数据挖掘与数据仓库考试题a

1、2011年数据挖掘与数据仓库考试题1 （10分）讨论:：下列每项活动是否是数据挖掘任务?简单陈述你的理由。(a) 根据性别划分公司的顾客。不是。数据挖掘是在大型数据存储库中，自动地发现有用信息的过程。数据挖掘技术服务用来探查大型数据库，发现先前未知的有用模式。还可以预测未来观测结果，例如，预测一位新的顾客是否会在一家百货公司消费100美元以上。但并非所有的信息发现任务都被视为数据挖掘，数据挖掘与信息检索不同，使用数据库管理系统查找个别的记录，或通过因特网的搜索引擎查找特定的Web页面，则是信息检索领域的任务，它们主要依赖传统的计算机科学技术和数据的明显特征来创建索引结构，从而有效地组织和检索信

2、息。数据挖掘的任务可分为两大类：预测任务和描述任务。主要任务有四种：聚类分析，关联分析，异常检测，和预测建模。其目的是根据其它属性的值，预测特定属性的值，或导出概括数据中潜在联系的模式，主要是预测某些信息。而根据性别划分公司的顾客，只是一种简单的数据库查询操作，并没有涉及预测分析。(b) 根据可赢利性划分公司的顾客。不是。根据可赢利性划分公司的顾客是使用阈值进行的一种统计计算。它仅仅是根据消费结果统计将原有顾客进行划分，只是一种统计的结果，而没有根据这些结果的特点预测一个新的顾客的赢利性，这种预测才是数据挖掘。(c) 预测投一对骰子的结果。不是。因为骰子的六个数值出现的可能性是相同的，这是一种

3、概率计算，如果结果出现的可能性是不确定的，不相同的，则更像是数据挖掘的任务，但在很早以前利用数学已经能够很好的解决这个问题了。所以预测投一对骰子的结果不属于数据挖掘的任务，不带有发现新信息的预测特点。(d) 使用历史记录预测某公司未来的股票价格。这是数据挖掘的任务。可以通过对历史记录特点的分析来创建一种模型预测未来的公司的股票价格，这是数据挖掘任务中预测建模的一个例子，预测建模涉及以说明变量函数的方式为目标变量建立模型，有两类预测建模任务：分类，用于预测离散的目标变量；回归，用于预测连续的目标变量dmj预测某公司未来的股票价格则是回归任务，因为价格具有连续值属性。2 （10分）列举3种数据挖掘

4、功能，对每种举2个实际应用的例子。 （1）支持商务智能应用。借助POS（销售点）数据收集技术，零售商可以在其商店的收银台收集顾客购物的最新数据。零售商可以利用这些信息，加上电子商务网站的日志、电购中心的顾客服务记录等其他的重要商务数据，更好地理解顾客的需求，做出明智的商务决策。数据挖掘技术可以用来支持广泛的商务智能应用，如顾客分析、定向营销、工作流管理、商店分布和欺诈检测等。商店可以根据顾客的购物习惯来安排端口的摆放位置，这是日常生活中数据挖掘最常见的一种应用。数据挖掘还能帮助零售商回答一些重要的商务问题，如“谁是最有价值的顾客？”“什么产品可以交叉销售或提升销售？”“公司明年的收入前景如何？

5、”这些是数据挖掘任务中的关联分析。通过商品销售情况，来分析购买商品的顾客特点，根据这些特点重要发掘最可能的消费者，这是关联分析在日常生活中的一种应用。 （2）在医学、科学与工程中的应用。医学、科学与工程技术界的研究者正在快速积累大量数据，这些数据对获得有价值的新发现至关重要。例如，为了更深入地理解地球的气候系统，NASA已经部署了一系列的地球轨道卫星，不停地收集地表、海洋和大气的全球观测数据。然而，由于这些数据的规模和时空特性，传统的方法常常不适合分析这些数据集。数据挖掘开发的技术可以帮助地球科学家回答如下问题：“干旱和飓风等生态系统扰动的频度和强度与全球变暖之间有何联系？”“海洋表面温度对地

