本⽂将给⼤家介绍30个热门数据挖掘⾯试问题答案。这些问题在数据科学访谈中经常被问到。此外，这个热门⾯试问题数据挖掘答案包含的问题的答案，以帮助您破解数据科学家⼯作的⾯试。（⼤家可以关注我的，⾥⾯有的⼤量⼤数据，Python，java⾯试学习资料。
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30顶级数据挖掘⾯试问题答案
湖南省国土资源厅Q1。数据挖掘的基础是什么？
通常，我们将其⽤于长期的研究和产品开发过程。此外，我们可以说这种演变是在业务数据⾸次存储在计算机上时开始的。我们还可以实时浏览他们的数据。数据挖掘在商业社区也很受欢迎。现在已经成熟的三种技术⽀持这种技术：⼤规模数据收集，强⼤的多处理器计算机和数据挖掘算法。Q.2。什么是数据挖掘范围？
a。趋势和⾏为的⾃动预测 - 我们使⽤⾃动化在⼤型数据库中查预测信息的过程。此外，现在可以从数据中回答需要⼤量实际操作分析的问题。此外，有针对性的营销是预测营销的典型例⼦。我们还在过去的促销邮件中使⽤数据挖掘。
b, ⾃动发现以前未知的模式 - 我们使⽤数据挖掘⼯具来扫描数据库。此外，还可以在⼀个步骤中识别以前隐藏的模式。基本上，有⼀个⾮常好的模式发现⽰例。因为它是零售数据的分析。此外，这是为了识别经常⼀起购买的不相关产品。 Q.3数据挖掘有哪些优点？
基本上，为了到可能的违约者，我们在银⾏和⾦融机构中使⽤数据挖掘。此外，这是基于过去的事
务，⽤户⾏为和数据模式完成的。
通常，它可以帮助⼴告商将正确的⼴告推向互联⽹。此外，它基于机器学习算法在⽹页上冲浪。此外，通过这种⽅式，数据挖掘既有利于买家，也有利于各种产品的销售者。
基本上，零售商场和杂货店的⼈们都使⽤它。此外，它是安排和保持⼤多数可销售物品在最关注的位置。
Q.4。什么是数据挖掘的缺点？
安全性：⽤户在线⽤于各种⽤途的时间必须很重要。他们没有安全系统来保护我们。⼀些数据挖掘分析使⽤软件。这很难操作。因此他们需要⽤户进⾏基于知识的培训。数据挖掘技术不是100％准确。因此，它可能在某些条件下造成严重后果。 Q.5名称数据挖掘技术？
a，分类分析
b，关联规则学习
C。异常或异常检测
d。聚类分析
e, 回归分析
F。预测
G。顺序模式
H。决策树
Q.6。简要介绍⼀下数据挖掘过程？
基本上，数据挖掘是最新技术。此外，它是通过分析⼤量数据来发现隐藏的有价值知识的过程。此外。我们必须将这些数据存储在不同的数据库中。数据挖掘是⼀个⾮常重要的过程。它成为各种⾏业的优势。
Q.7。数据挖掘的名称类型？
a。数据清理
rootkit
b，积分
C。选择
d。数据转换
e数据挖掘
F。模式评估
G。知识表⽰
Q.8。列出数据挖掘中使⽤的步骤？
a。业务理解
b, 数据理解
C。数据准备
d。造型
e, 评估
F。部署
Q.9。列出数据挖掘的应⽤领域？
a。⾦融数据挖掘应⽤程序
b, 卫⽣保健
C。情报
d。电信
e, 能源
F。零售
G。电⼦商务
H。超级市场
I。犯罪团伙
J, 企业受益于数据挖掘
Q.10。数据挖掘需要哪些技术驱动因素？
数据库⼤⼩：基本上，对于维护和处理⼤量数据，我们需要强⼤的系统。
查询复杂性：通常，要分析复杂和⼤量的查询，我们需要⼀个更强⼤的系统。
数据挖掘⾯试问题新⽣⼉答案 - 问题1,2,3,4,5,7,8,9
数据挖掘⾯试问题经验答案 - 问题6,10
Q.11。介绍数据挖掘查询语⾔？
它由Han，Fu，Wang等⼈提出。⽤于DBMiner数据挖掘系统。虽然它是基于结构化查询语⾔。这些查询语⾔旨在⽀持临时和交互式数据挖掘。此外，它还提供⽤于指定基元的命令。我们也可以使⽤DMQL来处理数据库和数据仓库。我们还可以使⽤它来定义数据挖掘任务。特别是我们研究了如何在DMQL中定义数据仓库和数据集市。
