2025年超星尔雅学习通《大数据挖掘与商业智能应用》考试备考题库及答案解析

2025年超星尔雅学习通《大数据挖掘与商业智能应用》考试备考题库及答案解析就读院校：________姓名：________考场号：________考生号：________一、选择题1.大数据挖掘在商业智能应用中的主要目的是（）A.提高数据存储成本B.增加数据传输带宽C.发现潜在的商业规律和客户需求D.优化数据库结构答案：C解析：大数据挖掘的核心在于从海量数据中提取有价值的信息，从而发现潜在的商业规律和客户需求，为商业决策提供支持。提高数据存储成本、增加数据传输带宽以及优化数据库结构都不是大数据挖掘的主要目的。2.下列哪种技术不属于常用的数据预处理方法？（）A.数据清洗B.数据集成C.数据变换D.数据挖掘答案：D解析：数据预处理是大数据挖掘前的重要步骤，包括数据清洗、数据集成、数据变换等。数据挖掘则是从预处理后的数据中提取有用信息的过程，不属于数据预处理方法。3.在商业智能应用中，数据仓库的主要作用是（）A.实时数据交易B.数据长期存储和分析C.数据实时传输D.数据备份和恢复答案：B解析：数据仓库是专门用于存储和管理大量历史数据的系统，主要作用是支持复杂的查询和分析，为商业智能应用提供数据基础。实时数据交易、数据实时传输以及数据备份和恢复都不是数据仓库的主要作用。4.以下哪种指标不适合用于衡量客户忠诚度？（）A.客户购买频率B.客户购买金额C.客户投诉次数D.客户留存率答案：C解析：客户忠诚度通常通过客户购买频率、购买金额、客户留存率等指标来衡量。客户投诉次数越多，说明客户满意度越低，与客户忠诚度成反比，不适合用于衡量客户忠诚度。5.逻辑回归模型在商业智能应用中常用于（）A.数据聚类B.异常检测C.分类预测D.关联规则挖掘答案：C解析：逻辑回归模型是一种广泛应用于分类问题的统计模型，在商业智能中常用于根据历史数据预测客户行为，如客户流失、购买意愿等分类结果。数据聚类、异常检测以及关联规则挖掘虽然也是数据挖掘的常见任务，但不是逻辑回归模型的主要应用场景。6.在进行关联规则挖掘时，常用的评估指标是（）A.准确率B.召回率C.支持度、置信度D.F1分数答案：C解析：关联规则挖掘的主要目的是发现数据项之间的有趣关联或相关关系，常用的评估指标是支持度和置信度。支持度表示规则在数据集中出现的频率，置信度表示规则的前件出现时后件也出现的概率。准确率、召回率和F1分数虽然也是常用的评估指标，但主要用于分类和回归任务的性能评估。7.以下哪种方法不属于数据可视化技术？（）A.条形图B.散点图C.决策树D.饼图答案：C解析：数据可视化技术是指将数据以图形化的方式呈现，帮助人们更直观地理解和分析数据。条形图、散点图和饼图都是常见的数据可视化方法。决策树是一种用于分类和回归的机器学习模型，不属于数据可视化技术。8.在商业智能应用中，K-means聚类算法主要用于（）A.时间序列分析B.分类预测C.客户细分D.关联规则挖掘答案：C解析：K-means聚类算法是一种无监督学习算法，主要用于将数据点划分为不同的簇，使得同一簇内的数据点相似度较高，不同簇之间的数据点相似度较低。在商业智能中，K-means聚类常用于客户细分，根据客户特征将客户划分为不同的群体，以便进行差异化营销。9.以下哪种技术不属于自然语言处理（NLP）的范畴？（）A.语音识别B.文本分类C.图像识别D.情感分析答案：C解析：自然语言处理（NLP）是人工智能的一个重要分支，主要研究如何让计算机理解和处理人类语言。语音识别、文本分类和情感分析都是NLP的常见任务。图像识别属于计算机视觉的范畴，不属于NLP。10.在构建商业智能系统时，以下哪个步骤不是必须的？