"这份文档是关于大数据时代下数据挖掘的试题和答案，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，数据挖掘成为了信息技术领域的重要研究方向，它从海量数据中发现有价值的信息和知识。这份资料提供了一套数据挖掘的试题，包括单选题，涉及数据挖掘的不同方面。
1. 数据归约是数据预处理的一个步骤，目的是减小数据集的规模，提高处理效率，同时保持数据分析的准确性，选项D正确。
2. 超市中啤酒和尿布的关联规则发现展示了数据挖掘在市场篮子分析中的应用，属于关联规则发现，选项A正确。
3. Precision表示精确度，衡量的是预测为正例的样本中实际为正例的比例；Recall表示召回率，指所有实际正例中被预测出来的比例，选项A正确。
4. 数据预处理是数据挖掘流程中的关键环节，包括数据集成、变换、维度规约和数值规约等，选项C正确。
5. 当无标签数据时，可以使用聚类技术将相似数据分组，选项B正确。
6. 预测建模是数据挖掘的任务之一，用于根据已知变量预测未知变量，选项C正确。
7. 估计遗漏值不是数据预处理的方法，而是数据清洗的一部分，选项D错误。
8. 等频划分是指每个箱子里的数据数量相同，15在第二个箱子里，选项B正确。
9. 数据属性类型不包括“相异”，常见的属性类型有标称、序数和区间，选项D错误。
10. 只有非零值重要的二元属性被称为非对称的二元属性，选项C正确。
11. 抽样不属于特征选择的标准方法，常见的方法有嵌入、包装和过滤，选项D错误。
12. 特征修改不属于创建新属性的方法，特征提取、映射数据到新的空间和特征构造是常见方法，选项B错误。
13. 傅立叶变换是一种将数据映射到新空间的方法，常用于信号处理和图像分析，选项A正确。
14. 给定的属性"Income"和"Education"的描述没有给出，但它们可能在数据挖掘中用作分类或预测的特征。
这些试题涵盖了数据挖掘的基础概念，如数据预处理、数据类型、评估指标、聚类、关联规则、预测建模以及特征工程等多个方面，对于理解和学习数据挖掘技术具有很好的指导价值。通过解答这些问题，学习者可以深入理解数据挖掘的关键技术和应用场景，从而提升在大数据分析领域的专业能力。
