数据分析与挖掘技术题库.docx
数据分析与挖掘技术题库
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1.请首先在试卷的标封处填写您的姓名，身份证号和地址名称。
2.请仔细阅读各种题目，在规定的位置填写您的答案。
一、选择题
1.数据挖掘中，以下哪项不属于数据预处理阶段？
A.数据清洗
B.数据集成
C.数据变换
D.数据分析
答案：D
解题思路：数据预处理阶段通常包括数据清洗（去除噪声和不一致性）、数据集成（合并来自不同来源的数据）、数据变换（改变数据格式以适合挖掘过程）和特征选择（从数据集中选择有用的特征）。数据分析属于数据挖掘过程的一部分，而非预处理阶段。
2.下列哪项技术不属于机器学习？
A.决策树
B.支持向量机
C.聚类算法
D.人工神经网络
答案：D
解题思路：机器学习是人工智能的一个分支，它关注于创建能够从数据中学习并做出决策或预测的算法。决策树、支持向量机和聚类算法都属于机器学习技术，而人工神经网络虽然是机器学习中的一个重要工具，但作为一个整体的“人工神经网络”技术并不属于机器学习的分类。
3.下列哪种数据挖掘方法适合处理非结构化数据？
A.关联规则挖掘
B.聚类分析
C.分类
D.机器学习
答案：B
解题思路：非结构化数据通常包括文本、图像、音频等，这类数据需要通过聚类分析来识别模式和结构。关联规则挖掘和分类通常用于结构化数据，而机器学习是一个更广泛的技术范畴，包括多种方法可以用于非结构化数据。
4.在数据挖掘过程中，以下哪项不属于数据挖掘任务？
A.数据预处理
B.数据挖掘
C.数据分析
D.数据可视化
答案：C
解题思路：数据挖掘是一个过程，它包括数据预处理（准备数据）、数据挖掘（执行分析）、数据解释（理解结果）和数据可视化（展示结果）。数据分析虽然与数据挖掘有关，但它是数据挖掘过程的后续步骤，而非任务本身。
5.下列哪项技术不属于数据挖掘中的聚类分析？
A.Kmeans算法
B.层次聚类
C.密度聚类
D.支持向量机
答案：D
解题思路：聚类分析是一种无监督学习方法，旨在将相似的数据点分组在一起。Kmeans、层次聚类和密度聚类都是聚类分析的具体算法。支持向量机是一种用于分类和回归的监督学习方法，不属于聚类分析。
6.下列哪项不属于数据挖掘中的关联规则挖掘？
A.Apriori算法
B.FPgrowth算法
C.决策树
D.Kmeans算法
答案：D
解题思路：关联规则挖掘用于发觉数据项之间的频繁模式。Apriori算法和FPgrowth算法都是用于挖掘关联规则的算法。决策树是一种分类和回归树，用于预测目标变量，不属于关联规则挖掘。
7.在数据挖掘中，以下哪项不属于特征选择方法？
A.信息增益
B.相关系数
C.卡方检验
D.决策树
答案：D
解题思路：特征选择是数据预处理的一部分，用于选择最相关的特征。信息增益、相关系数和卡方检验都是特征选择的方法。决策树本身是一种机器学习算法，用于数据分类或回归，不是用于特征选择的方法。
8.下列哪项不属于数据挖掘中的分类方法？
A.支持向量机
B.决策树
C.贝叶斯分类
D.Kmeans算法
答案：D
解题思路：分类是一种监督学习任务，旨在根据输入特征预测标签。支持向量机、决策树和贝叶斯分类都是常用的分类方法。Kmeans算法是聚类算法，用于将数据点分组，不属于分类方法。
二、填空题
1.数据挖掘过程中的预处理阶段包括__________、__________、__________、__________。
答案：数据清洗、数据集成、数据变换、数据归一化
解题思路：数据预处理是数据挖掘的重要步骤，其中数据清洗用于处理缺失值、异常值等；数据集成用于合并来自不同源的数据；数据变换用于调整数据的格式和结构；数据归一化用于将数据缩放到一个共同的尺度。
2.在数据挖掘中，数据预处理阶段主要包括__________、__________、__________。
答案：数据清洗、数据集成、数据归一化
解题思路：数据预处理的主要目标是为了提高数据质量和数据挖掘的效率，数据清洗、数据集成和数据归一化是实现这一目标的关键步骤。
3.下列哪种算法适合处理大规模数据集？
A.Apriori算法
B.FPgrowth算法
C.Kmeans算法
D.支持向量机
答案：B.FPgro