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【单选题】数据挖掘的经典案例“啤酒与尿布试验”最主要是应用了（）数据挖掘方法。

A．分类

B．预测

C．关联规则分析

D．聚类

参考答案和解析
关联规则分析
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考题 下列关于数据挖掘的叙述中，哪一条是不正确的?( )A) 数据挖掘是知识发现中的一个特定步骤B) 数据挖掘是一个从原始数据到信息再到知识的发展过程C) 关联分析是数据挖掘的一个重要任务D) 数据挖掘的质量与挖掘方法有关，而与数据本身无关A．B．C．D．
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考题 沃尔玛超市中“啤酒和尿不湿”的营销案例,属于哪种数据挖掘技术的经典应用?() A.神经网络B.聚类分析C.决策树D.关联规则
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考题 数据挖掘是数据库知识发现过程的一个步骤，常用的数据挖掘方法有：关联规则挖掘、特征描述、分类分析和 ______。
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考题 在关于数据挖掘的描述中，正确的是(71)。A．数据挖掘可以支持人们进行决策B．数据挖掘可以对任何数据进行C．数据挖掘与机器学习是同一的D．数据来源质量对数据挖掘结果的影响不大
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考题 在关于数据挖掘的描述，正确的是______。A．数据挖掘可以支持人们进行决策B．数据挖掘可以对任何数据进行C．数据挖掘与机器学习是同一的D．数据来源质量对数据挖掘结果的影响不大A．B．C．D．
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考题 设有如下所示的某商场购物记录集合，每个购物篮中包含若干商品：购物篮编号商品1面包，牛奶2面包，啤酒，鸡蛋，尿布3牛奶，啤酒，尿布，可乐4面包，牛奶，啤酒，尿布5面包，牛奶，尿布，可乐现在要基于该数据集进行关联规则挖掘。如果设置最小支持度为60％，最小置信度为80％，则如下关联规则中，符合条件的是（ ）。A.啤酒→尿布B.（面包，尿布）→牛奶C.面包→牛奶D.（面包，啤酒）→尿布
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考题 下列关于数据挖掘说法错误的是（）A、数据挖掘就是从数据库中提炼出有用信息的过程B、数据挖掘和数据库是相同的意思C、数据挖掘是对数据进行选择、处理、挖掘、分析的过程D、数据挖掘是数据库的一种重要应用
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考题 常用数据挖掘的分析方法与特点。
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考题 根据统计和非统计方法之间的不同把数据挖掘分为（）。A、假设驱动的数据挖掘B、目标驱动的数据挖掘C、发现驱动的数据挖掘D、技术驱动的数据挖掘
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考题 某超市研究销售纪录数据后发现，买啤酒的人很大概率也会购买尿布，这种属于数据挖掘的哪类问题（）？A、关联规则发现B、聚类C、分类D、自然语言处理E、基于模板的方法F、主观兴趣度量
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考题 在数据挖掘中，发现每天购买啤酒的人也有可能购买香烟，这里使用了（）A、分类B、聚类C、关联规则D、预测
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考题 数据挖掘按照分析方法分类可以分为直接数据挖掘和间接数据挖掘。
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考题 数据挖掘的经典案例“啤酒和尿布试验”最主要是应用了（）数据挖掘方法。A、分类B、聚类C、预测D、关联规则
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考题 尿布啤酒是大数据分析的（）A、A/B测试B、分类C、关联规则挖掘D、数据聚类
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考题 某超市研究销售纪录数据后发现，买啤酒的人很大概率也会购买尿布，这种属于数据挖掘的哪类问题？（）A、关联规则发现B、聚类C、分类D、自然语言处理
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考题 什么是数据挖掘？常用的数据挖掘方法和技术包括什么？
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考题 在关于数据挖掘的描述中，正确的是（）A、数据挖掘可以支持人们进行决策B、数据挖掘可以对任何数据进行C、数据挖掘与机器学习是统一的D、数据来源质量对数据挖掘结果的影响不大
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考题 尿布啤酒是大数据分析的（）。A、回归分析B、分类分析C、关联规则挖掘D、聚类分析
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考题 啤酒与尿布的经典案例，充分体现了实验思维在大数据分析理念中的重要性。
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考题 判断题数据挖掘按照分析方法分类可以分为直接数据挖掘和间接数据挖掘。A 对B 错
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考题 单选题某超市研究销售纪录数据后发现，买啤酒的人很大概率也会购买尿布，这种属于数据挖掘的哪类问题？（）A 关联规则发现B 聚类C 分类D 自然语言处理
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考题 单选题在数据挖掘中，发现每天购买啤酒的人也有可能购买香烟，这里使用了（）A 分类B 聚类C 关联规则D 预测
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考题 判断题啤酒与尿布的经典案例，充分体现了实验思维在大数据分析理念中的重要性。A 对B 错
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考题 多选题根据统计和非统计方法之间的不同把数据挖掘分为（）A假设驱动的数据挖掘B目标驱动的数据挖掘C发现驱动的数据挖掘D技术驱动的数据挖掘
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考题 单选题在关于数据挖掘的描述中，正确的是（）A 数据挖掘可以支持人们进行决策B 数据挖掘可以对任何数据进行C 数据挖掘与机器学习是统一的D 数据来源质量对数据挖掘结果的影响不大
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考题 单选题数据挖掘的经典案例“啤酒和尿布试验”最主要是应用了（）数据挖掘方法。A 分类B 聚类C 预测D 关联规则
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考题 单选题下列关于数据挖掘说法错误的是（）A 数据挖掘就是从数据库中提炼出有用信息的过程B 数据挖掘和数据库是相同的意思C 数据挖掘是对数据进行选择、处理、挖掘、分析的过程D 数据挖掘是数据库的一种重要应用
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考题 单选题数据挖掘的第一步是（）。A 挖掘模型的构建B 确定挖掘对象C 数据挖掘D 准备数据
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