大數(shù)據(jù)挖掘面試題
大數(shù)據(jù)挖掘是利用各種數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和方法從海量數(shù)據(jù)中挖掘出有用信息和知識(shí)的過程。通過對數(shù)據(jù)的收集、處理、分析和建模，大數(shù)據(jù)挖掘可以幫助企業(yè)發(fā)現(xiàn)隱藏在數(shù)據(jù)背后的模式、關(guān)系和趨勢，從而為業(yè)務(wù)決策提供更加精準(zhǔn)和可靠的支持。
大數(shù)據(jù)挖掘已經(jīng)在各個(gè)領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用，包括但不限于：
在大數(shù)據(jù)挖掘中，常見的技術(shù)包括但不限于：
在進(jìn)行大數(shù)據(jù)挖掘過程中，會(huì)遇到一些挑戰(zhàn)，包括但不限于：
為了應(yīng)對大數(shù)據(jù)挖掘面試題，可以采取以下幾點(diǎn)準(zhǔn)備：
以下是一些常見的大數(shù)據(jù)挖掘面試題示例：
大數(shù)據(jù)挖掘作為數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域的重要分支，正在逐漸滲透到各行各業(yè)的業(yè)務(wù)中。對于從事數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)工作的專業(yè)人士來說，掌握大數(shù)據(jù)挖掘的知識(shí)和技能至關(guān)重要。通過不斷學(xué)習(xí)、實(shí)踐和經(jīng)驗(yàn)積累，相信你能在大數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域取得更上一層樓。
數(shù)據(jù)挖掘能挖掘以下七種不同事情：
分類、估計(jì)、預(yù)測、相關(guān)性分組或關(guān)聯(lián)規(guī)則、聚類、描述和可視化、復(fù)雜數(shù)據(jù)類型挖掘。數(shù)據(jù)挖掘(Data Mining)的定義是通過分析每個(gè)數(shù)據(jù)，從大量數(shù)據(jù)中尋找其規(guī)律的技術(shù)，主要有數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、規(guī)律尋找和規(guī)律表示3個(gè)步驟。數(shù)據(jù)挖掘的任務(wù)有關(guān)聯(lián)分析、聚類分析、分類分析、異常分析、特異群組分析和演變分析等。
以下是一些數(shù)據(jù)倉庫面試題：
1. 什么是數(shù)據(jù)倉庫？
2. 數(shù)據(jù)倉庫的作用是什么？
3. 數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)庫的區(qū)別是什么？
4. 數(shù)據(jù)倉庫的架構(gòu)是什么？
5. 如何進(jìn)行數(shù)據(jù)倉庫的建模？
6. 如何進(jìn)行數(shù)據(jù)倉庫的 ETL 流程？
7. 如何進(jìn)行數(shù)據(jù)倉庫的性能優(yōu)化？
8. 如何進(jìn)行數(shù)據(jù)倉庫的備份和恢復(fù)？
9. 如何進(jìn)行數(shù)據(jù)倉庫的安全管理？
10. 如何進(jìn)行數(shù)據(jù)倉庫的監(jiān)控和優(yōu)化？
以上是一些常見的數(shù)據(jù)倉庫面試題，你可以根據(jù)自己的經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)進(jìn)行回答。
去哪找數(shù)據(jù)，不如自己造數(shù)據(jù)，這里所說的"造數(shù)"，并不是讓我們數(shù)據(jù)分析師去胡編亂造數(shù)據(jù)，而是在日常數(shù)據(jù)分析過程中我們需要模擬生成一些數(shù)據(jù)用于測試，也就是測試數(shù)據(jù)。
本文所使用的Faker庫就是一個(gè)很好的模擬生成數(shù)據(jù)的庫，在滿足數(shù)據(jù)安全的情況下，使用Faker庫最大限度的滿足我們數(shù)據(jù)分析的測試需求，可以模擬生成文本、數(shù)字、日期等字段，下面一起來學(xué)習(xí)。
示例工具：anconda3.7本文講解內(nèi)容：Faker模擬數(shù)據(jù)并導(dǎo)出Excel適用范圍：數(shù)據(jù)測試和脫敏數(shù)據(jù)生成
常規(guī)數(shù)據(jù)模擬，比如我們生成一組范圍在100到1000的31個(gè)數(shù)字，就可以使用一行代碼np.random.randint(100,1000,31)，如下就是我們使用隨機(jī)數(shù)字生成的sale隨日期變化的折線圖。
import pandas as pd
import numpy as np
import datetime
df=pd.DataFrame(data=np.random.randint(100,1000,31),
index=pd.date_range(datetime.datetime(2022,12,1),periods=31),
columns=['sale']).plot(figsize=(9,6))Faker模擬數(shù)據(jù)
使用Faker模擬數(shù)據(jù)需要提前下載Faker庫，在命令行使用pip install Faker命令即可下載，當(dāng)出現(xiàn)Successfully installed的字樣時(shí)表明庫已經(jīng)安裝完成。
