最常问的数据挖掘面试题

1) 什么是数据挖掘？/ 你对数据挖掘的理解是什么？

数据挖掘是一个过程，通过使用一些方法，包括机器学习、统计学和数据库系统，从大量原始数据中提取可用数据。它意味着使用一种或多种软件分析大数据集中的数据模式。数据挖掘是计算机科学和统计学的一个特定子领域。数据挖掘的主要目标是从数据集中提取信息（使用智能方法），并将信息转换为可理解的结构以供进一步使用。

通过数据挖掘，企业可以更多地了解其客户，并制定更有效的策略来扩展其各项业务职能，更优化、更深入地利用其资源。数据挖掘包括有效的数据收集和数据仓库以及计算机处理。它使企业能够实现其目标并做出更好的决策。

2) 数据挖掘的关键特征有哪些？

数据挖掘在科学和研究等多个领域都有许多应用。以下是数据挖掘的关键特征列表：

• 通过数据的趋势和行为分析，我们可以创建自动模式预测。
• 我们可以创建面向决策的信息。
• 我们可以专注于大数据集和数据库进行分析。
• 我们可以根据结果预测行为。
• 基于查找和视觉记录的先前未知的事件组的聚类。

3) 数据挖掘在哪些不同领域中使用？

数据挖掘主要由关注零售、金融、通信和营销领域的大型消费品公司使用。它用于获取消费者的交易数据模式，以确定价格、客户偏好和产品定位，这些将影响销售、客户满意度和公司利润。

以下是数据挖掘被广泛使用的最重要领域列表：

医疗保健与个人护理

数据挖掘在医疗保健领域具有重要影响。它利用数据和分析来确定可以改善护理并降低成本的最佳实践。科学家们使用多维数据库、机器学习、软计算、数据可视化、统计学等多种数据挖掘方法，让患者的生活更轻松。通过数据挖掘，我们可以预测每个类别的患者数量，并确保患者在正确的时间、正确的地点获得适当的护理。

市场篮子分析

这种建模技术遵循“如果你购买特定的一组商品，你更有可能购买另一组商品”的理论。利用这项技术，零售商可以了解买家的购买行为，并根据买家的需求改变商店的布局。

教育与培训

教育数据挖掘用于识别和预测学生的未来学习行为。如果一个学生正在学习某一特定课程，那么机构就可以知道他们之后可能申请哪些相关课程，这可以通过数据挖掘来实现。这也有助于我们专注于教授什么和如何教授。机构可以捕捉学生的学习模式并用于开发教学技术。

制造工程

通过使用数据挖掘工具，我们可以发现复杂的制造过程中的模式。我们可以使用它来预测产品开发周期、成本和依赖关系等任务。

欺诈检测

数据挖掘可以用作完美的欺诈检测系统，以保护所有用户的信息。通过数据挖掘，我们可以对欺诈性或非欺诈性数据进行分类，并创建一个算法来识别记录是否欺诈。

客户关系管理

我们可以使用数据挖掘来维护与客户的良好关系。

数据挖掘使用的其他一些领域：

• 入侵检测
• 测谎
• 客户细分
• 金融银行
• 公司监控
• 研究分析
• 刑事调查
• 生物信息学

4) 数据挖掘和数据仓库之间有什么区别？

数据仓库主要关注从不同源提取数据，清理数据，并将其存储在数据仓库中。另一方面，数据挖掘用于通过查询来研究和探索数据。在此过程中，提取有意义的模式或数据。我们也可以在数据仓库上执行这些查询。数据挖掘后，探索的信息用于报告、计划策略、查找有意义的模式等。

示例：一家公司的数据仓库存储了与项目和员工相关的所有信息。我们可以将数据挖掘查询应用于此数据仓库以获取有用的记录。

5) 数据挖掘有哪些不同类型？

我们可以将数据挖掘分为以下几类：

• 选拔
• 集成
• 数据清理
• 模式评估
• 数据转换
• 知识表示等。

6) 数据挖掘使用了哪些不同的技术？

以下是最重要的数据挖掘技术列表：

预测：这项技术指定了独立实例和依赖实例之间的关系。例如，在考虑销售数据时，如果我们想预测未来利润，销售就是一个独立实例，而利润是依赖实例。因此，根据销售和利润的历史数据，相关的利润就是预测值。

