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西南财经大学817数据挖掘综合导师题库及答案解析(学姐推荐!)(淘宝店:学姐本校直发甄选店)

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内部导师题库详解

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历年真题详解

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二、售后保障:

西南财经大学本专业的师兄师姐人都非常好,全程负责售后把关,西南财经大学本专业的资料考前至少更新2-3次,每次更新或者补充都会及时通知,免费包邮补寄,直至复试结束。西南财经大学817数据挖掘综合考研咨询客服QQ:800179089。

 三、怎么辨别资料真假好坏(一定要看):

1.否是本校直接发货。2.是否可以来西南财经大学本专业的宿舍当面交易,如果不可以,推三阻四总能找出理由,百分百就是假的。3.是否支持七天无条件退换货,如果不支持必然是假的,而且维权困难。以上三点缺一不可。

四:多家比较,无条件退换货:

建议您挑选购买三家支持7天无条件退换货的资料,留下自己认为最可靠的一份资料,把其他2份退掉。老字号品牌,服务有保障,收货后对资料不满意,无条件支持退款。

对考生的承诺

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注:1.考研真题、模拟题、冲刺题、期末题由于页码少,无质量问题不支持七天无理由退货。2.对于支持七天无理由退货的资料,退货收取成本费,每页0.15元,彩色胶装每本10元,订书机装订每本0.2元。发货运费由卖家承担,退货运费由买家承担。


资料定价与说明

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 《西南财经大学817数据挖掘综合考研内部导师题库》可以在文登考研官网(www.wdkao.com),也可以在西南财经大学附近的文登教育合作的考试书店购买。因考生人数有限,印刷数量不多,售完即止,一般情况不会加印。《西南财经大学817数据挖掘综合考研内部导师题库》为文登考研专业课一对一辅导学员、vip保过班学员专用考研专业课辅导资料,在文登考研官网(www.wdkao.com)报名的学员可以联系网站客服免费领取。

改版与售后服务

文登教育每年均根据本年度每年会根据西南财经大学817数据挖掘综合的最新考研要求和考研大纲对西南财经大学817数据挖掘综合考研内部导师题库进行改版升级并提供售后服务,请考生务必谨慎辨别,避免购买其他机构或个人销售的往年的盗版的西南财经大学817数据挖掘综合考研内部导师题库而耽误备考和前途;同时文登教育官方郑重声明,购买盗版资料我们将不提供任何售后服务。

怎么辨别资料真假好坏(一定要看)

市面的资料很多,很多卖家随便购买拼凑一些往年的旧资料就进行大量转卖,导致真正的西南财经大学817数据挖掘综合高价值内部资料反而卖不出去,西南财经大学本专业的师兄师姐教大家怎么辨别假资料:1.否是本校直接发货,由于专业课资料的特殊性,只有本校的才是真实可靠的,买之前一定要问一下是不是西南财经大学本校发货,如果不是本校发货那么资料还能可靠吗?2.是否可以来西南财经大学本专业的宿舍当面交易,如果不可以,推三阻四总能找出理由,百分百就是假的。3.是否有一对一辅导服务,如果没有基本上就没有西南财经大学本专业的研究生团队。4.是否有西南财经大学本专业的研究生团队负责持续更新。5.资料是否与考研大纲完全相符,现在考研资料网上一大堆,很多卖家随便下载一些就冒充西南财经大学817数据挖掘综合的内部资料进行出售,问一下如果资料与考研大纲或者历年真题的方向和重点不一致是否可以全额退款,是否可以无条件退款。如果回答的不自信基本上资料肯定不可靠。6.如果您发现一份资料好多店铺都在同时卖,那您觉得这个资料来源是不是也太简单了呢?7.根据我们长期的观察,很多人冒充是西南财经大学本专业的研究生卖资料,90%的都是假的。西南财经大学的研究生要写论文、发表期刊文章,不可能天天泡在网上卖资料,如果有人说自己是研究生,那么找一些专业知识的题目问问他,自然很快辨别真假。

纠错反馈与奖励

为了能不断完善西南财经大学817数据挖掘综合考研内部导师题库的质量,从而使广大考生进行更有效地考研复习备考,如果您在复习过程中发现西南财经大学817数据挖掘综合考研内部导师题库有任何出入(如印刷不清晰、考点不准确、错别字)或其他疑问、批评建议等,可将具体内容(所购买的图书名称、章节、年份、题目、页数)发送至我们的投诉邮箱。我们将高度重视每位报考西南财经大学考研学子的反馈,第一时间组织西南财经大学的研究生进行校对审核,并及时将结果反馈给您。您的反馈一经采纳,我们将向您赠送价值80-120元的专业课资料抵用券。并且在考研录取后,可优先被录取为文登教育的考研专业课辅导老师。

