大數(shù)據(jù)分析理論基礎(chǔ)練習(xí)題庫

大數(shù)據(jù)分析理論基礎(chǔ)練習(xí)題庫姓名_________________________地址_______________________________學(xué)號(hào)______________________-------------------------------密-------------------------封----------------------------線--------------------------1.請首先在試卷的標(biāo)封處填寫您的姓名，身份證號(hào)和地址名稱。2.請仔細(xì)閱讀各種題目，在規(guī)定的位置填寫您的答案。一、單選題1.大數(shù)據(jù)分析的三大基本特征不包括以下哪一項(xiàng)？

A.體積（Volume）

B.速度（Velocity）

C.頻率（Frequency）

D.真實(shí)性（Veracity）

2.數(shù)據(jù)挖掘中的“CRISPDM”模型不包括以下哪個(gè)階段？

A.商業(yè)理解

B.數(shù)據(jù)理解

C.數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

D.預(yù)測模型

3.在大數(shù)據(jù)分析中，以下哪項(xiàng)不是常用的數(shù)據(jù)預(yù)處理方法？

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)加密

4.大數(shù)據(jù)分析的目的是什么？

A.提高數(shù)據(jù)處理速度

B.發(fā)覺數(shù)據(jù)中的規(guī)律和模式

C.降低數(shù)據(jù)存儲(chǔ)成本

D.提高數(shù)據(jù)安全性

5.以下哪項(xiàng)不是大數(shù)據(jù)分析的常用技術(shù)？

A.Hadoop

B.Spark

C.TensorFlow

D.SQL

6.在大數(shù)據(jù)分析中，以下哪項(xiàng)不是數(shù)據(jù)可視化的一種形式？

A.柱狀圖

B.餅圖

C.時(shí)間序列圖

D.機(jī)器學(xué)習(xí)

7.大數(shù)據(jù)分析在以下哪個(gè)領(lǐng)域應(yīng)用最為廣泛？

A.金融

B.零售

C.制造業(yè)

D.醫(yī)療

8.在大數(shù)據(jù)分析中，以下哪項(xiàng)不是數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)？

A.聚類

B.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘

C.分類

D.數(shù)據(jù)清洗

答案及解題思路：

1.答案：C.頻率（Frequency）

解題思路：大數(shù)據(jù)分析的三大基本特征通常被概括為體積（Volume）、速度（Velocity）和真實(shí)性（Veracity）。頻率（Frequency）不是通常被提及的特征。

2.答案：D.預(yù)測模型

解題思路：CRISPDM（CrossIndustryStandardProcessforDataMining）模型包括六個(gè)階段：商業(yè)理解、數(shù)據(jù)理解、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、模型建立、評估和部署。預(yù)測模型是模型建立階段的一部分，而不是獨(dú)立的階段。

3.答案：D.數(shù)據(jù)加密

解題思路：在大數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集成和數(shù)據(jù)歸一化是常用的數(shù)據(jù)預(yù)處理方法。數(shù)據(jù)加密雖然重要，但通常不作為預(yù)處理步驟。

4.答案：B.發(fā)覺數(shù)據(jù)中的規(guī)律和模式

解題思路：大數(shù)據(jù)分析的主要目的是從大量數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值的信息，以便發(fā)覺數(shù)據(jù)中的規(guī)律和模式，進(jìn)而輔助決策。

5.答案：D.SQL

解題思路：Hadoop、Spark和TensorFlow都是大數(shù)據(jù)分析中常用的技術(shù)。SQL是一種關(guān)系數(shù)據(jù)庫查詢語言，主要用于數(shù)據(jù)檢索，不是大數(shù)據(jù)分析的工具。

6.答案：D.機(jī)器學(xué)習(xí)

解題思路：柱狀圖、餅圖和時(shí)間序列圖都是數(shù)據(jù)可視化中常用的圖表形式。機(jī)器學(xué)習(xí)是一種數(shù)據(jù)分析方法，不是數(shù)據(jù)可視化的形式。

7.答案：A.金融

解題思路：盡管大數(shù)據(jù)分析在多個(gè)領(lǐng)域都有廣泛應(yīng)用，但在金融領(lǐng)域，由于其數(shù)據(jù)密集性和對實(shí)時(shí)分析的需求，大數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用尤為廣泛。

8.答案：D.數(shù)據(jù)清洗

解題思路：數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)通常包括聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘和分類等。數(shù)據(jù)清洗是數(shù)據(jù)預(yù)處理的一部分，不是數(shù)據(jù)挖掘的任務(wù)。二、多選題1.以下哪些是大數(shù)據(jù)分析的特點(diǎn)？

