【期末复习】数据科学导论

博主： Fivk
发布时间：2021 年 11 月 29 日
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13812字数
分类： python

选择题看历次课前测试

</div>

# 常见的有监督学习算法

* 支持向量机（Support Vector Machines
* 线性回归（linear regression）
* 逻辑回归（logistic regression）
* 朴素贝叶斯（naive Bayes）
* 线性判别分析（linear discriminant analysis）
* 决策树（decision trees）
* K-近邻（k-nearest neighbor algorithm）
* Multilayer perceptron

K-means算法为无监督学习算法

</div>

# 经典案例分类

* **购物篮分析法**
* **亚马逊的个性化推荐**
* 潘多拉音乐组计划
* 塔吉特的大数据营销

- **谷歌流感趋势**
- **奥斯卡预测**
- Farecast案例详析
- Decide案例详析

- **美国总统大选**
- 《纸牌屋》

# 填空题

1.数据科学是一门通过 **填空 1** 来获取 **填空 2** 的科学。

正确答案：

填空 1：**系统性研究**

填空 2：**与数据相关的知识体系**

2.可视化领域包括三个主要分支，分别是 **填空 1** 、 **填空 2** 以及 **填空 3**等。

正确答案：

填空 1：**科学可视化**

填空 2：**信息可视化**

填空 3：**可视分析**

3.大数据能被用于打击罪犯的特征有真实性、**填空 1**、**填空 2** 。

正确答案：

填空 1：**多样性**

填空 2：**速度**

PS：大数据的4V特征：

1. 体量
2. 多样性
3. 真实性（价值性）
4. 速度

4.谷歌流感监测是大数据在 **填空 1** 方面的应用。

正确答案：

填空 1：**趋势预测**

PS：大数据的应用

1. 预测
2. 推荐
3. 商业情报分析
4. 科学研究

5.有训练样本，有标注的机器学习称为 **填空 1** 学习，而有训练样本无标注的机器学习称为 **填空 2** 学习。

正确答案：

填空 1：**有监督**

填空 2：**无监督**

6.列举两个基于`python`的中文处理工具包 **填空 1** 、 **填空 2**。

正确答案：

填空 1：**jieba**

填空 2：****thulac****

PS：

* jieba【推荐】
* thulac（清华大学） ：处理utf-8编码
* SnowNLP：处理unicode编码，使用时需要decode/unicode，包括情感分析部分的分词处理
* pynlpir
* CoreNLP
* pyNLP（哈工大)
* NLPIP：可处理少数民族语言的分词包

以上是去年测试题
</div>

---

以下是历次课前测试填空题
</div>

7.python中注释语句符号为 **填空 1**

正确答案：

填空 1：**#**

8.python中 **填空 1** 数据结构能容纳不同类型的数据。

正确答案：

填空 1：**list**

9.python中else与if连写为 **填空 1**

正确答案：

填空 1：**elif**

10.**填空 1**库是面向Python的机器学习软件包，它可以支持主流的有监督机器学习方法和无监督机器学习方法。

正确答案：

填空 1：**scikit-learn**

11.Anaconda中安装第三方库所用的命令可以在库名前加 **填空 1** 。

正确答案：

填空 1：**pip install**

12.**填空 1** 是 Python 语言的一个扩展程序库，支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。