6、表降水量和温度有何影响？”“如何准确地预测一个地区的生长季节的开始和结束？”。我国神舟七号载人航天飞船的发射也是数据挖掘的一个应用，传统的技术通常不能处理太大量数据，而利用数据挖掘技术可以将卫星收集到的太空中的大量数据信息进行分析，这样才能保证飞船在太空中的顺利航行。3 （10分）比较急切分类（如，判定树、贝叶斯、神经网络）相对于懒散分类（如，k -最临近、基于案例的推理）的优缺点。 决策树归纳的特点：（1）决策树归纳是一种构建分类模型的非参数方法，它不要求任何先验假设，不假定类和其他属性服从一定的概念分布。（2）找到最佳的决策树是NP完全问题，可以采用一种贪心的、自顶向下的递归划分策略建立决

7、策树。（3）已构台构建决策树技术不需要昂贵的计算代价，决策边界是直线（平面）。（4）决策树算法对于噪声的干扰具有相当好的鲁棒性，采用避免过分拟合的方法之后尤其如此。（5）冗余属性不会对决策树的准确率造成不利的影响。（6）决策树方法会存在数据碎片问题。（7）子树可能在决策树中重复多次。（8）当决策树很小时，训练和检验误差都很大，称为模型拟合不足；当规模变得太大时，即使训练误差还在继续降低，但是检验误差开始增大，称为模型过分拟合。贝叶斯网络（BBN）的特点：（1）BNN提供了一种用图形模型来捕获特定领域的先验知识的方法，网络还可以用来对变量间的因果依赖关系进行编码。（2）构造网格可能既费时又费力，

8、但一旦网格结构确定下来，添加新变量就十分容易。（3）贝叶斯网络很适合处理不完整的数据。（4）因为数据和先验知识以概率方式结合起来了，所以该方法对模型的过分拟合问题是非常鲁棒的。人工神经网络（ANN）的特点：（1）至少含有一个隐藏层的多层神经网络是一种普适近似。（2）ANN可以处理冗余特征，对训练数据中的噪声非常敏感。（3）ANN权值学习使用的梯度下降方法经常会收敛到局部极小值。训练ANN是一个很耗时的过程，而测试样例分类时非常快。基于密度的聚类（DBSCAN）优缺点：（1）它是相对抗噪声的，并且能够处理任意形状和大小的簇。当近邻计算需要计算所有的点对邻近度时，DBSCAN的开销可能很大。K均值

9、的优缺点：K均值并不适合所有的数据类型。它不能处理非球形簇、不同尺寸和不同密度的簇，尽管指定足够大的簇个数时它通常可以发现纯子簇。通过以上急切分类和懒散分类各种方法的特点对比可知，急切分类仅仅对于某些类型的数据进入分类，而懒散分类则对于不同大小和不同类型的数据都可以进行处理。急切分类对噪声较敏感而懒散分类而不是，急切分类方法较为简单，花费的时间和空间代价都较懒散分类少。4 （10分）假定你作为一个数据分析人员，受雇于一家移动通讯公司。通过一个例子说明打算如何使用数据挖掘技术为公司提供帮助。你的例子应包含问题描述，使用何种数据挖掘方法解决该问题，理由和预期效果（不需要定量分析）。例子如下：首先，

10、移动通信公司数据分析人员的主要工作是收集移动通信用户使用通信的方式，业务流量，并且收集用户的类型来分析各种用户使用信息的主要方式及销售情况，以此可以出台更加适合不同用户需求的业务套餐类型。使用数据挖掘中的聚类分析方法可以以一种较相似的主题来对结果进行分类，并且以一种更为简洁的方式呈现给用户，例如：报告聚类中最频繁出现的10个词语，来收集最多使用各种类型业务的用户特点。可以按照预先定义的分类，例如漫游类，本地外地类等等用户使用通信的方法来进行分类。利用数据挖掘中顺序关联分析可以检测出某些按照一定的高概率来查询到其他分类，并且允许更为高效的缓存，通过这种方法，可以得出具有相互关联的用户使用通信方式