A.數(shù)據(jù)量大

B.數(shù)據(jù)類型多樣化

C.數(shù)據(jù)處理速度快

D.數(shù)據(jù)質(zhì)量高

答案：A,B,C

解題思路：大數(shù)據(jù)分析的特點(diǎn)通常包括數(shù)據(jù)量大（A），數(shù)據(jù)類型多樣化（B），以及數(shù)據(jù)處理速度快（C）。數(shù)據(jù)質(zhì)量高（D）雖然重要，但不是大數(shù)據(jù)分析的基本特點(diǎn)，因?yàn)榇髷?shù)據(jù)分析通常處理的是大量未經(jīng)處理的數(shù)據(jù)。

2.以下哪些是數(shù)據(jù)挖掘的常用算法？

A.決策樹

B.支持向量機(jī)

C.聚類算法

D.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

答案：A,B,C,D

解題思路：數(shù)據(jù)挖掘的常用算法包括決策樹（A），支持向量機(jī)（B），聚類算法（C），以及人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（D）。這些算法都是數(shù)據(jù)挖掘中廣泛使用的工具，用于從數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值的信息。

3.以下哪些是大數(shù)據(jù)分析的數(shù)據(jù)來源？

A.數(shù)據(jù)庫

B.文本

C.傳感器

D.圖片

答案：A,B,C,D

解題思路：大數(shù)據(jù)分析的數(shù)據(jù)來源廣泛，包括數(shù)據(jù)庫（A），文本（B），傳感器（C），以及圖片（D）。這些來源提供了多樣化的數(shù)據(jù)，有助于進(jìn)行深入的數(shù)據(jù)分析。

4.以下哪些是大數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用場景？

A.預(yù)測分析

B.實(shí)時(shí)分析

C.數(shù)據(jù)挖掘

D.數(shù)據(jù)可視化

答案：A,B,C,D

解題思路：大數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用場景包括預(yù)測分析（A），實(shí)時(shí)分析（B），數(shù)據(jù)挖掘（C），以及數(shù)據(jù)可視化（D）。這些場景展示了大數(shù)據(jù)分析在實(shí)際業(yè)務(wù)和科學(xué)研究中的廣泛應(yīng)用。

5.以下哪些是大數(shù)據(jù)分析的優(yōu)勢？

A.發(fā)覺數(shù)據(jù)中的規(guī)律

B.提高決策效率

C.降低成本

D.提高數(shù)據(jù)質(zhì)量

答案：A,B,C

解題思路：大數(shù)據(jù)分析的優(yōu)勢主要體現(xiàn)在發(fā)覺數(shù)據(jù)中的規(guī)律（A），提高決策效率（B），以及降低成本（C）。雖然提高數(shù)據(jù)質(zhì)量（D）是大數(shù)據(jù)分析的一個(gè)目標(biāo)，但它不是其固有的優(yōu)勢，而是實(shí)現(xiàn)其他優(yōu)勢的手段之一。三、判斷題1.大數(shù)據(jù)分析只關(guān)注結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，不涉及非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。（×）

解題思路：大數(shù)據(jù)分析涉及結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)指的是有固定格式、能夠被電子設(shè)備處理的數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)，而非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)包括文本、圖片、視頻等多種形式，大數(shù)據(jù)分析通過對這兩種數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析，挖掘出有價(jià)值的信息。

2.數(shù)據(jù)挖掘中的“CRISPDM”模型適用于所有類型的數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目。（×）

解題思路：“CRISPDM”（CrossIndustryStandardProcessforDataMining）模型是一個(gè)廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)挖掘過程中的過程模型，但它并非適用于所有類型的數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目。例如某些特定的項(xiàng)目可能需要更加個(gè)性化的流程和方法。

3.數(shù)據(jù)預(yù)處理階段是大數(shù)據(jù)分析過程中最重要的階段。（√）

解題思路：數(shù)據(jù)預(yù)處理階段是大數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)環(huán)節(jié)，包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)整合、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換等操作。這一階段對后續(xù)的數(shù)據(jù)挖掘和模型構(gòu)建具有決定性影響，因此它是大數(shù)據(jù)分析過程中最重要的階段。

4.大數(shù)據(jù)分析的核心是機(jī)器學(xué)習(xí)。（×）

解題思路：大數(shù)據(jù)分析的核心是利用先進(jìn)的計(jì)算技術(shù)、數(shù)據(jù)處理方法對海量數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘和分析，從而發(fā)覺有價(jià)值的信息。雖然機(jī)器學(xué)習(xí)在大數(shù)據(jù)分析中發(fā)揮著重要作用，但它并非大數(shù)據(jù)分析的核心。

