【数据挖掘】部分题目汇总（数据挖掘原理题）

一、专业术语

OLAP (On-Line Analytical Processing)

定义：在线分析处理是一种通过分析大量数据生成分析报告并提供决策支持的数据仓库技术。重点：重点关注用户行为分析等数据分析能力。与OLTP的比较：与OLTP（在线事务处理）不同，OLTP主要专注于在线事务处理和小规模批量数据操作，例如银行交易和电子商务会员注册。

BI (Business Intelligence)

定义：商业智能是企业利用现代信息技术收集、管理和分析业务数据和信息，以改善业务决策和提高业务绩效。用途：将公司的运营数据转换为信息或知识，帮助公司做出明智的业务决策。技术基础：包括ETL技术、数据仓库技术、OLAP技术、数据挖掘技术等。

Data Mining

定义：数据挖掘是从大量不完整、噪声、模糊和随机数据中提取隐含的、有用的信息和知识的过程。任务：包括数据概览、分类、关联分析、聚类等。目标：发现数据背后隐藏的模式和关系，为决策提供信息。

PageRank

定义：网页排名算法由Google创始人发明，用于评估网页的重要性和相关性。原理：根据网页之间的相互超链接关系来确定页面级别。用途：用于搜索引擎优化，评估网页优化的效果。

Classification

定义：分类是机器学习中的一项重要任务，将数据集划分为不同的类别或标签。方法：包括有监督分类方法、无监督分类方法等。应用领域：广泛应用于图像识别、文本分类、生物信息学等领域。

FP-tree

定义：频繁模式树是FP增长算法中使用的一种树结构，用于存储查找频繁项集所需的信息。结构：包含根节点、item前缀子树、常用item头表。用途：用于数据挖掘中查找数据集中的频繁项集。

SVR (Support Vector Regression)

定义：支持向量回归是支持向量机（SVM）的一个重要应用分支，用于解决回归问题。原理：通过在高维空间中找到一个超平面，使所有数据点到这个超平面的距离最小。应用：广泛应用于预测、建模等领域。

SEO (Search Engine Optimization)

定义：搜索引擎优化是一种提高网站在搜索引擎中自然排名的方法。技术：关键词优化、网站结构优化、内容优化等。目标：增加网站曝光度，提高网站流量和转化率。

SEM (Search Engine Marketing)

定义：搜索引擎营销是利用搜索引擎进行营销和推广的一种方法。含义：包括搜索引擎广告（例如Google AdWords）、付费链接等。目标：通过付费手段提高网站曝光度和点击率，宣传您的品牌，增加销量。

Apriori

Apriori是关联规则学习的经典算法，用于从大数据集中提取项目之间有趣的关系，这些关系可以表示为蕴涵规则或关联规则。 Apriori算法通过候选项集生成和剪枝以及支持的信任框架来识别频繁使用的项集和强关联规则。

C4.5

C4.5是扩展ID3算法的决策树生成算法。 C4.5算法以信息增益率作为选择属性的标准。这解决了ID3算法偏向选择具有多个值的属性的问题。此外，C4.5还可以处理连续属性，并提供处理缺失值的机制。

K-means

K-means 是一种无监督学习算法，用于将数据点划分为K 个簇。主要步骤包括随机选择K个初始质心，将数据点分配给它们最近的质心形成簇，重新计算每个簇的质心，并确定质心是否不再改变。重复上述过程直到达到最大迭代次数。到达了。

SVM

SVM 通过寻找使正样本和负样本之间的间距最大化的决策超平面来执行分类。其优点包括对高维数据有效、不易过拟合、计算开销适中、适合训练小样本。

PCA

PCA 的主要目标是降低数据维度，同时保留数据变化的主要模式。实现过程包括计算数据的协方差矩阵、求协方差矩阵的特征向量和特征值、选择最重要的特征向量形成新的特征空间、将数据投影到新的特征空间中。

RF

RF 是一种基于决策树的集成学习算法，通过构建多个决策树并对其进行投票来预测结果。其优点包括抗过拟合、鲁棒性强、能够处理高维数据、易于并行化。

CRISP-DM

CRISP-DM代表“Cross-Industry Standard Process for Data Mining”，是数据挖掘的跨行业标准流程。这六个阶段包括业务理解、数据理解、数据准备、建模、评估和部署。此过程有助于指导数据挖掘项目从开始到实施。

二、计算题（均很简单，理解做法为主）