1. 数据挖掘期末考试选择题
要数据挖掘
（1） 数据收集和数据存储技术的快速进步使得各组织机构积累了海量数据。然而提取有用的信息已经成为巨大的挑战。
（2）由于数据量太大，已经无法使用传统的分析工具和技术处理它们。
（3）即使数据集相对较小，但由于数据本身具有一些非传统特点，也不能使用传统的方法进行处理。
2. 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。
3. 数据挖掘期末考试选择题库
本科或硕士以上学历，数据挖掘、统计学、数据库相关专业。熟练掌握关系数据库技术，具有数据库系统开发经验；熟练掌握常用的数据挖掘算法；具备数理统计理论基础，并熟悉常用的统计工具软件。国内一批大学，211或者985最好。
4. 数据挖掘期末考试选择题及答案
数据挖掘时往往数据量非常大，在少量数据上进行挖掘分析需要很长的时间，数据归约技术可以用来得到数据集的归约表示，它小得多，但仍然接近于保持原数据的完整性，并结果与归约前结果相同或几乎相同。数据预处理 是数据挖掘一个热门的研究方面，毕竟这是由数据预处理的产生背景所决定的－－现实世界中的数据几乎都脏数据。
5. 数据挖掘期末试卷
高维数据的解答如下：
平时经常接触的是一维数据或者可以写成表形式的二维数据。
高维数据也可以类推，不过维数较高的时候，直观表示很难。
高维数据挖掘是基于高维度的一种数据挖掘，它和传统的数据挖掘最主要的区别在于它的高维度。高维数据挖掘已成为数据挖掘的重点和难点。随着技术的进步使得数据收集变得越来越容易，导致数据库规模越来越大、复杂性越来越高，如各种类型的贸易交易数据、Web 文档、基因表达数据、文档词频数据、用户评分数据、WEB使用数据及多媒体数据等，它们的维度（属性）通常可以达到成百上千维，甚至更高。