1. 数据挖掘期中考试
杂志社工作岗位有很多，主要有以下岗位：
一、总裁和首席执行官：这是对于一个庞大的杂志公司来说最高的职位（比如美国的一些大的传媒公司，例如时尚出版集团）；
二、发行人：发行是杂志最重要的业务，发行人对于杂志是否能盈利负有主要责任；
三、集团发行人；
四、总编\主编：杂志创造性工作的最高职位。基本上按照我的理解，一本杂志的主编奠定了整个杂志的编辑人员和作者的主要价值观，从而形成一本个性的杂志。比如美国版的《VOGUE》的主编安娜·温图尔，她对于时尚的理解直接反映在《VOGUE》上，并以这样的理解为标准让编辑人员选择文章。主编只对发行人负责；
五、行政主编：主要的责任是保持所有的工作程序高效进行并且在截稿期限之前完成；
六、执行主编：主要的工作是在各个编辑之间做平衡和协调，对主编负责；
七、创意总监：是杂志的品质和个性化的保证，创意总监要确保所有的内容和版式设计的基调合适，且形式恰当。对主编负责。
八、艺术总监：负责杂志的外在形象。主要的一大块就是封面设计。
九、高级编辑\部门编辑：与其他编辑一起决定要使用怎样的文章、如何获得这样的文章。他们还会与作者进行商讨，明确杂志需要怎样的文章，希望作者可以怎样的写出来；
十、副编辑\助理编辑：这两个职位在刊头上是却分开的，但是他们大体的工作是基本相同的，区别在于副编辑会有更多地行政工作要做，助理编辑不需要。他们的主要工作包括写稿（这个稿可能是因为突发事件来不及让作者写或者作者的稿件无法满足编辑的口味，所以编辑自己写，比如《时代》杂志的编辑就经常会这么做，也会有一些其他情况）、组稿、组织卷首语卷尾语所需的相关材料等；
十一、责任编辑：主要的工作是发现杂志的错误，包括错别字、格式、文章结构等。对行政主编负责；十二、在线编辑：这是在网络发展起来的一个新岗位，主要负责制作和维护杂志的官方网站，现在可能还会有杂志的官方微博的经营。如果像《新闻周刊》一样杂志分纸质版和网络版，在线编辑还会协调纸质版和网络版，对于两方的编辑进行协调沟通。因为在这种时效性的差别下，网络版可能更新会比纸质版更快，且内容会更多、更散，这样与纸质版完全不同的形式需要一种互相的协调；十三、专职作者；十四、摄影师：大部分是自由职业者，在艺术总监的指挥下工作。比如《国家地理》手下有众多的摄影师，有时候在杂志专题的需要下，艺术总监会要求摄影师提供出符合杂志本期专题的图片；十五、稿件编辑：更多时候是自由职业者而不是专职人员；十六、编务\校队；十七、事实核查员：这是一个成熟的新闻杂志所必须的岗位。事实核查员的工作起点是假设所有作者都在说谎，它要求每一件非常识性的东西都获得核实。《时代》有一个自己的新闻工业化的工作模式，在作者写完稿件后，事实核查员的工作非常重要，其实这也就代表了一份成熟杂志的责任心，对自己所发布的消息负责，也是对读者和社会负责。十八、自由撰稿人\自由设计者；十九、发行总监：发行总监管理所有的付费发行物，并分析读者和发行数据，挖掘更大的市场前景。发行总监是杂志经济上取得成功的关键，因为是他们把读者跟杂志联系起来。对发行人负责；二十、市场总监：主要负责杂志的宣传和推广工作，对发行人负责；二十一、公关总监\促销总监：主要负责营建媒体关系网络和其他特殊的推广工作，形成并维持杂志在读者和广告主心目中的认同度，对发行人或市场负责；二十二、广告销售总监“：负责旗下的广告销售代表，说白了就是拉广告。对发行人或市场负责；二十三、广告销售代理；二十四、生产总监：主要管理杂志的生产流程，确保杂志的产出效率。生产总监要保证在最终截稿日之前，完成所有的工作；二十五、助理发行人\业务经理：主要负责杂志预算，比如成本控制、财政计划等。与发行人保持密切联系，对发行人负责。二十六、调研总监：主要研究杂志受众的特征状况。如果是大型杂志社，上面的岗位应该都有。如果是小杂志社，一般只具备期中几个或十几个岗位。
2. 数据挖掘期末考试试题
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
3. 数据挖掘期末考
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。
4. 数据挖掘概念与技术期末考试
数据挖掘：Data mining，又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现（英语：Knowledge-Discovery in Databases，简称：KDD)中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中自动搜索隐藏于其中的有着特殊关系性（属于Association rule learning）的信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。 举例：爬虫软件就是简单的数据挖掘 数据分析：数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。 数据分析的数学基础在20世纪早期就已确立，但直到计算机的出现才使得实际操作成为可能，并使得数据分析得以推广。数据分析是数学与计算机科学相结合的产物。 举例：通过对大量数据的分析马云知道了杭州地区的女性的...