正确答案：

填空 1：**Numpy**

13.在python中想使用numpy库时，可用 **填空 1** 命令装载它。

正确答案：

填空 1：**import numpy**

14.有监督学习算法与无监督学习算法的不同是，必须对训练的样本给出 **填空 1**。

正确答案：

填空 1：**标签**

15.机器学习框架中，首先采集、预处理数据，再针对训练集进行 **填空 1** 的设计，确定其参数，再用它对测试集进行预测。

正确答案：

填空 1：**模型**

16.**填空 1**和 **填空 2** 是目前常见的大数据处理平台。

正确答案：

填空 1：**Hadoop**

填空 2：**Spark**

17.python中 **填空 1** 形式用来表示下一条语句是在上一条语句的结构里。

正确答案：

填空 1：**缩进**

18.购物篮分析法约分为两类 **填空 1** 和 **填空 2** 购物篮分析法，两者之所以不同思路的根本原因是因为 **填空 3** 差别很大。

正确答案：

填空 1：**美式**

填空 2：**日式**

填空 3：**营业面积**

19.采用Apriori算法进行相关性分析时，需要进行两个步骤 **填空 1** 和 **填空 2**

正确答案：

填空 1：**寻找频繁集**

填空 2：**挖掘关联规则**

20.可视化的目的，是把 **填空1** ，首要的原则是 **填空 2** 和 **填空 3**

正确答案：

填空 1：**把复杂数据有效地展示出来**

填空 2：**准确**

填空 3：**清晰**

21.目前基于视频的车流量检测主要有 **填空 1** 和 **填空 2** 两种方法。

正确答案：

填空 1：**设置虚拟线圈**

填空 2：**车辆目标跟踪**

22.交通流预测分为 **填空 1** 交通流预测和 **填空 2** 交通流预测。

正确答案：

填空 1：**短时**

填空 2：**中长时**

23.有监督学习是指对 **填空 1** 的数据进行建模，无监督学习是对 **填空 2** 的数据进行建模。

正确答案：

填空 1：**已标注**

填空 2：**无标注**

24.信息系统的评价有两个指标： **填空 1** 、 **填空 2**

正确答案：

填空 1：**准确率**

填空 2：**召回率**

25.文本检索中，向量空间模型在求两个代表文本信息的向量的距离时，采用的策略是求两向量的 **填空 1**

正确答案：

填空 1：**夹角余弦值**

26.文本分析前要做预处理，需对文档里的文本做 **填空 1** 分割、 **填空 2** 切分。

正确答案：

填空 1：**句子**

填空 2：**词**

27.文本数据也可可视化，常见的方法为 **填空 1**

正确答案：

填空 1：**词云**

28.把文档的内容简要概括，称为文档 **填空 1**

正确答案：

填空 1：**摘要**

29.字符串可以用 **填空 1** 或者 **填空 2** 括起来。

填空 1：**单引号**

填空 2：**双引号**

# 简答题

1.请简述什么是大数据傲慢：

以为利用大数据，就能完全忽略和取代传统数据收集方法。

2.趋势预测与关联分析的不同之处在于？

前者着重数据之间的相关关系建模，后者着重挖掘数据之间相关关系的存在

3.简述基于内容的推荐算法思路：

根据物品的内容来分类，类似的物品间进行推荐

4.简述数据清洗阶段平滑噪声数据常见的三种方法?

1. 分箱
2. 回归
3. 聚类

5.试述购物篮分析法有几种分类及所它们所应用的场所。

购物篮分析法有2种分类。

- 第一类是**美式购物篮分析法**，适用于**卖场面积大**、**商品种类多**、**商品陈列区域距离相差大**的卖场，类似于沃尔玛；
- 第二类是**日式购物篮分析法**，适用于**营业面积小**，**商品种类少**、**商品陈列区域距离相差小**的卖场，类似于便利店。