决策树：它指定了一个树形结构，其中决策树的根是一个条件/问题，有多个答案。每个答案都设定了特定数据，有助于根据数据确定最终决策。

聚类分析：这项技术指定了自动形成具有相似特征的对象的集群。聚类方法定义类，然后将合适的对象放入每个类。

序列模式：这项技术用于指定用于在交易数据或常规事件中发现相同模式的模式分析。例如，客户的历史数据可以帮助品牌识别过去一年中发生的交易中的模式。

分类分析：这是一种基于机器学习的方法，其中特定集合中的每个项目都被分类到预定义的组中。它使用了线性规划、神经网络、决策树等高级技术。

关联规则学习：这项技术用于在单个交易中根据项目的关系创建模式。

7) 你对数据清除（Data Purging）的理解是什么？

数据清除是一个在数据库管理系统中用于维护数据库中相关数据的过程。它用于通过删除或删除行和列中不必要的 NULL 值来清理垃圾数据。这一点很重要，因为每当我们想在新数据加载到数据库时，我们都必须清除数据库中不相关的数据。

频繁使用数据清除数据库，我们可以删除占用数据库大量内存并减慢数据库性能的垃圾数据。所以，当数据库大小变得太大时，我们可以说数据清除是强制性的。

8) 数据挖掘中的立方体（cubes）是什么？

在数据挖掘中，数据立方体（cubes）用于以汇总形式存储数据，以便在需要时可以更快地进行分析。数据的存储方式使得报告非常容易。

例如，组织使用数据立方体来分析其员工的周度或月度绩效。在这里，月份和周被视为立方体的维度。

9) OLAP 和 OLTP 有什么区别？

OLAP 和 OLTP 这两个术语看起来相似，但指的是不同类型的系统。我们可以将 IT 系统分为两类：分析处理和事务处理。

10) OLAP 有哪些不同的存储模型？

OLAP 主要有三种存储模型。它们是：

• MOLAP：多维在线分析处理
• ROLAP：关系在线分析处理
• HOLAP：混合在线分析处理

使用上述存储模型存在一些优点和缺点。

11) 使用 MOLAP 存储模型的优点和缺点是什么？

MOLAP 的意思是“多维在线分析处理”。正如其名称所示，它是一种多维存储模型。这种存储模型类型将数据存储在多维立方体中，而不是标准的数据库中。

使用 MOLAP 存储模型的优点：

• 它将数据存储在多维立方体中，因此查询性能极佳。
• 当创建立方体时，计算会预先生成。

使用 MOLAP 存储模型的缺点：

• 使用 MOLAP 最显著的缺点是它只能存储有限量的数据。在这种存储模型中，计算在立方体生成过程中触发，因此它不支持大量数据。
• 使用它需要很多技巧。
• 它不是免费的。您需要支付与之相关的许可费用。

12) 使用 ROLAP 存储模型的优点和缺点是什么？

ROLAP 的意思是“关系在线分析处理”。在此存储模型中，数据以关系数据库的形式存储。

使用 ROLAP 存储模型的优点：

• 在此存储模型中，数据存储在关系数据库中，因此易于处理大量数据存储。
• 它提供了所有功能，因为它是一个关系数据库。

使用 ROLAP 存储模型的缺点：

• 此存储模型最显著的缺点是它相对较慢。
• 我们在 SQL 中遇到的所有其他缺点在此存储模型中也同样存在。

13) 使用 HOLAP 存储模型的优点和缺点是什么？

HOLAP 的意思是“混合在线分析处理”。它是 MOLAP 和 ROLAP 的组合。这是一种混合存储模型，旨在克服 MOLAP 和 ROLAP 存储模型的局限性。

使用 HOLAP 存储模型的优点：

• 与 ROLAP 和 MOLAP 存储模型相比，它提供了更好的可访问性。
• 由于其缓存功能，此存储模型的查询速度更快。
• 查询性能适中。它比 ROLAP 快，但比 MOLAP 慢。
• 它的立方体比 MOLAP 小，因此只获取精确数据进行处理。
• 当数据量预计会随着时间增加时，它是最佳选择。
• 与 ROLAP 和 MOLAP 系统相比，其处理能力更高。

使用 HOLAP 存储模型的缺点：

• 在此存储模型中，ROLAP 和 MOLAP 结合形成 HOLAP，因此数据量很大。
• 它占用大量存储空间，因为它包含来自关系数据库和多维数据库的数据。
• 查询时处理速度较慢。
• 当数据库中的数据更新、插入或删除时，需要系统处理。
• 每当与存储的查询和关系数据相关的数据库发生更新时，我们需要更新缓存。
• 在此存储模型中，维护很复杂，因为它经常更新。

