数据挖掘是信息技术领域的一个重要分支,它涉及到从大量数据中提取有价值的信息和知识,以支持决策和解决问题。本资源提供了一组共150道数据挖掘习题,旨在帮助学习者深化理解并巩固数据挖掘的基本概念和技术。这些问题涵盖了数据挖掘的多个关键方面,包括但不限于:
1. 关联规则发现:第1题考察的是购物篮分析中的发现有趣现象,如啤酒和尿布之间的“偶然”关联,这是通过Apriori算法等方法识别出的频繁项集和关联规则。
2. 分类算法评价标准:第2题涉及Precision(精确率)和Recall(召回率),前者衡量预测为正例中实际为正例的比例,后者衡量实际为正例被正确预测为正例的比例,这对评估分类器性能至关重要。
3. 数据预处理:第3题中提到的数据预处理阶段,主要包括数据清洗、集成、转换(如特征选择、编码)、规约(如降维),这些都是为了提高后续分析的有效性和效率。
4. 无监督学习:第4题询问的是聚类方法,当数据没有预先标记类别时,聚类算法能够自动将数据分组到相似的簇中。
5. KDD(知识发现过程):第5题定义了KDD,即知识发现与数据挖掘的整个流程,涵盖了数据收集、预处理、挖掘、评估和知识表示等多个环节。
6. 探索性数据分析:第6题和第7题强调了可视化和交互式技术在数据探索中的应用,这些方法用于理解数据的内在结构和规律。
7. 预测建模:第8、9题涉及到预测建模,即利用已有的数据训练模型,对未知数据进行预测或找出潜在的规律。
8. 数据预处理方法:第11题列举了数据预处理的一些常见方法,如变量代换、离散化、聚集(数据聚合)和估计遗漏值,这些都是为了提高数据质量和适用性。
9. 数据划分:第12至14题关注数据的分箱和属性类型,如等频(等深)划分和等宽划分,以及标称、序数、区间和相异属性的区别。
10. 定量属性:第15题指出,定量属性(如数值型数据)具有度量尺度,而标称和序数属性则是分类性质。
这些习题展示了数据挖掘的核心内容,对于学习者来说,通过解答这些题目,不仅可以检验自己的理论知识,还能提升实践能力,掌握数据挖掘技术在实际场景中的应用。