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在关于数据挖掘的描述中，正确的是(44)。A．数据挖掘可以支持人们进行决策B．数据挖掘可以对任何数据进行C．数据挖掘与机器学习是同一的D．数据来源质量对数据挖掘结果的影响不大

题目

在关于数据挖掘的描述中，正确的是(44)。

A．数据挖掘可以支持人们进行决策

B．数据挖掘可以对任何数据进行

C．数据挖掘与机器学习是同一的

D．数据来源质量对数据挖掘结果的影响不大

相似考题

1.● 在选项（5）中，①代表的技术用于决策分析；②代表的技术用于从数据库中发现知识对决策进行支持；①和②的结合为决策支持系统(DSS)开辟了新方向，它们也是③代表的技术的主要组成。（5）A.①数据挖掘, ②数据仓库, ③商业智能B.①数据仓库, ②数据挖掘, ③商业智能C.①商业智能, ②数据挖掘, ③数据仓库D.①数据仓库, ②商业智能, ③数据挖掘

2.下列关于数据挖掘的叙述中，哪一条是不正确的?( )A) 数据挖掘是知识发现中的一个特定步骤B) 数据挖掘是一个从原始数据到信息再到知识的发展过程C) 关联分析是数据挖掘的一个重要任务D) 数据挖掘的质量与挖掘方法有关，而与数据本身无关A．B．C．D．

3.① 技术用于支持管理决策； ② 属于商业智能(BI)的实现层次之一。以上①、②空应依次填入（ ）。 A．①数据挖掘、②数据集市 B．①数据挖掘、②数据仓库 C．①数据仓库、②数据集市 D．①数据仓库、②数据挖掘

4.在选项()中,①代表的技术用于决策分析;②代表的技术用于从数据库中发现知识对决策进行支持;①和②的结合为决策支持系统(DSS)开辟了新方向,它们也是③代表的技术的主要组成。A.①数据挖掘，②数据仓库，③商业智能B.①数据仓库，②数据挖掘，③商业智能C.①商业智能，②数据挖掘，③数据仓库D.①数据仓库，②商业智能，③数据挖掘

参考答案和解析
正确答案：A
解析：本题考查的是数据挖掘的基础知识。数据挖掘是从大量的数据中，抽取出潜在的、有价值的知识(模型或规则)的过程。数据挖掘的结果(模型或规则)可以辅助人们进行决策支持，所以正确答案为A。数据挖掘可以对很多类型的数据进行挖掘，包括高维、海量、异构、不完全、半结构化数据等，但不是对任何数据都可以进行挖掘的。如果对少量的数据进行挖掘，那么挖掘出来的很可能是无意义的规则，数据挖掘本身也失去了意义，故B不正确。机器学习是计算机科学和人工智能AI发展的产物。机器学习经常归结为搜索问题，即对一个非常大的假设空间进行搜索，以确定一个最佳拟合观察到的数据和学习器已有知识的假设。数据挖掘过程中经常用到机器学习的算法，但这两者不是同一的，故C不正确。要用数据挖掘方法挖掘数据中潜在的、有效的规则，那么数据质量是至关重要的，故D不正确。
更多“在关于数据挖掘的描述中,正确的是(44)。A.数据挖掘可以支持人们进行决策B.数据挖掘可以对任何数据 ”相关问题

  • 第1题：

    以下有关数据挖掘的说法中,不符合事实的有()。

    A、数据挖掘就是新兴的一种从大量数据中提取有用信息以支持管理决策的技术。

    B、数据挖掘的重要性就来源于数据仓库中巨大的数据量。

    C、人们对数据仓库使用数据挖掘工具。数据挖掘的结果可以增加收人、降低费用，甚至二者兼而有之。

    D、数据仓库组合许多不同来源的信息，数据挖掘工具的精确度很难打达到，数据挖掘工具对数据仓库中大量的信息无法分析、统计和建模，并完全利用。


    参考答案：D
    数据挖掘就是新兴的一种从大量数据中提取有用信息以支持管理决策的技术。数据挖掘(datamining)，也可以称为数据库中的知识发现，是从大量数据中提取出可信、新颖、有效并能被人理解的模式的高级处理过程。
    数据挖掘的重要性就来源于数据仓库中巨大的数据量。数据仓库组合许多不同来源的信息，为了增加数据挖掘工具的精确度，因为数据仓库中信息太多，从而无法完全利用每一条信息。所有这些因素，都促使人们对数据仓库使用数据挖掘工具。数据挖掘的结果可以增加收人、降低费用，甚至二者兼而有之。

