数据挖掘试题两套

这份资源收录了10道数据挖掘面试题及其详细答案，非常适合正在找工作或准备面试的人士参考！

阿里巴巴的数据挖掘面试题系列挺实用的，尤其是对于面试准备来说不错。里面不仅有对数据挖掘相关概念的解析，还有具体的算法。比如提到的异常值的识别方法，像Grubbs'test这种工具，能你精确地识别数据中的极端值。另外，聚类部分也详细了像k-均值、DBSCAN这些经典算法，通俗易懂，适合快速掌握。还有一些 SQL 查询的编写技巧，适合实际操作时的参考。，想要快速了解数据挖掘的基本概念和常用算法的话，还是蛮不错的资源！如果你准备面试或想系统学习数据挖掘相关知识，可以看看这个面试题解析系列，内容还蛮全面的，帮你提高能力。别忘了，聚类算法和 SQL 操作也都涉及，你从实际应用的角度理解这些知识。

中国科学院大学的 2017 年数据挖掘期末考试题挺有意思的，虽然是考试题，但当资料用也还不错。里面提到的知识点覆盖得比较全，比如数据仓库、分类、聚类、频繁项集挖掘这些，都是咱们前端接触数据时绕不开的东西。 数据仓库的星状图和数据立方体，说白了就是让你把数据按多个维度看，像切蛋糕一样横着切、竖着切都能行。前端在做多维报表或者 BI 可视化时，这块知识就有用。 分类算法里提到的决策树、朴素贝叶斯和神经网络，前两个比较轻量，后一个适合模型复杂的场景。你在做推荐系统界面的时候，理解这些算法能帮你跟后端或算法沟通得更顺畅。 还有K-means 聚类，你总见到后台给你返回聚好类的用户群，那背后其实就是靠这

研究生数据挖掘课程课件，供学习参考。

数据挖掘综述：数据挖掘技术的广泛应用涵盖了从商业到科学研究的各个领域。随着数据量的增加和计算能力的提升，数据挖掘在发现模式和提供洞察方面发挥着关键作用。

这份解析针对中国科学院大学网络数据挖掘课程2016年至2018年的试题进行了详细分析，力求帮助学习者深入理解课程核心知识点，掌握解题思路。

这是Coursera提供的一门关于数据挖掘的在线课程。

数据挖掘与统计学的结合挺有意思的。这里的关键是将一些看起来复杂的技术—比如统计学、人工智能、数据库等—给封装起来，让不用掌握那些复杂的数学模型，也能轻松完成数据挖掘的任务。其实，数据挖掘不仅仅是统计，它还涵盖了更多的算法和技术。如果你对这方面有兴趣，肯定能从中找到不少有趣的应用场景。比如你可以运用数据挖掘算法来做一些预测，找出潜在的规律。嗯，确实，多数据挖掘算法都源自统计学，像 KDD 就是其中一个典型的例子。如果你想更深入了解数据挖掘，相关的文章也能你从不同角度看问题。

数据挖掘入门 本章深入浅出地探讨数据挖掘的核心概念，涵盖常用算法和方法，并回顾其发展历程，为读者构建坚实的基础。