1、多选题：
不完整数据的成因有（）。
选项：
A:数据收集的时候就缺乏合适的值
B:人为/硬件/软件问题
C:其他
D:数据收集时和数据分析时的不同考虑因素
答案:【数据收集的时候就缺乏合适的值;
人为/硬件/软件问题;
数据收集时和数据分析时的不同考虑因素】

2、多选题：
处理空缺值的主要方法有（）。
选项：
A:使用属性的平均值填补空缺值。
B:使用与给定元组属同一类的所有样本的平均值。
C:使用一个全局常量填补空缺值
D:忽略元组
答案:【使用属性的平均值填补空缺值。;
使用与给定元组属同一类的所有样本的平均值。;
使用一个全局常量填补空缺值;
忽略元组】

3、多选题：
给定一个数值属性，怎样才能平滑数据，去掉噪声？（）。
选项：
A:分箱（binning）
B:聚类
C:回归
D:计算机和人工检查结合
答案:【分箱（binning）;
聚类;
回归;
计算机和人工检查结合】

4、多选题：
数据集成时需解决的三个基本问题为（）。
选项：
A:冗余问题
B:数据集成过程中数值冲突的检测与处理
C:降维
D:模式集成的过程中涉及到的实体识别问题
答案:【冗余问题;
数据集成过程中数值冲突的检测与处理;
模式集成的过程中涉及到的实体识别问题】

5、多选题：
常用的数据转换方法有（）。
选项：
A:聚集
B:平滑
C:数据概化
D:属性构造
答案:【聚集;
平滑;
数据概化;
属性构造】

智慧树数据挖掘（山东联盟）

智慧树是一家致力于教育领域的互联网公司，通过自主研发的在线学习平台，为用户提供高质量的教育资源和服务。智慧树的数据挖掘项目是该公司最为重要的业务之一，它通过对用户的行为、兴趣等多种数据进行分析，提供个性化的学习服务，也为智慧树的教学服务提供了重要的支持。

数据挖掘的过程

智慧树的数据挖掘过程主要分为三个阶段：数据清洗、数据挖掘和数据分析。

1. 数据清洗

数据清洗是指对原始数据进行处理和清理，以去除其中的错误、重复、不一致等干扰因素，保证后续数据挖掘的准确性和可靠性。智慧树的数据清洗包括数据的去重、缺失值的填充、异常值的处理等。

2. 数据挖掘

数据挖掘是指通过使用各种数据挖掘算法，对已经清洗好的数据进行分析和挖掘，从中挖掘出有价值的模式、关联、规则等知识。智慧树的数据挖掘算法涵盖了统计学、机器学习、人工智能等多种领域，例如关联规则挖掘、聚类分析、分类与预测等。

3. 数据分析

数据分析是指对数据挖掘结果进行分析和解读，并将其转化成有用的信息以支持决策。智慧树的数据分析主要包括对用户行为、兴趣、学习习惯等方面的分析，从而为用户提供个性化的学习服务。

数据挖掘的应用

智慧树的数据挖掘在用户服务、教学服务等方面都得到了广泛应用。

1. 用户服务

通过对用户行为和兴趣的分析，智慧树能够为用户提供个性化的学习服务。例如，智慧树能够根据用户的学习目的和兴趣，为其推荐适合的课程和学习资源；同时，智慧树还能通过对用户行为的分析，发现用户的学习习惯和不足之处，针对性地提供学习建议。

2. 教学服务

智慧树的数据挖掘还为教学服务提供了重要的支持。例如，智慧树能够通过对用户学习行为的监测和评估，为教师提供学生的学习情况和表现等信息，以便教师对学生的学习进行指导和帮助；同时，智慧树还能通过对用户学习行为的分析，为教师提供改进课程、教学方法等方面的参考。

数据挖掘的优势

智慧树的数据挖掘在提升教育质量、优化用户体验等方面具有许多优势。

1. 个性化服务

智慧树的数据挖掘能够通过对用户行为和兴趣等多种数据的分析，为用户提供个性化的学习服务，帮助用户更加有效地学习。

2. 提高教育质量

智慧树的数据挖掘能够为教师提供学生的学习情况和表现等信息，以便教师更好地指导学生，提高教育质量。

3. 优化用户体验

智慧树的数据挖掘能够为用户提供适合自己的学习资源和服务，从而优化用户的学习体验，增强用户的满意度。

数据挖掘的挑战

智慧树的数据挖掘面临着许多挑战，例如数据量大、数据复杂、数据隐私等。

1. 数据量大

智慧树平台的数据量非常大，需要投入大量的计算资源和时间才能完成数据挖掘的过程。

2. 数据复杂

智慧树平台的数据非常复杂，包括用户行为、兴趣、学习习惯等多种因素，需要采用复杂的算法进行分析和挖掘。

3. 数据隐私

智慧树平台的数据涉及到用户的隐私信息，需要采取严格的安全措施来保护用户的数据隐私。

总结

智慧树的数据挖掘项目是该公司最为重要和核心的业务之一，它能够通过对用户的行为、兴趣等多种数据进行分析，提供个性化的学习服务，同时也为智慧树的教学服务提供了重要的支持。虽然智慧树的数据挖掘面临着许多挑战，但是通过不断的技术创新和优化，智慧树的数据挖掘将会更加成熟和完善，为用户提供更好的学习服务和体验。