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2078291 2023-02-28 00:00 38 ℃ 0 条

1、多选题：
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:有噪声的
B:模糊的
C:随机的
D:不完全的
答案: 【有噪声的;
模糊的;
随机的;
不完全的】

2、多选题：
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:共享
B:数字化
C:快速性
D:互动性
答案: 【数字化;
互动性】

3、多选题：
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:最终用户专门知识缺乏
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:海量数据集
答案: 【最终用户专门知识缺乏;
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;
海量数据集】

4、多选题：
大数据的特征有（）。
选项：
A:Value
B:Velocity
C:Variety
D:Volume
答案: 【Value;
Velocity;
Variety;
Volume】

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

第二章单元测试

1、多选题：
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:人为/硬件/软件问题
C:其他
D:数据收集时和数据分析时的不同考虑因素
答案: 【数据收集的时候就缺乏合适的值;
人为/硬件/软件问题;
数据收集时和数据分析时的不同考虑因素】

2、多选题：
处理空缺值的主要方法有（）。
选项：
A:使用属性的平均值填补空缺值。
B:使用与给定元组属同一类的所有样本的平均值。
C:使用一个全局常量填补空缺值
D:忽略元组
答案: 【使用属性的平均值填补空缺值。;
使用与给定元组属同一类的所有样本的平均值。;
使用一个全局常量填补空缺值;
忽略元组】

3、多选题：
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:回归
D:计算机和人工检查结合
答案: 【分箱（binning）;
聚类;
回归;
计算机和人工检查结合】

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

5、多选题：
常用的数据转换方法有（）。
选项：
A:聚集
B:平滑
C:数据概化
D:属性构造
答案: 【聚集 ;
平滑 ;
数据概化;
属性构造】

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第二章 单元测试

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