  • 第2题：

    下列选项中，对数据挖掘的技术背景描述错误的是()。

    A.数据挖掘由统计的相关技术与知识支持

    B.数据仓库，决策支持工具，数据挖掘相融合，构成企业决策分析环境

    C.数据挖掘是AI(人工智能)转入面向商业应用时提出的

    D.数据挖掘技术由算法、建模能力、数据分析三个主要部分构成


    参考答案：C

  • 第3题：

    在关于数据挖掘的描述，正确的是______。

    A．数据挖掘可以支持人们进行决策

    B．数据挖掘可以对任何数据进行

    C．数据挖掘与机器学习是同一的

    D．数据来源质量对数据挖掘结果的影响不大

    A．

    B．

    C．

    D．


    正确答案：A
    解析：数据挖掘是从大量的数据中，抽取出潜在的、有价值的信息(或知识，或模型，或规则)的过程。其挖掘的结果(模型或规则)可以辅助人们进行决策支持，因此选项A是本试题的正确答案。
      数据挖掘可以对很多类型的数据进行挖掘，包括高维、海量、异构、不完全、半结构化数据等，但不是对任何数据都可以进行挖掘的。如果对少量的数据进行挖掘，那么挖掘出来的很可能是无意义的规则，数据挖掘本身也失去了意义，故选项B的说法是不正确的。
      机器学习是计算机科学和人工智能AI发展的产物。机器学习经常归结为搜索问题，即对一个非常大的假设空间进行搜索，以确定一个最佳拟合观察到的数据和学习器己有知识的假设。数据挖掘过程中经常用到机器学习的算法，但这两者不是同一的，故选项C的说法是不正确的。
      要用数据挖掘方法挖掘数据中潜在的、有效的规则，那么数据质量是至关重要的，故选项D的说法是不正确的。

  • 第4题：

    下列关于数据挖掘的描述，正确的是(5)。

    A．数据挖掘可以支持人们进行决策

    B．数据挖掘可以对任何数据进行

    C．数据挖掘与机器学习是同一的

    D．数据来源质量对数据挖掘结果的影响不大


    正确答案：A
    解析：数据挖掘是一种技术，它将传统的数据分析方法与处理大量数据的复杂算法相结合。数据挖掘为探查和分析新的数据类型及用新方法分析旧有数据类型提供了令人振奋的机会。数据挖掘技术可以用来支持广泛的商务智能应用，如顾客分析、定向营销、工作流管理、商店分布和欺诈检测等。数据挖掘的结果可以辅助人们进行决策支持。并非所有的信息发现任务都被视为数据挖掘。例如，使用数据库管理系统查找个别的记录，或通过因特网的搜索引擎查找特定的Web页面，则是信息检索(informationretrieval)领域的任务。虽然这些任务是重要的，可能涉及使用复杂的算法和数据结构，但是它们主要依赖于传统的计算机科学技术和数据的明显特征来创建索引结构，从而有效地组织和检索信息。尽管如此，数据挖掘技术也已用来增强信息检索系统的能力。数据挖掘利用了来自如下一些领域的思想：(1)来自统计学的抽样、估计和假设检验，(2)人工智能、模式识别和机器学习的搜索算法、建模技术和学习理论。数据挖掘也迅速地接纳了来自其他领域的思想，这些领域包括最优化、进化计算、信息论、信号处理、可视化和信息检索。一些其他领域也起到重要的支撑作用。特别地，需要数据库系统提供有效的存储、索引和查询处理支持。源于高性能(并行)计算的技术在处理海量数据集方面常常是重要的。分布式技术也能帮助处理海量数据，并且当数据不能集中到一起处理时更至关重要。数据挖掘任务分为下面两大类：(1)预测任务。这些任务的目标是根据其他属性的值，预测特定属性的值。被预测的属性一般称目标变量(targetvariable)或因变量(dependentvariable)，而用来做预测的属性称说明变量(explanatoryvariable)或自变量(independentvariable)。(2)描述任务。这里，目标是导出概括数据中潜在联系的模式(相关、趋势、聚类、轨迹和异常)。本质上，描述性数据挖掘任务通常是探查性的，并日常常需要后处理技术验证和解释结果。

