什么是数据挖掘？数据挖掘有什么应用？
题目
什么是数据挖掘？数据挖掘有什么应用？
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第1题：
在CRM中创建和实施一个数据挖掘应用需要以下（）步骤。
- A、输入数据
- B、确定如何使用数据挖掘
- C、定义数据挖掘应用的用户
- D、定义所使用的数据并进行数据预处理
- E、数据分析
正确答案:B,C,D -
第2题：
数据挖掘定义是什么？
正确答案:技术层面上：数据挖掘就是从大量数据提取有用信息的过程；
商业层面上：数据挖掘就是对大量业务数据进行抽取，转换和分析以及建模处理，从中提取辅助商业决策的关键性数据。 -
第3题：
什么是数据挖掘？
正确答案:数据挖掘指的是从大量的数据中挖掘出那些令人感兴趣的，有用的，隐含的，先前未知的和可能有用的模式或知识。 -
第4题：
什么是数据挖掘？数据挖掘有哪些应用？
正确答案: 数据挖掘（DataMining，简称DM）顾名思义就是从超大型数据库或仓库中搜索有用的商业信息的过程。
具体应用如下：
1、零售和销售业：预测销售，确定库存量和分销计划等。
2、银行业：预测坏账、信用卡欺诈、新信用卡用户等。
3、航空公司：捕捉客户经常去的地方和那些中途转机的乘客的最终目的，这样航空公司就可以识别那些尚未末辟业务但却很受欢迎的地点，并考虑增加班机路线以捕捉商业机会。 -
第5题：
试从商业角度来理解什么是数据挖掘？
正确答案: 数据挖掘可以描述为：按企业既定业务目标，对大量的企业数据进行探索和分析，揭示隐藏的、未知的或验证已知的规律性，并进一步将其模型化的先进有效的方法。数据挖掘是一类深层次的数据分析方法。从商业角度来讲，数据挖掘是一种新的商业信息处理技术，其主要特点是对商业数据库中的大量业务数据进行抽取、转换、分析和其他模型化处理，从中提取辅助商业决策的关键性数据，主要目的是为商业决策提供真正有价值的信息，进而获得利润。 -
第6题：
什么是数据挖掘？常用的数据挖掘方法和技术包括什么？
正确答案: 数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。常用的数据挖掘方法和技术手段有：关联分析，决策树，粗糙集，人工神经网络，遗传算法，归纳学习。 -
第7题：
数据仓库技术与数据挖掘间有什么关系？
正确答案: 数据仓库技术的发展与数据挖掘有着密切的关系。数据仓库的发展是促进数据挖掘越来越热的原因之一。但是，数据仓库并不是数据挖掘的先决条件，因为有很多数据挖掘可直接从操作数据源中挖掘信息。 -
第8题：
问答题什么是数据仓库和数据挖掘？正确答案： 数据仓库是在数据库技术基础上发展起来的一个新的应用领域，数据仓库是支持管理决策过程的、面向主题的、集成的、随时间而增长的持久的数据集合。
数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的，但又是潜在有用的信息和知识的过程。解析： 暂无解析 -
第9题：
问答题什么是数据挖掘？数据挖掘有什么应用？正确答案： 1、数据挖掘是指从超大型数据库或数据仓库种搜索有用的商业信息的过程。
2、数据挖掘应用：零售和销售业：预测销售，确定库存量和分销计划等；银行业：预测坏账、信用卡欺诈、新信用卡用户等；航空公司：捕捉客户经常去的地方和那些中途转机的乘客的最终目的地，这样航空公司就可以识别那些尚未开辟业务但却很受欢迎的地点，并考虑增加班机路线以捕捉商业机会。广告：预测在黄金时间播放什么广告最好，怎样使插入广告的收效最大。市场营销：对客户的人口统计信息进行分类，以预测哪些客户将对推销商品的邮件做出应答或购买特殊产品。解析： 暂无解析 -
第10题：
问答题什么是数据仓库、数据挖掘？举例说明数据仓库、数据挖掘的应用。正确答案： 数据仓库是一个面向主题的、集成的、随着时间变化的、相对稳定的数据集合，用于支持管理决策。
数据挖掘（DataMining，DM）就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的，但又是潜在有用的信息和知识的过程。具体应用：零售业和销售业：预测销售，确定库存量和分销计划等。市场营销：对客户的人口统计信息进行分类，以预测哪些客户将对推销的商品的邮件作出应答或购买特殊产品。解析： 暂无解析 -
第11题：
问答题数据挖掘的任务有哪些？每项任务的含义是什么？正确答案： 数据挖掘的任务有六项：关联分析、时序模式、聚类、分类、偏差检测、预测。
含义：关联分析：若两个或多个数据项的取值之间重复出现且概率很高时，它就存在某种关联，可以建立起这些数据项的关联规则。一般用“支持度”和“可信度”两个阀值来淘汰那些无用的关联规则。
时序模式：通过时间序列搜索出重复发生概率较高的模式。在时序模式中，需要找到在某个最小时间内出现比率一直高于某一最小百分比的规则。
聚类：数据库中的数据可以划分为一系列有意义的子集，即类。聚类方法包括分析方法、机器学习方法、神经网络方法等。
分类：分类是在聚类的基础之上，对已确定的类找出该类别的描述知识，它代表了这类数据的整体信息。
偏差检测：偏差检测是从数据分析中发现在数据库中的数据中存在的异常情况，寻找观察结果与参照之间的差别。
预测：利用历史数据找出变化规律，建立模型，并用此模型来预测未来数据的种类、特征等。解析： 暂无解析 -
第12题：
单选题下列关于数据挖掘说法错误的是（）A数据挖掘就是从数据库中提炼出有用信息的过程
B数据挖掘和数据库是相同的意思
C数据挖掘是对数据进行选择、处理、挖掘、分析的过程
D数据挖掘是数据库的一种重要应用
正确答案： B解析： 暂无解析 -
