統(tǒng)計(jì)師考試數(shù)據(jù)挖掘試題及答案姓名：____________________

一、單項(xiàng)選擇題（每題1分，共20分）

1.下列哪一項(xiàng)不是數(shù)據(jù)挖掘的任務(wù)？

A.聚類分析

B.決策樹(shù)

C.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

D.數(shù)據(jù)清洗

2.在數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程中，哪個(gè)階段用于理解數(shù)據(jù)并提取有用的信息？

A.數(shù)據(jù)預(yù)處理

B.數(shù)據(jù)挖掘

C.數(shù)據(jù)建模

D.結(jié)果評(píng)估

3.以下哪一項(xiàng)不是數(shù)據(jù)挖掘的主要目標(biāo)？

A.發(fā)現(xiàn)知識(shí)

B.預(yù)測(cè)未來(lái)趨勢(shì)

C.提高數(shù)據(jù)質(zhì)量

D.優(yōu)化決策過(guò)程

4.下列哪個(gè)算法適用于處理分類問(wèn)題？

A.K-最近鄰算法

B.主成分分析

C.決策樹(shù)

D.線性回歸

5.下列哪一項(xiàng)不是數(shù)據(jù)挖掘中常用的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)？

A.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘

B.機(jī)器學(xué)習(xí)

C.數(shù)據(jù)庫(kù)查詢

D.文本挖掘

6.在數(shù)據(jù)挖掘中，什么是噪聲？

A.數(shù)據(jù)中的異常值

B.數(shù)據(jù)中的錯(cuò)誤

C.數(shù)據(jù)中的缺失值

D.數(shù)據(jù)中的重復(fù)值

7.下列哪一項(xiàng)不是數(shù)據(jù)挖掘中的數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟？

A.數(shù)據(jù)清洗

B.數(shù)據(jù)集成

C.數(shù)據(jù)歸一化

D.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換

8.以下哪一項(xiàng)不是數(shù)據(jù)挖掘中的數(shù)據(jù)挖掘步驟？

A.數(shù)據(jù)探索

B.數(shù)據(jù)挖掘

C.模型評(píng)估

D.模型部署

9.下列哪個(gè)算法適用于處理聚類問(wèn)題？

A.K-最近鄰算法

B.主成分分析

C.決策樹(shù)

D.聚類算法

10.以下哪一項(xiàng)不是數(shù)據(jù)挖掘中的數(shù)據(jù)挖掘模型？

A.支持向量機(jī)

B.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

C.決策樹(shù)

D.數(shù)據(jù)庫(kù)

11.在數(shù)據(jù)挖掘中，什么是特征選擇？

A.從原始數(shù)據(jù)中選擇有用的屬性

B.從原始數(shù)據(jù)中選擇無(wú)用的屬性

C.從數(shù)據(jù)集中去除重復(fù)的記錄

D.從數(shù)據(jù)集中去除異常值

12.以下哪一項(xiàng)不是數(shù)據(jù)挖掘中的數(shù)據(jù)挖掘方法？

A.聚類分析

B.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘

C.數(shù)據(jù)可視化

D.機(jī)器學(xué)習(xí)

13.在數(shù)據(jù)挖掘中，什么是模型評(píng)估？

A.對(duì)數(shù)據(jù)挖掘模型進(jìn)行測(cè)試

B.對(duì)數(shù)據(jù)挖掘模型進(jìn)行優(yōu)化

C.對(duì)數(shù)據(jù)挖掘模型進(jìn)行驗(yàn)證

D.對(duì)數(shù)據(jù)挖掘模型進(jìn)行部署

14.以下哪一項(xiàng)不是數(shù)據(jù)挖掘中的數(shù)據(jù)挖掘工具？

A.R

B.Python

C.SQL

D.Excel

15.在數(shù)據(jù)挖掘中，什么是數(shù)據(jù)可視化？

A.將數(shù)據(jù)以圖形或圖表的形式展示

B.將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為數(shù)值形式

C.將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為文本形式

D.將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為表格形式

16.以下哪一項(xiàng)不是數(shù)據(jù)挖掘中的數(shù)據(jù)挖掘流程？

A.數(shù)據(jù)預(yù)處理

B.數(shù)據(jù)挖掘

C.模型評(píng)估

D.數(shù)據(jù)分析

17.在數(shù)據(jù)挖掘中，什么是數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果？

A.數(shù)據(jù)挖掘模型的輸出

B.數(shù)據(jù)挖掘算法的輸出

C.數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果的解釋

D.數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果的展示

18.以下哪一項(xiàng)不是數(shù)據(jù)挖掘中的數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用？

