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1.何谓数据挖掘？它有哪些方面的功能？

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、但又是潜在有用的信

息和知识的过程称为数据挖掘。相关的名称有知识发现、数据分析、数据融合、决策支持等。

数据挖掘的功能包括：概念描述、关联分析、分类与预测、聚类分析、趋势分析、孤立点分析以及偏差分析等。

2.何谓粒度？它对数据仓库有什么影响？按粒度组织数据的方式有哪些？

粒度是指数据仓库的数据单位中保存数据细化或综合程度的级别。粒度影响存放在数据仓库中的数据量的大小，同时影响

数据仓库所能回答查询问题的细节程度。按粒度组织数据的方式主要有：

①简单堆积结构

②轮转综合结构

③简单直接结构

④连续结构

3.简述数据仓库设计的三级模型及其基本内容。

概念模型设计是在较高的抽象层次上的设计，其主要内容包括：界定系统边界和确定主要的主题域。

逻辑模型设计的主要内容包括：分析主题域、确定粒度层次划分、确定数据分割策略、定义关系模式、定义记录系统。

物理数据模型设计的主要内容包括：确定数据存储结构、确定数据存放位置、确定存储分配以及确定索引策略等。在物理

数据模型设计时主要考虑的因素有:I/O存取时间、空间利用率和维护代价等。

提高性能的主要措施有划分粒度、数据分割、合并表、建立数据序列、引入冗余、生成导出数据、建立广义索引等。

4.在数据挖掘之前为什么要对原始数据进行预处理？

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。

5.简述数据预处理方法和内容。

①数据清洗：包括填充空缺值，识别孤立点，去掉噪声和无关数据。

②数据集成：将多个数据源中的数据结合起来存放在一个一致的数据存储中。需要注意不同数据源的数据匹配问题、数值冲

突问题和冗余问题等。

③数据变换：将原始数据转换成为适合数据挖掘的形式。包括对数据的汇总、聚集、概化、规范化，还可能需要进行属性的

重构。

④数据归约：缩小数据的取值范围，使其更适合于数据挖掘算法的需要，并且能够得到和原始数据相同的分析结果。

6.简述数据清理的基本内容。

①尽可能赋予属性名和属性值明确的含义；

②统一多数据源的属性值编码；

③去除无用的惟一属性或键值(如自动增长的id)；

④去除重复属性(在某些分析中，年龄和出生日期可能就是重复的属性，但在某些时候它们可能又是同时需要的)

⑤去除可忽略字段(大部分为空值的属性一般是没有什么价值的，如果不去除可能造成错误的数据挖掘结果)

⑥合理选择关联字段(对于多个关联性较强的属性，重复无益，只需选择其中的部分用于数据挖掘即可，如价格、数据、金额)

⑦去掉数据中的噪音、填充空值、丢失值和处理不一致数据。

7.简述处理空缺值的方法。

①忽略该记录；

②去掉属性；

③手工填写空缺值；

④使用默认值；

⑤使用属性平均值；

⑥使用同类样本平均值；

⑦预测最可能的值。

8.常见的分箱方法有哪些？数据平滑处理的方法有哪些？

分箱的方法主要有：

①统一权重法(又称等深分箱法)

②统一区间法(又称等宽分箱法)

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③最小熵法

④自定义区间法

数据平滑的方法主要有：平均值法、边界值法和中值法。

9.何谓数据规范化？规范化的方法有哪些？写出对应的变换公式。

将数据按比例缩放(如更换大单位)，使之落入一个特定的区域（如0.0～1.0），称为规范化。规范化的常用方法有：

(1)最大－最小规范化：maxmin

x