Q.12。什么是任务相关数据规范的语法？消毒管理办法
⽤于指定任务相关数据的DMQL语法 -
使⽤database database_name
要么
使⽤数据仓库data_warehouse_name
与att_or_dim_list相关
from relation（s）/ cube（s）[where condition]
按order_list排序
group by grouping_list
Q.13。什么是指定知识类型的语法？
表征，歧视，关联，分类和预测的语法。
Q.14。解释兴趣度量规范的语法？
⽤户可以使⽤语句指定兴趣度量和阈值 - 使⽤ threshold = threshold_value
Q.15。解释模式表⽰和可视化规范的语法？
通常，我们有⼀种语法，允许⽤户以⼀种或多种形式指定已发现模式的显⽰。显⽰为
Q.16。解释数据挖掘语⾔标准化？
这将⽤于以下⽬的 -
基本上，它有助于系统开发数据挖掘解决⽅案。
此外，还提⾼了多个数据挖掘系统和功能之间的互操作性。
⼀般来说，它有助于促进教育和快速学习。
此外，促进数据挖掘系统在⼯业和社会中的使⽤。
Q.17。解释有⽤的数据挖掘查询？
⾸先，它有助于将模型应⽤于新数据，进⾏单个或多个预测。
此外，您可以将输⼊值作为参数提供，也可以批量提供。
同时，它获得了⽤于培训的数据的统计摘要。此外，提取表⽰模型中模式的典型案例的模式和规则。
此外，还有助于提取回归公式和解释模式的其他计算。
获取适合特定模式的案例。
此外，它还检索有关模型中使⽤的各个案例的详细信息。
此外，它还包括分析中未使⽤的数据。此外，它通过添加新数据或执⾏交叉预测来重新训练模型。
Q.18。简要介绍数据挖掘知识发现？
通常，⼤多数⼈不会将数据挖掘与知识发现区分开来。⽽其他⼈则将数据挖掘视为知识发现过程中的重要⼀步。Q.19。解释数据挖掘知识过程中涉及的步骤？
数据清理 -
基本上，在该步骤中，去除了噪声和不⼀致的数据。
数据集成 -
此外，在该步骤中，组合多个数据源。
数据选择 -
此外，在该步骤中，从数据库中检索与分析任务相关的数据。
数据转换 -
基本上，在此步骤中，数据被转换为适合挖掘的形式。此外，通过执⾏汇总或聚合操作。
数据挖掘 -
在此，应⽤智能⽅法以提取数据模式。
模式评估 -
⽽在此步骤中，将评估数据模式。
知识介绍 -
通常，在该步骤中，表⽰知识
Q.20。数据挖掘有哪些问题？
任何严肃的数据挖掘包都需要解决许多问题
不确定性处理
处理缺失值
处理噪声数据
算法的效率
限制发现的知识只有⽤
纳⼊领域知识
数据的⼤⼩和复杂性
房东蒋先生数据选择
可理解的发现知识：数据与发现的知识之间的⼀致性。
数据挖掘⾯试问题新⽣答案 - 问题11,16,17,18,19
数据挖掘⾯试问题经验答案 - 问题12,13,14,15,20
问题21。数据挖掘的主要元素是什么，解释⼀下？
通常，有助于提取，转换和加载事务数据到数据仓库系统。它在多维数据库系统中存储和管理数据。
此外，为业务分析师和信息技术专业⼈员提供数据访问。通常，通过应⽤软件分析数据。
同时，它以有⽤的格式显⽰数据，例如图表或表格
Q.22。命名不同级别的数据挖掘分析？
a。⼈⼯神经⽹络
⼈⼯神经⽹络
b, 遗传算法
C。最近邻法
国宝沉浮录
d。规则归纳
e数据可视化
Q.23。名称⽅法的分类⽅法？
a。基于统计程序的⽅法
b 基于机器学习红糜
机器学习的⽅法
神经⽹络
C。神经⽹络
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