6.简述什么是最佳拟合线。

最佳拟合线指在散点图上绘制一条直线，使得这条直线尽可能通过数据点。

7.趋势预测的原理是？

收集与要预测的变量可能相关的数据，建立预测模型

8.简述基于人口统计学的推荐算法

给用户来进行分类，根据用户的喜好推荐给相似的用户。

9.简述Apriori算法中的频繁集与关联规则

**频繁集**：是指经常在一起购买的物品集合。
**关联规则**：是频繁集中物品之间的影响规则。

10.简述决策树方法

决策树方法是人们把决策问题的自然状态或条件出现的概率、行动方案、益损值、预测结果等，用一个树状图表示出来，并利用该图反映出人们思考、预测、决策的全过程。

11.决策树有那些步骤？

1. 特征选择
2. 决策树的生成
3. 决策树的修剪

12.简述数据可视化

数据可视化是指利用计算机图形学等技术，将数据通过图形化的方式展示出来，直观地表达数据中蕴含的信息、规律和逻辑，便于用户进行观察和理解。

13.简述大数据平台一般处理流程

1. 数据采集
2. 数据存储
3. 数据处理
4. 数据展现

14.简述传统商业数据

传统商业数据指来自于各类企业ERP系统、各种POS终端及网上支付系统等业务系统的数据，包括审计和日志等自动生成的信息。

15.简述互联网数据

互联网数据是指网络空间交互过程中产生的大量数据

16.为什么要进行数据预处理？

由于庞大的数据库和繁多的异构数据源，当今现实世界的数据库极易受噪声、默认值和不一致数据的侵扰，低质量的数据将导致低质量的挖掘结果，故需要进行数据预处理。

17.简述大数据预处理的方法

1. 数据清洗
2. 数据集成
3. 数据变换
4. 数据归约

18.简述数据清洗目的

数据清洗目的在于纠正存在的错误，并提供数据一致性。

19.数据规范化有那些算法

1. 归一化
2. 标准化
3. 中心化

20.大数据存储面临那些挑战

1. 容量问题
2. 延迟问题
3. 安全问题
4. 成本问题
5. 数据的积累
6. 灵活性
7. 应用感知

# 主观题

### 1.计算准确率与召回率

计算信息检索系统评价指标，一个是准确率，一个是召回率如下图的检索结果，请计算此系统的准确率和召回率。

|                                      | 实际上相关的文档 | 实际上不相关的文档 |
| -------------------------------------- | ------------------ | -------------------- |
| 检索系统返回的、判断为相关的文档     | 15               | 3                  |
| 检索系统不返回的、判断为不相关的文档 | 6                | 3                  |

没什么好分析的看图上公式：

![准确率、召回率.png](https://blog.fivk.cn/usr/uploads/2021/11/2178677838.png)

准确率 = $\frac{15+3}{15+3+6+3}\quad$ = $\frac{2}{3}\quad$

召回率 = $\frac{15}{15+6}\quad$ = $\frac{5}{7}\quad$

### 2.简单线性回归

这是一家4S店投放的广告和销售量的记录表，假设投放的广告量为15，用简单线性回归模型预测销售是多少?

| 广告量 | 销售量 |
| -------- | -------- |
| 1      | 6      |
| 7      | 21     |
| 3      | 10     |
| 5      | 18     |
| 9      | 25     |

带入简单线性回归方程即可：

$$
y=kx+b

$$
k=\frac{\sum_{i=1}^{n}(x_i-\overline{\text{x}}
)(y_i-\overline{\text{y}}
)}{\sum_{i=1}^{n}(x_i-\overline{\text{x}}
)^2}\quad

$$
b=\overline{\text{y}}-b_1\overline{\text{x}}

```matlab
答：由题意，假设广告量为自变量x，销售量为应变量y。
所以可设线性回归方程 y = kx+b
其中k为斜率，b为截距。
根据记录表的数据可知：
平均广告量x` = (1 + 7 + 3 + 5 + 9)/5 = 5
平均销售量y` = (6 + 21 + 10 + 18 + 25)/5 = 16
所以 
k = [(1-5)*(6-16)+(7-5)*(21-16)+(3-5)*(10-16)+(5-5)*(18-16)+(9-5)*(25-16)]/[(1-5)^2+(7-5)^2+(3-5)^2+(5-5)^2+(9-5)^2]
   = (-4*(-10)+2*5+(-2)*(-6)+4*9)/(16+4+4+16)
   = 98/40
   = 2.45

由  b = y` - kx` = 16 - 2.45*5 = 3.75
得到回归方程为 y = 2.45x + 3.75
所以当广告量为 15 时 2.45*15 + 3.75 = 40.5
```

