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一、單選題
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(huì)購買尿布,這種屬于數(shù)據(jù)挖掘的哪類問題?(A)
A. 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(duì)應(yīng)哪兩種對(duì)分類算法的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)? (A)
(a)警察抓小偷,描述警察抓的人中有多少個(gè)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, Recall
B. Recall, Precision
C. Precision, ROC
D. Recall, ROC
3.將原始數(shù)據(jù)進(jìn)行集成、變換、維度規(guī)約、數(shù)值規(guī)約是在以下哪個(gè)步驟的任務(wù)?(C)
A. 頻繁模式挖掘
B. 分類和預(yù)測(cè)
D. 數(shù)據(jù)流挖掘
4.當(dāng)不知道數(shù)據(jù)所帶標(biāo)簽時(shí),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?(B)
A. 分類
B. 聚類
C. 關(guān)聯(lián)分析
D. 隱馬爾可夫鏈
5.什么是KDD? (A)
A. 數(shù)據(jù)挖掘與知識(shí)發(fā)現(xiàn)
B. 領(lǐng)域知識(shí)發(fā)現(xiàn)
C. 文檔知識(shí)發(fā)現(xiàn)
D. 動(dòng)態(tài)知識(shí)發(fā)現(xiàn)
6.使用交互式的和可視化的技術(shù),對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行探索屬于數(shù)據(jù)挖掘的哪一類任務(wù)?(A)
A. 探索性數(shù)據(jù)分析
B. 建模描述
C. 預(yù)測(cè)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)?(B)
A. 探索性數(shù)據(jù)分析
B. 建模描述
C. 預(yù)測(cè)建模
D. 尋找模式和規(guī)則
8.建立一個(gè)模型,通過這個(gè)模型根據(jù)已知的變量值來預(yù)測(cè)其他某個(gè)變量值屬于數(shù)據(jù)挖掘的哪一類任務(wù)?(C)
A. 根據(jù)內(nèi)容檢索
B. 建模描述
C. 預(yù)測(cè)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)
A. 根據(jù)內(nèi)容檢索
B. 建模描述
C. 預(yù)測(cè)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? (D)
A變量代換
B離散化
C聚集
D估計(jì)遺漏值
11.假設(shè)12個(gè)銷售價(jià)格記錄組已經(jīng)排序如下:5, 10, 11, 13, 15,35, 50, 55, 72, 92, 204, 215,將它們劃分成四個(gè)箱,等頻(等深)劃分時(shí),15在第幾個(gè)箱子內(nèi)? (B)
A 第一個(gè)
B 第二個(gè)
C 第三個(gè)
D 第四個(gè)
12. 假設(shè)12個(gè)銷售價(jià)格記錄組已經(jīng)排序如下:5, 10, 11, 13, 15,35, 50, 55, 72, 92, 204, 215,等寬劃分時(shí)(寬度為50),15又在哪個(gè)箱子里? (A)
A 第一個(gè)
B 第二個(gè)
C 第三個(gè)
D 第四個(gè)
13.下面哪個(gè)不屬于數(shù)據(jù)的屬性類型:(D)
A 標(biāo)稱
B 序數(shù)
C 區(qū)間
D相異
14.只有非零值才重要的二元屬性被稱作:( C )
A 計(jì)數(shù)屬性
B 離散屬性
C非對(duì)稱的二元屬性
D 對(duì)稱屬性
15.以下哪種方法不屬于特征選擇的標(biāo)準(zhǔn)方法: (D)
A 嵌入
B 過濾
C 包裝
D 抽樣
16.下面不屬于創(chuàng)建新屬性的相關(guān)方法的是: (B)
A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
17.考慮值集{1、2、3、4、5、90},其截?cái)嗑担╬=20%)是 (C)
A 2
B 3
C 3.5
D 5
18.下面哪個(gè)屬于映射數(shù)據(jù)到新的空間的方法? (A)
A 傅立葉變換
B 特征加權(quán)
C 漸進(jìn)抽樣
D 維歸約