5.數(shù)據(jù)可視化在大數(shù)據(jù)分析中只起到輔助作用。（×）

解題思路：數(shù)據(jù)可視化在大數(shù)據(jù)分析中發(fā)揮著重要作用。它能夠幫助數(shù)據(jù)分析師更直觀地理解數(shù)據(jù)、發(fā)覺數(shù)據(jù)之間的規(guī)律和關(guān)系，并為決策提供支持。因此，數(shù)據(jù)可視化在大數(shù)據(jù)分析中并非只起到輔助作用。

答案及解題思路：

1.答案：（×）解題思路：大數(shù)據(jù)分析涉及結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

2.答案：（×）解題思路：“CRISPDM”模型并非適用于所有類型的數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目。

3.答案：（√）解題思路：數(shù)據(jù)預(yù)處理階段對后續(xù)的數(shù)據(jù)挖掘和模型構(gòu)建具有決定性影響。

4.答案：（×）解題思路：大數(shù)據(jù)分析的核心是利用先進(jìn)的計(jì)算技術(shù)、數(shù)據(jù)處理方法對海量數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘和分析。

5.答案：（×）解題思路：數(shù)據(jù)可視化在大數(shù)據(jù)分析中發(fā)揮著重要作用，并非只起到輔助作用。四、填空題1.大數(shù)據(jù)分析的三大基本特征是：（數(shù)據(jù)量）、（多樣性）、（高速性）。

2.數(shù)據(jù)挖掘中的“CRISPDM”模型包括以下階段：（商業(yè)理解）、（數(shù)據(jù)理解）、（數(shù)據(jù)準(zhǔn)備）、（模型建立）、（評估）、（部署）、（管理）、（優(yōu)化）。

3.大數(shù)據(jù)分析的常用技術(shù)包括：（數(shù)據(jù)倉庫）、（數(shù)據(jù)挖掘）、（統(tǒng)計(jì)分析）、（機(jī)器學(xué)習(xí)）、（云計(jì)算）。

答案及解題思路：

1.大數(shù)據(jù)分析的三大基本特征：

答案：數(shù)據(jù)量、多樣性、高速性

解題思路：大數(shù)據(jù)分析之所以稱為“大”，是因?yàn)槠鋽?shù)據(jù)量巨大，數(shù)據(jù)來源多樣，并且處理速度要求高。這些特征是大數(shù)據(jù)分析區(qū)別于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析的關(guān)鍵。

2.數(shù)據(jù)挖掘中的“CRISPDM”模型：

答案：商業(yè)理解、數(shù)據(jù)理解、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、模型建立、評估、部署、管理、優(yōu)化

解題思路：“CRISPDM”模型是一個(gè)典型的數(shù)據(jù)挖掘過程框架，它將數(shù)據(jù)挖掘分為八個(gè)階段，每個(gè)階段都有其特定的任務(wù)和目標(biāo)，以保證數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目的順利進(jìn)行。

3.大數(shù)據(jù)分析的常用技術(shù)：

答案：數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)挖掘、統(tǒng)計(jì)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)、云計(jì)算

解題思路：這些技術(shù)是大數(shù)據(jù)分析中常用的工具和方法。數(shù)據(jù)倉庫用于存儲(chǔ)和管理大量數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)挖掘用于從數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值的信息；統(tǒng)計(jì)分析用于分析數(shù)據(jù)并得出結(jié)論；機(jī)器學(xué)習(xí)用于從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)模式；云計(jì)算提供了彈性計(jì)算資源，以支持大數(shù)據(jù)處理需求。五、簡答題1.簡述大數(shù)據(jù)分析的基本流程。

（1）數(shù)據(jù)采集：從各種數(shù)據(jù)源中收集數(shù)據(jù)，包括內(nèi)部數(shù)據(jù)源和外部數(shù)據(jù)源。

（2）數(shù)據(jù)預(yù)處理：清洗、轉(zhuǎn)換和集成數(shù)據(jù)，以準(zhǔn)備數(shù)據(jù)用于分析。

（3）數(shù)據(jù)摸索與分析：使用統(tǒng)計(jì)方法、可視化工具等對數(shù)據(jù)進(jìn)行摸索性分析，以發(fā)覺數(shù)據(jù)中的模式和趨勢。

