大数据时代的数据挖掘实践与理论知识测试

"《大数据时代下的数据挖掘》试题及答案包含了一套关于数据挖掘和大数据技术的考试题目，涵盖了数据预处理、分类算法、数据属性类型、关联规则等多个知识点。" 1. 数据挖掘中的数据归约是降低数据复杂性的重要手段，其目的是减少数据的取值范围，使得数据更适应于挖掘算法，同时保持与原始数据相同的分析结果。例如，通过数据压缩、聚集或简化数据结构等方式实现。 2. 关联规则发现是数据挖掘的一种，用于找出不同项集之间的有趣关系，如超市销售数据中“买啤酒的人很可能也会购买尿布”。 3. 分类算法评价标准包括Precision（精确率）和Recall（召回率），(a)描述的是Precision，即正例预测中的正确比例；(b)描述的是Recall，即所有正例中被正确预测的比例。 4. 数据预处理是数据分析的关键步骤，包括数据集成、变换、维度规约、数值规约，这些操作旨在优化数据质量，使其适合后续的挖掘过程。 5. 当没有标签数据时，可以使用聚类方法，将具有相似特征的数据分到同一类别中，以此实现数据的无监督学习。 6. 预测建模是数据挖掘的一个任务，通过建立模型预测未知变量的值，例如基于历史销售数据预测未来的销售趋势。 7. 数据预处理方法包括变量代换、离散化和聚集，而估计遗漏值是数据清洗的一部分，不是数据预处理的方法。 8. 等频（等深）划分数据时，每个箱子里的数据数量相同。由于共有12个记录，分成4个箱子，每个箱子应有3个元素，所以15位于第二个箱子。 9. 数据的属性类型包括标称（名义）、区间和序数，而相异不是一种标准的属性类型。 10. 只有非零值才重要的二元属性被称为非对称的二元属性，例如在疾病检测中，阳性结果（非零值）具有重要意义，而阴性结果可能不重要。 11. 特征选择的标准方法包括嵌入、包装和过滤，而抽样不是特征选择的方法，通常用于训练样本的选取。 12. 创建新属性的方法涉及特征提取、映射数据到新空间和特征构造，而特征修改不属于这一范畴。 13. 映射数据到新的空间的方法如傅立叶变换，可以将数据转换到不同的表示域，便于分析或减少计算复杂性。 14. 以上问题未给出完整答案，但可以推断，数据挖掘还包括如主成分分析（PCA）、卡方检验、T测试等方法，以及在特征选择和模型评估中涉及的各种技术。 这些题目覆盖了数据挖掘的基础概念、技术及其应用，对于理解数据挖掘在大数据环境中的作用至关重要。通过解答这些问题，学习者能深化对数据预处理、分类、关联规则、聚类、特征选择等核心概念的理解，进一步提升在实际项目中的应用能力。