《數(shù)據(jù)挖掘與客戶管理》期末試卷(共8頁).doc

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2、總分：100分，考試時(shí)間：120分鐘）題號(hào)一二三四總分分?jǐn)?shù)一、名詞解釋（每題4分，共20分）1數(shù)據(jù)挖掘：2. 過度擬合：3. 過抽樣：4辛普森差異系數(shù)（基尼系數(shù)）：5數(shù)據(jù)倉庫：二、填空題（每空2分，共30分）1. 數(shù)據(jù)挖掘的三大支柱分別是 、 和 。2. 互動(dòng)循環(huán)過程有四個(gè)業(yè)務(wù)過程，這四個(gè)過程循環(huán)往復(fù)，分別是理解業(yè)務(wù)問題、將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成可執(zhí)行的決策、 和 。 3. 預(yù)測(cè)模型成功應(yīng)用的三個(gè)假定分別是 、 和 。4. 數(shù)據(jù)倉庫的優(yōu)點(diǎn)是 和 。5. 數(shù)據(jù)倉庫可由多個(gè)數(shù)據(jù)中心構(gòu)成，數(shù)據(jù)倉庫設(shè)計(jì)者們安排好這些數(shù)據(jù)中心的最主要挑戰(zhàn)是要建立合適的 。6. 使用無監(jiān)督的數(shù)據(jù)挖掘方法必須 。7. 為了確保輸入數(shù)據(jù)

3、早于輸出結(jié)果,可以用 方法對(duì)數(shù)據(jù)時(shí)間元素進(jìn)行處理。8. 分段輸入組合模型和模型分段組合模型的最大區(qū)別在于 。9. 客戶流失的原因，大致可以分為兩類：自愿流失和 。三、單項(xiàng)選擇題(每題2分，共20分)1. 企業(yè)所建立的預(yù)測(cè)模型的好壞取決于模型在( )上的表現(xiàn)效果。A 得分集 B訓(xùn)練集 C測(cè)試集 D評(píng)價(jià)集2. 客戶在經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中具有多重身份，下面哪一種不是其身份之一( )。A行為身份 B所有權(quán)身份 C學(xué)習(xí)身份 D決策身份 3. 下列四條描述中，正確的一條是( )。A 企業(yè)實(shí)施數(shù)據(jù)挖掘，必須要有數(shù)據(jù)倉庫。B企業(yè)要實(shí)施數(shù)據(jù)挖掘最好的方式是請(qǐng)編外專家。C企業(yè)購買現(xiàn)成數(shù)據(jù)挖掘模型的一個(gè)先決條件是：該企業(yè)的產(chǎn)

4、品、客戶、市場(chǎng)定位和所買來的現(xiàn)成模型設(shè)計(jì)之初的假設(shè)相吻合。D 在建模的時(shí)侯，增益最高的模型就是最好的模型。4. 數(shù)據(jù)挖掘算法以( )形式來組織數(shù)據(jù)。A 行 B列 C 記錄 D 表格5. 企業(yè)要建立預(yù)測(cè)模型，需準(zhǔn)備建模數(shù)據(jù)集，以下四條描述建模數(shù)據(jù)集正確的是( )。 A 數(shù)據(jù)越多越好。 B 盡可能多的適合的數(shù)據(jù)。 C得分集數(shù)據(jù)是建模集數(shù)據(jù)的一部分。D 以上三條都正確。6. K均值類別偵測(cè)要求輸入的數(shù)據(jù)類型必須是( )。A整型 B數(shù)值型 C字符型 D邏輯型7. 在決策樹和累計(jì)增益圖的關(guān)系轉(zhuǎn)化過程圖中，決策樹上某一頁節(jié)點(diǎn)的增益與累計(jì)增益圖上的( )相對(duì)應(yīng)。A線段長(zhǎng)度 B線段斜率 C 相對(duì)應(yīng)的線段長(zhǎng)度

5、D相對(duì)應(yīng)的線段斜率8. 企業(yè)為提升每個(gè)客戶的價(jià)值，應(yīng)實(shí)現(xiàn)( )最優(yōu)化。A 促銷活動(dòng) B 預(yù)算最優(yōu)化 C客戶最優(yōu)化 D三者都不是9. 數(shù)據(jù)挖掘的經(jīng)典案例“啤酒與尿布試驗(yàn)”最主要是應(yīng)用了( )數(shù)據(jù)挖掘方法。A 分類 B 預(yù)測(cè) C 組合或關(guān)聯(lián)法則 D聚類10. 企業(yè)成功實(shí)施數(shù)據(jù)挖掘， 需要以下( )知識(shí)或技術(shù)A 預(yù)先的規(guī)劃 B 對(duì)商業(yè)文體的理解 C綜合商業(yè)知識(shí)和技能 D 都需要四、簡(jiǎn)答題（每題6分，共30分）1. 數(shù)據(jù)挖掘的六種常用算法和技術(shù)分別是什么？ 2. 實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在企業(yè)中專業(yè)化應(yīng)用的四種有效途徑？3. 一般認(rèn)為有哪幾種方法可以提升客戶的價(jià)值？4. 數(shù)據(jù)挖掘中的數(shù)據(jù)需要采用哪些格式？ 5