19.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: (B)
A 1比特
B 2.6比特
C 3.2比特
D 3.8比特
20.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(duì)屬性income的73600元將被轉(zhuǎn)化為:(D)
A 0.821
B 1.224
C 1.458
D 0.716
21.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(duì)上述數(shù)據(jù)進(jìn)行平滑,箱的深度為3。第二個(gè)箱子值為:(A)
A 18.3
B 22.6
C 26.8
D 27.9
22.考慮值集{12 24 33 2 4 55 68 26},其四分位數(shù)極差是:(A)
A 31
B 24
C 55
D 3
23.下列哪個(gè)不是專門用于可視化時(shí)間空間數(shù)據(jù)的技術(shù): (B)
A 等高線圖
B 餅圖
C 曲面圖
D 矢量場(chǎng)圖
24.在抽樣方法中,當(dāng)合適的樣本容量很難確定時(shí),可以使用的抽樣方法是: (D)
A 有放回的簡(jiǎn)單隨機(jī)抽樣
B 無放回的簡(jiǎn)單隨機(jī)抽樣
C 分層抽樣
D 漸進(jìn)抽樣
25.數(shù)據(jù)倉庫是隨著時(shí)間變化的,下面的描述不正確的是 (C)
A. 數(shù)據(jù)倉庫隨時(shí)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(huì)覆蓋原來的快照;
C. 數(shù)據(jù)倉庫隨時(shí)間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(huì)隨著時(shí)間的變化不斷地進(jìn)行重新綜合;
26.關(guān)于基本數(shù)據(jù)的元數(shù)據(jù)是指: (D)
A. 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(jiǎn)歷執(zhí)行處理的時(shí)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;
27.下面關(guān)于數(shù)據(jù)粒度的描述不正確的是: (C)
A. 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(jí)別;
B. 數(shù)據(jù)越詳細(xì),粒度就越小,級(jí)別也就越高;
C. 數(shù)據(jù)綜合度越高,粒度也就越大,級(jí)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.
28.在有關(guān)數(shù)據(jù)倉庫測(cè)試,下列說法不正確的是: (D)
A. 在完成數(shù)據(jù)倉庫的實(shí)施過程中,需要對(duì)數(shù)據(jù)倉庫進(jìn)行各種測(cè)試.測(cè)試工作中要包括單元測(cè)試和系統(tǒng)測(cè)試.
B. 當(dāng)數(shù)據(jù)倉庫的每個(gè)單獨(dú)組件完成后,就需要對(duì)他們進(jìn)行單元測(cè)試.
C. 系統(tǒng)的集成測(cè)試需要對(duì)數(shù)據(jù)倉庫的所有組件進(jìn)行大量的功能測(cè)試和回歸測(cè)試.
D. 在測(cè)試之前沒必要制定詳細(xì)的測(cè)試計(jì)劃.
29.OLAP技術(shù)的核心是: (D)
A. 在線性;
B. 對(duì)用戶的快速響應(yīng);
C. 互操作性.
D. 多維分析;
30.關(guān)于OLAP的特性,下面正確的是: (D)
(1)快速性 (2)可分析性 (3)多維性 (4)信息性 (5)共享性
A. (1) (2) (3)
B. (2) (3) (4)
C. (1) (2) (3) (4)
D. (1) (2) (3) (4) (5)
31.關(guān)于OLAP和OLTP的區(qū)別描述,不正確的是: (C)
A. OLAP主要是關(guān)于如何理解聚集的大量不同的數(shù)據(jù),它與OTAP應(yīng)用程序不同
B. 與OLAP應(yīng)用程序不同,OLTP應(yīng)用程序包含大量相對(duì)簡(jiǎn)單的事務(wù)
C. OLAP的特點(diǎn)在于事務(wù)量大,但事務(wù)內(nèi)容比較簡(jiǎn)單且重復(fù)率高
D. OLAP是以數(shù)據(jù)倉庫為基礎(chǔ)的,但其最終數(shù)據(jù)來源與OLTP一樣均來自底層的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng),兩者面對(duì)的用戶是相同的
32.OLAM技術(shù)一般簡(jiǎn)稱為“數(shù)據(jù)聯(lián)機(jī)分析挖掘”,下面說法正確的是: (D)
