使用记录中发现更有效的信息。 其次，数据仓库需要统一数据源，涉及到统一数据格式、统一数据命名、统一数据存储和统一数据特性四个方面。统一的数据源有利于提高数据的质量和一致性，便于数据的管理和分析。 数据分割可以采用普通准时间、随机抽样、分层采样以及组合方法进行。不同的数据分割方法适用于不同的数据集和分析目的，选择合适的数据分割方法可以提高数据挖掘的效果。 解决噪声数据的方法主要有删除、填充和平滑等。噪声数据会影响数据挖掘的结果，因此需要合理处理噪声数据，提高数据的质量和可靠性。 数值归约是数据预处理的重要步骤，惯用方法有属性选择、数据变换、数据离散化和对数模型等。数值归约可以减少数据的复杂性，提高数据挖掘的效率和准确性。 评价关联规则的重要指标包括支持度和置信度。支持度是指规则在数据集中出现的频率，置信度是指规则的正确性和可靠性，这两个指标可以帮助我们评估关联规则的有效性和实用性。 多维数据集通常采用星型架构或雪花型架构，以事实表为中心，连接各种维表。多维数据集的架构设计对于数据分析和查询具有重要意义，合理的架构可以提高查询速度和分析效率。 总的来说，数据挖掘是一门研究如何从大量数据中发现有用信息和模式的跨学科领域，涉及到数据预处理、模式发现、模式评估等多个方面。掌握数据挖掘的基本原理和方法对于提高数据分析和决策的能力具有重要意义。通过学习和实践，可以不断提升数据挖掘的技能，为实际问题的解决提供更有效的支持。