阿里巴巴2016数据挖掘笔试题解析：K-means到ARMA模型

"阿里巴巴2016数据挖掘工程师笔试及答案（超清版）" 这份资料主要涉及了数据挖掘相关的知识，包括数据预处理、聚类算法、技术指标、概率统计、数据库查询以及机器学习等内容，适合学习和面试准备。下面将对这些知识点进行详细解析： 1. **聚类算法**： - 提到的`k-means`是常见的无监督学习算法，用于将数据集划分为k个簇，通过迭代优化中心点来达到聚类效果。 2. **金融技术指标**： - `RSI`（相对强弱指数）、`MACD`（移动平均收敛/发散）、`ARMA`（自回归滑动平均模型）、`KDJ`是股票市场分析中的常用技术指标，用于预测股票价格趋势。 3. **概率与统计**： - 提到了概率值如`0.3333`、`0.25`等，这可能是计算概率分布或置信区间时用到的数值。 - `Pearson`和`Spearman`是相关系数，分别衡量线性相关性和非线性秩相关性。 - `DW`（Durbin-Watson统计量）用于检验时间序列数据的自相关性。 4. **数据库操作**： - `SQL`是结构化查询语言，用于管理关系数据库，`'%'`在SQL中通常代表通配符，用于模糊匹配。 - `index+match`、`vlookup`、`hlookup`、`find`、`if`、`like`是在Excel中进行数据查找和处理的函数。 - 表示两个表的连接操作，如`a.id, b.id, b.id, age`可能涉及到的是数据库中的JOIN操作。 5. **机器学习与数据建模**： - `ARMA`、`ARMA`、`GARCH`是时间序列分析中的模型，用于预测具有自相关性和异方差性的数据。 - `LASSO`是线性回归的正则化方法，用于特征选择和降低过拟合风险。 6. **数据表示**： - `Cij`和`Rij`可能代表矩阵中的元素及其对应的归一化值，`N`和`K`可能分别代表总样本数和类别数。 - `-Cij*(N/K-Cij)`等表达式可能是计算某种距离或相似度的公式。 这份试卷涵盖了数据挖掘工程师需要掌握的关键技能，从数据处理、分析到建模，都是数据挖掘领域的重要组成部分。对于准备相关面试或者提升个人技能的考生来说，这样的资料非常有价值。