浙大远程教育大数据挖掘作业详解与解题关键

本资源是一份针对浙江大学远程教育在线大数据挖掘课程的作业问题详解文档。主要内容涉及数据挖掘的基础理论、技术与应用，包括但不限于数据挖掘的功能、数据处理方法、相似度和距离计算、数据标准化、预处理技术、数据挖掘任务的选择、数据可视化以及金融领域的股票价格走势分析等知识点。 1. 关联分析是购物篮分析中的常用工具，它通过寻找商品之间的频繁购买模式来理解消费者的购买行为，正确答案是A。 2. 欧氏距离和曼哈顿距离都是常用的计算物体间距离的方法，而Eula距离并不是标准的距离度量，所以C选项不是表示相似度和相异度的指标。 3. 数据标准化的主要目的是调整数据的尺度，使其属性值落在特定范围内，便于后续处理和模型构建，答案是D。 4. 数据清理是预处理阶段的重要步骤，主要用于消除数据中的噪声，如缺失值、异常值等，因此A选项正确。 5. 选择要挖掘的知识类型决定了需要使用哪种数据挖掘功能，这在确定分析目标时至关重要，答案是B。 6. 同样，第6题再次强调了关联分析在购物篮分析中的应用，正确答案是A。 7. 聚集数据变换方法向上汇总数据，反映了数据的层级关系，答案是C。 8. 散点图矩阵是一种用于展示多维数据中属性之间相关性的可视化工具，可以帮助发现变量之间的趋势和关系，答案是B。 9. 在股票价格走势分析中，演变分析（如时间序列分析）常被用来预测未来价格趋势，答案是D。 10. 在多维数据立方体中，存放最低层汇总数据的方体被称为根本方体，答案是C。 11. 规那么“age(X,“1925")Abuys(X,“popcorn")=>buys(X,“coke”)”涉及多个属性之间的关联，符合多维关联规那么的特点，答案是B。 12. 置信度是衡量数据挖掘结果中规则的确定性或可靠性，答案是B。 13. 文档中还包含了关于数据挖掘中的其他概念，如关联规则、兴趣度度量、置信度等基础概念的考察，这些都是理解数据挖掘核心原理的关键知识点。 这份文档为浙江大学远程教育的大数据挖掘作业提供了详尽的问题解答，覆盖了数据挖掘的基本概念、算法应用、以及实际场景中的具体操作，对于深入理解和掌握数据挖掘技术非常有帮助。