《数据挖掘与知识获取》总复习题
1．数据挖掘系统可以根据什么标准进行分类？ 2．知识发现过程包括哪些步骤？ 3．什么是概念分层？
4．多维数据模型上的OLAP操作包括哪些？ 5．OLAP服务器类型有哪几种？ 6．数据预处理技术包括哪些？ 7．什么是数据清理？ 8．什么是数据集成？ 9．什么是数据归约？
10．数据清理的内容包括哪些？ 11．什么是数据挖掘？
12．数据仓库的主要特征是什么？ 13．什么是数据集市？
14．数据库中的知识发现过程由哪几个步骤组成？ 15．典型的数据挖掘系统有哪几个主要成分？
16．在数据挖掘系统中，为什么数据清理十分重要？ 17．脏数据形成的原因有哪些？
18．数据清理时，对空缺值有哪些处理方法？ 19．什么是数据变换？包括哪些内容？ 20．数据归约的策略包括哪些？ 21．假定属性income的最小值与最大值分别为￥12000和￥98000，如映射income到区间[0.0，1.0]，根据min-max规范化，income值￥73600将变为 。 22．假定属性income的平均值和标准差分别为￥54000和￥16000。使用Z-score规范化，值￥73600被转换为 。
23．假定A的值由-986到917。A的最大绝对值为986，使用小数定标规范化，-986被规范化为 。
24．从结构角度来看，有三种数据仓库模型________________。 25.与数据挖掘类似的术语有哪些？
26.可以对按季度汇总的销售数据进行______，来观察按月汇总的数据。 A 上卷 B 下钻 C 切片 D切块
27．可以对按城市汇总的销售数据进行______，来观察按国家总的数据。 A 上卷 B 下钻 C 切片 D切块
28．通过不太详细的数据得到更详细的数据，称为________。 A 上卷 B 下钻 C 细化 D维规约
29．已知事务数据库D，假定最小支持度为2，求所有的频繁项集和它们的支持度。
30．常用的四种兴趣度的客观度量。
简单性 确定性 实用性 新颖性 31．四种常用的概念分层类型。
模式分层、集合分组分层、操作导出的分层、基于规则的分层。 32．多维数据仓库有哪几种概念模型？ 33. 形成“脏数据”的原因有哪些？