A. OLAP和OLAM都基于客戶機(jī)/服務(wù)器模式,只有后者有與用戶的交互性
B. 由于OLAM的立方體和用于OLAP的立方體有本質(zhì)的區(qū)別.
C. 基于WEB的OLAM是WEB技術(shù)與OLAM技術(shù)的結(jié)合.
D. OLAM服務(wù)器通過用戶圖形接口接收用戶的分析指令,在元數(shù)據(jù)的指導(dǎo)下,對(duì)超級(jí)立方體作一定的操作.
33.關(guān)于OLAP和OLTP的說法,下列不正確的是: (A)
A. OLAP事務(wù)量大,但事務(wù)內(nèi)容比較簡(jiǎn)單且重復(fù)率高.
B. OLAP的最終數(shù)據(jù)來源與OLTP不一樣.
C. OLTP面對(duì)的是決策人員和高層管理人員.
D. OLTP以應(yīng)用為核心,是應(yīng)用驅(qū)動(dòng)的.
34.設(shè)X={1,2,3}是頻繁項(xiàng)集,則可由X產(chǎn)生__(C)__個(gè)關(guān)聯(lián)規(guī)則。
A、4
B、5
C、6
D、7
35.頻繁項(xiàng)集、頻繁閉項(xiàng)集、最大頻繁項(xiàng)集之間的關(guān)系是: (C)
A、頻繁項(xiàng)集 頻繁閉項(xiàng)集=最大頻繁項(xiàng)集
B、頻繁項(xiàng)集=頻繁閉項(xiàng)集 最大頻繁項(xiàng)集
C、頻繁項(xiàng)集 頻繁閉項(xiàng)集 最大頻繁項(xiàng)集
D、頻繁項(xiàng)集=頻繁閉項(xiàng)集=最大頻繁項(xiàng)集
36.考慮下面的頻繁3-項(xiàng)集的集合:{1,2,3},{1,2,4},{1,2,5},{1,3,4},{1,3,5},{2,3,4},{2,3,5},{3,4,5}假定數(shù)據(jù)集中只有5個(gè)項(xiàng),采用合并策略,由候選產(chǎn)生過程得到4-項(xiàng)集不包含(C)
A、1,2,3,4
B、1,2,3,5
C、1,2,4,5
D、1,3,4,5
37.下面選項(xiàng)中t不是s的子序列的是 ( C )
A、s=<{2,4},{3,5,6},{8}> t=<{2},{3,6},{8}>
B、s=<{2,4},{3,5,6},{8}> t=<{2},{8}>
C、s=<{1,2},{3,4}> t=<{1},{2}>
D、s=<{2,4},{2,4}> t=<{2},{4}>
38.在圖集合中發(fā)現(xiàn)一組公共子結(jié)構(gòu),這樣的任務(wù)稱為 ( B )
A、頻繁子集挖掘
B、頻繁子圖挖掘
C、頻繁數(shù)據(jù)項(xiàng)挖掘
D、頻繁模式挖掘
39.下列度量不具有反演性的是 (D)
A、系數(shù)
B、幾率
C、Cohen度量
D、興趣因子
40.下列__(A)__不是將主觀信息加入到模式發(fā)現(xiàn)任務(wù)中的方法。
A、與同一時(shí)期其他數(shù)據(jù)對(duì)比
B、可視化
C、基于模板的方法
D、主觀興趣度量
41.下面購物籃能夠提取的3-項(xiàng)集的最大數(shù)量是多少(C)
ID 購買項(xiàng)
1 牛奶,啤酒,尿布
2 面包,黃油,牛奶
3 牛奶,尿布,餅干
4 面包,黃油,餅干
5 啤酒,餅干,尿布
6 牛奶,尿布,面包,黃油
7 面包,黃油,尿布
8 啤酒,尿布
9 牛奶,尿布,面包,黃油
10 啤酒,餅干
A、1
B、2
C、3
D、4
42.以下哪些算法是分類算法?(B)
A、DBSCAN
B、C4.5
C、K-Means
D、EM
43.以下哪些分類方法可以較好地避免樣本的不平衡問題? (A)
A,KNN
B,SVM
C,Bayes
44.決策樹中不包含以下哪種結(jié)點(diǎn)? (C)
A,根結(jié)點(diǎn)(root node)
B,內(nèi)部結(jié)點(diǎn)(internal node)
C,外部結(jié)點(diǎn)(external node)
D,葉結(jié)點(diǎn)(leaf node)
45.以下哪項(xiàng)關(guān)于決策樹的說法是錯(cuò)誤的 (C)
A. 冗余屬性不會(huì)對(duì)決策樹的準(zhǔn)確率造成不利的影響
B. 子樹可能在決策樹中重復(fù)多次
C. 決策樹算法對(duì)于噪聲的干擾非常敏感
D. 尋找最佳決策樹是NP完全問題
