项目数据分析师理论考试
单选题某超市研究销售纪录数据后发现，买啤酒的人很大概率也会购买尿布，这种属于数据挖掘的哪类问题？（）A 关联规则发现B 聚类C 分类D 自然语言处理
题目
关联规则发现
聚类
分类
自然语言处理
参考答案和解析
相似问题和答案
第1题：
A.数据总结
B.分类发现
C.聚类
D.关联规则发现
第2题：
设有如下所示的某商场购物记录集合，每个购物篮中包含若干商品：
购物篮编号
商品
1
面包，牛奶
2
面包，啤酒，鸡蛋，尿布
3
牛奶，啤酒，尿布，可乐
4
面包，牛奶，啤酒，尿布
5
面包，牛奶，尿布，可乐
现在要基于该数据集进行关联规则挖掘。如果设置最小支持度为60％，最小置信度为80％，则如下关联规则中，符合条件的是（ ）。
A.啤酒→尿布
B.（面包，尿布）→牛奶
C.面包→牛奶
D.（面包，啤酒）→尿布
关联规则是形如X->Y的蕴涵表达式。关联规则的强度可以用它的支持度(s)和置信度(e)度量。支持度确定规则可以用于给定数据集的频繁程度，而置信度确定Y在包含x的事务中出现的频繁程度。两者可以用公式表示：从题目中可以看到事务总数是5，A的{啤酒、尿布}支持度计数是3，{啤酒}支持计数是3，所以s＝0．6。e＝1。同理可得B{面包、尿布}支持计数为3，{面包、尿布、牛奶}支持计数是2，所以S＝0．4，C＝2／3。C中，{面包、牛奶}支持计数为3，{面包}支持计数为4，所以S＝0．6，C＝0．75。D中，{面包、啤酒}支持计数为2，{面包、啤酒、尿布}支持计数为2，所以S＝0．4，e＝1。综上所述，结果选A。
第3题：
●通过对历史数据的分析，可以预测年收入超过80000元的年轻女性最有可能购买小型运动汽车。这是通过数据挖掘的(62)分析得到的。
(62)A．分类
B．关联规则
C．聚类
D．时序模式
第4题：
数据挖掘通过（）发现知识。
- A、数据总结
- B、数据分类
- C、数据聚类
- D、关联规则发现
- E、企业文化建设
正确答案:A,B,C,D
第5题：
数据挖掘的分类方法很多。根据不同挖掘任务，可将其分为(63)。
A．分类或预测模型发现，数据归纳、聚类、关联规则发现，序列模式发现，依赖关系或依赖模型发现，异常和趋势发现等等
B．机器学习法、统计方法、神经网络方法和数据库方法
C．归纳学习方法(决策树、规则归纳等)、基于范例学习、遗传算法等
D．回归分析、判别分析、聚类分析、探索性分析等
解析：B项是根据挖掘方法对数据挖掘进行的分类。
第6题：
数据挖掘是数据库知识发现过程的一个步骤，常用的数据挖掘方法有：关联规则挖掘、特征描述、分类分析和 ______。
聚类分析 解析：数据挖掘是从大型数据库或数据仓库中发现并提取隐藏在内的信息的一种新技术，目的是寻找数据间潜在的关联，为预测趋势和决策行为提供有用的信息。常用的数据挖掘方法有：关联规则挖掘、特征描述、分类分析和聚类分析。
第7题：
●回答“银行根据历史数据判断一个新的申请贷款人是否有偿还贷款的能力”这一问题的数据挖掘知识发现类型属于(65)。
(65)
A．关联规则
B．特征描述
C．分类
D．聚类
第8题：
若给定一个超市的销售数据库，分析任意两种商品销售量之间的关系，这种数据挖掘属于
A．分类分析
B．聚类分析
C．关联分析
D．趋势分析
解析：关联分析是从所有对象来决定哪些相关对象应该放在一起，分析物品之间的关联性，此种功能可用来确认交叉销售的机会以设计出更吸引入的产品群组。与之对应的分类分析是依照所分析对象的属性分门别类，加以定义，建立类组。聚类分析是把对象按照一定的法则(距离)来进行归类，进行划分。
第9题：
(27 ）若给定一个超市的销售数据库，分析任意两种商品销售量之间的关系，这种数据挖掘属于
A) 分类分析
B) 聚类分析
C) 关联分析
D) 趋势分析
第10题：
某超市研究销售纪录数据后发现，买啤酒的人很大概率也会购买尿布，这种属于数据挖掘的哪类问题（）？
- A、关联规则发现
- B、聚类
- C、分类
- D、自然语言处理
- E、基于模板的方法
- F、主观兴趣度量
正确答案:A