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中級經濟師《經濟基礎》考點及母題：數據挖掘

數據挖掘

數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)數據源必須是真實的、大量的、有噪聲的。

(2)發現的是用戶感興趣的知識。

(3)發現的知識是可接受的、可理解、可運用的。

(4)并不要求發現放之四海而皆準的知識，只支持特定的發現問題。

2.出發點和核心任務：數據挖掘以解決實際問題為出發點;核心任務是對數據關系和特征進行探索。

3.類型

(1)指導學習或監督學習

監督學習是對目標需求的概念進行學習和建模，通過探索數據和建立模型來實現從觀察變量到目標需求的有效解釋。

(2)無指導學習或非監督學習

無監督學習沒有明確的標識變量來表達目標概念，主要任務是探索數據之間的內在聯系和結構。

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，以實現對未來潛在的預測需求。分類技術屬于一種監督學習，即使用已知類別的訓練數據建立分類模型的方法。

2)實際應用：在郵件系統中區分出垃圾郵件，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：把一組數據按照差異性和相似性分為幾個類別，使得同類的數據相似性盡量大，不同類的數據相似性盡可能小，跨類的數據關聯性盡可能低。聚類是一種無監督學習。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)關聯分析

1)含義：是對數據集中反復出現的相關關系和關聯性進行挖掘提取，從而可以根據一個數據項的出現 預測其他數據項的出現。

2)實際應用：啤酒尿布案例，數據挖掘發現大型超市中購買啤酒的男士經常同時購買小孩紙尿褲，基于這一發現，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，目的是發現交易數據中不同商品之間的聯系規則，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】

下列關于數據挖掘的表述正確的有( )。

A. 數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. 數據挖掘以解決實際問題為出發點

C. 數據挖掘可以分為指導學習或監督學習以及無指導學習或非監督學習兩類

D. 分類技術屬于一種無監督學習

E. 在郵件系統中區分出垃圾郵件數據屬于數據挖掘中的分類技術

【答案】BCE

【解析】數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督學習，即使用已知類別的 訓練數據建立分類模型的方法，D 項錯誤。

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