（）A.数据收集B.数据挖掘C.数据可视化D.数据加密答案：D解析：构建商业智能系统通常包括数据收集、数据预处理、数据存储、数据挖掘、数据分析和数据可视化等步骤。数据加密虽然也是数据安全的重要措施，但不是构建商业智能系统的必须步骤。11.在商业智能系统中，数据仓库的作用主要是（）A.实时交易处理B.支持复杂分析和决策C.短期数据备份D.数据录入和编辑答案：B解析：商业智能系统的核心是利用数据仓库中的集成、历史数据进行分析和决策支持。数据仓库设计用于支持复杂的查询和分析操作，而不是实时的交易处理、临时的数据备份或日常的数据录入编辑。实时交易处理通常由操作型数据库或数据集市承担。12.下列哪种技术不属于关联规则挖掘的常见算法？（）A.AprioriB.FP-GrowthC.K-MeansD.Eclat答案：C解析：Apriori、FP-Growth和Eclat都是常用的关联规则挖掘算法，分别通过不同的方法发现数据项之间的频繁项集和关联规则。K-Means是聚类算法，用于将数据点分组，不属于关联规则挖掘算法。13.在进行客户细分时，哪种指标通常不被作为重要依据？（）A.客户年龄B.客户购买金额C.客户地理位置D.客户受教育程度答案：B解析：客户细分通常根据客户的多种特征进行，如人口统计特征（年龄、地理位置、受教育程度）、行为特征（购买频率、购买类别）等。客户购买金额虽然重要，但通常用于衡量客户价值（如RFM模型中的M），而不是作为细分的主要依据。细分更侧重于将具有相似特征的客户群体区分开。14.逻辑回归模型主要用于解决什么类型的问题？（）A.数据聚类B.回归预测C.分类预测D.关联规则挖掘答案：C解析：逻辑回归是一种经典的统计模型和机器学习算法，主要用于解决二元分类问题，即预测样本属于两个类别中的哪一个。数据聚类、回归预测和关联规则挖掘是其他类型的数据挖掘任务，分别对应不同的算法和模型。15.在数据预处理阶段，处理缺失值常用的方法不包括（）A.删除含有缺失值的记录B.使用均值、中位数或众数填充C.使用回归算法预测填充D.对缺失值进行编码答案：D解析：处理缺失值是数据预处理的重要步骤，常用方法包括删除含有缺失值的记录、使用均值、中位数或众数等统计量填充、使用更复杂的模型（如回归、决策树）预测填充等。对缺失值进行编码通常不是处理缺失值的方法，编码一般用于处理分类变量的名义属性。16.以下哪种指标不适合用于评估分类模型的预测准确性？（）A.准确率B.召回率C.F1分数D.决策树深度答案：D解析：评估分类模型预测准确性的常用指标包括准确率（Accuracy）、召回率（Recall）、精确率（Precision）以及F1分数等。决策树深度是衡量决策树模型复杂度的指标，与模型的预测准确性直接评估无关。17.在商业智能应用中，数据仓库通常采用什么类型的数据库结构？（）A.分布式数据库B.关系型数据库C.NoSQL数据库D.图数据库答案：B解析：商业智能系统中的数据仓库为了支持复杂的数据分析和查询，通常采用关系型数据库管理系统（RDBMS）来存储和管理结构化的数据。虽然分布式数据库、NoSQL数据库和图数据库在特定场景下有应用，但传统数据仓库的主流仍然是关系型数据库。18.以下哪种方法不属于文本挖掘技术？（）A.文本分类B.关键词提取C.情感分析D.主成分分析答案：D解析：文本挖掘是从非结构化的文本数据中发现有用信息和知识的技术，常用方法包括文本分类、关键词提取、情感分析、主题模型等。主成分分析（PCA）是一种降维技术，可以应用于数值数据，但不属于文本挖掘技术。19.在构建数据可视化图表时，选择合适的图表类型非常重要，以下哪种情况不适合使用散点图？