项目数据分析师理论考试

单选题某超市研究销售记录发现,购买牛奶的人很大概率会购买面包,这种属于数据挖掘的哪类问题?()A 聚类分析B 关联规则C 分类分析D 自然语言处理

题目
单选题
某超市研究销售记录发现,购买牛奶的人很大概率会购买面包,这种属于数据挖掘的哪类问题?()
A

聚类分析

B

关联规则

C

分类分析

D

自然语言处理

参考答案和解析
正确答案: B
解析: 暂无解析
如果没有搜索结果,请直接 联系老师 获取答案。
相似问题和答案

第1题:

沃尔玛超市中“啤酒和尿不湿”的营销案例,属于哪种数据挖掘技术的经典应用?()

A.神经网络

B.聚类分析

C.决策树

D.关联规则


正确答案:D

第2题:

数据挖掘的方法很多,其中不常用的方法是( )。

A.关联规则

B.聚类分析

C.分类分析

D.层次分析


正确答案:D
解析:本题考查常用的数据挖掘方法。比较常用的数据挖掘方法是关联规则挖掘、分类分析挖掘、聚类分析挖掘,层次分析不是常用的数据挖掘方法,故本题选择D。

第3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


正确答案:C
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4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


正确答案:C


第5题:

数据挖掘方法中,哪一种称做无制导的学习?

A.关联规则挖掘

B.特征描述

C.分类分析

D.聚类分析


正确答案:D
解析:聚类分析,若干个相似的数据对象组合在一起称做一个聚簇。聚类分析是将数据集分割为若干个有意义的聚簇的过程。聚类分析也称做无制导的学习因为聚类分析与分类分析不同,它不依赖于事先确定的类,也没有已具有类标识的训练集。

第6题:

下面______不是数据挖掘的常用方法。

A.关联规则挖掘

B.分类分析

C.聚类分析

D.结构化开发


正确答案:D
解析:常用数据挖掘方法有:关联规则挖掘、分类分析和聚类分析。结构化开发方法是一种信息系统开发的方法,并不是数据挖掘的常用方法。

第7题:

下面哪个不是数据挖掘的常用的方法?

A.关联规则挖掘

B.分类分析

C.聚类分析

D.结构化开发


正确答案:D
解析:常用的数据挖掘方法有:关联规则挖掘、分类分析和聚类分析。结构化开发方法是一种信息系统的开发方法,并不是数据挖掘的方法。

第8题:

数据挖掘的方法有( )。

Ⅰ.关联规则挖掘

Ⅱ.特征描述

Ⅲ.分类分析

Ⅳ.聚类分析

A.Ⅰ、Ⅱ和Ⅲ

B.Ⅰ、Ⅲ和Ⅳ

C.Ⅱ、Ⅲ和Ⅳ

D.都是


正确答案:D

第9题:

数据挖掘是从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程,主要任务有(24)。

A.聚类分析、联机分析、信息检索等

B.信息检索、聚类分析、分类分析等

C.聚类分析、分类分析、关联规则挖掘等

D.分类分析、联机分析、关联规则挖掘等


正确答案:C
数据挖掘(英语:Datamining),又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现(英语:Knowledge-DiscoveryinDatabases,简称:KDD)中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关,并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统(依靠过去的经验法则)和模式识别等诸多方法来实现上述目标。数据挖掘是通过分析每个数据,从大量数据中寻找其规律的技术,主要有数据准备、规律寻找和规律表示3个步骤。数据准备是从相关的数据源中选取所需的数据并整合成用于数据挖掘的数据集;规律寻找是用某种方法将数据集所含的规律找出来;规律表示是尽可能以用户可理解的方式(如可视化)将找出的规律表示出来。数据挖掘的任务有关联分析、聚类分析、分类分析、异常分析、特异群组分析和演变分析,等等。

第10题:

数据挖掘的分析方法可以划分为关联分析、序列模式分析、分类分析和聚类分析四种。如果需要一个示例库(该库中的每个元组都有一个给定的类标识)做训练集时,这种分析方法属于( )。

A.关联分析
B.序列模式分析
C.分类分析
D.聚类分析

答案:C
解析:
本题考查数据挖掘基础知识。数据挖掘就是应用一系列技术从大型数据库或数据仓库中提取人们感兴趣的信息和知识,这些知识或信息是隐含的,事先未知而潜在有用的,提取的知识表示为概念、规则、规律、模式等形式。也可以说,数据挖掘是一类深层次的数据分析。无论采用哪种技术完成数据挖掘,从功能上可以将数据挖掘的分析方法划分为四种即关联分析、序列模式分析、分类分析和聚类分析。①关联分析(Associations):目的是为了挖掘出隐藏在数据间的相互关系。若设R={A1,A2,...,AP}为{0,1}域上的属性集,r为R上的一个关系,关于r的关联规则表示为X→B,其中X∈R,B∈R,且X∩B=¤。关联规则的矩阵形式为:矩阵r中,如果在行X的每一列为1,则行B中各列趋向于为1。在进行关联分析的同时还需要计算两个参数,最小置信度(Confidence)和最小支持度(Support)。前者用以过滤掉可能性过小的规则,后者则用来表示这种规则发生的概率,即可信度。②序列模式分析(Sequential Patterns):目的也是为了挖掘出数据之间的联系,但它的侧重点在于分析数据间的前后关系(因果关系)。例如,将序列模式分析运用于商业,经过分析,商家可以根据分析结果发现客户潜在的购物模式,发现顾客在购买一种商品的同时经常购买另一种商品的可能性。在进行序列模式分析时也应计算置信度和支持度。③分类分析(Classifiers):首先为每一个记录赋予一个标记(一组具有不同特征的类别),即按标记分类记录,然后检查这些标定的记录,描述出这些记录的特征。这些描述可能是显式的,如一组规则定义;也可能是隐式的,如一个数学模型或公式。④聚类分析(Clustering):聚类分析法是分类分析法的逆过程,它的输入集是一组未标定的记录,即输入的记录没有作任何处理。目的是根据一定的规则,合理地划分记录集合,并用显式或隐式的方法描述不同的类别。在实际应用的DM系统中,上述四种分析方法有着不同的适用范围,因此经常被综合运用。

更多相关问题