6、. 預(yù)測(cè)模型的建立過程有哪些？數(shù)據(jù)挖掘與客戶管理期末考試試卷答案（試卷總分：100分，考試時(shí)間：120分鐘）一、名詞解釋（每題4分，共20分）1. 數(shù)據(jù)挖掘：是通過自動(dòng)或半自動(dòng)化的工具對(duì)大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行探索和分析的過程，其目的就是發(fā)現(xiàn)其中有意義的模式和規(guī)律。2. 過度擬合：預(yù)測(cè)模型對(duì)訓(xùn)練集和測(cè)試集的模式記憶太深，而不能很好地、一般化地對(duì)未來數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)。3. 過抽樣：多抽取稀有事件，少抽取常見結(jié)果，以建立模型集的過程。目的是調(diào)整模型集中稀疏數(shù)據(jù)與一般數(shù)據(jù)間的比例關(guān)系，使之保持在15%-30%.4. 辛普森差異系數(shù)（基尼系數(shù)）：衡量度量總體的差異程度。解釋為從總體中有放回地隨機(jī)取得兩個(gè)樣品屬于不同

7、類別的概率。公式為：2×P1×（1P1），其中P1是屬于第一類的概率。5. 數(shù)據(jù)倉庫：是從關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中發(fā)展起來的，是一個(gè)面向主題的、集成的、反映歷史變化的和相對(duì)穩(wěn)定的數(shù)據(jù)集合。二、填空題（每空2分，共30分）1. 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與算法、 無所不在的數(shù)據(jù)、 建立有效的預(yù)測(cè)模型2. 決策實(shí)施、 評(píng)價(jià)決策模型3. 過去是將來的預(yù)言家、 數(shù)據(jù)是可以獲得的、 數(shù)據(jù)中應(yīng)包括我們的預(yù)期目標(biāo)4. 數(shù)據(jù)倉庫是從一個(gè)點(diǎn)上觀察整個(gè)企業(yè)，而不是許多小定義的“地下倉庫”的拼湊集合、 數(shù)據(jù)挖掘記錄的是最令人感興趣的詳細(xì)的數(shù)據(jù)5. 緯度和事實(shí)6. 人機(jī)交互7. 將時(shí)間范圍附加到時(shí)間字段上8. 數(shù)據(jù)的分段

8、是預(yù)先知道的還是模型決定的9. 非自愿流失三、單項(xiàng)選擇題(每題2分，共20分)1. A 2. C 3. B 4. D 5. B 6. B 7. D 8. C 9. C 10. B 四、簡(jiǎn)答題（每題6分，共30分）1. 數(shù)據(jù)挖掘的六種常用算法和技術(shù)分別是什么？分類：處理結(jié)果是離散的估計(jì)：處理的是連續(xù)的結(jié)果預(yù)測(cè)：任何的預(yù)測(cè)都可以被認(rèn)為是分類或估計(jì)。不同之處在于你強(qiáng)調(diào)的是什么：可以對(duì)分類后的結(jié)果加以檢驗(yàn)；但在預(yù)測(cè)中，檢驗(yàn)只能等待事物發(fā)生后才能確定。組合或關(guān)聯(lián)分析聚類：其與分類的區(qū)別是聚類不依賴于事先確定好的組別。描述與可視化：“女性比男性更支持民主黨”。2. 實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在企業(yè)中專業(yè)化應(yīng)用的四種

9、有效途徑？購買與企業(yè)的商業(yè)問題配套的評(píng)分機(jī)制購買數(shù)據(jù)挖掘軟件這類整體解決方案聘請(qǐng)外部專家完成預(yù)測(cè)模型的建立組織內(nèi)部掌握數(shù)據(jù)挖掘技能3. 一般認(rèn)為有哪幾種方法可以提升客戶的價(jià)值？一般認(rèn)為，有如下三種方法可以提升客戶的價(jià)值：對(duì)客戶已有產(chǎn)品，增添新功能，或者說提升產(chǎn)品的購買價(jià)值。向客戶出售更多、更容易升級(jí)的產(chǎn)品。使客戶能長(zhǎng)期購買本公司的產(chǎn)品。4. 數(shù)據(jù)挖掘中的數(shù)據(jù)需要采用哪些格式？數(shù)據(jù)挖掘中的數(shù)據(jù)需要采用以下格式： 所有數(shù)據(jù)應(yīng)該在一個(gè)表格/數(shù)據(jù)庫視圖中 每一行對(duì)應(yīng)于與業(yè)務(wù)問題相關(guān)的一個(gè)案例 忽略具有單一值/幾乎單一值的列 忽略所有行的值都不同的列 刪除所有同義列 對(duì)于預(yù)測(cè)模型，目標(biāo)列必須是可識(shí)別的5. 預(yù)測(cè)模型的建