重要数据挖掘期末考试
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简介：
本课程的重要数据挖掘期末考试是对学生整个学期学习成果的全面检验，涵盖数据预处理、关联规则发现、分类与预测等核心知识点，旨在评估学生的理论知识掌握及实践操作能力。
【数据仓库与数据挖掘期末考试】试卷主要涵盖了数据仓库设计、数据预处理、模式构建、决策树算法以及文本分析和聚类算法等核心知识点。
一、数据仓库视图：
在设计中，需要考虑的四种视图包括：操作视图（反映业务系统的原始状态）、分析视图（根据用户需求定制汇总的数据）、历史视图（记录数据随时间的变化）及细节视图（保留了全部原始信息以便深入查询和分析）。
二、预处理技术及其作用：
这一步骤包含清洗、集成、转换与规约。其中，清洗去除错误或无关数据；集成将不同来源的信息整合成单一格式；转换则包括数值化等操作以适应数据分析需要；而规约通过减少维度等方式提高效率并简化复杂度。
三、模式类型：
1. 星型模型：事实表位于中心位置，周围围绕着多个维度表。该结构直观且查询高效。
2. 雪花模型：星形的扩展版本，进一步规范化了维度表以消除冗余信息；然而可能影响到查询速度。
3. 实时星座模式：结合了以上两种方式的优点，在需要实时分析的情况下使用。
四、决策树分类算法：
该过程包括选择最佳属性（依据信息增益或基尼指数等）、划分数据集、构建结构及处理叶节点等步骤。这些操作循环执行直至满足停止条件，如达到指定深度或样本数量限制。
五、文本分析与聚类方法：
1. 计算文档间的距离：利用余弦相似度来衡量特征向量间的角度差异。
2. KMeans算法的应用：目标是确定最佳的k个中心点以最小化所有文档到最近中心的距离总和。通过迭代更新这些中心位置，可以实现这一目的。
六、汽车保险费率评估方案设计：
1. 决策因素可能包括车辆型号、品牌年限及行驶里程等；驾驶员年龄与记录状况同样重要。
2. 预测模型的选择：逻辑回归用于估计事故概率而线性或随机森林模型则预测赔付金额。这些技术基于历史数据以帮助保险公司制定更精准的费率策略。
以上内容涉及了设计基础到实际应用，对于理解数据分析在决策支持中的作用至关重要。期末考试中学生需要对上述概念有深入理解和运用能力。
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