（）A.展示两个连续变量之间的关系B.检测数据中的异常点C.显示分类数据的分布D.可视化大量数据点答案：C解析：散点图主要用于展示两个连续变量之间的关系，并可以帮助检测数据中的异常点。对于显示分类数据的分布，通常使用条形图或饼图更合适。当需要可视化大量数据点时，散点图可能会出现重叠，难以清晰展示，此时可以考虑使用点密度图或其他聚合可视化方法。20.以下哪个环节不属于数据挖掘流程的核心步骤？（）A.数据准备B.模型评估C.模型部署D.数据收集答案：D解析：典型的数据挖掘流程包括数据准备（数据收集、清洗、转换等）、模型选择、模型训练、模型评估和模型部署等步骤。数据收集是整个项目的起点，但通常不属于数据挖掘流程本身的核心步骤，核心步骤更侧重于从现有数据中提取知识和构建模型。二、多选题1.下列哪些技术属于大数据挖掘的常用技术？（）A.关联规则挖掘B.聚类分析C.分类预测D.回归分析E.时间序列分析答案：ABCDE解析：大数据挖掘涵盖了多种技术方法，用于从海量数据中发现有价值的模式和知识。关联规则挖掘（A）用于发现数据项之间的有趣关联；聚类分析（B）用于将数据分组；分类预测（C）用于预测数据属于哪个类别；回归分析（D）用于预测连续数值；时间序列分析（E）用于分析具有时间顺序的数据。这些都是大数据挖掘中的常用技术。2.构建商业智能系统通常需要哪些组件？（）A.数据源B.数据仓库C.ETL工具D.数据挖掘引擎E.数据可视化工具答案：ABCDE解析：一个完整的商业智能系统通常包含多个组件。数据源（A）是数据的来源；数据仓库（B）用于存储集成的历史数据；ETL（Extract,Transform,Load）工具（C）用于数据的抽取、转换和加载；数据挖掘引擎（D）用于执行各种数据挖掘算法；数据可视化工具（E）用于将分析结果以图表等形式展示出来。这些组件协同工作，支持商业智能的应用。3.以下哪些属于数据预处理的主要任务？（）A.数据清洗B.数据集成C.数据变换D.数据规约E.特征选择答案：ABCD解析：数据预处理是数据挖掘前必不可少的步骤，目的是提高数据的质量，使其适合于数据挖掘算法。主要任务包括数据清洗（处理缺失值、噪声和异常值等）（A）、数据集成（将来自不同数据源的数据合并）（B）、数据变换（将数据转换成适合挖掘的形式，如规范化、离散化等）（C）以及数据规约（通过减少数据量来降低挖掘难度，如抽取样本、维度规约等）（D）。特征选择（E）通常被认为是特征工程的一部分，其目的是从现有特征中选择最相关的特征子集，也属于数据准备阶段，但有时与数据预处理并列为数据准备步骤。不过，在严格区分下，特征选择发生在数据预处理之后、模型构建之前。但在许多语境下，它紧密关联数据预处理。4.在客户细分中，常用的客户特征有哪些？（）A.人口统计特征B.地理位置C.购买行为D.客户反馈E.社交网络信息答案：ABCDE解析：客户细分的目标是根据客户的某些共同特征将其划分为不同的群体。常用的客户特征非常多样，包括人口统计特征（如年龄、性别、收入、教育程度等）（A）、地理位置（如居住地区、城市规模等）（B）、购买行为（如购买频率、购买金额、购买偏好等）（C）、客户反馈（如评价、投诉等）（D）以及社交网络信息（如社交关系、互动行为等）（E）。这些特征可以单独或组合使用来进行客户细分。5.逻辑回归模型适用于哪些类型的预测问题？（）A.二元分类B.多元分类C.回归预测D.异常检测E.线性回归答案：A解析：逻辑回归（LogisticRegression）是一种广泛应用于统计分析和机器学习的模型，其核心是解决二元分类问题，即预测一个样本属于两个类别中的哪一个（例如，是/否，买/不买）。