阿里巴巴数据挖掘笔试题解析：K-means、时间序列与统计概念

"阿里巴巴2016 数据挖掘工程师笔试题.pdf" 这份资料是阿里巴巴2016年数据挖掘工程师的笔试题目，包含了多道关于统计学、数据挖掘、机器学习和数据库操作的基础知识题目。通过这些题目，我们可以深入探讨相关知识点。 1. **样本与总体**：在调查设计中，样本是指从总体中抽取的一部分单位，用于代表并推断总体的特征。题目中提到的“上海市小学生的身高”是总体，而“从中抽取的500名学生的身高”是样本。 2. **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类别。k-means算法不能自动识别类的个数（k值），需要人为设定，且它随机选择初始中心点进行迭代计算。 3. **时间序列算法模型**：ARMA（自回归移动平均模型）是常见的时间序列分析模型，用于建模和预测具有趋势和周期性的数据。RSI、MACD、KDJ是技术分析中的指标，常用于股票市场，而非时间序列建模。 4. **概率计算**：对于球的颜色抽取问题，每次抽取都是不放回的，所以第二次抽到相同颜色的概率不是独立的。根据组合计算，两次都抽到同一颜色（红色、蓝色或黄色）的概率是(2/5) * (1/4) + (2/5) * (1/4) + (1/5) * (1/4) = 0.2。 5. **数列推理**：数列题目要求找到规律并填空，65, 8, 50, 15, 37, 24, ()。这个数列可能是递减的质数序列，65, 59, 53, 47, 41, 37, 31，因此括号里的数字是31。 6. **偏度与分布形态**：均值>中位数>众数表明数据分布是右偏的，即长尾部分在均值右侧。 7. **SQL通配符**：在SQL中，`%`通配符用于匹配任意数量的字符，包括零个字符。 8. **正态分布**：正态分布是一种连续概率分布，具有集中性和对称性，其偏度为0表示对称，峰度为3表示标准正态分布的尖峰程度，标准正态分布的均值为0，方差为1。 9. **数据分析方法**：聚类算法适合分类，如判断天猫商家层级；用时间序列模型（例如ARIMA或GARCH）预测消费金额；关联规则分析用于推荐系统；决策树用于分类任务，如识别买家性别。 10. **时间序列模型选择**：对于波动性分析和预测，GARCH（广义自回归条件异方差模型）是一个常用的选择，因为它可以捕捉到数据的波动性。 11. **Excel函数**：在Excel中，可以使用VLOOKUP或INDEX/MATCH函数来查找工作簿B中ID对应的AGE值。 这些题目涵盖了数据挖掘和分析的基本概念，对理解数据科学的基础知识非常有帮助。解答这些题目需要扎实的统计学、概率论、数据库以及机器学习基础。