数据挖掘作为一门基于数据聚合、分类、挖掘出有价值信息的学科，一直备受关注。数据挖掘笔试，是许多公司用来筛选能力优秀的人才的一种方式。那么，数据挖掘笔试都有哪些常见的题型呢？

题型一：选择题

选择题是数据挖掘笔试中最常见的题型之一。其中，根据数据挖掘算法和原理进行考察，例如ID3、C4.5、Aprior、EM、PCA等算法和对数据的分类、聚类、回归、关联规则、异常检测等操作进行考察。

题型二：案例分析题

案例分析题一般需要使用参考文献中的案例数据，并基于数据的特点展开一些探究和问题解答，这不仅可以考察数据处理、预处理、特征选择、数据清理、缺失值处理、变量变换等能力，也可以考验应试者对数据本身的理解程度和总体把握能力。

题型三：编程题

编程题常常会给出一些代码或伪代码，需要应试者对代码进行优化或改进，或者在给出的数据集合中，实现一些预处理或算法的操作等，要求熟练掌握编程语言和数据挖掘算法。

题型四：开放式问题

开放式问题与案例分析题类似，但要求更高。需要应试者结合大量阅读资料和实践经验，进行判断和推断，并给出完整、清晰、全面的解答。例如，给定一组数据，应试者需要根据数据特点和问题说明，进行数据处理和分析，并给出详细分析结果、流程和思路等。

题型五：综合题

综合题一般是考察应试者对数据挖掘各个环节的协调配合能力和理解总体把握能力。例如，给定一个大数据集合，需要应试者从数据预处理、特征选择、算法选择、模型训练、参数调节等多个环节中进行操作和优化，最终给出一个好的预测效果。

通过这些常见的数据挖掘笔试题型，我们可以看出，如果想要在数据挖掘领域获得竞争优势，知识层面上的掌握和综合运用能力都是至关重要的。不仅需要掌握各种数据挖掘算法和流程实践，还必须不断拓展视野，确定新的解决问题的方向和思路。