虽然有些扩展或变种可以处理多元分类（B），但其基本形式是针对二元分类设计的。它不适用于回归预测（C）、异常检测（D）或标准的线性回归（E），这些任务需要使用不同的模型，如线性回归、支持向量回归或基于密度的异常检测算法。6.以下哪些属于常用的数据可视化图表类型？（）A.条形图B.散点图C.饼图D.折线图E.树状图答案：ABCDE解析：数据可视化旨在将数据以图形化的方式呈现，帮助人们理解和分析数据。常用的图表类型包括条形图（A），适用于比较不同类别的数据；散点图（B），适用于展示两个连续变量之间的关系；饼图（C），适用于展示部分与整体的关系；折线图（D），适用于展示数据随时间的变化趋势；树状图（E），也称为树形图或层次图，适用于展示层次结构或聚类结果。这些都是常见且有效的数据可视化工具。7.关联规则挖掘中常用的评估指标有哪些？（）A.支持度B.置信度C.提升度D.准确率E.召回率答案：ABC解析：评估关联规则挖掘结果好坏的关键指标是支持度（A）、置信度（B）和提升度（C）。支持度衡量规则在数据集中出现的频率；置信度衡量规则的前件出现时后件也出现的概率；提升度衡量规则中项集的关联程度是否高于偶然性。准确率（D）和召回率（E）是分类模型常用的评估指标，与关联规则挖掘的评估指标不同。8.以下哪些情况可能导致数据偏差？（）A.数据采集方式不统一B.样本选择偏差C.数据缺失严重D.数据编码错误E.时间周期选择不合理答案：ABE解析：数据偏差是指数据集中存在系统性误差，导致分析结果不能真实反映实际情况。可能导致数据偏差的原因包括数据采集方式不统一（A），使得不同来源的数据可能存在系统性差异；样本选择偏差（B），即选择的样本不能代表总体；时间周期选择不合理（E），例如只选取了经济繁荣或萧条的某个片段，可能导致结论片面。数据缺失严重（C）主要影响数据的完整性和分析的可信度，但不直接等同于系统性偏差；数据编码错误（D）导致数据记录不准确，属于数据质量问题，但未必是系统性偏差。9.机器学习在商业智能中有哪些应用？（）A.客户流失预测B.信用评分C.营销活动优化D.产品推荐E.风险控制答案：ABCDE解析：机器学习技术已被广泛应用于商业智能的各个方面。在客户关系管理中，可用于客户流失预测（A）、客户细分、产品推荐（D）；在金融领域，可用于信用评分（B）、欺诈检测；在市场营销中，可用于营销活动优化（C）、个性化广告投放；在运营管理中，可用于需求预测、供应链优化；在风险控制（E）方面，可用于识别潜在风险点。机器学习通过模式识别和预测能力，为商业决策提供有力支持。10.构建数据仓库的主要目的有哪些？（）A.支持实时交易处理B.提供统一的数据视图C.支持复杂查询和分析D.保证数据持久性E.提高数据访问速度答案：BCD解析：数据仓库（DataWarehouse,DW）是专门为分析而设计的数据库，其构建主要目的在于：提供统一的数据视图（B），整合来自不同业务系统的数据；支持复杂的查询和分析（C），如联接多个表、进行aggregations（汇总）等，这是BI的核心基础；保证数据的持久性（D），存储历史数据供长期分析；优化查询性能（E）以提高分析效率，但这通常通过特定的设计（如星型/雪花模型、物化视图）和索引来实现，而非其主要目的本身。数据仓库通常不用于支持实时交易处理（A），那是操作型数据库或数据Mart的主要职责。11.下列哪些属于数据挖掘的分类算法？（）A.决策树B.逻辑回归C.K-Means聚类D.支持向量机E.神经网络答案：ABD解析：数据挖掘中的分类算法旨在将数据点分配到预定义的类别中。决策树（A）、逻辑回归（B）和支持向量机（D）都是经典的分类算法。K-Means聚类（C）属于聚类算法，用于将数据分组，而非分类到预定义类别。