46.在基于規(guī)則的分類器中,依據(jù)規(guī)則質(zhì)量的某種度量對(duì)規(guī)則排序,保證每一個(gè)測(cè)試記錄都是由覆蓋它的“最好的”規(guī)格來分類,這種方案稱為 (B)
A. 基于類的排序方案
B. 基于規(guī)則的排序方案
C. 基于度量的排序方案
D. 基于規(guī)格的排序方案。
47.以下哪些算法是基于規(guī)則的分類器 (A)
A. C4.5
B. KNN
C. Naive Bayes
D. ANN
48.如果規(guī)則集R中不存在兩條規(guī)則被同一條記錄觸發(fā),則稱R中的規(guī)則為(C);
A, 無序規(guī)則
B,窮舉規(guī)則
C,互斥規(guī)則
D,有序規(guī)則
49.如果對(duì)屬性值的任一組合,規(guī)則集R中都存在一條規(guī)則加以覆蓋,則稱R中的規(guī)則為(B)
A, 無序規(guī)則
B,窮舉規(guī)則
C,互斥規(guī)則
D,有序規(guī)則
50.如果規(guī)則集中的規(guī)則按照優(yōu)先級(jí)降序排列,則稱規(guī)則集是 (D)
A, 無序規(guī)則
B,窮舉規(guī)則
C,互斥規(guī)則
D,有序規(guī)則
51.如果允許一條記錄觸發(fā)多條分類規(guī)則,把每條被觸發(fā)規(guī)則的后件看作是對(duì)相應(yīng)類的一次投票,然后計(jì)票確定測(cè)試記錄的類標(biāo)號(hào),稱為(A)
A, 無序規(guī)則
B,窮舉規(guī)則
C,互斥規(guī)則
D,有序規(guī)則
52.考慮兩隊(duì)之間的足球比賽:隊(duì)0和隊(duì)1。假設(shè)65%的比賽隊(duì)0勝出,剩余的比賽隊(duì)1獲勝。隊(duì)0獲勝的比賽中只有30%是在隊(duì)1的主場(chǎng),而隊(duì)1取勝的比賽中75%是主場(chǎng)獲勝。如果下一場(chǎng)比賽在隊(duì)1的主場(chǎng)進(jìn)行,隊(duì)1獲勝的概率為 (C)
A,0.75
B,0.35
C,0.4678
D,0.5738
53.以下關(guān)于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)的描述錯(cuò)誤的有 (A)
A,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的噪聲非常魯棒
B,可以處理冗余特征
C,訓(xùn)練ANN是一個(gè)很耗時(shí)的過程
D,至少含有一個(gè)隱藏層的多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
54.通過聚集多個(gè)分類器的預(yù)測(cè)來提高分類準(zhǔn)確率的技術(shù)稱為 (A)
A,組合(ensemble)
B,聚集(aggregate)
C,合并(combination)
D,投票(voting)
55.簡(jiǎn)單地將數(shù)據(jù)對(duì)象集劃分成不重疊的子集,使得每個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)象恰在一個(gè)子集中,這種聚類類型稱作( B )
A、層次聚類
B、劃分聚類
C、非互斥聚類
D、模糊聚類
56.在基本K均值算法里,當(dāng)鄰近度函數(shù)采用( A )的時(shí)候,合適的質(zhì)心是簇中各點(diǎn)的中位數(shù)。
A、曼哈頓距離
B、平方歐幾里德距離
C、余弦距離
D、Bregman散度
57.( C )是一個(gè)觀測(cè)值,它與其他觀測(cè)值的差別如此之大,以至于懷疑它是由不同的機(jī)制產(chǎn)生的。
A、邊界點(diǎn)
B、質(zhì)心
C、離群點(diǎn)
D、核心點(diǎn)
58.BIRCH是一種( B )。
A、分類器
B、聚類算法
C、關(guān)聯(lián)分析算法
D、特征選擇算法
59.檢測(cè)一元正態(tài)分布中的離群點(diǎn),屬于異常檢測(cè)中的基于( A )的離群點(diǎn)檢測(cè)。
A、統(tǒng)計(jì)方法
B、鄰近度
C、密度
D、聚類技術(shù)
60.( C )將兩個(gè)簇的鄰近度定義為不同簇的所有點(diǎn)對(duì)的平均逐對(duì)鄰近度,它是一種凝聚層次聚類技術(shù)。
A、MIN(單鏈)
B、MAX(全鏈)
C、組平均