A.預(yù)測(cè)股票價(jià)格

B.客戶關(guān)系管理

C.網(wǎng)絡(luò)安全

D.人工智能

19.在數(shù)據(jù)挖掘中，什么是數(shù)據(jù)挖掘算法？

A.數(shù)據(jù)挖掘中的模型

B.數(shù)據(jù)挖掘中的算法

C.數(shù)據(jù)挖掘中的技術(shù)

D.數(shù)據(jù)挖掘中的方法

20.以下哪一項(xiàng)不是數(shù)據(jù)挖掘中的數(shù)據(jù)挖掘目標(biāo)？

A.發(fā)現(xiàn)知識(shí)

B.提高數(shù)據(jù)質(zhì)量

C.優(yōu)化決策過(guò)程

D.改善用戶體驗(yàn)

二、多項(xiàng)選擇題（每題3分，共15分）

1.數(shù)據(jù)挖掘中常用的數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟有哪些？

A.數(shù)據(jù)清洗

B.數(shù)據(jù)集成

C.數(shù)據(jù)歸一化

D.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換

2.以下哪些算法適用于處理分類問(wèn)題？

A.K-最近鄰算法

B.主成分分析

C.決策樹(shù)

D.支持向量機(jī)

3.數(shù)據(jù)挖掘中的數(shù)據(jù)挖掘步驟包括哪些？

A.數(shù)據(jù)預(yù)處理

B.數(shù)據(jù)挖掘

C.模型評(píng)估

D.模型部署

4.以下哪些算法適用于處理聚類問(wèn)題？

A.K-最近鄰算法

B.主成分分析

C.決策樹(shù)

D.聚類算法

5.數(shù)據(jù)挖掘中的數(shù)據(jù)挖掘目標(biāo)有哪些？

A.發(fā)現(xiàn)知識(shí)

B.預(yù)測(cè)未來(lái)趨勢(shì)

C.提高數(shù)據(jù)質(zhì)量

D.優(yōu)化決策過(guò)程

三、判斷題（每題2分，共10分）

1.數(shù)據(jù)挖掘是數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的綜合應(yīng)用。（）

2.數(shù)據(jù)挖掘中的數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)歸一化和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換。（）

3.數(shù)據(jù)挖掘中的數(shù)據(jù)挖掘步驟包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)挖掘、模型評(píng)估和模型部署。（）

4.數(shù)據(jù)挖掘中的數(shù)據(jù)挖掘目標(biāo)包括發(fā)現(xiàn)知識(shí)、預(yù)測(cè)未來(lái)趨勢(shì)、提高數(shù)據(jù)質(zhì)量和優(yōu)化決策過(guò)程。（）

5.數(shù)據(jù)挖掘中的數(shù)據(jù)挖掘算法包括聚類算法、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘和分類算法。（）

6.數(shù)據(jù)挖掘中的數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果包括數(shù)據(jù)挖掘模型的輸出、數(shù)據(jù)挖掘算法的輸出、數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果的解釋和數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果的展示。（）

7.數(shù)據(jù)挖掘中的數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用包括預(yù)測(cè)股票價(jià)格、客戶關(guān)系管理、網(wǎng)絡(luò)安全和人工智能。（）

8.數(shù)據(jù)挖掘中的數(shù)據(jù)挖掘工具包括R、Python、SQL和Excel。（）

9.數(shù)據(jù)挖掘中的數(shù)據(jù)挖掘方法包括聚類分析、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)。（）

10.數(shù)據(jù)挖掘中的數(shù)據(jù)挖掘流程包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)挖掘、模型評(píng)估和數(shù)據(jù)分析。（）

參考答案：

1.√

2.√

3.√

4.√

5.√

6.√

7.√

8.√

9.√

10.√

四、簡(jiǎn)答題（每題10分，共25分）

1.題目：簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)挖掘中的數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟及其重要性。

