數(shù)據(jù)挖掘測試題

1、1. 某超市研究銷售紀(jì)錄數(shù)據(jù)后發(fā)現(xiàn)，買啤酒的人很大概率也會購買尿布，這種屬于數(shù)據(jù)挖掘的哪類問題？AA. 關(guān)聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)B. 聚類C. 分類D. 自然語言處理2. 以下兩種描述分別對應(yīng)哪兩種對分類算法的評價標(biāo)準(zhǔn)？A(a)警察抓小偷，描述警察抓的人中有多少個是小偷的標(biāo)準(zhǔn)。(b)描述有多少比例的小偷給警察抓了的標(biāo)準(zhǔn)。A. Precision, RecallB. Recall, PrecisionC. Precision, ROCD. Recall, ROC3. 將原始數(shù)據(jù)進行集成、變換、維度規(guī)約、數(shù)值規(guī)約是在以下哪個步驟的任務(wù)？CA. 頻繁模式挖掘B. 分類和預(yù)測C. 數(shù)據(jù)預(yù)處理D. 數(shù)據(jù)流挖掘4.

2、當(dāng)不知道數(shù)據(jù)所帶標(biāo)簽時，可以使用哪種技術(shù)促使帶同類標(biāo)簽的數(shù)據(jù)與帶其他標(biāo)簽的數(shù)據(jù)相分離？ BA. 分類B. 聚類C. 關(guān)聯(lián)分析D. 隱馬爾可夫鏈5. 什么是 KDD ？ AA. 數(shù)據(jù)挖掘與知識發(fā)現(xiàn)B. 領(lǐng)域知識發(fā)現(xiàn)C. 文檔知識發(fā)現(xiàn)D. 動態(tài)知識發(fā)現(xiàn)6. 使用交互式的和可視化的技術(shù)，對數(shù)據(jù)進行探索屬于數(shù)據(jù)挖掘的哪一類任務(wù)？AA. 探索性數(shù)據(jù)分析B. 建模描述C. 預(yù)測建模D. 尋找模式和規(guī)則7. 為數(shù)據(jù)的總體分布建模；把多維空間劃分成組等問題屬于數(shù)據(jù)挖掘的哪一類任務(wù)？BA. 探索性數(shù)據(jù)分析B. 建模描述C. 預(yù)測建模D. 尋找模式和規(guī)則8. 建立一個模型，通過這個模型根據(jù)已知的變量值來預(yù)測其他某

3、個變量值屬于數(shù)據(jù)挖掘的哪一類任務(wù)？ CA. 根據(jù)內(nèi)容檢索B. 建模描述C. 預(yù)測建模D. 尋找模式和規(guī)則9. 用戶有一種感興趣的模式并且希望在數(shù)據(jù)集中找到相似的模式，屬于數(shù)據(jù)挖掘哪一類任務(wù)？A. 根據(jù)內(nèi)容檢索B. 建模描述C. 預(yù)測建模D. 尋找模式和規(guī)則10. 下面哪種不屬于數(shù)據(jù)預(yù)處理的方法？DA 變量代換B 離散化C 聚集D 估計遺漏值11. 假設(shè) 12 個銷售價格記錄組已經(jīng)排序如下：5, 10, 11, 13, 15,35, 50, 55, 72, 92, 204, 215 使用如下每種方法將它們劃分成四個箱。等頻（等深）劃分時，15 在第幾個箱子內(nèi)？BA 第一個B 第二個C 第三個D

4、第四個12. 上題中，等寬劃分時（寬度為50），15 又在哪個箱子里？AA 第一個B 第二個C 第三個D 第四個13. 下面哪個不屬于數(shù)據(jù)的屬性類型：DA 標(biāo)稱B 序數(shù)C 區(qū)間D 相異14. 在上題中，屬于定量的屬性類型是：CA 標(biāo)稱B 序數(shù)C 區(qū)間D 相異15. 只有非零值才重要的二元屬性被稱作：CA 計數(shù)屬性B 離散屬性C 非對稱的二元屬性D 對稱屬性16. 以下哪種方法不屬于特征選擇的標(biāo)準(zhǔn)方法：DA 嵌入B 過濾C 包裝D 抽樣17. 下面不屬于創(chuàng)建新屬性的相關(guān)方法的是：BA 特征提取B 特征修改C 映射數(shù)據(jù)到新的空間D 特征構(gòu)造18. 考慮值集1、2、3、4、5、90,其截斷均值（p=

