1. 数据分析与挖掘考试题
1. analytic visualizations（可视化分析）
不管是对数据分析专家还是普通用户，数据可视化是数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。
2. data mining algorithms（数据挖掘算法）
可视化是给人看的，数据挖掘就是给机器看的。集群、分割、孤立点分析还有其他的算法让我们深入数据内部，挖掘价值。这些算法不仅要处理大数据的量，也要处理大数据的速度。
3. predictive analytic capabilities（预测性分析能力）
数据挖掘可以让分析员更好的理解数据，而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。
2. 数据挖掘考题汇总
数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘的任务是从数据集中发现模式，可以发现的模式有很多种，按功能可以分为两大类：预测性（Predictive）模式和描述性（Descriptive）模式。在应用中往往根据模式的实际作用细分为以下几种：分类，估值，预测，相关性分析，序列，时间序列，描述和可视化等。
数据挖掘涉及的学科领域和技术很多，有多种分类法。
（1）根据挖掘任务分，可分为分类或预测模型发现、数据总结、聚类、关联规则发现、序列模式发现、依赖关系或依赖模型发现、异常和趋势发现等等；根据挖掘对象分，有关系数据库、面向对象数据库、空间数据库、时态数据库、文本数据源、多媒体数据库、异质数据库、遗产数据库以及环球网Web。
（2）根据挖掘方法分，可粗分为：机器学习方法、统计方法、神经网络方法和数据库方法。机器学习中，可细分为：归纳学习方法（决策树、规则归纳等）、基于范例学习、遗传算法等。统计方法中，可细分为：回归分析（多元回归、自回归等）、判别分析（贝叶斯判别、费歇尔判别、非参数判别等）、聚类分析（系统聚类、动态聚类等）、探索性分析（主元分析法、相关分析法等）等。神经网络方法中，可细分为：前向神经网络（BP算法等）、自组织神经网络（自组织特征映射、竞争学习等）等。数据库方法主要是多维数据分析或OLAP方法，另外还有面向属性的归纳方法等等。
3. 数据挖掘期末考试试题
数据挖掘起源于多种学科，其中最重要的是统计学和机器学习。统计学起源于数学其强调的是数学的精确性；机器学习主要起源于计算机实践其更倾向于实践，主动检测某个东西，来确定它的表现形式。
4. 数据挖掘概念与技术考试题
bi项目就是商业智慧或商务智能项目，指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。
商业智能的概念在1996年最早由加特纳集团（Gartner Group）提出，加特纳集团将商业智能定义为：商业智能描述了一系列的概念和方法，通过应用基于事实的支持系统来辅助商业决策的制定。商业智能技术提供使企业迅速分析数据的技术和方法，包括收集、管理和分析数据，将这些数据转化为有用的信息，然后分发到企业各处。
5. 数据分析与数据挖掘考试
中级数据分析师需要考数据库使用，要求掌握数据挖掘，时间序列，多元统计等知识，懂业务，懂管理，懂数据，懂设计。
掌握高级数据分析方法与数据挖掘算法，能够熟练运用 SPSS Moderler、SAS、Python、R 等至少一门专业分析软件。
熟悉适用 SQL 访问企业数据库，结合业务，能从海量数据提取相关信息，从不同维度进行建模分析，形成逻辑严密能够体现整体数据挖掘流程化的数据分析报告。
所谓“深入”，指得是从数据挖掘的原理与经典算法入手。其一是要了解算法，知道什么场景应当应用什么样的方法；其二是学习算法的经典思想，可以将它应用到其他的实际项目之中；其三是理解算法，让数据挖掘的算法能够应用到项目开发之中去。
所谓“浅出”，指得是将数据挖掘算法的应用落实到实际的应用中。
根据实际的引用场景，数据挖掘技术通常分为分类器、关联分析、聚类算法等三大类别。本课程主要介绍这三大算法的经典思想以及部分著名的实现形式，并结合一些商业分析工具、开源工具或编程等方式来讲解具体的应用方法。
6. 数据挖掘考试选择题
数据的基本表现形式分为：常量和变量。
一般的数据可用表格、图形、文字来表示。表格和文字比较简单，图形则又分为直方图、条形图、饼状图、走势图、箱型图等。在计算机中，数据可以以常见的数字表示，更高深一点的包括数据挖掘、统计分析、自然语言处理和极端SQL等等
7. 数据挖掘判断题
分桶是细粒度的，分桶是不同的文件。
8. 数据分析与挖掘考试题库及答案
关联规则分析包括频繁模式挖掘、序列模式挖掘，用于发现能够描述数据项之间关系的规则。
关联规则挖掘过程主要包含两个阶段：第一阶段必须先从资料集合中找出所有的高频项目组(Frequent Itemsets)，第二阶段再由这些高频项目组中产生关联规则。
9. 数据挖掘考试题目及答案
全国计算机三级考试分为网络技术、数据库技术、软件测试技术、信息安全技术、嵌入式系统开发技术共五个科目，“软件测试技术”科目自2018年3月起暂停考试。 其中，“数据库技术”主要考核数据库系统基础知识及数据库应用系统项目开发和维护的基本功能。 具体考试内容如下： 1、数据库应用系统分析及规划。主要包括： （1）数据库应用系统生命周期； （2）数据库开发方法与实现工具； （3）数据库应用体系结构。 2、数据库设计及实现。该考点考察三方面的设计和具体实现： （1）概念设计； （2）逻辑设计； （3）物理设计； （4）数据库应用系统的设计与实现。 3、数据库存储技术。这方面较少考察，主要有： （1）数据存储与文件结构； （2）索引技术。 4、数据库编程技术，这是考察的重点部分： （1）数据库高级查询； （2）数据库存储过程； （3）数据库触发器； （4）数据库函数； （5）数据库游标。 5、事务管理，这方面主要涉及管理维护： （1）并发控制技术； （2）备份和恢复数据库技术。 6、数据库管理与维护： （1）数据完整性； （2）数据库安全性； （3）数据库可靠性； （4）监控分析； （5）参数调整； （6）查询优化； （7）空间管理。 7、数据库技术的发展及新技术，主要有： （1）对象数据库； （2）数据仓库及数据挖掘； （3）XML数据库； （4）云计算数据库； （5）空间数据库。 数据库考试答案从哪找？ 推荐上学吧找答案APP，软件的在线搜题功能很方便实用，将不会做的数据库题目拍照上传即可快速查到题目及答案解析，准确率也高。除了拍照搜题，文字和语音也能搜题，极大地方便我们的使用。
10. 数据挖掘考试计算题
院校排名有厦门大学，投档线658分。
华东师范大学投档线657分。
上海财经大学投档线657分。
吉林大学投档分642分。
东华大学投档线639分，南京理工大学投档线639分。
华中师范大学投档线639分。
上海对外经贸大学投档线635分。中国地质大学投档线634分。等等