2021 数据挖掘(青岛大学) 最新满分章节测试答案

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本课程起止时间为:2021-03-22到2021-05-25

第一周：第一章 大数据与数据挖掘 第一单元测试

1、 问题:数据挖掘就是从大量的、（      ）数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。
选项：
A:不完全的
B:有噪声的
C:模糊的
D:随机的
答案: 【不完全的;
有噪声的;
模糊的;
随机的】

2、 问题:互联网本身具有（    ）的特征，这种属性特征给数据搜集、整理、研究带来了革命性的突破。
选项：
A:数字化
B:互动性
C:快速性
D:共享
答案: 【数字化;
互动性】

3、 问题:数据处理的类型有（  ）
选项：
A:操作型处理（OLTP)
B:分析型处理(OLAP)
C:查询
D:增删改
答案: 【操作型处理（OLTP);
分析型处理(OLAP)】

4、 问题:KDD和数据挖掘可以应用在很多领域中，它们具有如下一些公共特征：（  ）
选项：
A:海量数据集
B:数据利用非常不足
C:在开发知识发现系统时，领域专家对该领域的熟悉程度至关重要
D:最终用户专门知识缺乏
答案: 【海量数据集;
数据利用非常不足;
在开发知识发现系统时，领域专家对该领域的熟悉程度至关重要;
最终用户专门知识缺乏】

5、 问题:大数据的特征有（  ）
选项：
A:Volume
B:Variety
C:Value
D:Velocity
答案: 【Volume;
Variety;
Value;
Velocity】

6、 问题:从宏观上看，数据挖掘过程主要由三个部分组成，即（    ）
选项：
A:数据整理
B:数据挖掘
C:结果的解释评估
D:数据收集
答案: 【数据整理;
数据挖掘;
结果的解释评估】

7、 问题:数据挖掘任务有（   ）
选项：
A:描述性挖掘任务
B:预测性挖掘任务
C:收集
D:整理
答案: 【描述性挖掘任务;
预测性挖掘任务】

8、 问题:KDD是一个多步骤的处理过程，一般分为（    ）等基本阶段。
选项：
A:问题定义
B:数据抽取
C:数据预处理
D:数据挖掘
E:模式评估
答案: 【问题定义;
数据抽取;
数据预处理;
数据挖掘;
模式评估】

9、 问题:数据挖掘是一个（      ）过程。该过程需要经历多个步骤，并且很多决策需要由用户提供。
选项：
A:反复迭代
B:人机交互处理
C:复杂
D:多样
答案: 【反复迭代;
人机交互处理】

第二周：第二章 数据预处理 第二单元测试

1、 问题:数据预处理（Data Preprocessing）是指在对数据进行数据挖掘的主要处理以前，先对原始数据进行必要的（      ）等一系列的处理工作，以达到挖掘算法进行知识获取研究所要求的最低规范和标准。
选项：
A:清理
B:集成
C:转换
D:离散
E:归约
答案: 【清理;
集成;
转换;
离散;
归约】

2、 问题:不完整数据的成因有（  ）
选项：
A:数据收集的时候就缺乏合适的值
B:数据收集时和数据分析时的不同考虑因素
C:人为/硬件/软件问题
D:其他
答案: 【数据收集的时候就缺乏合适的值;
数据收集时和数据分析时的不同考虑因素;
人为/硬件/软件问题】

3、 问题:数据不一致性的成因：（    ）
选项：
A:不同的数据源
B:违反了函数依赖性
C:人为
D:机器
答案: 【不同的数据源;
违反了函数依赖性】

4、 问题:给定一个数值属性，怎样才能平滑数据，去掉噪声？（   ）
选项：
A:分箱（binning）
B:聚类
C:计算机和人工检查结合
D:回归
答案: 【分箱（binning）;
聚类;
计算机和人工检查结合;
回归】

5、 问题:分箱方法有（  ）
选项：
A:按箱平均值平滑
B:按箱中值平滑
C:按箱边界平滑
D:聚类
答案: 【按箱平均值平滑;
按箱中值平滑;
按箱边界平滑】

6、 问题:数据集成时需解决的三个基本问题为（   ）
选项：
A:模式集成的过程中涉及到的实体识别问题
B:冗余问题
C:数据集成过程中数值冲突的检测与处理
D:降维
答案: 【模式集成的过程中涉及到的实体识别问题;
冗余问题;
数据集成过程中数值冲突的检测与处理】

7、 问题:数据归约的策略有（   ）
选项：
A:数据立方体聚集
B:维归约
C:数据压缩
D:数值归约
答案: 【数据立方体聚集;
维归约;
数据压缩;
数值归约】

8、 问题:多维数据模型最典型的数据模式包括（   ）
选项：
A:星型模式
B:雪花模式
C:事实星座模式
D:网状模式
答案: 【星型模式;
雪花模式;
事实星座模式】

第三周：第三章 聚类分析 第三单元测试

1、 问题:下列哪个算法属于基于划分的聚类算法？（   ）
选项：
A:K-means  
B:Agnes