大数据分析与数据挖掘简答题

三 · 简 答 题

1. 判别分析与聚类分析有何区别？

判别分析是对于 n 个给定的样本，己知每个样本属于 k 个类别中的某一类，利用这些数据，找到一种判别方法，使得这种判别方法具有某种最优性质，能把属于不同种类的样本点尽可能的区别开来，并对测得同样指标数据的新样本，能够判别这个样本归属于哪一类。

聚类分析是在样品和类之间定义一种距离，按照距离的大小对样品进行聚类，距离相近的样品先聚成类，距离相远的后聚成类，过程一直进行下去，每个样品总能聚到合适的类 中。

聚类分析没有判别函数，对新的样品无法判别它应该归属哪一类，必须重新进行聚类过程，才能判别它属于哪类。系统聚类分析能够得到样品从最小的分类（每个样品自成一类）到最大的分类的情况，而判别分析没有这种功能，但判别分析的距离判别法与聚类分析非常相似，也是根据距离的远近判别样本的归属问题。

2．K 均值法与系统聚类法的异同

（1）K 均值法事先必须确定分类的个数，分类的个数确定，而系统聚类分析系统聚类分析能够得到样品从最小的分类（每个样品自成一类）到最大的分类的情况，以根据需要将样品分为几类。 （ 2 ） K 均值法可以随意将样品分为 K 类，根据样品到类中心的距离远近重新进行分类，而系统聚类中样品

数据挖掘考试题目——简答题

（1） 什么是数据挖掘？什么是知识发现？

答：数据挖掘是在大型数据存储库中，自动地发现有用的信息的过程。

知识发现是将未加工的数据转换为有用信息的整个过程。

（2） 数据挖掘要解决的问题包括哪五项？

答：可伸缩、高维性、异种数据和复杂数据、数据的所有权与分布、非传统的分析。

（3） 数据的属性分别包括哪几种类型？分别可执行什么操作？ 答：

标称(nomial)相异性 =和≠ 序数(ordinal) 序 <、≤、>、≥ 区间(interval) 加法 +、- 比率(ratio) 乘法 ×、÷

（4） 数据中遗漏值的处理策略包括哪几种？

答：1、删除数据对象或属性，如遗漏数据对象很少 2、估计遗漏值，如插值或最近邻法

3、在分析时忽略遗漏值，如忽略属性计算相似度

（5） 数据预处理的工作可以包括哪两类？ 答：1、选择分析所需要的数据对象和属性

2、创建或改变属性

（6） 聚集的目的是什么？ 答：1、数据约减 2、改变尺度

3、提高数据的稳定性

（7） 有效抽样的定义是什么？

答：1、如果样本是有代表性的，则使用样本与使用整个数据集的效果几乎一样

2、样本具有足够的代表性的前提是它近似地

第一章

3、简述数据库系统的三级模式和两级映像的含义。

答：从数据库管理系统的角度看，数据库系统的结构通常分为三级模式的总体结构，在这种模式下，形成了二级映像，实现了数据的独立性。其中三级模式结构指的是外模式、模式和内模式，二级映像指的是外模式/模式映像、模式/内模式映像。

模式也称逻辑模式和概念模式，是数据库中全体数据逻辑结构和特征的描述，描述现实世界中的实体及其性质与联系，是所有用户的公共数据视图；外模式也称子模式或用户模式，它是用以描述用户看到或使用的数据的局部逻辑结构和特性的，用户根据外模式用数据操作语句或应用程序去操作数据库中的数据；内模式也称存储模式，是整个数据库的最底层表示，它是数据物理结构和存储方式的描述，是数据在数据库内部的表示方式。

对于外模式/模式映像，当模式改变时，相应的外模式/模式映像作相应的改变，以使外模式保持不变，而应用程序是依据数据的外模式来编写的，外模式不变，应用程序就没必要修改，这保证了数据与程序的逻辑独立性。对于模式/内模式映像，当数据库的存储结构变了，模式/内模式映像会作相应的改变，以使模式保持不变，而模式不变，与模式没有直接联系的应用程序也不会改变，这保证了数据与程序的物理独立性。

5、数据库管理系

数据结构简答题

1.1 简述下列术语：数据，数据元素、数据对象、数据结构、存储结构、数据类型和抽

象数据类型。

解：数据是对客观事物的符号表示。在计算机科学中是指所有能输入到计算机中并被计算机程序处理的符号的总称。

数据元素是数据的基本单位，在计算机程序中通常作为一个整体进行考虑和处理。 数据对象是性质相同的数据元素的集合，是数据的一个子集。 数据结构是相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。 存储结构是数据结构在计算机中的表示。