D、Ward方法
二、多選題
61.尋找數(shù)據(jù)集中的關(guān)系是為了尋找精確、方便并且有價(jià)值地總結(jié)了數(shù)據(jù)的某一特征的表示,這個(gè)過程包括了以下哪些步驟? (A B C D)
A. 決定要使用的表示的特征和結(jié)構(gòu)
B. 決定如何量化和比較不同表示擬合數(shù)據(jù)的好壞
C. 選擇一個(gè)算法過程使評(píng)分函數(shù)最優(yōu)
D. 決定用什么樣的數(shù)據(jù)管理原則以高效地實(shí)現(xiàn)算法。
62.數(shù)據(jù)挖掘的預(yù)測(cè)建模任務(wù)主要包括哪幾大類問題? (A B)
A. 分類
B. 回歸
C. 模式發(fā)現(xiàn)
D. 模式匹配
63.數(shù)據(jù)挖掘算法的組件包括:(A B C D)
A. 模型或模型結(jié)構(gòu)
B. 評(píng)分函數(shù)
C. 優(yōu)化和搜索方法
D. 數(shù)據(jù)管理策略
64.下列何種算法可以幫助我們做數(shù)值的預(yù)測(cè)(Prediction)?(B,D)
A.Apriori B.Decision Tree C.Naive Bayes D.Linear Regression
65.在現(xiàn)實(shí)世界的數(shù)據(jù)中,元組在某些屬性上缺少值是常有的。描述處理該問題的各種方法有: (ABCD )
A忽略元組
B使用屬性的平均值填充空缺值
C使用一個(gè)全局常量填充空缺值
D使用與給定元組屬同一類的所有樣本的平均值
66. 時(shí)間序列的問題需考慮下列何者?(A, C, D)
A.季節(jié)性 B.地點(diǎn) C.時(shí)間 D.趨勢(shì)
67.對(duì)于數(shù)據(jù)挖掘中的原始數(shù)據(jù),存在的問題有: (ABCD)
A 不一致
B重復(fù)
C不完整
D 含噪聲
68.下列屬于不同的有序數(shù)據(jù)的有:(ABC)
A 時(shí)序數(shù)據(jù)
B 序列數(shù)據(jù)
C時(shí)間序列數(shù)據(jù)
D事務(wù)數(shù)據(jù)
69.下面屬于數(shù)據(jù)集的一般特性的有: (B C D)
A 連續(xù)性
B 維度
C 稀疏性
D 分辨率
70.下面屬于維歸約常用的線性代數(shù)技術(shù)的有: (A C)
A 主成分分析
B 特征提取
C 奇異值分解
D 特征加權(quán)
71.下面列出的條目中,哪些是數(shù)據(jù)倉庫的基本特征: (ACD)
A. 數(shù)據(jù)倉庫是面向主題的
B. 數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)是集成的
C. 數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)是相對(duì)穩(wěn)定的
D. 數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)是反映歷史變化的
72.以下各項(xiàng)均是針對(duì)數(shù)據(jù)倉庫的不同說法,你認(rèn)為正確的有(BCD)。
A.數(shù)據(jù)倉庫就是數(shù)據(jù)庫
B.數(shù)據(jù)倉庫是一切商業(yè)智能系統(tǒng)的基礎(chǔ)
C.數(shù)據(jù)倉庫是面向業(yè)務(wù)的,支持聯(lián)機(jī)事務(wù)處理(OLTP)
D.數(shù)據(jù)倉庫支持決策而非事務(wù)處理
73.數(shù)據(jù)倉庫在技術(shù)上的工作過程是: (ABCD)
A. 數(shù)據(jù)的抽取
B. 存儲(chǔ)和管理
C. 數(shù)據(jù)的表現(xiàn)
D. 數(shù)據(jù)倉庫設(shè)計(jì)
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(備注:數(shù)據(jù)分析相關(guān)工作不限行業(yè),可涉及統(tǒng)計(jì),數(shù)據(jù)分析,數(shù)據(jù)挖掘,數(shù)據(jù)庫,數(shù)據(jù)管理,大數(shù)據(jù)架構(gòu)等內(nèi)容。)
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