mooc数据挖掘理论与应用答案(慕课2023完整答案)
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第一单元测试
1、数据数据挖掘就是挖掘完整从大量的、（ ）数据中，理论提取隐含在其中的应用、人们事先不知道的答案答案、但又是慕课潜在有用的信息和知识的过程。
A、数据不完全的挖掘完整
B、有噪声的理论
C、模糊的应用
D、随机的答案答案
2、互联网本身具有（ ）的慕课特征，这种属性特征给数据搜集、数据整理、挖掘完整研究带来了革命性的理论突破。
A、数字化
B、互动性
C、快速性
D、共享
3、数据处理的类型有（ ）
A、操作型处理（OLTP)
B、分析型处理(OLAP)
C、查询
D、增删改
4、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：（ ）
A、海量数据集
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、最终用户专门知识缺乏
5、大数据的特征有（ ）
A、Volume
B、Variety
C、Value
D、Velocity
6、从宏观上看，数据挖掘过程主要由三个部分组成，即（ ）
A、数据整理
B、数据挖掘
C、结果的解释评估
D、数据收集
7、数据挖掘任务有（ ）
A、描述性挖掘任务
B、预测性挖掘任务
C、收集
D、整理
8、KDD是一个多步骤的处理过程，一般分为（ ）等基本阶段。
A、问题定义
B、数据抽取
C、数据预处理
D、数据挖掘
E、模式评估
9、数据挖掘是一个（ ）过程。该过程需要经历多个步骤，并且很多决策需要由用户提供。
A、反复迭代
B、人机交互处理
C、复杂
D、多样
中国大学数据挖掘理论与应用
数据挖掘是一种从大量数据中提取有价值信息的过程，它可以帮助我们发现隐藏的规律、模式和趋势，进而做出更好的决策。
数据挖掘的理论基础
数据挖掘的理论基础主要包括：
- 统计学：统计学是数据挖掘的基础，它提供了概率论、假设检验、回归分析等方法，可以帮助我们理解数据的分布和相关性。
- 机器学习：机器学习是一种人工智能的分支，它可以让计算机通过学习不断改进自己的性能。在数据挖掘中，机器学习可以用来构建分类、聚类和预测模型等。
- 数据库：数据库是数据挖掘的基础，它存储了大量的数据，并且可以通过SQL等语言来进行查询和操作。
数据挖掘的应用
数据挖掘在各个领域都有广泛的应用，包括：
- 金融领域：在金融领域，数据挖掘可以用来预测股市走势、评估信用风险、发现异常交易等。
- 电商领域：在电商领域，数据挖掘可以用来推荐商品、优化价格、预测销量等。
- 医疗领域：在医疗领域，数据挖掘可以用来诊断疾病、预测病情、发现患者群体等。
中国大学数据挖掘的现状
中国大学在数据挖掘方面已经取得了很大的进展，特别是一些知名高校，如清华大学、北京大学、复旦大学等。
这些大学在数据挖掘领域的研究涉及到多个方面，包括数据挖掘算法、数据挖掘应用、大数据处理等。
此外，一些高校也开设了相关的课程和专业，如清华大学的计算机科学与技术专业、北京大学的信息科学与技术专业等。
中国大学数据挖掘的未来
中国大学在数据挖掘方面的研究和应用仍有很大的发展空间。
首先，中国大学需要进一步深化数据挖掘算法的研究，探索更加有效的算法和技术，以满足不同领域的需求。
其次，中国大学需要加强数据挖掘应用的研究，将数据挖掘应用到更多的领域中，以提高工作效率和决策质量。
最后，中国大学需要加强数据挖掘人才的培养，吸引更多的优秀人才来从事数据挖掘研究和应用。