11、和业务套餐的关系，进而通过查询一种类型推导出其他相关类型的分类用户特点。通过异常检测技术可以发现不寻常的用户通信方式，例如一个新方式的更加流行。总的来说，通过数据挖掘的聚类分析可以将通信用户进行分类，然后发掘出各种类型用户使用通信的需求和最普通具用的特点，通过对以往历史信息业务的分析，聚类，可能会发现新的需求，最后所用的广告策略就可以根据这些发掘出来的新特性采取相应的调整策略以满足大多数用户的需求，吸引更多的潜在客户，出台符合这些用户需求的业务产品类型，进而使公司拥有更多的客户，有更大的发展前景。5 （10分）假设数据挖掘的任务是将如下的八个点（用(x,y)代表位置）聚类为三个类。A1(2,1

12、0),A2(2,5),A3(8,4),B1(5,8),B2(7,5),B3(6,4),C1(1,2),C2(4,9)距离函数是Euclidean（欧几里得）函数。假设初始我们选择A1,B1,和C1为每个簇的中心，用k-means算法来给出（a） 在第一次循环执行后的三个簇中心（b） 最后的三个簇K均值算法的过程为：1： 选择K个点作为初始质点。2： repeat3: 每个点指派到最近的质心，形成K个簇。4. 重新计算每个簇的质心、5. until质心不发生变化。 A1,B1,C作为初始质点，距离函数是Euclidean函数，指派点到最近的质心，方法为计算其他点到质点的欧几里得距离。计算距离如下

13、：A1-A2 ：dist=(2-2)2 +(5-10)2=25;A1-A3:dist=(8-2)2+(4-10)2=72; A1-B2:dist=(7-2)2+(5-10)2 =50; A1-B3:dist=(6-2)2+(4-10) 2=52;A1-C2:dist=(4-2)2+(9-10)2=5; B1-A2:dist=(2-5)2+(5-8)2=18; B1-A3:dist=(8-5)2+(4-8)2=25;B1-B2:dist=(7-5)2+(5-8)2=13 B1-B3:dist=(6-5)2+(4-8)2=17B1-C2:dist=(4-5)2+(9-8)2=2 C1-A2:dis

14、t=(2-1)2+(5-2)2=10 C1-A3:dist=(8-1)2+(4-2)2=53 C1-B2:dist=(7-1)2+(5-2)2=45 C1-B3:dist=(6-1)2+(4-2)2=29 C1-C2:dist=(4-1)2+(9-2)2=58其他五个结点选择与其最近的质心，三个簇分别为：B1,C2,B3,B2,A3C1,A2A1计算这三个簇的质心：B1,C2,B3,B2,A3的质心为：(（8+5+7+6+4）/5,(4+8+5+4+9)/5)即（6，6）；C1,A2的质心为：（2+1）/2，（5+2）/2）即为（1.5,3.5）;A1的质心为（2，10）。（a） 在第一次循环

15、执行后的三个簇中心分别为（6，6），（1.5,3.5），（2，10）重新指派各个对象到离其最近的质心，与上面方面相同，形成的三个簇为A3,B1,B2,B3，C1，A2，A1,C2三个簇的质心分别为（6.5，5.25），（1.5，3.5），（3，9.5）;重新指派各个对象到离其最近的质心, 形成的三个簇为:A3,B2,B3C1,A2 A1,B1,C2三个簇的质心分别为：（7，4.3），（1.5，3.5），（3.67，9）；重新指派各个对象到离其最近的质心, 形成的三个簇为: A3,B2,B3C1,A2 A1,B1,C2三个簇的质心分别为：（7，4.3），（1.5，3.5），（3.67，9）；至此

16、质心不发生变化；（b） 最后三个簇即为A3,B2,B3C1,A2 A1,B1,C2;6 （10分）考虑下面的由Big-University的学生数据库挖掘的关联规则major(X,”science”) status(X,”undergrad”) （1） 假定学校的学生人数（即，任务相关的元组数）为5000，其中56%的在校本科生的专业是科学，64%的学生注册本科学位课程，70%的学生主修科学(science)。(a) 计算规则(1)的支持度和置信度。(b) 考虑下面的规则major(X,”biology”) status(X,”undergrad”) 17%,80% （2）假定主攻科学的学生3

