2020年中級經濟師《經濟基礎》考點及母題：數(shù)據挖掘
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數(shù)據挖掘
【知識點】
數(shù)據挖掘的相關概念如下：
1.含義：從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的實際應用數(shù)據中，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：數(shù)據挖掘以解決實際問題為出發(fā)點;核心任務是對數(shù)據關系和特征進行探索。
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，主要任務是探索數(shù)據之間的內在聯(lián)系和結構。
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。分類技術屬于一種監(jiān)督學習，即使用已知類別的訓練數(shù)據建立分類模型的方法。
2)實際應用：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、關聯(lián)分類法、支持向量機、神經網絡等。
(2)聚類分析
1)含義：把一組數(shù)據按照差異性和相似性分為幾個類別，使得同類的數(shù)據相似性盡量大，不同類的數(shù)據相似性盡可能小，跨類的數(shù)據關聯(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，聚類分析是根據觀察學習來確定數(shù)據之間的關系。
2)實際應用：用于客戶細分、文本歸類、結構分組、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、基于網格的方法和基于模型的方法。
(3)關聯(lián)分析
1)含義：是對數(shù)據集中反復出現(xiàn)的相關關系和關聯(lián)性進行挖掘提取，從而可以根據一個數(shù)據項的出現(xiàn) 預測其他數(shù)據項的出現(xiàn)。
2)實際應用：啤酒尿布案例，數(shù)據挖掘發(fā)現(xiàn)大型超市中購買啤酒的男士經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容。統(tǒng)計學的回歸分析方法經常用于這類問題的分析。
【多選題】
下列關于數(shù)據挖掘的表述正確的有( )。
A. 數(shù)據挖掘是指從大量的、完全的、有噪聲的、清晰的、隨機的實際應用數(shù)據中，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)據挖掘以解決實際問題為出發(fā)點
C. 數(shù)據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)據屬于數(shù)據挖掘中的分類技術
【答案】BCE
【解析】數(shù)據挖掘是指從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的實際應用數(shù)據中，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;分類技術屬于一種監(jiān)督學習，即使用已知類別的 訓練數(shù)據建立分類模型的方法，D 項錯誤。
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