### 3.K近邻(KNN)算法

假设下表是判断糖尿病的训练集，请用K近邻(KNN)算法来预测第8个用户是否患病，若k=5, 采用欧式距离为距离度量,请写出预测结果。

| 编号 | k | u | class |
| ------ | --- | --- | ------- |
| 1    | 2 | 3 | 0     |
| 2    | 4 | 4 | 1     |
| 3    | 6 | 2 | 1     |
| 4    | 1 | 4 | 1     |
| 5    | 3 | 7 | 0     |
| 6    | 5 | 2 | 1     |
| 7    | 6 | 4 | 0     |
| 8    | 3 | 8 | ?     |

首先给到需要使用到的公式：

* 欧式距离公式：$d=\sqrt{\sum_{j=1}^n(x_j-y_j)^2}\quad$

$$
比如说A(a_1,b_1,c_1),B(a_2,b_2,c_2):

$$
d=\sqrt{(a_1-a_2)^2+(b_1-b_2)^2+(c_1-c_2)^2}\quad

- 曼哈顿距离公式：$d=\sum_{j=1}^n|x_j-y_j|$

$$
比如说A(a_1,b_1,c_1),B(a_2,b_2,c_2):

$$
d=|a_1-a_2|+|b_1-b_2|+|c_1-c_2|

KNN计算步骤：

1. 计算所有数据与预测数据的距离
2. 按照距离从近到远进行排序
3. 选取k组(一般题目会给出k值)中类别较多的一组
4. 将需要预测的一组归类为广告选取的类别

```matlab
答：由题意，k=5，使用欧氏距离。
各个编号与第8个用户计算得到的距离为：

dis[1] = sqrt((2-3)^2+(3-8)^2) = sqrt(26)
dis[2] = sqrt((4-3)^2+(4-8)^2) = sqrt(17)
dis[3] = sqrt((6-3)^2+(2-8)^2) = sqrt(45)
dis[4] = sqrt((1-3)^2+(4-8)^2) = sqrt(18)
dis[5] = sqrt((3-3)^2+(7-8)^2) = sqrt(1)
dis[6] = sqrt((5-3)^2+(2-8)^2) = sqrt(40)
dis[7] = sqrt((6-3)^2+(4-8)^2) = sqrt(25)

注：其中sqrt为根号

由k=5，选取5个与第8个用户最近的邻居。
选取结果为：dis[5]、dis[2]、dis[4]、dis[7]、dis[1]

其中 	class 为 0 的令居有dis[5]、dis[7]、dis[1] 一共3个。
	class 为 1 的令居有dis[2]、dis[2]  一共2个。
综上所述：第8个用户class 为 0，即第8个用户不患病。
```

### 4.计算支持度、置信度、提高度

有购物数据集如下，请计算支持度S(面包- -> 牛奶)，及置信度C(面包一-> 牛奶)，提高度L(面包一-> 牛奶)。

| 购物记录 | 商品                           |
| ---------- | -------------------------------- |
| 1        | 啤酒、面包、薯条、阿司匹林     |
| 2        | 尿布、面包、葡萄酒、米糊、牛奶 |
| 3        | 雪碧、薯条、牛奶               |
| 4        | 啤酒、牛奶、冰淇淋、薯条       |
| 5        | 雪碧、咖啡、牛奶、面包、啤酒   |
| 6        | 啤酒、薯条                     |

废话少说，上公式

**1.支持度**
</div>

- 支持度$S(A→B)$指的是<span style='color:#A52A2A'>**A与B同时出现的概率**</span>

计算公式：

$S(A→B)=\frac{N(A\&B)}{N}\quad$

**2.置信度**
</div>

- 置信度$C(A→B)$指的是<span style='color:#A52A2A'>**A出现的情况下B同时出现的概率**</span>

计算公式：

$C(A→B)=\frac{N(A\&B)}{N(A)}\quad$

**3.提高度**
</div>

- 提高度$L(A→B)$指的是<span style='color:#A52A2A'>**A出现的情况对于B出现的影响度**</span>

计算公式：

$L(A→B)=\frac{C(A→B)}{S(B)}\quad$

```matlab
答：根据购物数据集
S(面包->牛奶) = N(面包&牛奶)/N = 2/6 = 1/3
C(面包->牛奶) = N(面包&牛奶)/N(面包) = 2/3
S(牛奶) = 4/6 = 2/3
L(面包->牛奶) = C(面包->牛奶) /S(牛奶)=(2/3)/(2/3)=1
```