神经网络（E）虽然可以用于分类任务，但其本身是一种通用的学习模型，也可以用于回归、降维等其他任务，并非专门分类算法，但在此处可视为可用于分类的模型。12.在进行数据可视化时，选择合适的图表类型很重要，以下哪些情况适合使用折线图？（）A.展示某一指标随时间的变化趋势B.比较不同类别的数据大小C.显示部分与整体的比例关系D.展示不同数据点之间的空间分布E.表示数据元素之间的关联规则答案：A解析：折线图（LineChart）主要用于展示数据随某个连续变量（通常为时间）的变化趋势。当需要观察指标在时间序列上的增减变化时，折线图是最佳选择（A）。比较不同类别数据大小适合使用条形图或柱状图（B）；显示部分与整体比例关系适合使用饼图或环形图（C）；展示数据点之间的空间分布适合使用散点图或地图（D）；表示数据元素之间的关联规则适合使用网络图或关联规则表（E）。13.以下哪些属于数据预处理中的数据清洗任务？（）A.处理缺失值B.消除噪声数据C.数据规范化D.数据集成E.处理异常值答案：ABE解析：数据清洗是数据预处理的重要步骤，旨在提高数据质量，解决数据中存在的问题。主要任务包括处理缺失值（A）、消除噪声数据（B）、处理异常值（E）。数据规范化（C）和数据集成（D）虽然也是数据预处理步骤，但规范化属于数据变换，集成属于数据集成，与清洗的具体任务有所区别。14.客户细分的目标是什么？（）A.发现客户的潜在需求B.识别具有相似特征或行为的客户群体C.提高客户整体满意度D.精准定位目标市场E.降低市场营销成本答案：ABCD解析：客户细分的核心目标是将具有相似特征（如人口统计特征、购买行为、偏好等）或表现出相似行为模式的客户划分为不同的群体（细分市场）。这样做有助于企业更深入地了解不同客户群的需求（A），从而实现更精准的市场定位（D）和更有针对性的营销策略。虽然精准营销可能间接有助于提高客户满意度（C）和降低某些营销成本（E），但这些更多是实施细分后的预期效果，而非细分本身的首要目标。15.逻辑回归模型有哪些局限性？（）A.对线性关系假设较强B.容易过拟合C.只能处理二元分类问题（基本形式）D.对异常值敏感E.计算复杂度较高答案：ACD解析：逻辑回归模型的局限性主要包括：基本形式（BinaryLogisticRegression）只能处理二元分类问题（C）；它假设特征与类别之间存在线性关系（或可以通过简单的转换达到线性），对复杂的非线性关系建模能力有限（A）；模型对异常值比较敏感，异常值可能会显著影响模型的参数估计和预测结果（D）。虽然逻辑回归的计算相对高效，不是特别复杂（E错误），但它确实存在过拟合的可能性（B），尤其是在样本量较小或特征较多时。16.数据仓库通常具有哪些特点？（）A.数据集成性B.数据非易失性C.数据时序性D.数据冗余度低E.数据更新频率高答案：ABCD解析：数据仓库（DataWarehouse,DW）是为分析设计的数据存储系统，通常具有以下主要特点：数据集成性（A），将来自不同源系统的数据整合到一起，形成统一视图；数据非易失性（B），数据一旦进入仓库通常不会删除或修改，仅会添加新的数据；数据时序性（C），经常包含时间维度，支持对历史数据进行分析；数据冗余度低（D），通过规范化或反规范化设计，减少数据冗余，提高数据一致性；数据更新频率相对较低（E错误），主要用于存储汇总后的静态数据，用于决策支持查询，而非频繁的事务更新。17.以下哪些属于数据挖掘的常用评估指标？（）A.准确率B.召回率C.F1分数D.AUC值E.