問答題什么是數(shù)據(jù)挖掘？它與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析有什么區(qū)別？

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定義： 數(shù)據(jù)挖掘（Data Mining，DM）又稱數(shù)據(jù)庫中的知識發(fā)現(xiàn)（Knowledge...

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1.問答題

下表由雇員數(shù)據(jù)庫的訓(xùn)練數(shù)據(jù)組成。數(shù)據(jù)已泛化。例如，age“31…35”表示年齡在31~35之間。對于給定的行，count表示department，status，age和salary在該行具有給定值的元組數(shù)。

給定一個數(shù)據(jù)元組，它的屬性department，age和salary的值分別為“systems”，“26…30”，和“46K…50K”。該元組status的樸素貝葉斯分類是什么？

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設(shè)元組的各個屬性之間相互獨立，所以先求每個屬性的類條件概率：

2.問答題考慮下面的多特征立方體查詢：按{item，region，month}的所有子集分組，對每組找出2004年的最小貨架壽命，并對價格低于100美元、貨架壽命在最小貨架壽命的1.25~1.5倍之間的元組找出總銷售額部分。用擴充的SQL表示該查詢。

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3.問答題

假定BigUniversity的數(shù)據(jù)倉庫包含如下4個維：student（student_name，area_id，major，status，university），course（course_name，department），semester（semester，year）和instructor（dept，rank）；2個度量：count和avg_grade。在最低概念層，度量avg_grade存放學(xué)生的實際課程成績。在較高概念層，avg_grade存放給定組合的平均成績。
（1）由基本方體[student，course，semester，instructor]開始，為列出BigUniversity每個學(xué)生的CS課程的平均成績，應(yīng)當(dāng)使用哪些特殊的OLAP操作。
（2）如果每維有5層（包括all），如“student

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（2）這個立方體將包含5⁴=625個方體。

4.問答題

假定用于分析的數(shù)據(jù)包含屬性age。數(shù)據(jù)元組的age值（以遞增序） 是：13，15，16，16，19，20，20，21，22，22，25，25，25，25，30，33，33，35，35，35，35，36，40，45，46，52，70。
（1）畫出一個等寬為10的等寬直方圖；
（2）為如下每種抽樣技術(shù)勾畫例子：SRSWOR，SRSWR ，聚類抽樣，分層抽樣。使用大小為5的樣本和層“青年”，“中年”和“老年”。

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5.問答題

假設(shè)12個銷售價格記錄組已經(jīng)排序如下：5，10，11，13，15，35，50，55，72，92，204，215。使用如下每種方法將其劃分成三個箱。
（a）等頻（等深）劃分。
（b）等寬劃分。
（c）聚類。

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