17、0%专业为biology。与规则(1)对比，你认为规则(2)新颖吗？解释你的结论。（1）对于形如“A B”的关联规则，支持度定义为support(A B) = 包含A和B的元组数/元组总数;规则（1）的支持度计算如下：主修科学(science) 且未注册本科学位课程的学生人数为：5000*70%-5000*64%*56%=1708；元组总数为5000；支持度为：1708/5000=34.16%对于形如“A B”的关联规则，置信度定义为：confidence(A B)= 包含A和B的元组数/包含的A元组数 规则（1）的置信度计算如下： 主修科学(science) 且未注册本科学位课程的学生人数为

18、：5000*70%-5000*64%*56%=1708；主修科学的人数为：5000*70%=3500 置信度为：1708/3500=48.8%（2）假定主攻科学的学生30%专业为biology：我们可以猜测下面的规则major(X,”biology”) status(X,”undergrad”)的支持度和置信度应为34.16%*30%=10.238%，48.8%，而题目中给出的major(X,”biology”) status(X,”undergrad”)的支持度和置信度应为17%，80%，与我们由规则（1）推测出来的相差较大，所以规则（2）并不是冗余的，是新颖的。7 （15分）考虑为产品销售

19、问题建立数据仓库。关注的主题是销售，用销售量、销售价和成本度量（由此可以计算销售金额和利润）。销售涉及销售的产品、时间、客户和销售代理。其中，产品用产品名称、产品类别、产品品牌等描述，时间用日、月、季、年描述，客户信息包括客户ID、客户名、送货地址（省、市、街道、门牌号）、帐号等信息，销售代理包括销售代理姓名、地区、省、市等信息(a) 给出每个维的概念分层。(b) 画出该数据仓库的星型模式图。(c) 由基本方体开始，为列出河南省客户购买的、由国美家电2004年销售的、小天鹅洗衣机，应当执行哪些OLAP操作？下钻，上卷，切片8 （15分）下表由雇员数据库的训练数据组成。数据已泛化。例如，年龄“3

20、135”表示31到35的之间。对于给定的行，count表示department, status, age和salary在该行上具有给定值的元组数。departmentstatusagesalarycountsalessalessalessystemssystemssystemssystemsmarketingmarketingsecretarysecretaryseniorjuniorjuniorjuniorseniorjuniorseniorseniorjuniorseniorjunior31.3526.3031.3521.2531.3526.3041.4536.4031.3546.5026

21、.3046K.50K26K.30K31K.35K46K.50K66K.70K46K.50K66K.70K46K.50K41K.45K36K.40K26K.30K3040402053310446设status是类标号属性。(a) 你将如何修改基本决策树算法，以便考虑每个广义数据元组 (即，每一行) 的count？基本的决策树算法应作如下修改，以考虑到每个广义数据元组(即，每一行) 的count: 每个元组的count必须综合考虑属性的选择测量计算(假如信息获取)：考虑count来决定元组中最普遍的分类。(b) 使用你修改过的算法，构造给定数据的决策树。 (c) 给定一个数据元组，它在属性depa

22、rtment, age和salary上的值分别为“systems”, “2630 ”和“4650K”。该元组status的朴素贝叶斯分类结果是什么？依题意，希望分类的元组为X=(department=systems,age=26-30,salary=46k-50k)，我们需要最大化P X|Ci P Ci ,i=1,2。每个类的先验概率P Ci 可以根据训练元组计算： P(status=senior)=52/165=0.315 P(status=junior)=113/165=0.685 为了计算P X|Ci P Ci ,i=1,2，计算下面的条件概率 P(department=systems|

23、status=senior)=8/52=0.154 P(department=systems|status=junior)=23/113=0.204 P(age=26-30|status=senior)=1/(52+6)=0.017 /使用拉普拉斯校准 P(status=26-30|status=junior)=49/113=0.434 P(salary=46k-50k|status=senior)=40/52=0.769 P(salary=46k-50k|status=junior)=23/113=0.204 使用上面的概率得到： P(X|status=senior) =P(departme

