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2020年中級經(jīng)濟師《經(jīng)濟基礎(chǔ)》考點及母題:數(shù)據(jù)挖掘

更新時間:2020-10-20 15:08:07 來源:環(huán)球網(wǎng)校 瀏覽331收藏66

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數(shù)據(jù)挖掘

【知識點】

數(shù)據(jù)挖掘的相關(guān)概念如下:

1.含義:從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的實際應(yīng)用數(shù)據(jù)中,提取隱藏在其中但又有潛在價值的信息和知識的過程。包含以下幾層含義:

(1)數(shù)據(jù)源必須是真實的、大量的、有噪聲的。

(2)發(fā)現(xiàn)的是用戶感興趣的知識。

(3)發(fā)現(xiàn)的知識是可接受的、可理解、可運用的。

(4)并不要求發(fā)現(xiàn)放之四海而皆準的知識,只支持特定的發(fā)現(xiàn)問題。

2.出發(fā)點和核心任務(wù):數(shù)據(jù)挖掘以解決實際問題為出發(fā)點;核心任務(wù)是對數(shù)據(jù)關(guān)系和特征進行探索。

3.類型

(1)指導學習或監(jiān)督學習

監(jiān)督學習是對目標需求的概念進行學習和建模,通過探索數(shù)據(jù)和建立模型來實現(xiàn)從觀察變量到目標需求的有效解釋。

(2)無指導學習或非監(jiān)督學習

無監(jiān)督學習沒有明確的標識變量來表達目標概念,主要任務(wù)是探索數(shù)據(jù)之間的內(nèi)在聯(lián)系和結(jié)構(gòu)。

4.常用的算法

(1)分類

1)含義:確定目標對象屬于哪個預定類別,以實現(xiàn)對未來潛在的預測需求。分類技術(shù)屬于一種監(jiān)督學習,即使用已知類別的訓練數(shù)據(jù)建立分類模型的方法。

2)實際應(yīng)用:在郵件系統(tǒng)中區(qū)分出垃圾郵件,在貸款客戶中判斷出有風險客戶等。

3)常用方法:決策樹分類法、貝葉斯分類法、關(guān)聯(lián)分類法、支持向量機、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。

(2)聚類分析

1)含義:把一組數(shù)據(jù)按照差異性和相似性分為幾個類別,使得同類的數(shù)據(jù)相似性盡量大,不同類的數(shù)據(jù)相似性盡可能小,跨類的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)性盡可能低。聚類是一種無監(jiān)督學習。其要劃分的類是未知的,聚類分析是根據(jù)觀察學習來確定數(shù)據(jù)之間的關(guān)系。

2)實際應(yīng)用:用于客戶細分、文本歸類、結(jié)構(gòu)分組、行為跟蹤等問題。

3)常用方法:基于劃分的方法、基于分層的方法、基于密度的方法、基于網(wǎng)格的方法和基于模型的方法。

(3)關(guān)聯(lián)分析

1)含義:是對數(shù)據(jù)集中反復出現(xiàn)的相關(guān)關(guān)系和關(guān)聯(lián)性進行挖掘提取,從而可以根據(jù)一個數(shù)據(jù)項的出現(xiàn) 預測其他數(shù)據(jù)項的出現(xiàn)。

2)實際應(yīng)用:啤酒尿布案例,數(shù)據(jù)挖掘發(fā)現(xiàn)大型超市中購買啤酒的男士經(jīng)常同時購買小孩紙尿褲,基于這一發(fā)現(xiàn),超市把啤酒和紙尿褲擺放在一起,結(jié)果兩種商品的銷售量明顯提升。

3)常用方法:購物籃分析,目的是發(fā)現(xiàn)交易數(shù)據(jù)中不同商品之間的聯(lián)系規(guī)則,讓營銷商制定更好的營銷策略。

(4)趨勢與演化分析

趨勢與演化分析包括數(shù)據(jù)變化趨勢、序列模式分析、周期性分析以及相似程度分析等內(nèi)容。統(tǒng)計學的回歸分析方法經(jīng)常用于這類問題的分析。

【多選題】

下列關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘的表述正確的有( )。

A. 數(shù)據(jù)挖掘是指從大量的、完全的、有噪聲的、清晰的、隨機的實際應(yīng)用數(shù)據(jù)中,提取隱藏在其中 但又有潛在價值的信息和知識的過程

B. 數(shù)據(jù)挖掘以解決實際問題為出發(fā)點

C. 數(shù)據(jù)挖掘可以分為指導學習或監(jiān)督學習以及無指導學習或非監(jiān)督學習兩類

D. 分類技術(shù)屬于一種無監(jiān)督學習

E. 在郵件系統(tǒng)中區(qū)分出垃圾郵件數(shù)據(jù)屬于數(shù)據(jù)挖掘中的分類技術(shù)

【答案】BCE

【解析】數(shù)據(jù)挖掘是指從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的實際應(yīng)用數(shù)據(jù)中,提取隱藏 在其中但又有潛在價值的信息和知識的過程,A 項錯誤;分類技術(shù)屬于一種監(jiān)督學習,即使用已知類別的 訓練數(shù)據(jù)建立分類模型的方法,D 項錯誤。

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