相关系数答案：ABCD解析：在数据挖掘，特别是分类任务中，常用评估模型性能的指标包括：准确率（Accuracy，模型正确预测的样本比例）（A）、召回率（Recall，模型正确预测为正类的样本占所有正类样本的比例）（B）、F1分数（F1-Score，准确率和召回率的调和平均数，综合反映模型性能）（C）以及AUC值（AreaUndertheROCCurve，ROC曲线下面积，衡量模型区分正负类的能力）（D）。相关系数（E）主要用于衡量两个变量之间的线性相关程度，不是分类模型性能的评估指标。18.机器学习模型的选择需要考虑哪些因素？（）A.数据量大小B.特征维度C.模型的可解释性要求D.预测精度要求E.训练和推理的计算资源答案：ABCDE解析：选择合适的机器学习模型是一个需要综合考虑多个因素的过程。主要需要考虑：数据的量级（数据量大小）（A）、特征的数量（特征维度）（B）、任务的复杂度（例如，是分类、回归还是聚类）、模型的预测精度要求（D）、模型结果是否需要解释（模型的可解释性要求）（C）、是否有足够的计算资源进行模型训练和后续的预测（推理）（E），以及模型开发周期和维护成本等。19.关联规则挖掘的应用场景有哪些？（）A.超市商品推荐B.葡萄酒购买者也可能购买奶酪C.识别欺诈交易D.网页点击流分析E.交叉销售答案：ABDE解析：关联规则挖掘的核心是发现数据项之间的有趣关联。其主要应用场景包括：市场篮子分析，例如在超市中发现哪些商品经常被一起购买（A、B，即“葡萄酒购买者也可能购买奶酪”是一种典型的关联规则应用）；网页点击流分析，发现用户浏览网页时的行为模式（D）；交叉销售，即在销售一种产品的同时推荐相关的其他产品（E）。识别欺诈交易（C）通常属于异常检测或分类问题，而非典型的关联规则挖掘应用。20.构建商业智能系统的步骤通常包括哪些？（）A.需求分析B.数据源选择与数据抽取C.数据预处理与整合D.数据分析与挖掘E.数据可视化与报告答案：ABCDE解析：构建一个完整的商业智能（BI）系统通常涉及一系列有序的步骤：首先进行需求分析（A），明确业务目标和需要解决的问题；然后选择合适的数据源（可能包括内部数据库和外部数据），并通过ETL（Extract,Transform,Load）过程进行数据抽取、转换和加载（B）；接着对数据进行清洗、集成、变换等预处理操作，形成统一的数据仓库或数据集市（C）；在此基础上，运用各种数据分析和技术（如OLAP、数据挖掘）进行深入分析（D）；最后，将分析结果通过图表、仪表盘等形式进行可视化展示，生成报告，支持决策（E）。这是一个迭代的过程，可能需要根据反馈进行调整。三、判断题1.数据挖掘的目标是从海量数据中随机发现有趣的知识。（）答案：错误解析：数据挖掘的目标不是随机发现知识，而是从大量的、通常是高维的、可能包含噪声的数据中，通过应用适当的算法，系统地发现潜在的、有用的、最终能够被理解并应用于实际决策的知识模式或规律。发现的过程需要遵循科学的方法论，考虑问题的背景和业务需求，而不是盲目地、随机地进行。2.数据仓库是操作型数据库的延伸，主要用于支持日常的事务处理。（）答案：错误解析：数据仓库（DataWarehouse,DW）和操作型数据库（OperationalDatabase,ODS）在用途、结构和访问模式上存在显著差异。操作型数据库是面向日常交易处理的，特点是数据更新频繁、实时性强、数据量相对较小。数据仓库则是面向主题的、集成的、稳定的、反映历史变化的数据集合，主要用于支持管理决策和分析查询，数据通常是经过清洗、转换和整合的静态数据。因此，数据仓库不是操作型数据库的延伸，也不是主要用于日常事务处理，而是专门为分析设计的。3.K-Means聚类算法是一种监督学习算法。（）答案：错误解析：K-Means聚类算法是一种典型的无监督学习（UnsupervisedLearning）算法。