新祥旭考研官网 http:/www.xxxedu.net/西南财经大学考研辅导班:2020 年西南财经大学 817 数据挖掘研究生入学考试大纲适用专业：大数据管理考试科目：数据挖掘第一部分：考试内容及要求一. 数据挖掘概述考试内容数据挖掘的概念 知识发现过程 数据挖掘数据类型 数据挖掘功能和模式 数据挖掘可利用的技术 数据挖掘应用 数据挖掘的主要问题考试要求1.了解数据库系统技术的演变过程；理解数据挖掘的概念；掌握知识发现过程的 7 个步骤。2.掌握数据挖掘的数据类型；掌握数据挖掘功能和模式；理解数据挖掘与统计学、机器学习的联系和区别；了解数据挖掘的应用领域；了解数据挖掘的主要问题。二. 数据预处理考试内容数据属性 数据基本描述统计 数据预处理概述 数据质量 数据预处理的主要步骤 数据清理 数据集成 数据变换 数据规约 数据离散化考试要求1.了解数据对象与属性类型。2.理解数据的基本统计描述，掌握均值、中位数、众数、极差、四分位数、方差、标准差和四分位数极差的概念和计算方法；了解数据基本统计描述的图形显示；了解度量数据的相似性和相异性。3.了解进行数据预处理的原因及其重要性；了解数据质量涉及的因素；掌握数据预处理的主要步骤。新祥旭考研官网 http:/www.xxxedu.net/4.了解数据清理的概念；了解处理数据缺失值的方法；了解处理噪音数据的方法。5.理解数据集成的概念；掌握冗余和相关性分析的方法（2检验，Pearson 积矩系数）。6.了解数据变换的策略；掌握数据规范化的计算方法（最小-最大规范化、z 分数规范化、按小数定标规范化）。7.理解数据归约的概念；了解数据归约的策略；了解线性回归、对数线性模型、直方图、聚类、抽样等数据归约方法。8.理解数据离散化和概念分层的概念；了解数据离散化的方法（分箱、直方图分析、聚类分析、相关分析）。三.数据仓库和联机分析处理考试内容数据仓库基本概念 OLTP 和 OLAP 数据立方体 数据仓库的数据模型 概念分层 典型的 OLAP 操作 数据仓库的设计 数据仓库的实现 数据仓库和数据挖掘考试要求1.理解数据仓库的概念和关键特征；了解 OLTP 和 OLAP 的概念和主要区别。2.了解数据仓库模型的种类；了解元数据库的概念以及与其他数据的区别。3理解数据立方体的概念；了解数据仓库的数据模型（星型模式、雪花模式、事实星座模式）；了解典型的 OLAP 操作方法。4.了解数据仓库设计的四种视图, 了解数据仓库的设计过程和步骤；了解 OLAP 查询处理的步骤。5.了解三类数据仓库应用；了解多维数据挖掘的重要性。四. 挖掘频繁模式、关联和相关性考试内容频繁项集概念 频繁项集挖掘方法 Apriori 算法 FP-growth 算法 考试要求新祥旭考研官网 http:/www.xxxedu.net/1.理解项集、闭项集、频繁项集和关联规则的概念 ；了解规则兴趣度的两种度量（支持度和置信度）。2.了解关联规则挖掘的步骤。3.了解 Apriori 算法的步骤；了解 FP-growth 算法的步骤和优缺点；掌握相关性度量提升度（lift）的计算方法。五. 分类和预测考试内容数据分类和预测的概念 判定树归类算法 信息增益 树剪枝 回归分析 分类法的准确性 组合分类器 类不平衡问题考试要求1.理解数据分类的概念；了解分类的两个过程；理解监督学习和非监督学习的区别；了解分类和预测的数据预处理方法；掌握评估分类和预测方法的标准。2.了解决策树的概念和优缺点；了解决策树归分类的主要步骤；了解常用的属性选择度量，掌握信息增益度量的求法；理解两种常用的树剪枝方法。3.了解评估分类器性能的度量；了解评估分类和预测准确率的方法（混淆矩阵、灵敏度和特小型、F度量）。4.了解 K-折交叉验证和自助法的基本思想；了解 ROC 曲线的概念和特点。5.了解组合分类器的概念和常用的组合分类方法；了解装袋和提升的基本思想以及两者的区别；了解随机森林的基本思想。6.了解类不平衡问题的概念；了解提高类不平衡数据分类准确率的一般方法。六. 聚类分析考试内容聚类分析的概念 聚类方法的分类 算法方法的距离度量 划分方法 层次方法 基于密度的方法 基于网格的方法 聚类评估新祥旭考研官网 http:/www.xxxedu.net/考试要求1.理解聚类分析的概念；了解聚类分析的应用领域；了解比较聚类方法的标准；了解数据挖掘对聚类的典型要求；了解比较聚类方法的各个方面。2.理解划分方法的概念和一般特点，以及典型算法；理解层次方法的概念和一般特点，以及典型算法，以及典型算法；理解基于密度的聚类方法的概念和一般特点，以及典型算法；理解基于网格的聚类方法的概念和一般特点，以及典型算法；3.理解 K-均值算法的步骤和优缺点；4.了解算法方法的距离度量。5.了解聚类评估概念和主要任务；了解测定聚类质量的方法。第二部分：考试方法和考试时间数据挖掘考试采用闭卷、笔试形式，考试时间为 180 分钟。第三部分：试卷结构及参考书目（一）题分：试卷满分为 150 分 （二）题型比例：选择题与判断题 约 40 简答题和计算题 约 60% （三）参考书目：数据挖掘 概念与技术（原书第 3 版），作者：Jiawei Han （韩家炜），出版社：机械工业出版社。新祥旭考研官网 http:/www.xxxedu.net/新祥旭一对一考研辅导最基本的特征是一个老师专门辅导一个考研的学生，区别于学校中的很多学生听一个老师讲课的大班上课形式。从教育的本质看，只有互动才能够达到有效的教育效果，而一对一是教育能够互动的基本要求，传统的大班上课形式，互动很难有效展开。正因为如此，在传统学校教育课堂之外，新祥旭大力推广一对一辅导的教育培训模式。人们常说的一对一辅导全称一对一个性化辅导，是由专门的个性化教育辅导机构针对每个学生不同的学习情况和心理情况，有针对性地制定出一套独特的、行之有效的教学辅导方案和心理辅导策略，并由每个学生所配备的教学团队加以实施执行(包括一位专业教师+专业的心理咨询师+潜能开发专家+励志拓展专家+专职班主任)，通过全方位、策略性地辅导，不仅使学生掌握一种切合自身的学习方法，改善不良学习习惯，稳固提升学科知识，而且在树立自信，完善人格、为人处事等方面均得以提升。