### 5.K-means聚类算法

假设采用K-means聚类算法将下表的用户分成两类，请描述K-means聚类算法步骤，距离函数自由选定。

| 用户 | A | B | C |
| ------ | --- | --- | --- |
| 1    | 1 | 1 | 2 |
| 2    | 2 | 4 | 1 |
| 3    | 4 | 6 | 7 |
| 4    | 3 | 1 | 3 |
| 5    | 1 | 2 | 1 |
| 6    | 6 | 3 | 2 |
| 7    | 5 | 5 | 4 |

下面视频教程：

```matlab
答：根据表中数据，我选择曼哈顿距离公式。
将这7个数据中，3、4设置为类心1、2。
根据曼哈顿距离公式其余各点到两个类心的距离

(1)到类心3的距离：
G1[1] = |1-4| + |1-6| + |2-7| = 13
G1[2] = |2-4| + |4-6| + |1-7| = 10
G1[3] = |4-4| + |6-6| + |7-7| = 0
G1[4] = |3-4| + |1-6| + |3-7| = 10
G1[5] = |1-4| + |2-6| + |1-7| = 13
G1[6] = |6-4| + |3-6| + |2-7| = 10
G1[7] = |5-4| + |5-6| + |4-7| = 5

(2)到类心4的距离：
G2[1] = |1-3| + |1-1| + |2-3| = 3
G2[2] = |2-3| + |4-1| + |1-3| = 6
G2[3] = |4-3| + |6-1| + |7-3| = 10
G2[4] = |3-3| + |1-1| + |3-3| = 0
G2[5] = |1-3| + |2-1| + |1-3| = 5
G2[6] = |6-3| + |3-1| + |2-3| = 6
G2[7] = |5-3| + |5-1| + |4-3| = 7

根据每个点距离最近的类
类1：3、7
类2：1、2、4、5、6
根据两个类所有的点，可得两类的平均坐标
A(4.5, 5.5, 5.5)
B(2.6, 2.2, 1.8)
即获得新的两类坐标。
再计算各个点到两类的距离

(1)到类A的距离
dis_A[1] = |1-4.5| + |1-5.5| + |2-5.5| = 11.5
dis_A[2] = |2-4.5| + |4-5.5| + |1-5.5| = 8.5
dis_A[3] = |4-4.5| + |6-5.5| + |7-5.5| = 2.5
dis_A[4] = |3-4.5| + |6-5.5| + |7-5.5| = 3.5
dis_A[5] = |1-4.5| + |2-5.5| + |1-5.5| = 11.5
dis_A[6] = |6-4.5| + |3-5.5| + |2-5.5| = 8.5
dis_A[7] = |5-4.5| + |5-5.5| + |4-5.5| = 2.5

(2)到类B的距离
dis_B[1] = |1-2.6| + |1-2.2| + |2-1.8| = 3
dis_B[2] = |2-2.6| + |4-2.2| + |1-1.8| = 3.2
dis_B[3] = |4-2.6| + |6-2.2| + |7-1.8| = 11.8
dis_B[4] = |3-2.6| + |1-2.2| + |3-1.8| = 3.8
dis_B[5] = |1-2.6| + |2-2.2| + |1-1.8| = 3.6
dis_B[6] = |6-2.6| + |3-2.2| + |2-1.8| = 4.4
dis_B[7] = |5-2.6| + |5-2.2| + |4-1.8| = 8.4
根据每个点距离最近的类
类1：3、7
类2：1、2、4、5、6
由于关联点没有变化，所以停止计算。
所以按照题目要求，用户分为了
第一类：3、7
第二类：1、2、4、5、6
```