  • 第5题：

    在选项（ ）中，①代表的技术用于决策分析；②代表的技术用于从数据库中发现知识对决策进行支持；①和②的结合为决策支持系统开辟了新的方向，它们也是③代表的技术的主要组成。

    A.数据挖掘、数据仓库、商业智能

    B.数据仓库、数据挖掘、商业智能

    C.商业智能、数据挖掘、数据仓库

    D.数据仓库、商业智能、数据挖掘


    正确答案：B

  • 第6题：

    下列关于数据挖掘说法错误的是（）

    • A、数据挖掘就是从数据库中提炼出有用信息的过程
    • B、数据挖掘和数据库是相同的意思
    • C、数据挖掘是对数据进行选择、处理、挖掘、分析的过程
    • D、数据挖掘是数据库的一种重要应用

    正确答案:A

  • 第7题：

    （）目标是利用可用的数据建立一个模型，对特点变量进行描述。

    • A、数据仓库
    • B、间接数据挖掘
    • C、数据挖掘系统
    • D、直接数据挖掘

    正确答案:D

  • 第8题：

    数据挖掘的技术背景包括（）。

    • A、数据挖掘的技术内涵
    • B、数据挖掘和机器学习
    • C、数据挖掘和统计
    • D、数据挖掘和决策支持系统

    正确答案:A,B,C,D

  • 第9题：

    在选项（）中，①代表的技术用于决策分析；②代表的技术用于从数据库中发现知识对决策进行支持；①和②的结合为决策支持系统（DSS）开辟了新方向，它们也是③代表的技术的主要组成部分。

    • A、①数据挖掘②数据仓库③商业智能
    • B、①数据仓库②数据挖掘③商业智能
    • C、①商业智能②数据挖掘③数据仓库
    • D、①数据仓库②商业智能③数据挖掘

    正确答案:B

  • 第10题：

    单选题
    以下关于税收数据挖掘的描述中，错误的是（）。
    A

    可以更好地改进税务工作，做出更可信的决策

    B

    数据挖掘是从存放在数据库、数据仓库或其他信息库中的大量数据中挖掘有趣知识的过程。

    C

    数据挖掘技术大致分为两类：描述性数据挖掘和预测性数据挖掘。

    D

    税收数据挖掘的结果本身就是顶尖、重大问题的决策


    正确答案： C
    解析： 暂无解析

  • 第11题：

    单选题
    （）目标是利用可用的数据建立一个模型，对特点变量进行描述。
    A

    数据仓库

    B

    间接数据挖掘

    C

    数据挖掘系统

    D

    直接数据挖掘


    正确答案： D
    解析： 暂无解析

  • 第12题：

    单选题
    下列关于数据挖掘说法错误的是（）
    A

    数据挖掘就是从数据库中提炼出有用信息的过程

    B

    数据挖掘和数据库是相同的意思

    C

    数据挖掘是对数据进行选择、处理、挖掘、分析的过程

    D

    数据挖掘是数据库的一种重要应用


    正确答案： B
    解析： 暂无解析

  • 第13题：

    下面关于数据挖掘的描述,错误的是()。

    A.数据挖掘就是从大量数据中提取或“挖掘”知识

    B.数据挖掘是要提取人们事先不知道的知识

    C.数据挖掘是要提取潜在有用的信息和知识

    D.数据挖掘可以在少量的数据中进行


    正确答案:D

  • 第14题：

    在关于数据挖掘的描述中，正确的是(71)。

    A．数据挖掘可以支持人们进行决策

    B．数据挖掘可以对任何数据进行

    C．数据挖掘与机器学习是同一的

    D．数据来源质量对数据挖掘结果的影响不大


    正确答案：A
    解析：请参考试题27-28的分析。

  • 第15题：

    以下关于商业智能的说法中，（）是不恰当的

    A.商业智能通过对组织中分散的、独立存在的大量数据进行分析，并转化为有用知识，帮助企业进行决策

    B.商业智能是数据仓库、OLAP和数据挖掘等技术的综合运用

    C.商业智能中的数据挖掘技术可以取代传统的数据报表，来为决策提供支持

    D.商业智能应能提供业务解决方案


    正确答案：C
    中级系统集成项目管理工程师P51随着时代的发展，传统报表系统已经不能满足日益增长的业务需求了，企业期待着新的技术。数据分析和数据挖掘的时代正在来临。值得注意的是，数据分析和数据挖掘系统的目的是带给我们更多的决策支持价值，并不是取代数据报表。报表系统依然有其不呵取代的优势，并且将会长期与数据分析、挖掘系统一起并存下去。商业智能实现的三个层次：数据报表、多维数据分析和数据挖掘