5、20%）是 CA 2B 3C 3.5D 519. 下面哪個屬于映射數(shù)據(jù)到新的空間的方法？AA 傅立葉變換B 特征加權(quán)C 漸進抽樣D 維歸約20. 熵是為消除不確定性所需要獲得的信息量，投擲均勻正六面體骰子的熵是：BA 1 比特B 2.6 比特C 3.2 比特D 3.8 比特21. 假設(shè)屬性income 的最大最小值分別是12000 元和 98000 元。 利用最大最小規(guī)范化的方法將屬性的值映射到0 至 1 的范圍內(nèi)。對屬性income 的 73600 元將被轉(zhuǎn)化為：DA 0.821B 1.224C 1.458D 0.71622. 假定用于分析的數(shù)據(jù)包含屬性age。數(shù)據(jù)元組中age的值如下（按遞

6、增序）：13, 15, 16, 16,19， 20， 20， 21， 22， 22， 25， 25， 25， 30， 33， 33， 35， 35， 36， 40， 45， 46， 52， 70, 問題：使用按箱平均值平滑方法對上述數(shù)據(jù)進行平滑，箱的深度為3。第二個箱子值為：AA 18.3B 22.6C 26.8D 27.923. 考慮值集12 24 33 2 4 55 68 26 ，其四分位數(shù)極差是：AA 31B 24C 55D 324. 一所大學(xué)內(nèi)的各年紀(jì)人數(shù)分別為：一年級 200 人， 二年級 160 人， 三年級 130 人， 四年級 110人。則年級屬性的眾數(shù)是：AA 一年級B 二年

7、級C 三年級D 四年級25. 下列哪個不是專門用于可視化時間空間數(shù)據(jù)的技術(shù)：A 等高線圖B 餅圖C 曲面圖D 矢量場圖26. 在抽樣方法中，當(dāng)合適的樣本容量很難確定時，可以使用的抽樣方法是：DA 有放回的簡單隨機抽樣B 無放回的簡單隨機抽樣C 分層抽樣D 漸進抽樣27. 數(shù)據(jù)倉庫是隨著時間變化的,下面的描述不正確的是CA. 數(shù)據(jù)倉庫隨時間的變化不斷增加新的數(shù)據(jù)內(nèi)容;B. 捕捉到的新數(shù)據(jù)會覆蓋原來的快照;C.數(shù)據(jù)倉庫隨事件變化不斷刪去舊的數(shù)據(jù)內(nèi)容；D.數(shù)據(jù)倉庫中包含大量的綜合數(shù)據(jù)，這些綜合數(shù)據(jù)會隨著時間的變化不斷地進行重新綜合.28. 關(guān)于基本數(shù)據(jù)的元數(shù)據(jù)是指: DA. 基本元數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)源,數(shù)據(jù)倉庫,數(shù)據(jù)集市和應(yīng)用程序等結(jié)構(gòu)相關(guān)的信息;B.基本元數(shù)據(jù)包括與企業(yè)相關(guān)的管理方面的數(shù)據(jù)和信息；C.基本元數(shù)據(jù)包括日志文件和簡歷執(zhí)行處理的時序調(diào)度信息；D.基本元數(shù)據(jù)包括關(guān)于裝載和更新處理，分析處理以及管理方面的信息.29. 下面關(guān)于數(shù)據(jù)粒度的描述不正確的是: CA. 粒度是指數(shù)據(jù)倉庫小數(shù)據(jù)單元的詳細(xì)程度和級別;B.數(shù)據(jù)越詳細(xì)，粒度就越小，級別也就越高；C.數(shù)據(jù)綜合度越高，粒度也就越大，級別也就越高；D.粒度的具體劃分將直接影響數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)量以及查詢質(zhì)量30. 有關(guān)數(shù)據(jù)倉庫的開發(fā)特點, 不正確的描述是: