在数据挖掘中,从以往的数据中得到规则,然后对新数据进行区分,这里

题目

在数据挖掘中,从以往的数据中得到规则,然后对新数据进行区分,这里使用的是()

  • A、分类
  • B、聚类
  • C、关联规则
  • D、预测
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第1题:

( 60 )下列关于数据挖掘的叙述中,哪一条是不正确的?

A )数据挖掘被认为是知识发现过程中的一个特定步骤

B )数据挖掘是使用专门的算法从数据中抽取有用的模式

C )关联规则的发现是数据挖掘的目标之一

D ) “ 可信度 ” 表示规则所代表的事例(元组)占全部事例(元组)的百分比


正确答案:D

第2题:

数据挖掘技术是人们长期对数据库技术进行研究和开发的结果。起初各种商业数据是存储在计算机的数据库中的,然后发展到可对数据库进行查询和访问,进而发展到对数据库的即时遍历。()

此题为判断题(对,错)。


正确答案:正确

第3题:

● 在选项(5)中,①代表的技术用于决策分析;②代表的技术用于从数据库中发现知识对决策进行支持;

①和②的结合为决策支持系统(DSS)开辟了新方向,它们也是③代表的技术的主要组成。

(5)

A.①数据挖掘, ②数据仓库, ③商业智能

B.①数据仓库, ②数据挖掘, ③商业智能

C.①商业智能, ②数据挖掘, ③数据仓库

D.①数据仓库, ②商业智能, ③数据挖掘


正确答案:B

第4题:

在关于数据挖掘的描述中,正确的是(71)。

A.数据挖掘可以支持人们进行决策

B.数据挖掘可以对任何数据进行

C.数据挖掘与机器学习是同一的

D.数据来源质量对数据挖掘结果的影响不大


正确答案:A
解析:请参考试题27-28的分析。

第5题:

在电子商务中,对个人信息的不合理开发利用,是指商家把网上收集到的个人信息存放在专门的数据库中,然后通过数据加工、数据挖掘等方法,得到有商业价值的信息,用于生产经营之中的过程。()

此题为判断题(对,错)。


参考答案:√

第6题:

数据挖掘的目的在于(58)。

A.从已知的大量数据中统计出详细的数据

B.从已知的大量数据中发现潜在的规则

C.对大量数据进行归类整理

D.对大量数据进行汇总统计


正确答案:B
解析:本题考查数据挖掘方面的基础知识。应用数据挖掘工具能够对将来的趋势和行为进行预测,从而很好地支持人们的决策。比如,经过对公司整个数据库系统的分析,数据挖掘工具可以回答诸如“哪个客户对我们公司的邮件推销活动最有可能做出反应?为什么?”等类似的问题。有些数据挖掘工具还能够解决一些很消耗人工时间的传统问题,因为它们能够快速地浏览整个数据库,找出一些专家们不易察觉的极有用的信息。数据挖掘的目的在于从已知的大量数据中发现潜在的规则。

第7题:

下面关于数据挖掘的描述,错误的是()。

A.数据挖掘就是从大量数据中提取或“挖掘”知识

B.数据挖掘是要提取人们事先不知道的知识

C.数据挖掘是要提取潜在有用的信息和知识

D.数据挖掘可以在少量的数据中进行


正确答案:D

第8题:

在选项()中,①代表的技术用于决策分析;②代表的技术用于从数据库中发现知识对决策进行支持;①和②的结合为决策支持系统(DSS)开辟了新方向,它们也是③代表的技术的主要组成。

A.①数据挖掘,②数据仓库,③商业智能

B.①数据仓库,②数据挖掘,③商业智能

C.①商业智能,②数据挖掘,③数据仓库

D.①数据仓库,②商业智能,③数据挖掘


参考答案:B
数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合,用于支持决策分析;数据挖掘用于从数据库中发现知识:数据仓库和数据挖掘的结合为决策支持系统(DSS)开辟了新方向,它们也是商业智能的主要组成部分。

第9题:

下列关于数据挖掘的叙述中,哪一条是不正确的?

A.数据挖掘被认为是知识发现过程中的一个特定步骤

B.数据挖掘是使用专门的算法从数据中抽取有用的模式

C.关联规则的发现是数据挖掘的目标之一

D.“可信度”表示规则所代表的事例(元组)占全部事例(元组)的百分比


正确答案:D
解析:数据挖掘它用专门算法从数据中抽取有用的模式。当已有A时,B发生的概率即条件概率,在数据挖掘中也称为可信度,计算方法是求百分比:(A与B同时出现的频率)/(A出现的频率)。

第10题:

在选项(14)中,①代表的技术用于决策分析;②代表的技术用于从数据库中发现知识对决策进行支持。

A.①数据挖掘、②数据集市

B.①数据仓库、②数据集市

C.①数据仓库、②数据挖掘

D.①数据挖掘、②数据仓库


正确答案:C
解析:数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合,用于支持决策分析;数据挖掘用于从数据库中发现知识;数据仓库和数据挖掘的结合为决策支持系统 (DSS)开辟了新方向,它们也是商业智能的主要组成部分。

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