答案：數(shù)據(jù)預(yù)處理是數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程中的重要步驟，包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)歸一化和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換。數(shù)據(jù)清洗用于去除或糾正數(shù)據(jù)中的錯(cuò)誤、異常值和重復(fù)值，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。數(shù)據(jù)集成用于將來(lái)自不同源的數(shù)據(jù)合并為一個(gè)統(tǒng)一的格式。數(shù)據(jù)歸一化用于將不同數(shù)據(jù)量級(jí)的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為同一量級(jí)，以便于比較和分析。數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換用于將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為適合挖掘算法處理的形式。數(shù)據(jù)預(yù)處理的重要性在于確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和準(zhǔn)確性，為后續(xù)的數(shù)據(jù)挖掘步驟提供可靠的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

2.題目：解釋什么是關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘，并舉例說(shuō)明其應(yīng)用場(chǎng)景。

答案：關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘是數(shù)據(jù)挖掘中的一個(gè)重要任務(wù)，旨在發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)集中項(xiàng)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。它通過(guò)挖掘頻繁項(xiàng)集來(lái)發(fā)現(xiàn)規(guī)則，這些規(guī)則描述了數(shù)據(jù)集中不同項(xiàng)之間的關(guān)聯(lián)性。例如，在超市銷售數(shù)據(jù)中，關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘可以用來(lái)發(fā)現(xiàn)顧客購(gòu)買(mǎi)某種商品時(shí)，同時(shí)也傾向于購(gòu)買(mǎi)其他商品的情況。應(yīng)用場(chǎng)景包括市場(chǎng)籃分析、推薦系統(tǒng)、異常檢測(cè)等。

3.題目：簡(jiǎn)述決策樹(shù)算法的基本原理及其優(yōu)缺點(diǎn)。

答案：決策樹(shù)算法是一種基于樹(shù)形結(jié)構(gòu)的分類和回歸算法。它通過(guò)將數(shù)據(jù)集劃分為多個(gè)子集，并基于特征值選擇最佳分割點(diǎn)，遞歸地構(gòu)建樹(shù)形結(jié)構(gòu)。基本原理是使用信息增益或基尼指數(shù)等指標(biāo)來(lái)選擇分割特征。決策樹(shù)的優(yōu)點(diǎn)是易于理解和解釋，能夠處理非線性和非線性關(guān)系。缺點(diǎn)是容易過(guò)擬合，對(duì)噪聲數(shù)據(jù)敏感，且樹(shù)的結(jié)構(gòu)可能不穩(wěn)定。

4.題目：闡述數(shù)據(jù)挖掘中的特征選擇方法及其作用。

答案：特征選擇是數(shù)據(jù)挖掘中的一個(gè)關(guān)鍵步驟，旨在從原始數(shù)據(jù)中選擇最有用的特征。常用的特征選擇方法包括基于統(tǒng)計(jì)的方法、基于模型的方法和基于嵌入的方法。作用包括減少數(shù)據(jù)維度、提高模型性能、減少計(jì)算成本和簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)解釋。通過(guò)特征選擇，可以去除冗余和不相關(guān)的特征，從而提高數(shù)據(jù)挖掘模型的準(zhǔn)確性和效率。

五、論述題

題目：數(shù)據(jù)挖掘在商業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用及其對(duì)企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的影響。

答案：數(shù)據(jù)挖掘在商業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用已經(jīng)變得越來(lái)越廣泛，它通過(guò)分析大量數(shù)據(jù)來(lái)幫助企業(yè)做出更明智的決策，從而提升企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。以下是一些數(shù)據(jù)挖掘在商業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用及其對(duì)企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的影響：

1.客戶關(guān)系管理（CRM）：數(shù)據(jù)挖掘可以幫助企業(yè)分析客戶行為，識(shí)別客戶需求，提高客戶滿意度和忠誠(chéng)度。通過(guò)客戶細(xì)分，企業(yè)可以針對(duì)不同客戶群體定制營(yíng)銷策略，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營(yíng)銷，提高轉(zhuǎn)化率和客戶保留率。

2.個(gè)性化推薦：數(shù)據(jù)挖掘可以分析用戶的歷史行為和偏好，為用戶提供個(gè)性化的產(chǎn)品或服務(wù)推薦。這種個(gè)性化的用戶體驗(yàn)可以增加用戶粘性，提高購(gòu)買(mǎi)轉(zhuǎn)化率，并可能增加重復(fù)購(gòu)買(mǎi)。