版权与投诉声明

   最近发现很多人在校园贴小广告或者网上发帖进行倒卖文登教育西南财经大学817数据挖掘综合往年的复印版的资料,在非正规渠道购买资料的,我们不负责更新以及售后。西南财经大学817数据挖掘综合考研内部导师题库为文登考研官方独家版权所有,为文登教育的独家内部资料,受《著作权法》保护,任何单位及个人不得对其进行非法复印、篡改、抄录、传播、销售;一经发现,文登考研将依据国家法律法规追究相关当事人侵权责任;考生如发现西南财经大学817数据挖掘综合考研内部导师题库存在盗版行为可随时向文登教育投诉举报,我们将予以奖励。打击盗版,支持正版,人人有责!

 西南财经大学817数据挖掘综合考研内部导师题库由西南财经大学本专业的研究生直接从西南财经大学发货,发货后可以从物流信息可以看到。真实、权威、可靠的西南财经大学817数据挖掘综合考研高价值内部资料,为您考研成功加把力!买西南财经大学817数据挖掘综合考研资料当然只选西南财经大学本校发货的。




如需咨询资料详情和报考答疑,欢迎加西南财经大学大数据管理专业考研咨询客服QQ:800179089。也可以通过淘宝店铺(学姐本校直发甄选店)进行咨询购买,本校直发,7天无理由退货。






多年的传承,资料每年都由西南财经大学本专业刚刚考上的高分研究生更新整理。历年考研招生信息均由历届本专业的研究生整理,仅供参考。

西南财经大学大数据管理专业2023年考研招生简章招生目录
招生年份:2023 本院系招生人数: 未公布 大数据管理专业招生人数: 39 专业代码 : 1201Z5

研究方向

1201Z5大数据管理 01(全日制)大数据与决策智能 02(全日制)人工智能与数据科学 03(全日制)金融大数据优化与管理 04(全日制)区块链与通证经济 更多研究方向

考试科目

①101思想政治理论   ②201英语一  ③303数学三  ④817数据挖掘综合     更多考试科目信息

初试
参考书目

更多初试参考书目信息

复试科目

综合考试(统计学基础
50%+python编程基础50%)
更多复试科目信息

同等学力
加试科目

更多同等学力加试科目

题型结构

更多题型结构

资料说明

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复试
分数线

      西南财经大学大数据管理专业考研复试分数线对考研人来说是非常重要的信息,考研复试分数线就决定了考多少分才能有机会进复试的一个最低标准。如果西南财经大学大数据管理专业考研复试分数线过高的话,那么对于基础相对较差的考生肯定就会有一定的难度,而如果西南财经大学大数据管理专业考研复试分数线较低的话就会比较容易。当然复试分数线也受试题难度等影响,也不能完全根据分数线来判断考研难易程度。我们提供的复试分数线可能来源于大学名研究生院网站,也可能由西南财经大学大数据管理专业的研究生提供,不代表学校官方数据,可能有误差,供考生参考,如有误差本站不承担相应责任。

>>更多分数线信息

录取比例

      西南财经大学大数据管理专业考研录取比例代表着你有多大的概率或者可能性考研成功,这是每个考研人都十分关注的非常现实的一个问题。西南财经大学大数据管理专业考研报录比,顾名思义,是报考人数与录取人数的比例关系。西南财经大学大数据管理专业研究生历年录取比例以及历年报录比的对每个考生都非常重要。知道了西南财经大学大数据管理专业研究生录取比例,就可以做到心中有数,在起跑线上就已经处于领先地位了。我们提供的报录比可能来源于大学名研究生院网站,也可能由西南财经大学大数据管理专业的研究生提供,不代表学校官方数据,可能有误差,供考生参考,如有误差本站不承担相应责任

>>更多录取信息

难度系数

      西南财经大学大数据管理专业考研难度系数是经过多届(一般3届以上)大量的报考西南财经大学大数据管理专业研究生的考生根据专业课的难度、分数线、报录比等多种因素分析出来的参考数据,最高为10(代表非常难考,代表强手多,竞争大,需要足够的重视和付出,考研复习时间建议一年以上),最低为3(代表竞争不大,报考人数少,正常情况下好好复习半年左右就有比较大的成功率)。难度系数仅供考生参考,不代表学校官方数据,不对数据承担相应的责任。

>>更多难度分析

导师信息

 >>更多导师信息

研究方向
详情

西南财经大学大数据管理以上招生信息(招生目录、考试科目、参考书、复试信息)均来源于西南财经大学研究生院,权威可靠。导师信息、历年分数线、招生录取比例、难度分析有些来源于在校的研究生,信息比较准确,但是可能存在一定的误差,仅供大家参考。
西南财经大学大数据管理专业2022年考研招生简章招生目录
招生年份:2022 本院系招生人数: 未公布 大数据管理专业招生人数: 33 专业代码 : 1201Z5