（4）模型構(gòu)建：根據(jù)分析目標(biāo)選擇合適的算法構(gòu)建預(yù)測模型或分類模型。

（5）模型評估：使用測試集對模型進(jìn)行評估，以確定模型的準(zhǔn)確性和可靠性。

（6）結(jié)果解釋與應(yīng)用：解釋模型結(jié)果，并將分析結(jié)果應(yīng)用于實(shí)際業(yè)務(wù)決策中。

2.簡述數(shù)據(jù)挖掘的主要任務(wù)。

（1）關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘：發(fā)覺數(shù)據(jù)項(xiàng)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。

（2）分類與預(yù)測：將數(shù)據(jù)項(xiàng)分類到不同的類別或預(yù)測未來的趨勢。

（3）聚類分析：將相似的數(shù)據(jù)項(xiàng)分組在一起，形成聚類。

（4）異常檢測：識(shí)別數(shù)據(jù)中的異?；螂x群點(diǎn)。

（5）社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析：分析社交網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)系結(jié)構(gòu)。

3.簡述大數(shù)據(jù)分析在金融領(lǐng)域的應(yīng)用。

（1）風(fēng)險(xiǎn)評估與信用評分：利用大數(shù)據(jù)分析評估貸款申請者的信用風(fēng)險(xiǎn)。

（2）欺詐檢測：識(shí)別和預(yù)防金融欺詐行為。

（3）市場趨勢預(yù)測：預(yù)測市場動(dòng)態(tài)，為投資決策提供支持。

（4）客戶行為分析：了解客戶行為，優(yōu)化客戶服務(wù)和營銷策略。

（5）風(fēng)險(xiǎn)管理：通過大數(shù)據(jù)分析識(shí)別和減少潛在風(fēng)險(xiǎn)。

答案及解題思路：

答案：

1.大數(shù)據(jù)分析的基本流程包括數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)摸索與分析、模型構(gòu)建、模型評估和結(jié)果解釋與應(yīng)用。

2.數(shù)據(jù)挖掘的主要任務(wù)包括關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘、分類與預(yù)測、聚類分析、異常檢測和社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析。

3.大數(shù)據(jù)分析在金融領(lǐng)域的應(yīng)用包括風(fēng)險(xiǎn)評估與信用評分、欺詐檢測、市場趨勢預(yù)測、客戶行為分析和風(fēng)險(xiǎn)管理。

解題思路：

1.針對第一個(gè)問題，首先要明確大數(shù)據(jù)分析的基本步驟，然后按照順序描述每個(gè)步驟的具體內(nèi)容。

2.對于第二個(gè)問題，列舉數(shù)據(jù)挖掘中的主要任務(wù)，并簡要說明每個(gè)任務(wù)的定義和應(yīng)用場景。

3.第三個(gè)問題要求列舉大數(shù)據(jù)分析在金融領(lǐng)域的具體應(yīng)用，可以根據(jù)當(dāng)前金融行業(yè)的發(fā)展趨勢和實(shí)際案例來闡述。六、論述題1.論述大數(shù)據(jù)分析對傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析的變革。

論述題內(nèi)容：

在大數(shù)據(jù)時(shí)代，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析的方法和工具面臨著巨大的變革。請結(jié)合以下方面進(jìn)行論述：

（1）數(shù)據(jù)規(guī)模的變化；

（2）數(shù)據(jù)類型的多樣化；

（3）處理速度的提升；

（4）分析方法與技術(shù)的創(chuàng)新。

2.論述大數(shù)據(jù)分析在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用及挑戰(zhàn)。

論述題內(nèi)容：

大數(shù)據(jù)技術(shù)的不斷發(fā)展，大數(shù)據(jù)分析在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用越來越廣泛。請結(jié)合以下方面進(jìn)行論述：

（1）大數(shù)據(jù)分析在疾病預(yù)測和診斷中的應(yīng)用；

（2）大數(shù)據(jù)分析在藥物研發(fā)和臨床試驗(yàn)中的應(yīng)用；

（3）大數(shù)據(jù)分析在患者護(hù)理和健康管理的應(yīng)用；

（4）大數(shù)據(jù)分析在醫(yī)療資源優(yōu)化配置中的應(yīng)用；

（5）大數(shù)據(jù)分析在醫(yī)療領(lǐng)域面臨的挑戰(zhàn)。

答案及解題思路：

1.論述大數(shù)據(jù)分析對傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析的變革。

答案：

（1）數(shù)據(jù)規(guī)模的變化：大數(shù)據(jù)分析面對的是PB級(jí)別的海量數(shù)據(jù)，而傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析主要處理GB級(jí)別的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)規(guī)模的增加對分析方法和存儲(chǔ)技術(shù)提出了更高的要求。

（2）數(shù)據(jù)類型的多樣化：大數(shù)據(jù)分析涵蓋了結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析主要針對結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，處理復(fù)雜類型數(shù)據(jù)的能力有限。