24、nt=systems|status=senior)*P(age=26-30|status=senior)*P(salary=46k-50k|status=senior) =0.154*0.017*0.769 =0.002 P(X|status=junior) =P(department=systems|status=junior)*P(age=26-30|status=junior)*P(salary=46k-50k|status=junior) =0.204*0.434*0.204 =0.018 为了发现最大化P X|Ci P Ci 的类，计算 P(X|status=senior)P(sta

25、tus=senior)=0.002*0.315=0.00063 P(X|status=junior) P(status=junior)=0.018*0.685=0.01233 因此，对于元组X，朴素贝叶斯分类器预测元组X的类为status=junior。9 （10分）给定事务数据库D1和D2，最小支持度阈值x和增长率r（1）。设supD(X)为项集X在数据集合D上的支持度。从D1到D2的eEP是项集X，满足(a) supD1(X) x；(b) ；(c) X的任何子集合都不同时满足(a)和(b)。修改挖掘频繁模式的FP-Growth算法，挖掘所有的从D1到D2的eEP。（只需要给出算法思想）总黄

26、酮生物总黄酮是指黄酮类化合物，是一大类天然产物，广泛存在于植物界，是许多中草药的有效成分。在自然界中最常见的是黄酮和黄酮醇，其它包括双氢黄（醇）、异黄酮、双黄酮、黄烷醇、查尔酮、橙酮、花色苷及新黄酮类等。简介近年来，由于自由基生命科学的进展，使具有很强的抗氧化和消除自由基作用的类黄酮受到空前的重视。类黄酮参与了磷酸与花生四烯酸的代谢、蛋白质的磷酸化、钙离子的转移、自由基的清除、抗氧化活力的增强、氧化还原作用、螯合作用和基因的表达。它们对健康的好处有：（ 1 ） 抗炎症 （ 2 ） 抗过敏 （ 3 ） 抑制细菌 （ 4 ） 抑制寄生虫 （ 5 ） 抑制病毒 （ 6 ） 防治肝病 （ 7 ） 防治

27、血管疾病 （ 8 ） 防治血管栓塞 （ 9 ） 防治心与脑血管疾病 （ 10 ） 抗肿瘤 （ 11 ） 抗化学毒物 等。天然来源的生物黄酮分子量小，能被人体迅速吸收，能通过血脑屏障，能时入脂肪组织，进而体现出如下功能：消除疲劳、保护血管、防动脉硬化、扩张毛细血管、疏通微循环、活化大脑及其他脏器细胞的功能、抗脂肪氧化、抗衰老。 近年来国内外对茶多酚、银杏类黄酮等的药理和营养性的广泛深入的研究和临床试验，证实类黄酮既是药理因子，又是重要的营养因子为一种新发现的营养素，对人体具有重要的生理保健功效。目前，很多著名的抗氧化剂和自由基清除剂都是类黄酮。例如，茶叶提取物和银杏提取物。葛根总黄酮在国内外研究

28、和应用也已有多年，其防治动脉硬化、治偏瘫、防止大脑萎缩、降血脂、降血压、防治糖尿病、突发性耳聋乃至醒酒等不乏数例较多的临床报告。从法国松树皮和葡萄籽中提取的总黄酮 碧萝藏 - （英文称 PYCNOGENOL ）在欧洲以不同的商品名实际行销应用 25 年之久，并被美国 FDA 认可为食用黄酮类营养保健品，所报告的保健作用相当广泛，内用称之为 类维生素 或抗自由基营养素，外用称之为 皮肤维生素 。进一步的研究发现碧萝藏的抗氧化作用比 VE 强 50 倍，比 VC 强 20 倍，而且能通过血脑屏障到达脑部，防治中枢神经系统的疾病，尤其对皮肤的保健、年轻化及血管的健康抗炎作用特别显著。在欧洲碧萝藏已作