研究方向

1201Z5大数据管理  01(全日制)大数据与决策智能  02(全日制)人工智能与数据科学  03(全日制)金融大数据优化与管理  04(全日制)区块链与通证经济 更多研究方向

考试科目

①101思想政治理论  ②201英语一  ③303数学三  ④817数据挖掘综合 更多考试科目信息

初试
参考书目

817数据挖掘综合:
1. 《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。
2. 《机器学习》,周志华著,清华大学出版社,2016。
3. 《统计学习方法》,李航著,清华大学出版社,2012。
更多初试参考书目信息

复试科目

综合考试(统计学基础
50%+python编程基础50%)
更多复试科目信息

同等学力
加试科目

更多同等学力加试科目

题型结构

(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% 
更多题型结构

资料说明

更多资料说明
西南财经大学大数据管理专业2021年考研招生简章招生目录
招生年份:2021 本院系招生人数: 未公布 大数据管理专业招生人数: 31 专业代码 : 1201Z5

研究方向

1201Z5大数据管理      01(全日制)大数据与金融智能     02(全日制)人工智能与数据科学     03(全日制)金融大数据优化     04(全日制)区块链与通证经济             更多研究方向

考试科目

①101思想政治理论  ②201英语一  ③303数学三  ④817数据挖掘综合   更多考试科目信息

初试
参考书目

更多初试参考书目信息

复试科目

综合考试(统计学基础50%+python编程基础50%) 更多复试科目信息

同等学力
加试科目

更多同等学力加试科目

题型结构

更多题型结构

资料说明

更多资料说明
西南财经大学大数据管理专业2020年考研招生简章招生目录
招生年份:2020 本院系招生人数: 未公布 大数据管理专业招生人数: 35 专业代码 : 1201Z5

研究方向

1201Z5大数据管理    01(全日制)大数据与金融智能    02(全日制)人工智能与数据科学    03(全日制)金融大数据优化     更多研究方向

考试科目

①101思想政治理论    ②201英语一    ③303数学三    ④817数据挖掘综合 更多考试科目信息

初试
参考书目

817数据挖掘综合
《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。
更多初试参考书目信息

复试科目

综合考试(统计学基础50%+python编程基础50%) 更多复试科目信息

同等学力
加试科目

更多同等学力加试科目

题型结构

817数据挖掘综合
题型比例:
选择题与判断题 约40% 
简答题和计算题 约60% 
更多题型结构

资料说明

更多资料说明
西南财经大学大数据管理专业2019年考研招生简章招生目录
招生年份:2019 本院系招生人数: 未公布 大数据管理专业招生人数: 30 专业代码 : 1201Z5

研究方向

01(全日制)大数据与金融智能    02(全日制)人工智能与数据科学     03(全日制)金融大数据优化   更多研究方向

考试科目

①101思想政治理论  ②201英语一   ③303数学三   ④817数据挖掘综合    更多考试科目信息

初试
参考书目

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。
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( 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
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
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
(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%
更多初试参考书目信息

复试科目

复试笔试科目:
综合考试(统计学基础 50%+python编程基础50%)

更多复试科目信息

同等学力
加试科目

更多同等学力加试科目

题型结构

更多题型结构

资料说明

更多资料说明
西南财经大学大数据管理专业2017年考研招生简章招生目录
招生年份:2017 本院系招生人数: 未公布 大数据管理专业招生人数: 10 专业代码 : 1201Z5

研究方向

01 大数据与金融智能  02 数据科学与智能决策  03 金融大数据优化 更多研究方向

考试科目

①101 思想政治理论  ②201 英语一  ③303 数学三  ④817 数据挖掘综合 更多考试科目信息

初试
参考书目

817 数据挖掘综合:
试卷结构:
(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% 
更多初试参考书目信息

复试科目

复试笔试科目:
综合考试(统计学基础 50%+python 编程基础50%)
更多复试科目信息

同等学力
加试科目

更多同等学力加试科目

题型结构

更多题型结构

资料说明

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注:1、请根据收到资料的情况进行如实评价。2、评价次数不代表本商品的购买次数,买家收到资料后可自由选择是否在会员中心进行评价。3、如果本商品差评超过三个,请先和考研网的客服联系,确认商品是否合格后购买。4、考研网自1999年创办以来,一直为国内最大最权威的考研专业课辅导机构,经常遭到同行的恶意诋毁,禁止同行网站或者机构进行恶意差评,一旦发现将追究法律责任。
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