数据类型是一个值的集合和定义在这个值集上的一组操作的总称。 抽象数据类型是指一个数学模型以及定义在该模型上的一组操作。是对一般数据类型的扩展。

1.2 试描述数据结构和抽象数据类型的概念与程序设计语言中数据类型概念的区别。 解：抽象数据类型包含一般数据类型的概念，但含义比一般数据类型更广、更抽象。一般数据类型由具体语言系统内部定义，直接提供给编程者定义用户数据，因此称它们为预定义数据类型。抽象数据类型通常由编程者定义，包括定义它所使用的数据和在这些数据上所进行的操作。在定义抽象数据类型中的数据部分和操作部分时，要求只定义到数据的逻辑结构和操作说明，不考虑数据的存

《云计算与大数据分析》教学大纲

课程编号：1208137 编写人： 刘志明

开课学期：春季学期 开课单位：计算机科学与技术学院 课程中文名称：云计算与大数据分析

课程英文名称：Introduction to Modern Systems Engineering

主讲教师：刘志明 教授 总学时：32， 其中：理论 24学时 实验：8学时 学分： 2学分 课程性质：非学位课 考核方式：考查 先修课程：操作系统、数据库原理、面向对象程序设计

一、课程教学目的（说明本课程与专业培养目标、研究方向、培养要求）与要求（限300字）：

云计算和大数据正在引发全球范围内深刻的技术和商业变革,已经成为IT行业主流技术。云计算通过分布式操作系统、虚拟化、并行计算、弹性计算、效用计算等关键技术，为大数据提供了基础物理平台，大数据是落地的云，技术涵盖了从数据的海量存储、处理到应用多方面的技术，包括数据采集、海量数据存储、非关系型数据管理、数据挖掘、数据可视化以及智能分析技术如模式识别、自然语言理解、应用知识库等。

本课程为计算机、软件工程硕士生开设的一门专业选修课程，主要学习云计算和大数据处理的相关原理和技术，结合核

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《大数据时代下的经营数据分析实战培训》

【培训目标】

通过本课程的学习，达到如下目的：

1、通过案例分析，明确数据分析思路，实现数据分析效果； 2、通过数据分析工具导入，提升数据分析质量；

3、立足公司各层级、各岗位数据分析实际应用展开分析，指导区县公司工作；

4、提升数据分析呈现技能，提高数据分析实际应用性和层级传递效用； 5、通过从大量的营销数据中分析潜在的客户特征，挖掘用户行为特点，找出目标客户；

6、学会针对目标客户优化销售策略，帮助运营团队深入理解业务运作，支持业务策略制定以及运营决策。 【培训对象】

数据分析相关人员 【培训时间】

2天

【培训内容】

前言：大数据时代背景

1. 概述

2. 大数据时代带来对传统营销的挑战 3. 大数据时代的新营销模式

4. 如何在海量数据中整合线上、线下数据，形成你对消费者的独特洞

察力

5. 如何建立全渠道数据平台，拓展营销渠道，提高营销效率 6. 大数据的实现技术

一、数据分析定位与方法导入 1.数据分析重要性

为什么要做数据分析

数据分析能解决什么具体问题 2.市

多维关联规则数据挖掘在税务数据分析中的研究与应用

摘要

关键词：数据挖掘，关联规则

ABSTRACT

目录

第一章 绪论 .......................................... 6

1.1论文研究背景及意义 ......................................................................................... 6 1.2国内外的研究现状 ............................................................................................... 7 1.3 论文研究内容 ........................................................................................................ 9 1.4 论文的结构 ................................................................................

多维关联规则数据挖掘在税务数据分析中的研究与应用

摘要

关键词：数据挖掘，关联规则

ABSTRACT

目录

第一章 绪论 .......................................... 6

1.1论文研究背景及意义 ......................................................................................... 6 1.2国内外的研究现状 ............................................................................................... 7 1.3 论文研究内容 ........................................................................................................ 9 1.4 论文的结构 ................................................................................

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摘要

关键词：数据挖掘，关联规则

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第一章 绪论 .......................................... 6

1.1论文研究背景及意义 ......................................................................................... 6 1.2国内外的研究现状 ............................................................................................... 7 1.3 论文研究内容 ........................................................................................................ 9 1.4 论文的结构 ................................................................................

多维关联规则数据挖掘在税务数据分析中的研究与应用

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关键词：数据挖掘，关联规则

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1.1论文研究背景及意义 ......................................................................................... 6 1.2国内外的研究现状 ............................................................................................... 7 1.3 论文研究内容 ........................................................................................................ 9 1.4 论文的结构 ................................................................................