阿里巴巴2016数据挖掘笔试题解析：K-means、RSI与ARMA

"阿里巴巴2016数据挖掘工程师笔试题及答案" 本次笔试涉及的知识点广泛，涵盖了数据挖掘、统计分析、数据库管理以及数据分析等多个领域。以下是对这些知识点的详细解释： 1. **数据挖掘算法** - 题目提到了`k-means`聚类算法，这是一种无监督学习方法，用于将数据集分成不同的群组或簇，通过迭代过程调整中心点来优化结果。 2. **技术指标** - 题目中出现了`RSI`（相对强弱指数）、`MACD`（移动平均收敛/发散）、`ARMA`（自回归滑动平均模型）、`KDJ`等，这些都是金融分析中常用的技术指标，用于判断股票或其他资产的趋势和超买超卖状态。 3. **统计概率** - `0.3333`、`0.25`、`0.2`、`0.1667`可能与概率分布有关，如二项分布、均匀分布等，也可能是在计算某些统计量，如平均值、标准差等。 4. **数据库查询语言** - `SQL`是结构化查询语言，用于管理和处理数据库。`'%'`在SQL中通常用于通配符匹配。题目中的其他部分可能涉及到SQL查询语句的编写，如选择、连接、条件过滤等操作。 5. **Excel函数** - `index+match`、`vlookup`、`hlookup`、`find`、`if`、`like`都是Excel中常见的查找和逻辑运算函数，用于数据处理和分析。 6. **矩阵运算与统计度量** - `Cij`、`Rij=Cij/N`、`Cij-N/K`可能与矩阵元素的计算和相关性分析有关。`DW`可能是Durbin-Watson统计量，用于检验时间序列数据的自相关性。 7. **线性回归与关联分析** - `ARMA`、`ARMA`、`GARCH`是时间序列分析中的模型，分别代表自回归移动平均模型和广义自回归条件异方差模型。`LASSO`是一种正则化的线性回归方法，用于特征选择。 8. **数据表结构** - `id`、`age`、`city`、`buyer_id`、`order_id`、`amt`等字段表明了数据集中可能包含用户ID、年龄、城市、买家ID、订单ID和金额等信息，这在数据库设计和数据分析中是常见的字段。 9. **统计相关性** - `Pearson`和`Spearman`是衡量变量间线性和非线性关联的统计量，`0.2`和`-0.8`可能是相关系数的值。 10. **数据清洗与预处理** - 题目中的空缺值`()`和缺失数据处理可能是笔试的一部分，可能需要考生掌握如何处理不完整或错误的数据。 11. **编程语言** - 虽然没有明确提及，但数据挖掘工程师通常会使用Python、R等编程语言进行数据分析和挖掘，因此这些技能也可能是考察的内容。 这些知识点的综合运用是数据挖掘工程师日常工作中不可或缺的部分，包括数据处理、模型构建、结果解读等步骤。在阿里巴巴这样的大型科技公司，对数据的深入理解和高效处理能力是非常重要的。