阿里巴巴2016数据挖掘笔试题目与解析

"阿里巴巴2016年的数据挖掘工程师笔试题包含了多项选择题，涵盖了统计学、数据挖掘算法、时间序列分析、概率论等多个领域的知识。题目涉及如何定义样本、聚类算法的理解、常见时间序列模型、概率计算、数据分布特征、以及在不同业务场景中如何应用各种数据分析方法。" 在阿里巴巴2016年的数据挖掘工程师笔试中，试题考察了考生对于数据分析基础概念的理解。例如，第一题强调了样本的概念，指出在想要了解上海市小学生身高时，所抽取的500名学生身高是样本，而不是全体小学生或者随机抽取的500名小学生成为样本的定义。 第二题涉及k-means聚类算法，正确答案指出该算法不能自动识别类的数量，且会随机选择初始中心点进行计算。k-means是一种广泛应用的无监督学习方法，用于将数据集划分成若干个簇，但它需要预先设定簇的数量。 第三题考察了时间序列算法模型，正确答案ARMA（自回归滑动平均模型）是常用于时间序列预测的模型之一，可以处理具有趋势和季节性的时间序列数据。 第四题是一道概率问题，要求计算在取球过程中取到相同颜色球的概率，答案为C，即0.2，反映了概率计算的基本原理。 第五题是一个数列填空题，可能考察了等差数列或者数列的规律，但未给出具体答案。 第六题讨论了一组数据的偏斜情况，答案B表示数据右偏，意味着均值大于中位数，通常在右尾部较重的情况下会出现。 第七题涉及SQL查询，'%'通配符可以表示任意数量的字符，常用于模糊匹配。 第八题关于正态分布的错误描述，答案C指出正态分布的峰度为1，实际上正态分布的峰度为0，标准正态分布的峰度为3。 第九题可能是一个综合应用题，分析方法的适用性，B选项可能不正确，因为聚类算法通常用于分类，而非拟合消费金额公式。 第十题再次提到时间序列模型，AR模型（自回归模型）是较好的波动性分析和预测模型。 这些题目覆盖了数据挖掘工程师所需的基本技能和知识，包括数据采样、算法理解、统计模型、概率计算以及数据库操作等方面，全面评估了考生的数据分析和问题解决能力。