第13题：
在数据挖掘之前为什么要对原始数据进行预处理？
正确答案: 原始业务数据来自多个数据库或数据仓库，它们的结构和规则可能是不同的，这将导致原始数据非常的杂乱、不可用，即使在同一个数据库中，也可能存在重复的和不完整的数据信息，为了使这些数据能够符合数据挖掘的要求，提高效率和得到清晰的结果，必须进行数据的预处理。
为数据挖掘算法提供完整、干净、准确、有针对性的数据，减少算法的计算量，提高挖掘效率和准确程度。 -
第14题：
下列关于数据挖掘说法错误的是（）
- A、数据挖掘就是从数据库中提炼出有用信息的过程
- B、数据挖掘和数据库是相同的意思
- C、数据挖掘是对数据进行选择、处理、挖掘、分析的过程
- D、数据挖掘是数据库的一种重要应用
正确答案:A -
第15题：
什么是知识发现？知识发现与数据挖掘有何关系？
正确答案: 根据费亚德的定义，数据库中的知识发现是从大量数据中辨识出有效的，新颖的，潜在有用的，并可被理解的模式的高级处理过程。
数据挖掘是知识发现中的一个步骤，它主要是利用某些特定的知识发现算法，在一定的运算效率内，从数据中发现出有关的知识。 -
第16题：
什么是数据仓库、数据挖掘？举例说明数据仓库、数据挖掘的应用。
正确答案: 数据仓库是一个面向主题的、集成的、随着时间变化的、相对稳定的数据集合，用于支持管理决策。
数据挖掘（DataMining，DM）就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的，但又是潜在有用的信息和知识的过程。具体应用：零售业和销售业：预测销售，确定库存量和分销计划等。市场营销：对客户的人口统计信息进行分类，以预测哪些客户将对推销的商品的邮件作出应答或购买特殊产品。 -
第17题：
数据挖掘的含义是什么？
正确答案: 数据挖掘是指从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在的有用信息和知识的过程。 -
第18题：
什么是数据仓库和数据挖掘？
正确答案: 数据仓库是在数据库技术基础上发展起来的一个新的应用领域，数据仓库是支持管理决策过程的、面向主题的、集成的、随时间而增长的持久的数据集合。
数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的，但又是潜在有用的信息和知识的过程。 -
第19题：
问答题什么是知识发现？知识发现与数据挖掘有何关系？正确答案： 根据费亚德的定义，数据库中的知识发现是从大量数据中辨识出有效的，新颖的，潜在有用的，并可被理解的模式的高级处理过程。
数据挖掘是知识发现中的一个步骤，它主要是利用某些特定的知识发现算法，在一定的运算效率内，从数据中发现出有关的知识。解析： 暂无解析 -
第20题：
问答题数据挖掘的含义是什么？正确答案： 数据挖掘是指从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在的有用信息和知识的过程。解析： 暂无解析 -
第21题：
问答题什么是数据挖掘？数据挖掘有哪些应用？正确答案： （1）数据挖掘（简称DM）：顾名思义就是从超大型数据库或数据仓库中搜索有用的商业信息的过程。
（2）应用：
①零售和销售业：预测销售，确定库存量和分销计划等。
②银行业：预测坏账、信用卡欺诈、新信用卡用户等。
③航空公司：捕捉客户经常去的地方和那些中途转机的乘客的最终目的地，这样航空公司就可以识别那些尚未开辟业务但却很受欢迎的地点，并考虑增加班级路线以捕捉商业机会。
④广告：预测在黄金时间播放什么广告最好，怎样使插入广告的收效最大。
⑤市场营销：对客户的人口统计信息进行分类，以预测哪些客户将对推销商品的邮件作出应答或购买特殊产品。解析： 暂无解析 -
第22题：
问答题数据仓库的探索者的工作与数据库的数据挖掘者的工作有什么不同？正确答案： 数据仓库的探索者要做的工作有概括分析、抽取、建模和分类；数据库的数据挖掘着要做的工作有数据清洗，数据整理，数据建模，数据展示等，主要利用一系列的算法等。解析： 暂无解析 -
第23题：
问答题什么是联机分析处理？什么是数据挖掘？正确答案： 联机分析处理是使分析人员、管理人员或执行人员能够从多种角度对从原始数据中转化出来的、能够真正为用户所理解的、并真实反映企业特性的信息进行快速、一致、交互地存取，从而获得对数据的更深入了解的一类软件技术，其目标是满足决策支持或多维环境特定的查询和报表需求。
当今的数据处理大致可以分成两大类：联机事务处理OLTP（On-line Transaction Processing）、联机分析处理OLAP（On-Line Analytical Processing）。OLTP就是我们早已熟悉的传统关系数据库的主要应用，主要是基本的、日常的事务处理，最典型的例子莫过于银行交易系统、图朽管理系统等。OLAP是数据仓库系统的主要应用，支持复杂的分析操作，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查询结果。
数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据巾提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程，简单的说就是从大量数据中提取或挖掘知识。
数据挖掘可以看成是一种数据搜寻过程，它不必预先假设或提出问题，但是仍能找到那些非预期的却令人关注的信息，这些信息表示了数据元素的关系和模式。数据挖掘能挖掘出数据间潜在的模式、找出最有价值的信息和知识，从而指导商业行为或辅助科学研究。解析： 暂无解析