29、为保健药物，在美国作为膳食补充品（相当于我国的保健食品），风行一时。随着对生物总黄酮与人类营养关系研究的深入，不远的将来可能证明黄酮类化合物是人类必需的微营养素或者是必需的食物因子。性状：片剂。 功能主治与用法用量功能主治：本品具有增加脑血流量及冠脉血流量的作用，可用于缓解高血压症状（颈项强痛）、治疗心绞痛及突发性耳聋，有一定疗效。 用法及用量：口服：每片含总黄酮，每次片，日次。 不良反应与注意不良反应和注意：目前,暂没有发现任何不良反应. 洛伐他丁【中文名称】： 洛伐他丁 【英文名称】： Lovastatin 【化学名称】：(S)-2-甲基丁酸-(1S,3S,7S,8S,8aR)-1,2,3

30、,7,8,8a-六氢-3,7-二甲基 -8-2-(2R,4R)-4-羟基-6氧代-2-四氢吡喃基-乙基-1-萘酯 【化学结构式】： 洛伐他丁结构式【作用与用途】洛伐他丁胃肠吸收后，很快水解成开环羟酸，为催化胆固醇合成的早期限速酶（HMGcoA还原酶）的竞争性抑制剂。可降低血浆总胆固醇、低密度脂蛋白和极低密度脂蛋白的胆固醇含量。亦可中度增加高密度脂蛋白胆固醇和降低血浆甘油三酯。可有效降低无并发症及良好控制的糖尿病人的高胆固醇血症，包括了胰岛素依赖性及非胰岛素依赖性糖尿病。 【 用法用量】口服：一般始服剂量为每日 20mg，晚餐时1次顿服，轻度至中度高胆固醇血症的病人，可以从10mg开始服用。最大

31、量可至每日80mg。 【注意事项】病人既往有肝脏病史者应慎用本药，活动性肝脏病者禁用。副反应多为短暂性的：胃肠胀气、腹泻、便秘、恶心、消化不良、头痛、肌肉疼痛、皮疹、失眠等。洛伐他丁与香豆素抗凝剂同时使用时，部分病人凝血酶原时间延长。使用抗凝剂的病人，洛伐他丁治疗前后均应检查凝血酶原时间，并按使用香豆素抗凝剂时推荐的间期监测。他汀类药物他汀类药物(statins)是羟甲基戊二酰辅酶A（HMG-CoA）还原酶抑制剂，此类药物通过竞争性抑制内源性胆固醇合成限速酶(HMG-CoA)还原酶，阻断细胞内羟甲戊酸代谢途径，使细胞内胆固醇合成减少，从而反馈性刺激细胞膜表面(主要为肝细胞)低密度脂蛋白(low

32、 density lipoprotein，LDL)受体数量和活性增加、使血清胆固醇清除增加、水平降低。他汀类药物还可抑制肝脏合成载脂蛋白B-100，从而减少富含甘油三酯AV、脂蛋白的合成和分泌。 他汀类药物分为天然化合物(如洛伐他丁、辛伐他汀、普伐他汀、美伐他汀)和完全人工合成化合物(如氟伐他汀、阿托伐他汀、西立伐他汀、罗伐他汀、pitavastatin)是最为经典和有效的降脂药物，广泛应用于高脂血症的治疗。 他汀类药物除具有调节血脂作用外，在急性冠状动脉综合征患者中早期应用能够抑制血管内皮的炎症反应，稳定粥样斑块，改善血管内皮功能。延缓动脉粥样硬化（AS）程度、抗炎、保护神经和抗血栓等作用。

33、 结构比较辛伐他汀（Simvastatin）是洛伐他汀（Lovastatin）的甲基化衍化物。 美伐他汀（Mevastatin，又称康百汀，Compactin）药效弱而不良反应多，未用于临床。目前主要用于制备它的羟基化衍化物普伐他汀（Pravastatin）。 体内过程洛伐他汀和辛伐他汀口服后要在肝脏内将结构中的其内酯环打开才能转化成活性物质。 相对于洛伐他汀和辛伐他汀，普伐他汀本身为开环羟酸结构，在人体内无需转化即可直接发挥药理作用，且该结构具有亲水性，不易弥散至其他组织细胞，极少影响其他外周细胞内的胆固醇合成。 除氟伐他汀外，本类药物吸收不完全。 除普伐他汀外，大多与血浆蛋白结合率较高。