!pip install Faker -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple導(dǎo)入Faker庫可以用來模擬生成數(shù)據(jù)，其中，locale="zh_CN"用來顯示中文，如下生成了一組包含姓名、手機(jī)號(hào)、身份證號(hào)、出生年月日、郵箱、地址、公司、職位這幾個(gè)字段的數(shù)據(jù)。
#多行顯示運(yùn)行結(jié)果
from IPython.core.interactiveshell import InteractiveShell
InteractiveShell.ast_node_interactivity = "all"
from faker import Faker
faker=Faker(locale="zh_CN")#模擬生成數(shù)據(jù)
faker.name()
faker.phone_number()
faker.ssn()
faker.ssn()[6:14]
faker.email()
faker.address()
faker.company()
faker.job()除了上面的生成字段，F(xiàn)aker庫還可以生成如下幾類常用的數(shù)據(jù)，地址類、人物類、公司類、信用卡類、時(shí)間日期類、文件類、互聯(lián)網(wǎng)類、工作類、亂數(shù)假文類、電話號(hào)碼類、身份證號(hào)類。
#address 地址
faker.country() # 國家
faker.city() # 城市
faker.city_suffix() # 城市的后綴,中文是：市或縣
faker.address() # 地址
faker.street_address() # 街道
faker.street_name() # 街道名
faker.postcode() # 郵編
faker.latitude() # 維度
faker.longitude() # 經(jīng)度#person 人物
faker.name() # 姓名
faker.last_name() # 姓
faker.first_name() # 名
faker.name_male() # 男性姓名
faker.last_name_male() # 男性姓
faker.first_name_male() # 男性名
faker.name_female() # 女性姓名#company 公司
faker.company() # 公司名
faker.company_suffix() # 公司名后綴#credit_card 銀行信用卡
faker.credit_card_number(card_type=None) # 卡號(hào)#date_time 時(shí)間日期
faker.date_time(tzinfo=None) # 隨機(jī)日期時(shí)間
faker.date_time_this_month(before_now=True, after_now=False, tzinfo=None) # 本月的某個(gè)日期
faker.date_time_this_year(before_now=True, after_now=False, tzinfo=None) # 本年的某個(gè)日期
faker.date_time_this_decade(before_now=True, after_now=False, tzinfo=None) # 本年代內(nèi)的一個(gè)日期
faker.date_time_this_century(before_now=True, after_now=False, tzinfo=None) # 本世紀(jì)一個(gè)日期
faker.date_time_between(start_date="-30y", end_date="now", tzinfo=None) # 兩個(gè)時(shí)間間的一個(gè)隨機(jī)時(shí)間
faker.time(pattern="%H:%M:%S") # 時(shí)間（可自定義格式）
faker.date(pattern="%Y-%m-%d") # 隨機(jī)日期（可自定義格式）#file 文件
faker.file_name(category="image", extension="png") # 文件名（指定文件類型和后綴名）
faker.file_name() # 隨機(jī)生成各類型文件
faker.file_extension(category=None) # 文件后綴#internet 互聯(lián)網(wǎng)
faker.safe_email() # 安全郵箱
faker.free_email() # 免費(fèi)郵箱
faker.company_email() # 公司郵箱
faker.email() # 郵箱#job 工作
faker.job()#工作職位#lorem 亂數(shù)假文
faker.text(max_nb_chars=200) # 隨機(jī)生成一篇文章
faker.word() # 隨機(jī)單詞
faker.words(nb=10) # 隨機(jī)生成幾個(gè)字
faker.sentence(nb_words=6, variable_nb_words=True) # 隨機(jī)生成一個(gè)句子
faker.sentences(nb=3) # 隨機(jī)生成幾個(gè)句子
