大数据分析师竞赛理论试题与解析

"这份资料是2021年大数据分析师竞赛的理论试题，涵盖了大数据、数据分析竞赛相关的知识，包括数据挖掘、SQL操作、统计分析方法、机器学习算法等多个方面。" 1. Apriori算法是一种经典的关联规则学习算法，用于在交易数据中找出频繁项集。它使用"最小支持度(MinimumSupport)"这一指标来筛选项目集，剔除不满足支持度阈值的项。 2. 在SQL语言中，若要删除一个表的所有数据但保留表结构，应使用`TRUNCATE`命令，而非题目中的选项。但提供的选项中没有`TRUNCATE`，最接近的是`DELETE`，但它通常会删除数据并记录日志，效率较低。 3. 变量的量纲，即单位，会影响统计分析中的某些方法。例如，量纲不同的变量在进行方差分析(ANOVA)时需要进行标准化或归一化处理，以免单位差异影响结果。而回归分析、聚类分析和主成分分析在一定程度上对量纲不敏感。 4. 分类算法是一种预测建模技术，如C4.5决策树算法，用于将数据分为预定义类别。DBSCAN是一种聚类算法，K-Mean也是聚类算法，而EM是期望最大化算法，常用于混合高斯模型的参数估计，不属于分类算法。 5. 分析顾客消费行为以推荐服务是关联规则挖掘的问题，通过发现商品间的购买关联，实现个性化推荐。 6. 关联规则的评价指标通常包括支持度和支持度，以及置信度。这些指标衡量了规则的频繁程度和可信度。均方误差等是回归模型的评估指标，Kappa统计和显著性检验适用于分类任务。 7. 回归分析的首要任务是建立回归模型，确定解释变量和被解释变量之间的关系，以便预测或解释被解释变量的变化。 8. K均值聚类算法需要预先指定聚类个数，而层次聚类、基于密度的聚类和基于网格的聚类则可以不指定。 9. 描述的聚类方法是系统聚类（Hierarchical Clustering），通过合并最近的类逐步构建层次结构。 10. 当数据量较大时，快速聚类算法如k-means较适合，因为它具有较高的计算效率。 11. KDD全称为数据挖掘与知识发现(Knowledge Discovery in Databases)，是数据科学中的重要过程，旨在从大量数据中发现有价值的信息和知识。 12. DBSCAN算法适合处理非凸形状的数据分布，如SS形（可能表示为“星形”或“丝带形”），它能发现任意形状的聚类且不需要预先指定聚类数量。 13. Naive Bayes算法是一种分类方法，基于贝叶斯定理和特征条件独立假设。 14. Apriori算法和FP-Tree算法是关联规则学习中的算法，用于发现项集之间的频繁模式。而决策树、对数回归、K均值法、SOM神经网络、RBF神经网络等属于其他类型的算法。 以上知识点详细解析了大数据分析师竞赛中的理论题目，涵盖了数据挖掘、数据库操作、统计分析和机器学习等多个核心领域。