34、用药注意大多数患者可能需要终身服用他汀类药物，关于长期使用该类药物的安全性及有效性的临床研究已经超过10年。他汀类药物的副作用并不多，主要是肝酶增高，其中部分为一过性，并不引起持续肝损伤和肌瘤。定期检查肝功能是必要的，尤其是在使用的前3个月，如果病人的肝脏酶血检查值高出正常上线的3倍以上，应该综合分析病人的情况，排除其他可能引起肝功能变化的可能，如果确实是他汀引起的，有必要考虑是否停药；如果出现肌痛，除了体格检查外，应该做血浆肌酸肌酸酶的检测，但是横纹肌溶解的副作用罕见。另外，它还可能引起消化道的不适，绝大多数病人可以忍受而能够继续用药。红曲米窗体顶端窗体底端天然降压降脂食品红曲米 红曲 红曲

35、米又称红曲、红米，主要以籼稻、粳稻、糯米等稻米为原料，用红曲霉菌发酵而成，为 棕红色或紫红色米粒。红曲米是中国独特的传统食品，其味甘性温，入肝、脾、大肠经。早在明代，药学家李时珍所著本草纲目中就记载了红曲的功效：营养丰富、无毒无害，具有健脾消食、活血化淤的功效。上世纪七十年代，日本远藤章教授从红曲霉菌的次生级代谢产物中 发 现 了 能 够 降 低 人 体 血 清 胆 固 醇 的 物 质 莫 纳 可 林 K（ Monacolin-k ） 或 称 洛 伐 他 汀 ， （Lovastatin） ，引起医学界对红曲米的关注。1985 年，美国科学家 Goldstein 和 Brown 进一 步找出了

36、Monacolin-k 抑制胆固醇合成的作用机理，并因此获得诺贝尔奖，红曲也由此名声大噪。 红曲米的医疗保健功效如下： 1. 降压降脂：研究表明，红曲米中所含的 Monacolin-K 能有效地抑制肝脏羟甲基戊二酰辅酶 还原酶的作用，降低人体胆固醇合成，减少细胞内胆固醇贮存；加强低密度脂蛋白胆固醇的 摄取与代谢，降低血中低密度脂蛋白胆固醇的浓度，从而有效地预防动脉粥样硬化；抑制肝 脏内脂肪酸及甘油三酯的合成，促进脂质的排泄，从而降低血中甘油三酯的水平；升高对人 体有益的高密度脂蛋白胆固醇的水平， 从而达到预防动脉粥样硬化， 甚至能逆转动脉粥样硬 化的作用。 2.降血糖：远藤章教授等人曾直接以红

37、曲菌的培养物做饲料进行动物试验，除确定含有红曲 物的饲料可以有效地使兔子的血清胆固醇降低 18%25%以上外，又发现所有试验兔子在食 入饲料之后的 0.5 小时内血糖降低 23%33%，而在 1 小时之后的血糖量比对照组下降了 19%29%。说明红曲降糖功能显著。 3.防癌功效：红曲橙色素具有活泼的羟基，很容易与氨基起作用，因此不但可以治疗胺血症 且是优良的防癌物质。 4.保护肝脏的作用：红曲中的天然抗氧化剂黄酮酚等具有保护肝脏的作用。 压乐胶囊压乐胶囊成分压乐胶囊”唯一成分“红曲酵素”大纪事1970：红曲米提取6种他汀，制成降脂药世界第一红曲，是寄生在红曲米上，发酵提取 压乐胶囊的活性生物菌

38、。70年代日本科学家远藤根据本草纲目上记载红曲的“活血”功效的启示，从红曲营养液中分离出优良的6种含胆固醇抑制剂和甘油三酯分解剂的红曲菌，被命名为“莫纳可林”即“他汀类”，此后30多年来，红曲米提取的“他汀”被世界医学界公认为最好的降脂药，在临床上大量使用。 2002： 降压史上历史性突破-6种他丁+2种红曲降压素=“红曲酵素” 2002年，震惊世界的生物领域重大发明，红曲中的降糖、降压、抗癌成分（GABA-GLUCOSAMINE）通过发酵提取，在原来6种他丁的基础上合成“红曲酵素（Monacolin-R），经大量的临床试验，这种复合酵素不仅保留了生物他丁的降脂功效，而且它的降血压效果堪比任何

