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《数据挖掘与商务智能》第一章题集

课程名称：数据挖掘与商务智能

考试形式：课后练习

满分：100分

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注意事项：

1.本题集共四部分，总分100分。

2.请将答案写在答题纸上。

3.所有题目必须回答，选择题请将正确答案的字母填在答题纸上，其余题目请将答案写清楚。

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第一部分选择题（共20题，每题2分，共40分）

1.数据挖掘的目标是（）

A.从大量数据中提取隐含的、先前未知的、有潜在价值的信息和知识

B.对数据进行简单的查询和统计

C.对数据进行存储和管理

D.对数据进行可视化展示

2.下列哪项不属于数据挖掘的任务？（）

A.分类

B.聚类

C.关联分析

D.数据压缩

3.商务智能的作用是（）

A.帮助企业实现业务流程自动化

B.为企业的决策提供数据支持和分析工具

C.为企业提供网络安全保护

D.为企业提供硬件设施维护

4.下列哪项不是数据预处理的主要任务？（）

A.数据清洗

B.数据集成

C.数据变换

D.数据可视化

5.关联规则挖掘常用的算法是（）

A.Apriori算法

B.K-means算法

C.决策树算法

D.神经网络算法

6.下列哪项不是数据挖掘的应用领域？（）

A.金融风险分析

B.客户关系管理

C.网页排名

D.硬件故障诊断

7.决策树算法的优点是（）

A.模型易于理解和解释

B.训练时间快

C.适合处理非线性关系

D.以上均是

8.下列哪项不是数据仓库的特点？（）

A.面向主题

B.数据易失性

C.集成性

D.时变性

9.数据立方体的概念是由（）提出的

A.EdgarCodd

B.JimGray

C.BillInmon

D.RalphKimball

10.下列哪项不是OLAP的基本操作？（）

A.上卷

B.下钻

C.切片

D.合并

11.数据挖掘的过程通常包括（）

A.问题定义

B.数据准备

C.模型构建

D.以上均是

12.下列哪项不是评估分类模型性能的指标？（）

A.准确率

B.召回率

C.F1度量

D.支持度

13.聚类分析的目标是（）

A.最小化类内距离，最大化类间距离

B.最大化类内距离，最小化类间距离

C.最小化类内距离和类间距离

D.最大化类内距离和类间距离

14.下列哪项不是关联规则的评估指标？（）

A.支持度

B.置信度

C.提升度

D.覆盖度

15.数据挖掘常用的可视化技术不包括（）

A.散点图

B.平行坐标图

C.雷达图

D.甘特图

16.商务智能系统的架构通常包括（）

A.数据源层

B.ETL层

C.数据仓库层

D.以上均是

17.下列哪项不是数据挖掘在CRM中的应用？（）

A.客户分群

B.客户流失预测

C.交叉销售分析

D.客户信用评估

18.数据挖掘和机器学习的区别是（）

A.数据挖掘侧重大规模数据，机器学习侧重算法

B.数据挖掘侧重算法，机器学习侧重大规模数据

C.数据挖掘侧重描述性任务，机器学习侧重预测性任务

D.数据挖掘侧重预测性任务，机器学习侧重描述性任务

19.下列哪项不是数据挖掘的隐私和安全问题？（）

A.个人隐私泄露

B.数据滥用

C.算法歧视

D.硬件故障

20.数据挖掘的未来发展趋势不包括（）

A.多源异构数据挖掘

B.实时在线数据挖掘

C.数据挖掘与人工智能结合

D.数据规模缩减

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第二部分填空题（共10题，每题2分，共20分）

1.______是指从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含的、先前未知的、有潜在价值的信息和知识的过程。

2.______是一个面向主题的、集成的、时变的、非易失的数据集合，用于支持管理决策。

3.______是一种对多维数据进行分析和查询的技术，通过多维度的组合与分析，为决策提供直观、全面的数据视图。

4.数据挖掘的过程通常包括