大数据挖掘试题与解析：数据预处理与分析

该资源是一份关于大数据时代下数据挖掘的试题及答案解析，涵盖了数据挖掘的基本概念和技术，包括数据预处理、分类、预测建模、关联规则发现等多个方面。 在大数据时代，数据挖掘成为了一个关键的技术手段，用于从海量数据中发现有价值的信息和知识。以下是相关知识点的详细说明： 1. 数据归约：数据归约是数据预处理的一个步骤，目的是减少数据的复杂性，例如缩小数据的取值范围，但不改变原始数据的分析结果。这样可以提高数据挖掘算法的效率，降低计算成本。 2. 关联规则发现：这是一种数据挖掘技术，通过分析数据发现项集之间的有趣关系，如超市中啤酒与尿布的关联规则。这种规则可以用于推荐系统或库存管理。 3. 分类算法评价标准：Precision（精确率）是指预测为正类的样本中真正为正类的比例，而Recall（召回率）是所有真正正类被正确预测的比例。这两种指标常用于评估分类模型的性能。 4. 数据预处理：包括数据集成、变换、维度规约和数值规约，是数据挖掘流程中的重要阶段，为后续的数据分析和建模打下基础。 5. 聚类：在无监督学习中，聚类用于将数据分组，使得同一组内的数据相似度较高，不同组间的数据相似度较低。在未知标签的情况下，聚类可以帮助我们理解数据的内在结构。 6. 预测建模：通过建立数学模型，利用已知变量预测未知变量的值，这是数据挖掘的重要应用之一。 7. 数据预处理方法：变量代换、离散化和聚集是常见的数据预处理手段，而估计遗漏值是处理缺失数据的一种方法，不属于数据预处理。 8. 数据分箱：等频（等深）划分是将数据均匀地分配到各个箱子里，问题中15位于第二个箱子里。 9. 数据属性类型：标称、序数和区间是数据属性的常见类型，相异不属于这些类型。 10. 非对称的二元属性：这类属性中，非零值（如“是”）具有重要意义，而零值（如“否”）可能不重要。 11. 特征选择方法：嵌入、过滤和包装是特征选择的标准方法，而抽样不是。 12. 创建新属性：特征提取、映射数据到新空间和特征构造是生成新属性的方法，而特征修改不属于这个范畴。 13. 映射数据到新空间：傅立叶变换是一种常见的方法，它可以将数据转换到不同的表示空间，以揭示潜在的结构或简化问题。 14. 属性income的最... 以上知识点涵盖了数据挖掘的基础概念和常用技术，对于理解和应用数据挖掘有着重要作用。在实际工作中，理解和掌握这些概念有助于提升数据分析和决策的精准度。