  • 第16题：

    在选项(14)中，①代表的技术用于决策分析；②代表的技术用于从数据库中发现知识对决策进行支持。

    A．①数据挖掘、②数据集市

    B．①数据仓库、②数据集市

    C．①数据仓库、②数据挖掘

    D．①数据挖掘、②数据仓库


    正确答案：C
    解析：数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，用于支持决策分析；数据挖掘用于从数据库中发现知识；数据仓库和数据挖掘的结合为决策支持系统 (DSS)开辟了新方向，它们也是商业智能的主要组成部分。

  • 第17题：

    在金信工程中，数据中心中以数据仓库技术为基础，以联机分析处理和数据挖掘工具为手段，通过数据分析、整合、挖掘、分析等功能实现决策支持服务的是（）


    正确答案:数据分析挖掘

  • 第18题：

    在选项（）中， ①代表的技术用于决策分析； ②代表的技术用于从数据库中发现知识对决策进行支持； ①和②的结合为决策支持系统（DSS）开辟了新方向，它们也是③代表的技术的主要组成。

    • A、①数据挖掘，②数据仓库，③商业智能
    • B、①数据仓库，②数据挖掘，③商业智能
    • C、①商业智能，②数据挖掘，③数据仓库
    • D、①数据仓库，②商业智能，③数据挖掘

    正确答案:B

  • 第19题：

    简述数据挖掘技术在企业决策支持中的典型应用。


    正确答案: DM技术在企业决策支持中有广泛的应用前景，其典型应用包括：
    1）客户细分。客户的细分将是一个大的消费群体划分成一个个细分群体的过程。
    2）客户赢利能力分析。在现实的商务竞争中，企业如果不知道每位客户的盈利能力，则市场营销策略就会非常盲目。
    3）客户的获得与保持分析。企业的增长需要不断地获得新客户，并保持原有的客户。
    4）市场营销中的应用。企业利用DM技术从销售记录中挖掘关联信息，了角某些商品具有关联销售的可能性，进而向已经购买相关商品的客户推销关联商品。

  • 第20题：

    在关于数据挖掘的描述中，正确的是（）

    • A、数据挖掘可以支持人们进行决策
    • B、数据挖掘可以对任何数据进行
    • C、数据挖掘与机器学习是统一的
    • D、数据来源质量对数据挖掘结果的影响不大

    正确答案:A

  • 第21题：

    单选题
    在选项（）中， ①代表的技术用于决策分析； ②代表的技术用于从数据库中发现知识对决策进行支持； ①和②的结合为决策支持系统（DSS）开辟了新方向，它们也是③代表的技术的主要组成。
    A

    ①数据挖掘，②数据仓库，③商业智能

    B

    ①数据仓库，②数据挖掘，③商业智能

    C

    ①商业智能，②数据挖掘，③数据仓库

    D

    ①数据仓库，②商业智能，③数据挖掘


    正确答案： B
    解析： 数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，用于支持决策分析；数据挖掘用于从数据库中发现知识：数据仓库和数据挖掘的结合为决策支持系统（DSS）开辟了新方向，它们也是商业智能的主要组成部分。

  • 第22题：

    单选题
    在关于数据挖掘的描述中，正确的是（）
    A

    数据挖掘可以支持人们进行决策

    B

    数据挖掘可以对任何数据进行

    C

    数据挖掘与机器学习是统一的

    D

    数据来源质量对数据挖掘结果的影响不大


    正确答案： A
    解析： 数据挖掘是一种新的商业信息处理技术，其主要特点是对商业数据库中的大量业务数据进行抽取、转换、分析和其他模型化处理，从中提取辅助商业决策的关键性数据。简而言之，数据挖掘其实是一类深层次的数据分析方法，数据来源质量对数据挖掘结果的影响很大。

  • 第23题：

    多选题
    数据挖掘的技术背景包括（）。
    A

    数据挖掘的技术内涵

    B

    数据挖掘和机器学习

    C

    数据挖掘和统计

    D

    数据挖掘和决策支持系统


    正确答案： B,C
    解析： 暂无解析

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