最后修改：2021 年 12 月 25 日

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# 填空题

1.数据科学是一门通过 **填空 1** 来获取 **填空 2** 的科学。

正确答案：

填空 1：**系统性研究**

填空 2：**与数据相关的知识体系**

2.可视化领域包括三个主要分支，分别是 **填空 1** 、 **填空 2** 以及 **填空 3**等。

正确答案：

填空 1：**科学可视化**

填空 2：**信息可视化**

填空 3：**可视分析**

3.大数据能被用于打击罪犯的特征有真实性、**填空 1**、**填空 2** 。

正确答案：

填空 1：**多样性**

填空 2：**速度**

PS：大数据的4V特征：

1. 体量
2. 多样性
3. 真实性（价值性）
4. 速度

4.谷歌流感监测是大数据在 **填空 1** 方面的应用。

正确答案：

填空 1：**趋势预测**

PS：大数据的应用

1. 预测
2. 推荐
3. 商业情报分析
4. 科学研究

5.有训练样本，有标注的机器学习称为 **填空 1** 学习，而有训练样本无标注的机器学习称为 **填空 2** 学习。

正确答案：

填空 1：**有监督**

填空 2：**无监督**

6.列举两个基于`python`的中文处理工具包 **填空 1** 、 **填空 2**。

正确答案：

填空 1：**jieba**

填空 2：****thulac****

PS：

以上是去年测试题
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---

以下是历次课前测试填空题
</div>

7.python中注释语句符号为 **填空 1**

正确答案：

填空 1：**#**

8.python中 **填空 1** 数据结构能容纳不同类型的数据。

正确答案：

填空 1：**list**

9.python中else与if连写为 **填空 1**

正确答案：

填空 1：**elif**

10.**填空 1**库是面向Python的机器学习软件包，它可以支持主流的有监督机器学习方法和无监督机器学习方法。

正确答案：

填空 1：**scikit-learn**

11.Anaconda中安装第三方库所用的命令可以在库名前加 **填空 1** 。

正确答案：

填空 1：**pip install**

12.**填空 1** 是 Python 语言的一个扩展程序库，支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。