14) “数据挖掘”可以解决哪些不同类型的问题？

数据挖掘可以解决以下类型的问题：

• 数据挖掘主要用于分析数据并更快地做出业务决策，以较低的成本提高收入。
• 数据挖掘还有助于理解、探索和识别数据模式。
• 数据挖掘用于自动化在大型数据库中查找预测信息的流程。
• 它用于识别先前隐藏的模式。

15) 数据挖掘中的离散数据和连续数据是什么？

在数据挖掘中，离散数据是一种定义为有限数据的数据类型。这种信息永远不会改变。

示例：手机号码、性别等是离散数据的例子。

另一方面，连续数据是一种连续变化并按顺序变化的数据类型。

示例：年龄是连续数据的一个例子。

16) 你对数据挖掘中的模型（model）的理解是什么？

在数据挖掘中，模型帮助不同的算法进行决策或模式匹配。在数据挖掘的第二阶段，我们考虑各种模型，并根据它们的预测性能选择最佳模型。

17) 数据挖掘和数据仓库如何协同工作？

通常，数据挖掘和数据仓库协同工作。数据仓库用于通过以有意义的形式存储数据来分析业务需求，而数据挖掘用于预测业务需求。所以，这里数据仓库可以作为这种预测的来源。

18) “数据挖掘”中使用的不同阶段是什么？

以下是数据挖掘中使用的三个不同阶段：

• 探索：探索是数据挖掘的第一阶段。此阶段涉及数据准备和收集，例如清理、转换等。基于可用的不同类型的数据集，使用各种工具来分析数据。
• 模型构建和验证：这是验证阶段，通过应用不同的模型来验证数据集，并比较数据集以获得最佳性能。这个特定步骤称为模式识别。这是一个关键过程，因为用户需要识别哪种模式最适合轻松预测。
• 部署：这是最后一个阶段，其中将选择的最佳模式应用于数据集。它用于生成预测，并有助于估计预期结果。

19) 在数据挖掘领域，模型（Model）是什么？

模型是数据挖掘活动中的一个重要因素。它用于定义帮助决策和模式匹配的算法。

20) 数据挖掘中的朴素贝叶斯算法（Naive Bayes Algorithm）是什么？

朴素贝叶斯算法广泛用于数据挖掘中生成挖掘模型。之后，这些生成的模型通常用于识别输入列和预测可用列之间的关系。该算法主要在探索的初始阶段使用。

21) 数据挖掘中的聚类算法（Clustering Algorithm）是什么？

在数据挖掘中，聚类算法用于将具有相似特征的数据集分组（也称为簇）。通过使用这些簇，我们可以更快地做出决策并探索数据。首先，该算法识别数据集中的关系，然后根据关系生成一系列簇。创建簇的过程也是重复的。

22) 数据挖掘最受欢迎的应用领域是哪些？

以下是金融数据挖掘应用程序最受欢迎的应用领域列表：

• 医疗保健
• 智能性
• 电信
• 能量
• 零售
• 电子商务
• 超市
• 犯罪机构
• 企业从数据挖掘中获益

23) 解释数据挖掘中的时间序列算法？

在数据挖掘中，时间序列算法主要用于数据值随时间连续变化的那种数据。例如，年龄。

该算法用于预测数据集，然后跟踪连续数据并成功选择正确的数据。它还生成一个特定模型，根据整个原始数据集来预测数据的未来趋势。

24) 在数据挖掘的上下文中，你对 DMX 的理解是什么？

DMX 是一个首字母缩略词，代表数据挖掘扩展（Data Mining Extensions）。它是 Microsoft SQL Server Analysis Services 产品支持的数据挖掘模型的一种查询语言。与 SQL 类似，它也支持数据定义语言、数据操作语言和数据查询语言，这三种都采用类 SQL 语法。

