数据挖掘算法的组件包括：()

A.模型或模型结构

B.评分函数

C.优化和搜索方法

D.数据管理策略

A.评分模型

B.收益成本率

C.多目标编程算法

D.主观分析

运用信用评分模型进行信用风险分析的基本流程包括：（）

A．根据经验或相关性分析，确定某一类别借款人的信用风险的相关变量，模拟出特定形式的函数

B．利用历史数据进行回归分析，得出各相关因素的权重以体现其对这一类借款人违约的影响程度

C．将同类的潜在借款人的相关变量带入函数式算出数值，作为决策是否贷款的标准

D．在使用模型的过程中，不断根据新获得的数据对模型进行修正

E．不断利用数字模拟对模型进行压力测试和修正

A.信用评分值

B.当年的消费总金额

C在特定群体中的信用等级

D.当年的综合收入

在实体类型及实体之间联系的表示方法上，层次模型采用(1)结构，网状模型采用(2)结构，关系模型则采用(3)结构。在搜索数据时，层次模型采用单向搜索法，网状模型采用(4)的方法，关系模型则采用(5)的方法。

A．有向图

B．连通图

C．波特图

D．卡诺图

E．树

数据挖掘的分类方法很多。根据不同挖掘任务，可将其分为(63)。

A．分类或预测模型发现，数据归纳、聚类、关联规则发现，序列模式发现，依赖关系或依赖模型发现，异常和趋势发现等等

B．机器学习法、统计方法、神经网络方法和数据库方法

C．归纳学习方法(决策树、规则归纳等)、基于范例学习、遗传算法等

D．回归分析、判别分析、聚类分析、探索性分析等

数据挖掘的分类方法很多。根据不同挖掘方法，可将其分为(47)。

A．分类或预测模型发现，数据归纳、聚类、关联规则发现，序列模式发现，依赖关系或依赖模型发现，异常和趋势发现等等

B．机器学习法、统计方法、神经网络方法和数据库方法

C．归纳学习方法(决策树、规则归纳等)、基于范例学习、遗传算法等

D．回归分析、判别分析、聚类分析、探索性分析等

从结构的角度看，数据仓库有3种模型：企业仓库、(44)和虚拟仓库。数据挖掘就是要智能化和自动化地把数据转换为有用的信息和知识，目前已有多种数据挖掘方法。如果需要一个示例库(该库中的每个元组都有一个给定的类标识)做训练集时，该方法称为(45)。

A．用户仓库

B．产品仓库

C．关系型OLAP

D．数据集市

A.数据和控制流B.架构和接口C.对象模型D.数据模型A.软件详细设计B.软件对象设计C.软件环境设计D.软件架构设计