faker.paragraph(nb_sentences=3, variable_nb_sentences=True) # 隨機(jī)生成一段文字(字符串)
faker.paragraphs(nb=3) # 隨機(jī)生成成幾段文字(列表)#phone_number 電話號(hào)碼
faker.phone_number() # 手機(jī)號(hào)碼
faker.phonenumber_prefix() # 運(yùn)營商號(hào)段，手機(jī)號(hào)碼前三位#ssn 身份證
faker.ssn() # 隨機(jī)生成身份證號(hào)(18位)模擬數(shù)據(jù)并導(dǎo)出Excel
使用Faker庫模擬一組數(shù)據(jù)，并導(dǎo)出到Excel中，包含姓名、手機(jī)號(hào)、身份證號(hào)、出生日期、郵箱、詳細(xì)地址等字段，先生成一個(gè)帶有表頭的空sheet表，使用Faker庫生成對應(yīng)字段，并用append命令逐一添加至sheet表中，最后進(jìn)行保存導(dǎo)出。
from faker import Faker
from openpyxl import Workbook
wb=Workbook()#生成workbook 和工作表
sheet=wb.active
title_list=["姓名","手機(jī)號(hào)","身份證號(hào)","出生日期","郵箱","詳細(xì)地址","公司名稱","從事行業(yè)"]#設(shè)置excel的表頭
sheet.append(title_list)
faker=Faker(locale="zh_CN")#模擬生成數(shù)據(jù)
for i in range(100):
sheet.append([faker.name(),#生成姓名
faker.phone_number(),#生成手機(jī)號(hào)
faker.ssn(), #生成身份證號(hào)
faker.ssn()[6:14],#出生日期
faker.email(), #生成郵箱
faker.address(), #生成詳細(xì)地址
faker.company(), #生成所在公司名稱
faker.job(), #生成從事行業(yè)
])
wb.save(r'D:\系統(tǒng)桌面(勿刪)\Desktop\模擬數(shù)據(jù).xlsx')以上使用Faker庫生成一組模擬數(shù)據(jù)，并且導(dǎo)出到Excel本地，使用模擬數(shù)據(jù)這種數(shù)據(jù)創(chuàng)建方式極大方便了數(shù)據(jù)的使用，現(xiàn)在是大數(shù)據(jù)時(shí)代，越來越多的企業(yè)對于數(shù)據(jù)分析能力要求越來越高，這也意味著數(shù)據(jù)分析能力成為職場必備能力，還在等什么，想要提升個(gè)人職場競爭力就在這里，點(diǎn)擊下方卡片了解吧~
數(shù)據(jù)挖掘(Data mining)指從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機(jī)的原始數(shù)據(jù)中，提取隱含的、人們事先未知的、但又潛在有用的信息和知識(shí)的非平凡過程。也稱數(shù)據(jù)中的知識(shí)發(fā)現(xiàn)(knowledge discivery in data,KDD)，它是一門涉及面很廣的交叉學(xué)科，包括計(jì)算智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、模式識(shí)別、信息檢索、數(shù)理統(tǒng)計(jì)、數(shù)據(jù)庫等相關(guān)技術(shù)，在商務(wù)管理、生產(chǎn)控制、市場分析、科學(xué)探索等許多領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用價(jià)值。
數(shù)據(jù)挖掘是從數(shù)據(jù)中獲取有用信息和知識(shí)的過程，并利用統(tǒng)計(jì)和計(jì)算機(jī)科學(xué)的方法來發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的規(guī)律和趨勢。數(shù)據(jù)挖掘方法包括以下幾種：1. 分類：將數(shù)據(jù)樣本分類為已知類別，建立一個(gè)分類模型，再用該模型預(yù)測新數(shù)據(jù)的類別。
2. 聚類：將數(shù)據(jù)樣本分為相似的群組，建立一個(gè)聚類模型，再用該模型對新數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。
3. 關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘：發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)集中的關(guān)聯(lián)規(guī)則以及如何在數(shù)據(jù)集中使用它們。
4. 預(yù)測建模：使用數(shù)據(jù)樣本建立模型，再用模型預(yù)測未來數(shù)據(jù)的目標(biāo)變量值。
5. 異常檢測：檢測數(shù)據(jù)樣本中的異常值。
6. 文本挖掘：從文本數(shù)據(jù)中提取信息和知識(shí)，例如情感分析、主題建模和實(shí)體抽取等。
以上方法通常需要通過數(shù)據(jù)預(yù)處理（數(shù)據(jù)清洗和轉(zhuǎn)換）和特征選擇（選擇最相關(guān)的特征用于模型訓(xùn)練）來優(yōu)化模型的性能。數(shù)據(jù)挖掘可以用于各種應(yīng)用場景，如金融、醫(yī)學(xué)、營銷、社交網(wǎng)絡(luò)等。
