2017年北京化工大学数据分析与挖掘考博大纲博士研究生入学考试大纲

北京化工大学 2014 攻读博士学位研究生入学考试
《数据分析与挖掘》考试大纲
一、 适用的专业
管理科学与工程。
二、 考试方法和考试时间
考试为闭卷考试，考试时间为 3 小时。
三、 考试的主要内容
1、 数据挖掘理论基础
数据挖掘的定义；可以进行数据挖掘的模式类型；数据挖掘的技
术；数据挖掘的面向类型；数据挖掘的主要问题；数据对象与属性；
数据基本统计描述；数据可视化；度量数据的相似相异性；数据清理；
数据集成；数据集成；数据归约；数据变化与离散化；数据仓库的概
念；数据仓库建模；数据仓库的设计与使用；数据仓库的实现；数据
泛化。
2、 数据挖掘模式
数据挖掘频繁项集、闭项集、关联规则的基本概念；频繁项集挖
掘方法；模式评估方法；模式挖掘：一个路线图；多层、多维空间中
的模式挖掘；基于约束的频发模式挖掘；挖掘高维数据和巨型模式；
挖掘压缩或近似模式；模式探索与应用。
3、 分类
分类的基本概念；决策树归纳；贝叶斯分类方法；基于规则的分
类；模型评估与选择；提高分类准确度的方法；贝叶斯信念网络；向