• 数据定义：用于定义和创建新模型和结构。
• 数据操作：用于根据要求操作数据。

25) 数据挖掘有哪些不同的功能？

以下是数据挖掘不同功能列表：

• 特征描述
• 关联和相关性分析
• 分类
• 预报
• 聚类分析
• 演化分析
• 序列分析

26) 你对数据聚合（data aggregation）和数据泛化（data generalization）的理解是什么？

数据聚合：数据聚合是一个将数据聚集在一起的过程，我们可以为此构建一个数据立方体以进行数据分析。

数据泛化：数据泛化是一个用更高级别的数据替换低级别数据以使其更有意义和更通用的过程。

27) 你对数据挖掘接口（Data Mining Interface）的理解是什么？

数据挖掘接口用于提高我们在数据挖掘中使用的查询的质量。它不过是数据挖掘活动的一个图形用户界面（GUI）。

28) 你对聚类分析（Cluster Analysis）一词的理解是什么？

在数据挖掘的上下文中，聚类分析是一种重要的分析类型，用于市场研究、模式识别、数据分析和图像处理等领域。

29) 什么是区间定距变量（Interval Scaled Variables）？

线性标度的连续测量称为区间定距变量。例如，身高和体重、天气温度等。我们可以使用欧几里得距离或闵可夫斯基距离来计算这些测量值。

30) 数据挖掘最显著的优点是什么？

数据挖掘有很多优点。其中一些列在下面：

• 数据挖掘用于打磨原始数据，使我们能够探索、识别和理解隐藏在数据中的模式。
• 它自动化了在大型数据库中查找预测信息的流程，从而帮助及时识别先前隐藏的模式。
• 它有助于更快、更好的决策，这有助于企业采取必要行动以增加收入和降低运营成本。
• 它也用于帮助数据筛选和验证，以了解其来源。
• 利用数据挖掘技术，专家们可以在市场分析、生产控制、体育、欺诈检测、占星术等各个领域管理应用程序。
• 购物网站使用数据挖掘来定义购物模式并设计或选择产品以提高收入。
• 数据挖掘也有助于数据优化。
• 数据挖掘还可以用来确定隐藏的盈利能力。

由于上述原因，数据挖掘如今已变得非常流行，并被众多行业使用，包括营销、广告、IT/ITES、商业智能，甚至政府情报组织。

31) 数据挖掘最显著的缺点是什么？

除了许多优点之外，数据挖掘也有一些缺点。以下是其中一些的列表：

安全问题

安全是数据挖掘的最大问题。公司拥有有关其员工和客户的信息，包括社会安全号码、生日、薪资等。然而，这总是存在疑问，它们是如何处理这些信息的。黑客可以访问并窃取客户信息，包括个人和财务信息，并可能滥用这些信息。

隐私问题

由于数据挖掘，个人隐私的担忧最近急剧增加，尤其是在互联网时代，社交网络、电子商务、网上银行等。人们可能会丢失个人和机密信息，这可能会给他们带来巨大的麻烦。

信息滥用/不准确信息

数据挖掘不能保证您始终提供正确的信息。通过数据挖掘收集的信息可能用于道德目的，也可能被滥用。黑客或不道德的企业可以利用这些信息来剥削人们。

32) 数据挖掘主要在哪些突出的领域和区域中使用？

数据挖掘主要用于以下领域：

金融与银行部门

数据挖掘在金融和银行业非常重要，因为数据提取为金融机构提供了有关贷款和信用报告的信息。它使我们能够通过确定客户的好坏信用，为历史客户创建模型。它还用于检测信用卡欺诈交易，以保护信用卡所有者。

营销与零售

营销公司使用数据挖掘来基于客户的购物历史创建模型。通过使用这项技术，他们可以将有利可图的产品销售给目标客户。

提高品牌忠诚度

公司在了解客户的需求和习惯后，在营销活动中使用数据挖掘技术。在获得正确的信息后，公司可以快速提高品牌忠诚度。

有助于决策

公司使用数据挖掘技术来帮助他们做出营销或业务决策。通过使用这项技术，确定所有信息变得非常容易。此外，公司可以决定什么是未知的和意想不到的。

预测未来趋势

数据挖掘可以通过长期研究数据模式来预测未来趋势。它还可以帮助人们采取行为上的改变。

增加公司收入

数据挖掘技术涉及收集在线销售商品的有关信息。这最终可以降低产品成本并增加公司收入。

确定客户群体

数据挖掘提供市场分析，因此我们可以直接从客户那里获得反馈。它还包括在识别客户群体期间的信息。

提高网站优化

数据挖掘可以找到各种未见的元素信息，这可以帮助您优化您的网站。

33) 数据挖掘中所需的技术驱动因素是什么？

在数据挖掘中，我们主要需要处理两件事：数据库大小和查询复杂度。

• 数据库大小：在数据挖掘中，我们必须维护和处理大量数据，因此我们必须拥有一个具有足够存储空间的强大系统。
• 查询复杂度：要分析复杂且大量的查询，我们必须需要一个具有足够 RAM 的强大系统。