1、分類：找出數(shù)據(jù)庫中一組數(shù)據(jù)對象的共同特點(diǎn)并按照分類模式將其劃分為不同的類，其目的是通過分類模型，將數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)項(xiàng)映射到某個(gè)給定的類別。它可以應(yīng)用到客戶的分類、客戶的屬性和特征分析、客戶滿意度分析、客戶的購買趨勢預(yù)測等。
2、回歸分析：反映的是事務(wù)數(shù)據(jù)庫中屬性值在時(shí)間上的特征，產(chǎn)生一個(gè)將數(shù)據(jù)項(xiàng)映射到一個(gè)實(shí)值預(yù)測變量的函數(shù)，發(fā)現(xiàn)變量或?qū)傩蚤g的依賴關(guān)系，其主要研究問題包括數(shù)據(jù)序列的趨勢特征、數(shù)據(jù)序列的預(yù)測以及數(shù)據(jù)間的相關(guān)關(guān)系等。
3、聚類分析：把一組數(shù)據(jù)按照相似性和差異性分為幾個(gè)類別，其目的是使得屬于同一類別的數(shù)據(jù)間的相似性盡可能大，不同類別中的數(shù)據(jù)間的相似性盡可能的小。
4、關(guān)聯(lián)規(guī)則：描述數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)項(xiàng)之間所存在的關(guān)系的規(guī)則，即根據(jù)一個(gè)事務(wù)中某些項(xiàng)的出現(xiàn)可到處另一些項(xiàng)在同一事物中也出現(xiàn)，即隱藏在數(shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián)或相互關(guān)系。
5、特征分析：從數(shù)據(jù)庫中的一組數(shù)據(jù)中提取出關(guān)于這些數(shù)據(jù)的特征式，這些特征式表達(dá)了該數(shù)據(jù)集的總體特征。
6、變化和偏差分析：偏差包括很大一類潛在有趣的知識(shí)，如分類中的反常實(shí)例，模式的例外，觀察結(jié)果對期望的偏差等，其目的是尋找觀察結(jié)果與參照量之間有意義的差別。
7、Web頁挖掘：隨著Internet的迅速發(fā)展及Web的全球普及，使得Web上的信息量無比豐富，通過對Web的挖掘，可以利用Web的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，收集有關(guān)的信息。
數(shù)據(jù)挖掘論文可以參考范文：基于數(shù)據(jù)挖掘的用戶重復(fù)購買行為預(yù)測探討
自 1990 年起，電子商務(wù)開始進(jìn)入中國市場，經(jīng)過將近三十年的發(fā)展，伴隨著智能手機(jī)、互聯(lián)網(wǎng)的迅速崛起，電子商務(wù)也由原先的無人問津，到如今的空前盛況，中國電商行業(yè)的網(wǎng)購用戶規(guī)模和電商公司數(shù)目以及交易規(guī)模均呈現(xiàn)出持續(xù)攀升的現(xiàn)象，電商涉及領(lǐng)域也逐漸擴(kuò)大，天貓、京東、拼多多等各大電商平臺(tái)相繼崛起，爭奪商家與用戶資源，隨著電商平臺(tái)支付便捷性的發(fā)展以及商品種類與規(guī)模的完善，越來越多的人開始加入網(wǎng)購大軍。
碩博論文網(wǎng)_專業(yè)的碩士畢業(yè)論文網(wǎng)站MBA畢業(yè)論文范文大全-碩博論文網(wǎng)基于數(shù)據(jù)挖掘的用戶重復(fù)購買行為預(yù)測探討-碩博論文網(wǎng)協(xié)作過濾技術(shù)是最成熟和最常見的實(shí)現(xiàn)方式。協(xié)同過濾通過識(shí)別其他具有相似品味的用戶來推薦項(xiàng)目，使用他們的意見來給正在處于活動(dòng)狀態(tài)的用戶推薦項(xiàng)目。協(xié)作推薦系統(tǒng)已經(jīng)在不同的應(yīng)用領(lǐng)域中實(shí)現(xiàn)了。GroupLens 是一種基于新聞的架構(gòu)，它使用了協(xié)作的方法來幫助用戶從海量新聞數(shù)據(jù)庫[13]找到文章。Ringo 是一個(gè)在線社會(huì)信息過濾系統(tǒng)，它使用協(xié)作過濾來根據(jù)用戶對音樂專輯的評(píng)級(jí)建立用戶配置文件。亞馬遜使用主題多樣化算法來改進(jìn)其推薦系統(tǒng)[14]。該系統(tǒng)使用協(xié)同過濾方法，通過生成一個(gè)類似的表來克服可擴(kuò)展性問題，通過使用項(xiàng)目對項(xiàng)目的矩陣進(jìn)行調(diào)整。然后，系統(tǒng)會(huì)根據(jù)用戶的購買歷史記錄，推薦其他類似的在線產(chǎn)品，另一方面，基于內(nèi)容的技術(shù)將內(nèi)容資源與用戶特性匹配。
數(shù)據(jù)挖掘方向本身比較模糊的，無論什么方向，都需了解實(shí)務(wù)，懂分析方法和算法。學(xué)好本專業(yè)的同時(shí)，建議你上知網(wǎng)看看相關(guān)的論文，開闊眼界，相信你會(huì)選好自己的論文方向。
數(shù)據(jù)挖掘：也可以叫作數(shù)據(jù)鉆取。主要指導(dǎo)思想是，持續(xù)對分類的維度向下或向上挖掘，直至切分到最小/最大粒度為止，得到想要的最小或最大鉆取維度的指標(biāo)值。
