大数据挖掘技术：试题与答案解析

"这份资料是关于大数据时代下数据挖掘的试题及答案，涵盖了数据挖掘的基础概念、技术及其在教育和考试中的应用。" 在大数据时代，数据挖掘扮演着至关重要的角色，它是一种从大量数据中发现有价值信息的技术。试题中的知识点涉及到数据挖掘的多个关键环节： 1. 数据归约（Data Reduction）：数据清洗、数据集成和数据变换是数据预处理的一部分，而数据归约则是为了减少数据的复杂性，使其更适合于数据挖掘算法，同时保持原始数据的分析特性。这道题的答案是D。 2. 关联规则发现（Association Rule Learning）：超市销售数据中啤酒和尿布的例子展示了关联规则发现的应用，它用于找出两个或更多项同时出现的频繁模式。答案是A。 3. 分类算法的评价标准：Precision（精确率）表示被分类为正类的样本中实际为正类的比例，Recall（召回率）是指所有实际正类被正确分类的比例。答案是A。 4. 数据预处理（Data Preprocessing）：包括数据集成、变换、维度规约和数值规约，目的是优化数据质量。此题答案为C。 5. 聚类（Clustering）：在无监督学习中，聚类用于将相似数据分组，当未知数据标签时，可以使用聚类技术。答案是B。 6. 预测建模（Predictive Modeling）：建立模型以根据已知变量预测其他变量，属于预测建模任务。答案是C。 7. 数据预处理方法：变量代换、离散化和聚集是常见的预处理手段，估计遗漏值不是，而是处理缺失值的一种方法。答案是D。 8. 等频（等深）划分：这是一种数据分箱方法，15位于第二个箱子内。答案是B。 9. 数据属性类型：标称、序数和区间是数据属性的类型，相异不是。答案是D。 10. 非对称的二元属性（Asymmetric Binary Attribute）：只重视非零值的二元属性称为非对称的，例如存在某种关系但反向关系不成立的情况。答案是C。 11. 特征选择方法：嵌入、过滤和包装是特征选择的常用方法，抽样不属于这一范畴。答案是D。 12. 创建新属性的方法：特征提取、映射数据到新的空间和特征构造是常见方法，特征修改不是。答案是B。 13. 映射数据到新的空间：傅立叶变换是一种常见的方法，用于将数据转换到不同的表示空间。答案是A。 14. 属性的数值范围：题目提到income属性的最大最小值分别为12000元，这涉及数值数据的处理和分析。 这些试题揭示了数据挖掘的基本概念、方法和技术，包括数据预处理、关联规则、分类、聚类、预测建模以及特征选择等核心知识点，对于学习和理解数据挖掘在大数据环境下的应用非常有帮助。