（3）處理速度的提升：大數(shù)據(jù)分析采用了分布式計(jì)算和內(nèi)存計(jì)算等技術(shù)，使得數(shù)據(jù)處理速度得到了大幅提升，與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析相比，能夠更快地得到分析結(jié)果。

（4）分析方法與技術(shù)的創(chuàng)新：大數(shù)據(jù)分析引入了機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)，使得數(shù)據(jù)分析方法更加多樣化，提高了分析精度和效率。

解題思路：

從數(shù)據(jù)規(guī)模、數(shù)據(jù)類型、處理速度和數(shù)據(jù)分析方法四個(gè)方面分別闡述大數(shù)據(jù)分析對傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析的變革。結(jié)合實(shí)際案例，如大數(shù)據(jù)在電商、金融、物聯(lián)網(wǎng)等領(lǐng)域的應(yīng)用，進(jìn)一步說明變革的具體體現(xiàn)。

2.論述大數(shù)據(jù)分析在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用及挑戰(zhàn)。

答案：

（1）大數(shù)據(jù)分析在疾病預(yù)測和診斷中的應(yīng)用：通過分析患者病史、基因信息、環(huán)境數(shù)據(jù)等，提前預(yù)測疾病發(fā)生，提高診斷準(zhǔn)確性。

（2）大數(shù)據(jù)分析在藥物研發(fā)和臨床試驗(yàn)中的應(yīng)用：快速篩選出有效藥物，優(yōu)化臨床試驗(yàn)設(shè)計(jì)，提高藥物研發(fā)效率。

（3）大數(shù)據(jù)分析在患者護(hù)理和健康管理的應(yīng)用：個(gè)性化護(hù)理方案，實(shí)時(shí)監(jiān)測患者健康狀況，預(yù)防并發(fā)癥。

（4）大數(shù)據(jù)分析在醫(yī)療資源優(yōu)化配置中的應(yīng)用：合理分配醫(yī)療資源，提高醫(yī)療服務(wù)效率。

（5）大數(shù)據(jù)分析在醫(yī)療領(lǐng)域面臨的挑戰(zhàn)：數(shù)據(jù)安全、隱私保護(hù)、數(shù)據(jù)分析技術(shù)等方面。

解題思路：

分別從疾病預(yù)測、藥物研發(fā)、患者護(hù)理、醫(yī)療資源配置等方面闡述大數(shù)據(jù)分析在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用。結(jié)合實(shí)際案例，如利用大數(shù)據(jù)分析提高醫(yī)療效率的案例，說明應(yīng)用的成果。從數(shù)據(jù)安全、隱私保護(hù)、數(shù)據(jù)分析技術(shù)等方面分析大數(shù)據(jù)分析在醫(yī)療領(lǐng)域面臨的挑戰(zhàn)。七、案例分析題1.案例一：分析某電商平臺(tái)用戶購物行為的關(guān)聯(lián)規(guī)則。

（1）背景介紹

某電商平臺(tái)擁有龐大的用戶群體和豐富的購物數(shù)據(jù)，為了更好地了解用戶購物行為，提升用戶體驗(yàn)和銷售轉(zhuǎn)化率，我們需要分析用戶購物行為中的關(guān)聯(lián)規(guī)則。

（2）案例分析

a.數(shù)據(jù)來源：收集該電商平臺(tái)用戶的歷史購物數(shù)據(jù)，包括用戶ID、購買商品ID、購買時(shí)間、購買價(jià)格等。

b.數(shù)據(jù)預(yù)處理：對數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、去重、缺失值處理等，保證數(shù)據(jù)質(zhì)量。

c.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘：利用Apriori算法或FPgrowth算法等關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法，找出用戶購物行為中的頻繁項(xiàng)集和關(guān)聯(lián)規(guī)則。

d.規(guī)則評估：根據(jù)規(guī)則的支持度、置信度等指標(biāo)，篩選出有價(jià)值的關(guān)聯(lián)規(guī)則。

e.結(jié)果分析：分析挖掘出的關(guān)聯(lián)規(guī)則，如“購買商品A的用戶往往也會(huì)購買商品B”，為電商平臺(tái)提供銷售策略和推薦系統(tǒng)優(yōu)化建議。

（3）案例分析總結(jié)

通過關(guān)聯(lián)規(guī)則分析，我們可以了解用戶購物行為中的潛在規(guī)律，為電商平臺(tái)提供個(gè)性化推薦、促銷活動(dòng)策劃等決策支持。

2.案例二：分析某保險(xiǎn)公司客戶流失原因。

（1）背景介紹