正确答案：

填空 1：**Numpy**

13.在python中想使用numpy库时，可用 **填空 1** 命令装载它。

正确答案：

填空 1：**import numpy**

14.有监督学习算法与无监督学习算法的不同是，必须对训练的样本给出 **填空 1**。

正确答案：

填空 1：**标签**

15.机器学习框架中，首先采集、预处理数据，再针对训练集进行 **填空 1** 的设计，确定其参数，再用它对测试集进行预测。

正确答案：

填空 1：**模型**

16.**填空 1**和 **填空 2** 是目前常见的大数据处理平台。

正确答案：

填空 1：**Hadoop**

填空 2：**Spark**

17.python中 **填空 1** 形式用来表示下一条语句是在上一条语句的结构里。

正确答案：

填空 1：**缩进**

18.购物篮分析法约分为两类 **填空 1** 和 **填空 2** 购物篮分析法，两者之所以不同思路的根本原因是因为 **填空 3** 差别很大。

正确答案：

填空 1：**美式**

填空 2：**日式**

填空 3：**营业面积**

19.采用Apriori算法进行相关性分析时，需要进行两个步骤 **填空 1** 和 **填空 2**

正确答案：

填空 1：**寻找频繁集**

填空 2：**挖掘关联规则**

20.可视化的目的，是把 **填空1** ，首要的原则是 **填空 2** 和 **填空 3**

正确答案：

填空 1：**把复杂数据有效地展示出来**

填空 2：**准确**

填空 3：**清晰**

21.目前基于视频的车流量检测主要有 **填空 1** 和 **填空 2** 两种方法。

正确答案：

填空 1：**设置虚拟线圈**

填空 2：**车辆目标跟踪**

22.交通流预测分为 **填空 1** 交通流预测和 **填空 2** 交通流预测。

正确答案：

填空 1：**短时**

填空 2：**中长时**

23.有监督学习是指对 **填空 1** 的数据进行建模，无监督学习是对 **填空 2** 的数据进行建模。

正确答案：

填空 1：**已标注**

填空 2：**无标注**

24.信息系统的评价有两个指标： **填空 1** 、 **填空 2**

正确答案：

填空 1：**准确率**

填空 2：**召回率**

25.文本检索中，向量空间模型在求两个代表文本信息的向量的距离时，采用的策略是求两向量的 **填空 1**

正确答案：

填空 1：**夹角余弦值**

26.文本分析前要做预处理，需对文档里的文本做 **填空 1** 分割、 **填空 2** 切分。

正确答案：

填空 1：**句子**

填空 2：**词**

27.文本数据也可可视化，常见的方法为 **填空 1**

正确答案：

填空 1：**词云**

28.把文档的内容简要概括，称为文档 **填空 1**

正确答案：

填空 1：**摘要**

29.字符串可以用 **填空 1** 或者 **填空 2** 括起来。

填空 1：**单引号**

填空 2：**双引号**

# 简答题

1.请简述什么是大数据傲慢：

以为利用大数据，就能完全忽略和取代传统数据收集方法。

2.趋势预测与关联分析的不同之处在于？

前者着重数据之间的相关关系建模，后者着重挖掘数据之间相关关系的存在

3.简述基于内容的推荐算法思路：

根据物品的内容来分类，类似的物品间进行推荐

4.简述数据清洗阶段平滑噪声数据常见的三种方法?

1. 分箱
2. 回归
3. 聚类

5.试述购物篮分析法有几种分类及所它们所应用的场所。

购物篮分析法有2种分类。

6.简述什么是最佳拟合线。

最佳拟合线指在散点图上绘制一条直线，使得这条直线尽可能通过数据点。

7.趋势预测的原理是？

收集与要预测的变量可能相关的数据，建立预测模型

8.简述基于人口统计学的推荐算法

给用户来进行分类，根据用户的喜好推荐给相似的用户。

9.简述Apriori算法中的频繁集与关联规则

**频繁集**：是指经常在一起购买的物品集合。
**关联规则**：是频繁集中物品之间的影响规则。

10.简述决策树方法

11.决策树有那些步骤？

1. 特征选择
2. 决策树的生成
3. 决策树的修剪

12.简述数据可视化

13.简述大数据平台一般处理流程

1. 数据采集
2. 数据存储
3. 数据处理
4. 数据展现

14.简述传统商业数据

传统商业数据指来自于各类企业ERP系统、各种POS终端及网上支付系统等业务系统的数据，包括审计和日志等自动生成的信息。

15.简述互联网数据

互联网数据是指网络空间交互过程中产生的大量数据

16.为什么要进行数据预处理？

17.简述大数据预处理的方法

1. 数据清洗
2. 数据集成
3. 数据变换
4. 数据归约

18.简述数据清洗目的

数据清洗目的在于纠正存在的错误，并提供数据一致性。

19.数据规范化有那些算法

1. 归一化
2. 标准化
3. 中心化

20.大数据存储面临那些挑战

1. 容量问题
2. 延迟问题
3. 安全问题
4. 成本问题
5. 数据的积累
6. 灵活性
7. 应用感知

# 主观题

### 1.计算准确率与召回率

计算信息检索系统评价指标，一个是准确率，一个是召回率如下图的检索结果，请计算此系统的准确率和召回率。

没什么好分析的看图上公式：

![准确率、召回率.png](https://blog.fivk.cn/usr/uploads/2021/11/2178677838.png)

准确率 = $\frac{15+3}{15+3+6+3}\quad$ = $\frac{2}{3}\quad$

召回率 = $\frac{15}{15+6}\quad$ = $\frac{5}{7}\quad$

### 2.简单线性回归

这是一家4S店投放的广告和销售量的记录表，假设投放的广告量为15，用简单线性回归模型预测销售是多少?

