2025年統(tǒng)計(jì)學(xué)期末考試題庫(kù)：數(shù)據(jù)挖掘計(jì)算與應(yīng)用試題集考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題要求：從下列各題的四個(gè)選項(xiàng)中，選擇一個(gè)最符合題意的答案。1.下列哪項(xiàng)不是數(shù)據(jù)挖掘的基本任務(wù)？A.分類(lèi)B.聚類(lèi)C.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘D.數(shù)據(jù)清洗2.在數(shù)據(jù)挖掘中，下列哪項(xiàng)不屬于預(yù)處理階段？A.數(shù)據(jù)清洗B.數(shù)據(jù)集成C.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換D.數(shù)據(jù)挖掘3.下列哪種算法屬于監(jiān)督學(xué)習(xí)算法？A.K-meansB.AprioriC.DecisionTreeD.KNN4.下列哪種算法屬于無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法？A.K-meansB.AprioriC.DecisionTreeD.KNN5.在數(shù)據(jù)挖掘中，下列哪項(xiàng)不屬于特征選擇？A.特征提取B.特征選擇C.特征變換D.特征評(píng)估6.下列哪種算法屬于特征提取算法？A.K-meansB.AprioriC.DecisionTreeD.PCA7.在數(shù)據(jù)挖掘中，下列哪項(xiàng)不屬于特征評(píng)估？A.特征提取B.特征選擇C.特征變換D.特征評(píng)估8.下列哪種算法屬于關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法？A.K-meansB.AprioriC.DecisionTreeD.KNN9.在數(shù)據(jù)挖掘中，下列哪項(xiàng)不屬于分類(lèi)算法？A.K-meansB.AprioriC.DecisionTreeD.KNN10.下列哪種算法屬于聚類(lèi)算法？A.K-meansB.AprioriC.DecisionTreeD.KNN二、填空題要求：根據(jù)題意，在橫線(xiàn)上填寫(xiě)正確的答案。1.數(shù)據(jù)挖掘的基本任務(wù)包括______、______、______、______、______等。2.數(shù)據(jù)挖掘的預(yù)處理階段包括______、______、______、______等。3.數(shù)據(jù)挖掘中的特征選擇方法包括______、______、______等。4.數(shù)據(jù)挖掘中的特征提取方法包括______、______、______等。5.數(shù)據(jù)挖掘中的特征評(píng)估方法包括______、______、______等。6.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中的支持度是指______。7.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中的置信度是指______。8.分類(lèi)算法中的決策樹(shù)是一種______算法。9.聚類(lèi)算法中的K-means算法是一種______算法。10.聚類(lèi)算法中的層次聚類(lèi)算法是一種______算法。四、簡(jiǎn)答題要求：簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)挖掘中預(yù)處理階段的主要任務(wù)和作用。1.簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)清洗的主要任務(wù)。2.簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)集成的主要任務(wù)。3.簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換的主要任務(wù)。4.簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)規(guī)約的主要任務(wù)。5.解釋數(shù)據(jù)挖掘中特征選擇的作用。6.解釋數(shù)據(jù)挖掘中特征提取的作用。7.解釋數(shù)據(jù)挖掘中特征評(píng)估的作用。五、計(jì)算題要求：根據(jù)給出的數(shù)據(jù)，計(jì)算以下內(nèi)容。1.有一個(gè)包含10個(gè)屬性的二維數(shù)據(jù)集，其中前5個(gè)屬性是數(shù)值型，后5個(gè)屬性是類(lèi)別型。請(qǐng)計(jì)算數(shù)據(jù)集的維度。2.有一個(gè)包含1000個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)的數(shù)據(jù)集，其中30%的數(shù)據(jù)點(diǎn)為正例，70%的數(shù)據(jù)點(diǎn)為負(fù)例。請(qǐng)計(jì)算正例和負(fù)例的比例。3.使用Apriori算法挖掘一個(gè)包含100個(gè)交易的數(shù)據(jù)集，設(shè)最小支持度為20%，最小置信度為80%，請(qǐng)列出所有滿(mǎn)足條件的關(guān)聯(lián)規(guī)則。4.有一個(gè)包含5個(gè)類(lèi)別的數(shù)據(jù)集，其中類(lèi)別A有200個(gè)樣本，類(lèi)別B有150個(gè)樣本，類(lèi)別C有100個(gè)樣本，類(lèi)別D有50個(gè)樣本，類(lèi)別E有25個(gè)樣本。請(qǐng)計(jì)算類(lèi)別D的相對(duì)頻率。5.有一個(gè)包含10個(gè)特征的二維數(shù)據(jù)集，其中第一個(gè)特征是數(shù)值型，第二個(gè)特征是類(lèi)別型，第三個(gè)特征是數(shù)值型。請(qǐng)使用PCA算法將數(shù)據(jù)集的維度降至2。六、論述題要求：論述數(shù)據(jù)挖掘在金融領(lǐng)域的應(yīng)用及其優(yōu)勢(shì)。1.闡述數(shù)據(jù)挖掘在信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中的應(yīng)用。2.