39、药物，药日新闻撰文品论，红曲酵素的出现，将开辟降压药新时代。 2008： 6年临床证实“红曲酵素”降血压、治心脑、防猝死、能停药 随后的6年，5万名高血压患者临床运用证实：“红曲酵素”对调理器官微血循环、帮助血液进行重新分配，迅速降压，修复受损心脑肝肾作用显著。而且“红曲酵素”降压同时、养心、护脑、清肝、活肾的功效，达到了降压药的顶峰！“红曲酵素”也被世界医学界誉为“可以媲美青霉素的旷世发现！” “红曲酵素”摘取美国医学界最高荣誉“拉斯克奖” “红曲酵素”的发现者日本Biopharm研究所所长远藤章（74岁），因此项发明被授予美国医学界最高荣誉“拉斯克奖”，纽约市长布隆博格将颁奖理由归结于“数

40、千万人因此得以延长生命！”通 知各地消费者：为了打击假冒伪劣产品，保护消费者利益，公司从2011年4月起，正式委托国家GMP认证企业 吉林市隆泰参茸制品有限责任公司生产我公司产品压乐牌鑫康延平胶囊（以下简称压乐）。按照国家规定，压乐产品盒子和说明书做以下相应调整： 1.委托生产企业由原来的“山西天特鑫保健食品有限公司”， 改为“吉林市隆泰参茸制品有限责任公司”。 2.生产地址由原来的“山西省大同县马连庄”，改为“吉林 省桦甸市经济开发区”。 3. 产品企业标准由“Q140200TTX009-2010”改为“Q/HDLTS. 09-2011”. 4.卫生许可证由“晋卫食证字（2007）14000

41、0-110039号”， 改为吉卫食证字（2008）第220282-SC4348号。 5.增加了食品流通许可证号SP1101051010090481（1-1）。 6.盒子上增加了“数码钞票花纹防伪”技术，包装上的花纹 清晰，仔细观看，花纹中间有“压乐”字样。 北京鑫康胜生物技术开发有限公司2011年4月6日本店郑重声明：不卖假货!每天解释防伪码的问题真的很累！请顾客买之前先看完。厂家因为不让在网上出售，所以我们的防伪码都要刮掉，那个防伪码对于顾客来讲是查询真伪用的，但是对于代理来讲是厂家用来查串货用的，所以我们网上出售一定要撕掉，希望您理解！如果您不能接受的话，请不要拍，免得没有必要的麻烦！以后

42、凡是因为防伪码被撕申请退货的顾客，本店一律不支持！请您考虑好了再拍！我们盒子上的防伪挖掉了一部分，是查不了的，因为厂家严查网上低价串货，厂家可以从防伪数字查出货源，不能接受的请不要拍！绝对正品，收到可以试用几天满意在确认，不满意可以全额退款!谁能详细给我介绍一下药品串货。谢谢！ 浏览次数：697次悬赏分：0 | 解决时间：2010-9-12 16:15 | 提问者：yanyecc 最佳答案 药品串货是一种违规操作。一般来说药品的经营，在地方都是有代理商，代理商是负责独家供货，而药品的生产厂家也会给予市场保护，每个地区不能出现同样品种的经营代理商。串货是指通过厂家发货到其他的地方，再把药品流通到有生产厂家代理商的地方市场去销售，形成了市场冲撞！分享给你的朋友吧：新浪微博 回答时间：2010-9-2 22:29 药品串货对药厂有什么害处 浏览次数：607次悬赏分：0 | 解决时间：2010-10-22 11:52 | 提问者：匿名 最佳答案 首先明确什么是串货。串货的种类有以下3种： 1.良性串货：厂商在市场开发的初期，有意或者无意地选中了市场中流通性强的经销商，使其产品迅速流向市场空白区域和非重要区域。2.恶性串货 ：经销商为了获得非正常利润，蓄意向自己辖区外的市场倾销商品。恶意串货形成的5个大的原因：1.市场饱和；2.厂商