| 广告量 | 销售量 |
| -------- | -------- |
| 1      | 6      |
| 7      | 21     |
| 3      | 10     |
| 5      | 18     |
| 9      | 25     |

带入简单线性回归方程即可：

$$
y=kx+b

$$
k=\frac{\sum_{i=1}^{n}(x_i-\overline{\text{x}}
)(y_i-\overline{\text{y}}
)}{\sum_{i=1}^{n}(x_i-\overline{\text{x}}
)^2}\quad

$$
b=\overline{\text{y}}-b_1\overline{\text{x}}

由  b = y` - kx` = 16 - 2.45*5 = 3.75
得到回归方程为 y = 2.45x + 3.75
所以当广告量为 15 时 2.45*15 + 3.75 = 40.5
```

### 3.K近邻(KNN)算法

假设下表是判断糖尿病的训练集，请用K近邻(KNN)算法来预测第8个用户是否患病，若k=5, 采用欧式距离为距离度量,请写出预测结果。

首先给到需要使用到的公式：

* 欧式距离公式：$d=\sqrt{\sum_{j=1}^n(x_j-y_j)^2}\quad$

$$
比如说A(a_1,b_1,c_1),B(a_2,b_2,c_2):

$$
d=\sqrt{(a_1-a_2)^2+(b_1-b_2)^2+(c_1-c_2)^2}\quad

- 曼哈顿距离公式：$d=\sum_{j=1}^n|x_j-y_j|$

$$
比如说A(a_1,b_1,c_1),B(a_2,b_2,c_2):

$$
d=|a_1-a_2|+|b_1-b_2|+|c_1-c_2|

KNN计算步骤：

```matlab
答：由题意，k=5，使用欧氏距离。
各个编号与第8个用户计算得到的距离为：

注：其中sqrt为根号

由k=5，选取5个与第8个用户最近的邻居。
选取结果为：dis[5]、dis[2]、dis[4]、dis[7]、dis[1]

其中 	class 为 0 的令居有dis[5]、dis[7]、dis[1] 一共3个。
	class 为 1 的令居有dis[2]、dis[2]  一共2个。
综上所述：第8个用户class 为 0，即第8个用户不患病。
```

### 4.计算支持度、置信度、提高度

有购物数据集如下，请计算支持度S(面包- -> 牛奶)，及置信度C(面包一-> 牛奶)，提高度L(面包一-> 牛奶)。

废话少说，上公式

**1.支持度**
</div>

- 支持度$S(A→B)$指的是<span style='color:#A52A2A'>**A与B同时出现的概率**</span>

计算公式：

$S(A→B)=\frac{N(A\&B)}{N}\quad$

**2.置信度**
</div>

- 置信度$C(A→B)$指的是<span style='color:#A52A2A'>**A出现的情况下B同时出现的概率**</span>

计算公式：

$C(A→B)=\frac{N(A\&B)}{N(A)}\quad$

**3.提高度**
</div>

- 提高度$L(A→B)$指的是<span style='color:#A52A2A'>**A出现的情况对于B出现的影响度**</span>

计算公式：

$L(A→B)=\frac{C(A→B)}{S(B)}\quad$

### 5.K-means聚类算法

假设采用K-means聚类算法将下表的用户分成两类，请描述K-means聚类算法步骤，距离函数自由选定。

| 用户 | A | B | C |
| ------ | --- | --- | --- |
| 1    | 1 | 1 | 2 |
| 2    | 2 | 4 | 1 |
| 3    | 4 | 6 | 7 |
| 4    | 3 | 1 | 3 |
| 5    | 1 | 2 | 1 |
| 6    | 6 | 3 | 2 |
| 7    | 5 | 5 | 4 |

下面视频教程：

```matlab
答：根据表中数据，我选择曼哈顿距离公式。
将这7个数据中，3、4设置为类心1、2。
根据曼哈顿距离公式其余各点到两个类心的距离

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