5. 数据挖掘考试试卷
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。
6. 数据挖掘技术期末考试
大数据与会计专业大一期末考的科目，有会计学原理，统计学审计学，还需要靠的就是会计专业的相关知识，这些在大学课程，你都要有设置的大家根据课程的设置进行逐一参加考试就行了，争取一次过关，不要挂科就好，现在挂科是很麻烦的，还要填写很多表格才能过关。
7. 数据分析与挖掘考试
我做数据挖掘相关的工作很多了。简单来谈一下个人对这个问题的看法。有说的不对的地方，欢迎各位同行批评指正：
数据挖掘大概可以分成四类问题，问题不一样，对应的处理方法也不同
1.预测问题：建模数据集合中有X和Y，Y是连续变量。通常用线性模型、随机森林、xgboost算法来解决。评估主要基于测试集上的均方误差或者相对误差。或者计算cross-validation的平均均方误差或者相对误差
2.分类为题：建模数据集合中有X和Y，Y是类别变量。通常用logistic回归、cart、随机森林、xgboost来解决。评估主要基于测试集合上的准确率和召回率或者计算cross-validation的平均准确率或召回率
3.聚类问题：建模数据集合只有X，没有Y。需要把X里面的样本分成多个群组。一般采用K-MEANS算法。不过业界没有统一的评估标准
4.异常检测问题：建模数据集合只有X，没有Y。需要把X数据里面的异常点找出来。这个相对而言比较麻烦。一般用Isolation Forest。业界似乎也没有统一的评价标注。
8. 数据挖掘期中考试题
(1)认真审题，不可粗心
有的同学对审题重视不够，匆匆一看便急于下笔，以致题目的条件与要求都没吃透，至于如何从题目中挖掘隐含条件、启发解题思路就更无从谈起，这样解题出错自然多。只有耐心仔细地审题，准确地把握题目中的关键词与量，从中获取尽可能多的信息，才能迅速找准解题方向。
(2)计算要细心，不可图快
在题量大、时间紧的情况下，“准”字显得尤为重要。只有“准”才能得分，只有“准”你才可以不必考虑再花时间检查。而“快”是平时训练的结果，不是在考场上能解决的问题，一味求快，只会落得错误百出。所以，适当地慢一点、准一点，可多得一点分;相反，快一点、错一片，花了时间还得不到分。
(3)要做到先易后难
拿到试卷后，就将全卷通览一遍，一般来说，应按先易后难、先简后繁的顺序作答。有时考题的顺序并不完全是难易的顺序，因此在答题时要合理安排时间，不要在某个卡住的题上打“持久战”，那样既耗费了时间又拿不到分，会做的题又被耽误了，也有一些看似容易的题也会有“咬手”的关卡，看似难做的题也有可能得分之处。所以考试中看到“容易”的题不可掉以轻心，看到新面孔的“难”题不要胆怯，冷静思考、仔细分析，定能得到应有的分数。
(4)要认真检查
试卷完成以后，要对有怀疑的题目进行检查，弥补答题时的不足或漏做的题目。
9. 数据挖掘期末考试答案
大数据科技股份有限公司是一家基于大数据挖掘分析技术的数据驱动型综合资讯服务机构。
大数据定位为一家基于大数据挖掘分析技术的数据驱动型综合资讯服务机构，致力于做政府、企业乃至个人的领导者管理工具。
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