数据挖掘分析期末计算题答案，数据挖掘分析期末计算题解析与解答

本摘要为数据挖掘分析期末计算题答案及解析。详细解答了期末计算题，涵盖了数据挖掘分析的核心概念和技巧，助你顺利通过考试。

本文目录导读：

1. 计算题解析与解答

数据挖掘分析作为一门重要的课程，其期末计算题的解答对于学生掌握知识、提升能力具有重要意义，本文针对数据挖掘分析期末计算题，进行详细解析与解答，旨在帮助学生更好地理解相关知识，提高解题能力。

计算题解析与解答

1、题目：某电商平台上，某款商品的销售数据如下表所示，请根据销售数据，使用决策树算法进行数据挖掘，找出影响该商品销售量的关键因素。

解答：

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（1）选择决策树算法：本文选用C4.5算法进行数据挖掘。

（2）数据预处理：将销售数据转换为数值型数据，以便算法处理。

（3）构建决策树：根据销售数据，构建决策树，如图所示。

                销售量
                 /   
               100    500
              /      / 
             A   B   C   D
            /    / 
           E   F G   H

（4）分析决策树：从决策树可以看出，品牌是影响销售量的关键因素，品牌A的销售量为100，品牌B的销售量为150，品牌C的销售量为200，品牌D的销售量为250，品牌E的销售量为300，品牌是影响销售量的关键因素。

2、题目：某企业招聘了一批新员工，对他们的面试表现进行评分，评分标准如下：

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请使用关联规则挖掘算法，找出影响面试表现的关键因素。

解答：

（1）选择关联规则挖掘算法：本文选用Apriori算法进行关联规则挖掘。

（2）数据预处理：将面试表现转换为数值型数据，以便算法处理。

（3）构建关联规则：根据面试数据，构建关联规则，如图所示。

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                面试表现
                 /   
               1     2
              /    / 
             男   女 男   女
            /    /    / 
           本科 硕士 本科 硕士

（4）分析关联规则：从关联规则可以看出，性别和学历是影响面试表现的关键因素，男性面试者的平均评分为2.2，女性面试者的平均评分为1.8，本科学历面试者的平均评分为2.4，硕士学历面试者的平均评分为1.6，性别和学历是影响面试表现的关键因素。

本文针对数据挖掘分析期末计算题，分别解析了决策树算法和关联规则挖掘算法的应用，通过对实际数据的分析，揭示了影响销售量和面试表现的关键因素，希望本文的解析与解答能帮助学生更好地理解数据挖掘分析相关知识，提高解题能力。

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