分析數(shù)據(jù)挖掘在市場(chǎng)細(xì)分中的應(yīng)用。3.討論數(shù)據(jù)挖掘在欺詐檢測(cè)中的應(yīng)用。4.分析數(shù)據(jù)挖掘在個(gè)性化推薦系統(tǒng)中的應(yīng)用。5.評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)挖掘在金融領(lǐng)域的發(fā)展前景。本次試卷答案如下：一、選擇題1.D。數(shù)據(jù)挖掘的基本任務(wù)包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)挖掘、模式識(shí)別等，數(shù)據(jù)清洗是預(yù)處理階段的一部分，不屬于基本任務(wù)。2.D。數(shù)據(jù)挖掘的預(yù)處理階段包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)規(guī)約等，數(shù)據(jù)挖掘是最終的目標(biāo)，不屬于預(yù)處理階段。3.C。監(jiān)督學(xué)習(xí)算法需要已知的目標(biāo)變量（標(biāo)簽），決策樹(shù)是一種監(jiān)督學(xué)習(xí)算法。4.A。無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法不需要已知的目標(biāo)變量，K-means是一種無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法。5.B。特征選擇是指從原始特征中挑選出有用的特征，以減少特征數(shù)量和提高模型性能。6.D。PCA（主成分分析）是一種特征提取算法，用于降維。7.D。特征評(píng)估是對(duì)特征進(jìn)行評(píng)估和選擇的過(guò)程，以確定哪些特征對(duì)模型性能有較大貢獻(xiàn)。8.B。Apriori算法是一種關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法，用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)集中項(xiàng)之間的頻繁模式。9.D。分類(lèi)算法用于將數(shù)據(jù)分為不同的類(lèi)別，KNN（K-最近鄰）是一種分類(lèi)算法。10.A。K-means是一種聚類(lèi)算法，用于將數(shù)據(jù)點(diǎn)分為K個(gè)簇。二、填空題1.數(shù)據(jù)挖掘的基本任務(wù)包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)挖掘、模式識(shí)別等。2.數(shù)據(jù)挖掘的預(yù)處理階段包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)規(guī)約等。3.數(shù)據(jù)挖掘中的特征選擇方法包括過(guò)濾法、包裹法和嵌入式方法。4.數(shù)據(jù)挖掘中的特征提取方法包括主成分分析（PCA）、線(xiàn)性判別分析（LDA）等。5.數(shù)據(jù)挖掘中的特征評(píng)估方法包括相關(guān)性分析、卡方檢驗(yàn)等。6.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中的支持度是指某個(gè)關(guān)聯(lián)規(guī)則在數(shù)據(jù)集中出現(xiàn)的頻率。7.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中的置信度是指某個(gè)關(guān)聯(lián)規(guī)則在規(guī)則成立的情況下，相關(guān)項(xiàng)同時(shí)出現(xiàn)的概率。8.分類(lèi)算法中的決策樹(shù)是一種基于樹(shù)結(jié)構(gòu)的分類(lèi)算法。9.聚類(lèi)算法中的K-means算法是一種基于距離的聚類(lèi)算法。10.聚類(lèi)算法中的層次聚類(lèi)算法是一種基于層次結(jié)構(gòu)的聚類(lèi)算法。四、簡(jiǎn)答題1.數(shù)據(jù)清洗的主要任務(wù)是識(shí)別和糾正數(shù)據(jù)集中的錯(cuò)誤、缺失值和不一致。2.數(shù)據(jù)集成的主要任務(wù)是將來(lái)自不同來(lái)源的數(shù)據(jù)合并成統(tǒng)一的數(shù)據(jù)格式。3.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換的主要任務(wù)是將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為適合挖掘的格式，例如將類(lèi)別型數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為數(shù)值型數(shù)據(jù)。4.數(shù)據(jù)規(guī)約的主要任務(wù)是在保留數(shù)據(jù)重要信息的前提下，減少數(shù)據(jù)的冗余和規(guī)模。5.特征選擇的作用是減少特征數(shù)量，提高模型性能，避免過(guò)擬合，提高計(jì)算效率。6.特征提取的作用是從原始數(shù)據(jù)中提取出新的特征，以更好地表示數(shù)據(jù)。7.特征評(píng)估的作用是評(píng)估特征對(duì)模型性能的貢獻(xiàn)，以確定哪些特征對(duì)模型有較大影響。五、計(jì)算題1.數(shù)據(jù)集的維度為5（數(shù)值型特征）+5（類(lèi)別型特征）=10。2.正例和負(fù)例的比例為30%:70%。3.由于沒(méi)有具體的數(shù)據(jù)集，無(wú)法列出滿(mǎn)足條件的關(guān)聯(lián)規(guī)則。4.類(lèi)別D的相對(duì)頻率為50/500=0.1。5.由于沒(méi)有具體的數(shù)據(jù)集，無(wú)法使用PCA算法將數(shù)據(jù)集的維度降至2。六、論述題1.數(shù)據(jù)挖掘在信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中的應(yīng)用包括分析客戶(hù)的信用歷史、收入水平、負(fù)債情況等，以預(yù)測(cè)客戶(hù)的信用風(fēng)險(xiǎn)。2.數(shù)據(jù)挖掘在市場(chǎng)細(xì)分中的應(yīng)用包括分析客戶(hù)的購(gòu)買(mǎi)行為、偏好和需求