它的目的是将数据点自动分组（聚类），使得同一组内的数据点相似度较高，不同组之间的数据点相似度较低。无监督学习算法不需要预先标注的训练数据，而监督学习算法则需要利用带有标签（监督）的数据来训练模型，以学习输入和输出之间的映射关系。因此，K-Means属于无监督学习范畴。4.逻辑回归模型可以处理连续型因变量。（）答案：错误解析：逻辑回归（LogisticRegression）是一种广泛应用于分类问题的统计模型，其核心思想是利用一个逻辑函数（通常是Sigmoid函数）将线性组合的预测变量映射到(0,1)区间内，并解释这个输出为概率。因此，逻辑回归模型的因变量（目标变量）是二元的（0/1）或可以视为二元的（例如，是/否，发生/未发生），表示类别membership的概率。它不能直接处理连续型因变量，处理连续型因变量的问题通常使用线性回归（LinearRegression）或其他回归模型。5.数据可视化就是将数据转换成图表的过程。（）答案：错误解析：数据可视化不仅仅是将数据转换成图表的过程，它是一个更广泛的领域，旨在通过视觉化的手段（如图形、图像、地图等）来呈现数据，以揭示数据中的模式、趋势、关联和异常，帮助人们更直观、高效地理解和分析数据。高质量的数据可视化需要综合考虑数据特点、分析目标、受众以及视觉设计原则，而不仅仅是简单的图表制作。6.数据预处理只是数据挖掘过程中的一个简单步骤，可以忽略。（）答案：错误解析：数据预处理是数据挖掘过程中至关重要且往往最耗时、最复杂的步骤之一。原始数据通常存在不完整性（缺失值）、噪声（异常值）、不一致性（格式、单位等差异）以及不适宜性（数据类型不匹配）等问题，这些问题会严重影响后续数据挖掘算法的效果甚至导致分析失败。因此，必须进行有效的数据预处理，包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约等，以确保数据的质量和适用性，为后续挖掘工作打下坚实的基础，绝不能忽略。7.关联规则中的支持度衡量了规则前件和后件同时出现的频率。（）答案：正确解析：在关联规则挖掘中，支持度（Support）是衡量一个项集（规则中的前件和后件组合）在所有交易中出现的频繁程度。具体来说，对于一个关联规则A->B，其支持度是指同时包含A和B的交易在所有交易中的比例或数量。支持度反映了规则中项集的普遍性，是判断一个关联规则是否有意义的基本门槛。8.决策树模型对于数据中的缺失值没有处理方法。（）答案：错误解析：许多决策树算法（如C4.5、CART）都内置了处理数据缺失值的方法。常见的方法包括：在分裂节点时，根据有缺失值的样本在各个子节点中的分布比例来决定分裂；或者使用代理属性（surrogateattributes）来代替缺失值进行分裂；或者直接将缺失值样本分配到概率最大的子节点。因此，决策树模型并非对数据中的缺失值无处理方法。9.数据挖掘只能发现数据中的简单模式。（）答案：错误解析：数据挖掘的目标是发现数据中潜在的有用知识，这些知识可以是简单的模式（如关联规则），也可以是复杂的模式。随着技术的发展和数据量的增大，数据挖掘技术已经能够处理更复杂的任务，发现更高级的模式，例如非线性关系、异常检测、复杂分类、聚类结构、时间序列预测等。10.商业智能系统只能提供历史数据的分析结果。（）答案：错误解析：虽然数据仓库通常存储历史数据，商业智能（BI）系统的核心优势在于对历史数据的深入分析，以发现趋势和规律，指导未来决策。但是，一个现代的BI系统通常也具备实时或近实时的数据处理和分析能力，可以展示当前的运营状态，提供即时洞察，支持动态决策。因此，商业智能系统不仅提供历