3.風(fēng)險(xiǎn)管理：在金融領(lǐng)域，數(shù)據(jù)挖掘用于評(píng)估信用風(fēng)險(xiǎn)、市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)和操作風(fēng)險(xiǎn)。通過(guò)分析歷史數(shù)據(jù)，金融機(jī)構(gòu)可以預(yù)測(cè)潛在的風(fēng)險(xiǎn)，從而采取預(yù)防措施，降低損失。

4.供應(yīng)鏈優(yōu)化：數(shù)據(jù)挖掘可以幫助企業(yè)優(yōu)化供應(yīng)鏈管理，通過(guò)預(yù)測(cè)需求、管理庫(kù)存和優(yōu)化物流，降低成本，提高效率。

5.定價(jià)策略：數(shù)據(jù)挖掘可以分析市場(chǎng)數(shù)據(jù)，幫助企業(yè)制定更有效的定價(jià)策略，如動(dòng)態(tài)定價(jià)和競(jìng)爭(zhēng)性定價(jià)，以最大化利潤(rùn)。

6.產(chǎn)品開(kāi)發(fā)：通過(guò)分析市場(chǎng)趨勢(shì)和客戶反饋，數(shù)據(jù)挖掘可以幫助企業(yè)識(shí)別潛在的產(chǎn)品需求，指導(dǎo)產(chǎn)品開(kāi)發(fā)方向，減少產(chǎn)品開(kāi)發(fā)的風(fēng)險(xiǎn)。

7.營(yíng)銷活動(dòng)優(yōu)化：數(shù)據(jù)挖掘可以分析營(yíng)銷活動(dòng)的效果，幫助企業(yè)確定哪些營(yíng)銷渠道和策略最有效，從而提高營(yíng)銷投資回報(bào)率（ROI）。

對(duì)企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的影響：

-提高決策質(zhì)量：數(shù)據(jù)挖掘提供的數(shù)據(jù)分析和洞察有助于企業(yè)做出更準(zhǔn)確、更快速的決策，增強(qiáng)企業(yè)的市場(chǎng)響應(yīng)能力。

-增強(qiáng)客戶體驗(yàn)：通過(guò)個(gè)性化服務(wù)和精準(zhǔn)營(yíng)銷，企業(yè)可以更好地滿足客戶需求，提高客戶滿意度和忠誠(chéng)度。

-降低運(yùn)營(yíng)成本：通過(guò)優(yōu)化供應(yīng)鏈和定價(jià)策略，企業(yè)可以減少浪費(fèi)，提高資源利用效率。

-增強(qiáng)競(jìng)爭(zhēng)力：數(shù)據(jù)挖掘幫助企業(yè)發(fā)現(xiàn)市場(chǎng)機(jī)會(huì)，創(chuàng)新產(chǎn)品和服務(wù)，從而在激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中保持領(lǐng)先地位。

-提升品牌價(jià)值：通過(guò)有效的數(shù)據(jù)分析和應(yīng)用，企業(yè)可以建立強(qiáng)大的品牌形象，提高市場(chǎng)信任度。

試卷答案如下：

一、單項(xiàng)選擇題（每題1分，共20分）

1.D

解析思路：數(shù)據(jù)挖掘的任務(wù)包括聚類分析、決策樹(shù)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等，而數(shù)據(jù)清洗是數(shù)據(jù)預(yù)處理的一部分，不屬于數(shù)據(jù)挖掘的任務(wù)。

2.A

解析思路：數(shù)據(jù)預(yù)處理是理解數(shù)據(jù)并提取有用信息的階段，它為數(shù)據(jù)挖掘提供了基礎(chǔ)。

3.C

解析思路：數(shù)據(jù)挖掘的主要目標(biāo)是發(fā)現(xiàn)知識(shí)、預(yù)測(cè)未來(lái)趨勢(shì)和優(yōu)化決策過(guò)程，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量是數(shù)據(jù)預(yù)處理的目標(biāo)。

4.C

解析思路：決策樹(shù)是一種適用于分類問(wèn)題的算法，它通過(guò)樹(shù)形結(jié)構(gòu)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行劃分。

