数据挖掘实战：关联规则、分类与预处理关键知识点解析

数据挖掘是现代信息技术中的一个重要分支，它涉及从大量数据中提取有价值的信息和知识，以便支持决策和业务优化。本摘要将围绕数据挖掘的基本概念、主要任务和技术进行阐述。 1. 关联规则发现：题目提到的“买啤酒的人很大概率也会购买尿布”是一个典型的关联规则发现问题。关联规则挖掘旨在找出数据集中项之间的频繁模式，例如Apriori算法就用于查找具有强烈相关性的商品组合，这对于市场篮子分析和交叉销售策略非常有用。 2. 分类算法评价标准：分类问题中，评价标准包括Precision（精确度），衡量预测为正例中实际为正例的比例；以及Recall（召回率），表示实际为正例被正确预测的比例。题目中的(a)描述的是Precision，(b)描述的是Recall，这两者通常一起使用以全面评估分类模型的性能。 3. 数据预处理：数据预处理是数据挖掘流程中的关键步骤，它包括数据清洗、集成、变换、维度规约和数值规约等。C选项“数据预处理”符合这个任务描述。 4. 聚类分析：在无监督学习情况下，当数据没有预先标注时，聚类技术可用于发现数据中的自然结构或群体，使得同类数据点相互靠近，而与其他类别的数据分开，这符合B选项“聚类”。 5. KDD：KDD（Knowledge Discovery in Databases，数据库中的知识发现）是一个广泛的概念，涵盖了数据挖掘的整个过程，包括数据获取、数据预处理、数据分析和知识表示，A选项正确。 6. 探索性数据分析：利用可视化工具进行数据探索，帮助用户理解数据的分布、趋势和关系，是数据挖掘中的探索性分析任务，A选项符合。 7. 建模描述与预测建模：题目中“为数据总体分布建模”和“划分多维空间”涉及的是描述数据特征的统计模型或聚类分析，属于建模描述范畴，而“预测建模”则更侧重于基于模型进行未来值的预测，B选项可能更为合适。 8. 预测建模：根据已知变量预测未知变量，是数据挖掘中典型的预测任务，C选项正确。 9. 搜索模式和规则：当用户寻找数据集中的相似模式时，这是寻找模式和规则的任务，A选项正确。 10. 数据预处理方法：选项D“估计遗漏值”是数据预处理的一部分，但题目中问的是不属于的方法，所以D不是。 11. 等频/等深划分：在数据分箱问题中，等频划分是指将数据分成相等数量的箱子，等深划分则是使每个箱子具有相等的深度（数量相同）。15在等频划分中位于第二个箱子，因为前两个箱子有6个值，而15恰好位于中间位置。 12. 属性类型：D选项“相异”不属于常见的数据属性类型，而标称、序数和区间都是属性类型的常见描述，C选项“区间”代表连续数值，是定量属性。 这些题目覆盖了数据挖掘中的关联规则、评价指标、数据预处理、聚类、KDD过程、探索性分析、预测建模、数据分箱和属性类型等多个知识点。深入理解这些概念有助于提升数据挖掘技能和应用能力。