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1、第一章一．填空1．数据挖掘和知识发现的三大主要技术为：数据库、统计学、机器学习2．数据挖掘获得知识的表现形式主要有6种：规则、决策树、知识基网络权值、公式、案例3．规则是由前提条件、结论两部分组成4．基于案例推理CBR的基础是案例库5．知识发现的基本步骤：数据选择、处理、转换、数据挖掘、解释与评价。数据挖掘是知识发现的关键步骤6．数据挖掘的核心技术是：人工智能、机器学、统计学7.目前数据挖掘在医学领域的应用集中在疾病辅助诊断、药物开发、医院信息系统、遗传学等方面二．名解1．数据挖掘DM：在数据中正规的发现有效的、新颖的、潜在有
2、用的、并且最终可以被读懂的模式的过程2．案例推理CBR：当要解决一个新问题时，CBR利用相似性检索技术到案例库中搜索与新问题相似的案例，再经过对就案例的修改来解决新问题三．简答1．数据挖掘的特点a挖掘对象是超大型的DB，b发现隐含的知识，c可以用于增进人类认知的知识，d不是手工完成的2．案例是解决新问题的一种知识，案例知识表示为三元组a问题描述：对求解的问题及周围环境的所有特征的描述，b解描述：对问题求解方案的描述，c效果描述：描述解决方案后的结果情况，是失败还是成功3．医学数据挖掘存在的关键问题a数据预处理，b信息融合技术，
3、c快速的鲁棒的书库挖掘算法，d提供知识的准确性和安全性4．数据挖掘在遗传学方面的应用遗传学的研究表明，遗传疾病的发生是由基因决定的，基因数据库搜索技术在基因研究上做出了很多重大发现，其工作主要包括：a从各种生物体的大量DNA序列中定位出具有某种功能的基因，b在基因DB中搜索与某种具有高阶结构或功能的蛋白质相似的高阶结构序列第二章一．填空1．DM的对象分为：关系型DB、数据仓库、文本DB、复杂类型DB2．从用户角度来看，数据仓库的基本组成包括：数据源、数据存储、应用工具、可视化用户界面3．数据仓库是最流行的数据模型是多维数据模型
4、，多维数据模型将数据看作是数据立方体的形式，数据立方体是由维和事实来定义4．常用的多维数据模式包括：星型模式、雪花模式、事实星座模式。星型模式是由事实表和维表构成5．WEBＤＭ分为：ＷＥＢ内容挖掘、ＷＥＢ结构挖掘、ＷＥＢ使用挖掘二．名解１．数据仓库：一个面向主题的、集成的、时变的、非易失的数据集合，用以支持管理活动的决策过程２．数据立方体：指以两维或多维来描述或者分类数据。这里的维类似于关系数据结构中的属性或者字段３．ＷＥＢ数据挖掘：指同万维网相关数据的挖掘三．简答１．人们使用文本DB的三个主要目的a用户需要便利的获得全文文本
5、，即文献检索，b用户应用此类数据库确定需要阅读的相关资料，c用户希望从文本数据库中获得信息的特异性片段，即从相关资料的特异性部分获得某个特意问题的答案2．WEB数据库中的数据可以分为五个类别a网页的内容，b网页间的结构，c网页内的结构，d描述用户如何使用网页的数据，e用户的人口统计学和注册信息第三章一.填空题1.确定商业目标,认清数据挖掘的目的是DM的第一步2.影响DM结果质量的两个因素是:所采用DM技术的有效性(模型的选择),用于挖掘的数据的质量和数量3.数据质量的含义包含四个方面:数据的正确性,数据的一致性,数据的完整性,
6、数据的可靠性4.数据清洗的技术:空值处理,噪音数据,不一致数据等处理技术5.数据挖掘模型按功能可分为:预测模型,描述模型.其中前者包括:分类模型,回归模型,时间序列模型;后者包括:聚类模型,关联模型,序列模型6.模型准确性的测试分为三类:简单验证,交叉验证,自举法二.名词解释1.静态数据:开展业务活动所需要的基本数据(动态数据的基础,保持数据的唯一性)动态数据:指每笔业务发生时产生的事务处理信息2.数据归纳:其目的是建立用于挖掘的合适的数据集合,缩小处理范围,是在数据选择的基础上对挖掘数据的进一步约简,又叫数据缩减或数据收缩三
7、:简答1.CRISP-DM模型的六个阶段理解问题,理解数据,准备数据,建立模型,方案评估,方案实施2.数据准备包含的方面a从多个数据源中整合数据挖掘所需要的数据,保证数据的综合性,易用性,数据的质量和数据的时效性;b如何从现有数据中衍生出所需要的指标3.在数据生成,处理和管理的许多阶段都会引入错误,主要包括a数据输入和获得过程的错误;b数据集成所表现出来的错误(a度量纲问题b命名冲突问题c数据精度问题d汇总问题);c数据传输过程所引入的错误4.通过历史数据预测未来,它的的有效性的前提条件隐藏着三个假设为a过去是将来的好的预测器
8、;b数据是可利用的;c数据包含我们想要的预测5.预测模型和描述模型的区别数据挖掘模型按照功能分为预测模型和描述模型.在预测模型中,用来预测的称为独立变量,要预测的称为相关变量或目标变量.预测模型包括分类模型,回归模型和时间序列模型;描述模型包括聚类模型,关联模型和序列模型.前