5.C

解析思路：數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)包括聚類分析、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)等，而數(shù)據(jù)庫(kù)查詢是數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)的功能，不屬于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。

6.B

解析思路：噪聲是指數(shù)據(jù)中的錯(cuò)誤或不一致，它會(huì)影響數(shù)據(jù)挖掘的準(zhǔn)確性。

7.D

解析思路：數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)歸一化和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換，數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換不是數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟。

8.D

解析思路：數(shù)據(jù)挖掘步驟包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)挖掘、模型評(píng)估和模型部署，數(shù)據(jù)分析不是數(shù)據(jù)挖掘步驟。

9.D

解析思路：聚類算法是適用于處理聚類問(wèn)題的算法，它將數(shù)據(jù)劃分為若干個(gè)類別。

10.D

解析思路：數(shù)據(jù)挖掘模型包括支持向量機(jī)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、決策樹(shù)等，而數(shù)據(jù)庫(kù)是數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的集合。

11.A

解析思路：特征選擇是從原始數(shù)據(jù)中選擇有用的屬性，以減少數(shù)據(jù)維度和提高模型性能。

12.D

解析思路：數(shù)據(jù)挖掘方法包括聚類分析、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)等，而數(shù)據(jù)庫(kù)查詢是數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)的功能。

13.C

解析思路：模型評(píng)估是對(duì)數(shù)據(jù)挖掘模型進(jìn)行驗(yàn)證，以評(píng)估其準(zhǔn)確性和性能。

14.C

解析思路：數(shù)據(jù)挖掘工具包括R、Python、SQL等，而Excel主要用于數(shù)據(jù)處理和分析。

15.A

解析思路：數(shù)據(jù)可視化是將數(shù)據(jù)以圖形或圖表的形式展示，以便于理解和分析。

16.D

解析思路：數(shù)據(jù)挖掘流程包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)挖掘、模型評(píng)估和數(shù)據(jù)分析，數(shù)據(jù)挖掘不是流程的一部分。

17.A

解析思路：數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果是數(shù)據(jù)挖掘模型的輸出，包括分類結(jié)果、預(yù)測(cè)結(jié)果等。

18.D

解析思路：數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用包括預(yù)測(cè)股票價(jià)格、客戶關(guān)系管理、網(wǎng)絡(luò)安全和人工智能等。

19.B

解析思路：數(shù)據(jù)挖掘算法包括聚類算法、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘和分類算法等。

20.B

解析思路：數(shù)據(jù)挖掘目標(biāo)包括發(fā)現(xiàn)知識(shí)、預(yù)測(cè)未來(lái)趨勢(shì)和提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，優(yōu)化決策過(guò)程是數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果之一。

二、多項(xiàng)選擇題（每題3分，共15分）

1.ABCD

解析思路：數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)歸一化和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換。

2.ACD

解析思路：K-最近鄰算法、決策樹(shù)和支持向量機(jī)適用于處理分類問(wèn)題，主成分分析用于降維。

3.ABCD

解析思路：數(shù)據(jù)挖掘步驟包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)挖掘、模型評(píng)估和模型部署。

4.D

解析思路：聚類算法適用于處理聚類問(wèn)題，K-最近鄰算法、主成分分析和決策樹(shù)不是聚類算法。

5.ABCD

解析思路：數(shù)據(jù)挖掘目標(biāo)包括發(fā)現(xiàn)知識(shí)、預(yù)測(cè)未來(lái)趨勢(shì)、提高數(shù)據(jù)質(zhì)量和優(yōu)化決策過(guò)程。

三、判斷題（每題2分，共10分）

1.√

解析思路：數(shù)據(jù)挖掘是數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的綜合應(yīng)用。

2.√

解析思路：數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)歸一化和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換。

3.√

解析思路：數(shù)據(jù)挖掘步驟包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)挖掘、模型評(píng)估和模型部署。

4.√

解析思路：數(shù)據(jù)挖掘目標(biāo)包括發(fā)現(xiàn)知識(shí)、預(yù)測(cè)未來(lái)趨勢(shì)、提高數(shù)據(jù)質(zhì)量和優(yōu)化決策過(guò)程。

5.√

解析思路：數(shù)據(jù)挖