数据挖掘面试试题集锦：150道精选题目

该资源是一份包含150道数据挖掘试题的面试题库，用于测试和评估应聘者的数据挖掘技能。 数据挖掘是利用统计、机器学习和人工智能等技术从大量数据中提取有价值信息的过程。这份试题涵盖了数据挖掘的基础概念、方法和技术，包括关联规则发现、分类与预测、数据预处理、聚类分析以及KDD（数据挖掘与知识发现）等核心知识点。 1. 关联规则发现：问题1提到的“买啤酒的人很大概率会购买尿布”是典型的关联规则发现例子，它旨在找出不同商品之间的购买关联性。 2. 分类算法评价标准：Precision（精确率）和Recall（召回率）是衡量分类效果的重要指标。问题2中的(a)描述的是精确率，表示预测为正类的样本中实际为正类的比例；(b)描述的是召回率，表示所有实际正类中被正确预测的比例。 3. 数据预处理：在数据挖掘流程中，数据预处理是非常关键的一步，包括数据集成、变换、维度规约和数值规约，如问题3所述。 4. 聚类：无监督学习中的聚类技术用于在不知道标签的情况下，将数据分为相似的群体。问题4中提到的技术就是聚类。 5. KDD：全称为数据挖掘与知识发现，是整个数据挖掘过程的总称，包括数据选择、预处理、转换、挖掘、结果解释和知识表示等步骤。 6-9. 数据挖掘任务分类：这些问题考察了数据挖掘的四大任务——探索性数据分析、建模描述、预测建模和根据内容检索。例如，问题6-9涉及的分别为探索性数据分析、建模描述、预测建模和根据内容检索。 11-15. 数据预处理与数据属性：数据预处理是提高数据质量的关键，包括变量代换、离散化、聚集等操作，而估计遗漏值不属于预处理方法。数据属性类型通常包括标称（名义）、序数（有序）和区间（定量）等，相异（Distinct）不在标准属性类型列表中，而定量属性通常指的是区间类型的属性。 这些试题涵盖了数据挖掘的基础知识，对于准备面试或自我学习者来说，是一份非常有价值的学习材料。通过解答这些问题，可以深入了解数据挖掘的基本概念、方法和评价标准，以及如何应用这些知识解决实际问题。