2025年數(shù)據(jù)分析與挖掘技術(shù)筆試模擬題選擇題（共10題，每題2分）1.在數(shù)據(jù)預(yù)處理階段，以下哪項(xiàng)技術(shù)主要用于處理缺失值？A.數(shù)據(jù)歸一化B.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化C.插值法D.特征編碼2.以下哪種算法屬于監(jiān)督學(xué)習(xí)算法？A.K-means聚類B.主成分分析（PCA）C.決策樹D.Apriori算法3.在關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中，支持度（Support）衡量的是：A.規(guī)則的置信度B.項(xiàng)目集在數(shù)據(jù)庫中的出現(xiàn)頻率C.規(guī)則的挖掘難度D.項(xiàng)目集的多樣性4.以下哪種評(píng)估指標(biāo)適用于回歸問題？A.精確率（Precision）B.召回率（Recall）C.均方誤差（MSE）D.F1分?jǐn)?shù)5.在特征選擇方法中，以下哪項(xiàng)屬于過濾法？A.遞歸特征消除（RFE）B.Lasso回歸C.相關(guān)性分析D.基于樹模型的特征選擇6.以下哪種數(shù)據(jù)可視化方法最適合展示時(shí)間序列數(shù)據(jù)？A.散點(diǎn)圖B.條形圖C.折線圖D.餅圖7.在異常檢測(cè)中，以下哪種算法屬于無監(jiān)督學(xué)習(xí)？A.邏輯回歸B.線性回歸C.孤立森林D.支持向量機(jī)8.以下哪種技術(shù)主要用于處理高維數(shù)據(jù)？A.特征提取B.特征選擇C.數(shù)據(jù)降維D.數(shù)據(jù)聚合9.在自然語言處理中，以下哪種模型屬于深度學(xué)習(xí)模型？A.決策樹B.樸素貝葉斯C.LSTMD.KNN10.在模型評(píng)估中，以下哪種方法屬于交叉驗(yàn)證？A.留一法B.k折交叉驗(yàn)證C.訓(xùn)練集測(cè)試集法D.單次分割法填空題（共5題，每題2分）1.在數(shù)據(jù)清洗過程中，處理重復(fù)數(shù)據(jù)的常用方法是__________。2.決策樹算法中，常用的剪枝方法是__________和__________。3.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中，提升度（Lift）衡量的是__________。4.在時(shí)間序列分析中，ARIMA模型中的p、d、q分別代表__________、__________和__________。5.在聚類分析中，K-means算法的初始聚類中心通常選擇為數(shù)據(jù)點(diǎn)的__________。判斷題（共5題，每題2分）1.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化和歸一化是同一個(gè)概念。（）2.決策樹算法是貪婪算法，每次選擇最優(yōu)特征進(jìn)行分割。（）3.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中，高支持度和高置信度的規(guī)則一定是強(qiáng)規(guī)則。（）4.在特征選擇中，遞歸特征消除（RFE）是一種包裹式方法。（）5.孤立森林算法適用于高維數(shù)據(jù)的異常檢測(cè)。（）簡(jiǎn)答題（共3題，每題5分）1.簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)預(yù)處理的主要步驟及其作用。2.解釋什么是過擬合，并提出至少兩種解決過擬合的方法。3.描述關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的基本步驟，并說明如何評(píng)估規(guī)則的強(qiáng)度。綜合應(yīng)用題（共2題，每題10分）1.假設(shè)你有一組關(guān)于用戶購買行為的交易數(shù)據(jù)，每條記錄包含用戶ID、商品ID和購買時(shí)間。請(qǐng)?jiān)O(shè)計(jì)一個(gè)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘任務(wù)，并說明如何評(píng)估挖掘結(jié)果的優(yōu)劣。2.假設(shè)你正在處理一個(gè)電商平臺(tái)的用戶行為數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)包含用戶ID、瀏覽商品ID、購買商品ID和購買金額。請(qǐng)?jiān)O(shè)計(jì)一個(gè)用戶分群方案，并說明如何評(píng)估分群結(jié)果的合理性。答案選擇題1.C2.C3.B4.C5.C6.C7.C8.C9.C10.B填空題1.刪除重復(fù)記錄2.減少誤差、后剪枝3.規(guī)則的預(yù)測(cè)能力4.自回歸系數(shù)、差分次數(shù)、移動(dòng)平均系數(shù)5.隨機(jī)判斷題1.×2.√3.×4.√5.√簡(jiǎn)答題1.數(shù)據(jù)預(yù)處理的主要步驟及其作用：-數(shù)據(jù)清洗：處理缺失值、重復(fù)值、異常值和不一致數(shù)據(jù)。-數(shù)據(jù)集成：將多個(gè)數(shù)據(jù)源合并為一個(gè)統(tǒng)一的數(shù)據(jù)集。-數(shù)據(jù)變換：將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成適合挖掘的形式，如規(guī)范化、歸一化等。-數(shù)據(jù)規(guī)約：減少數(shù)據(jù)規(guī)模，如抽樣、聚合等。作用：提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，減少噪聲和冗余，使數(shù)據(jù)更適合挖掘。2.過擬合及其解決方法：過擬合是指模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)很好，但在測(cè)試數(shù)據(jù)上表現(xiàn)差的現(xiàn)象。解決方法：-正則化：如L1、L2正則化，限制模型復(fù)雜度。-減少特征數(shù)量：通過特征選擇或特征提取減少特征維度。-增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)：更多數(shù)據(jù)可以減少模型對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)的過度擬合。-集成學(xué)習(xí)：如隨機(jī)森林、梯度提升樹等，通過組合多個(gè)模型提高泛化能力。3.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的基本步驟及評(píng)估方法：基本步驟：-數(shù)據(jù)預(yù)處理：清洗數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量。-頻繁項(xiàng)集生成：找出支持度高于閾值的項(xiàng)目集。-規(guī)則生成：從頻繁項(xiàng)集中生成關(guān)聯(lián)規(guī)則。-規(guī)則評(píng)估：計(jì)算規(guī)則的置信度和提升度，評(píng)估規(guī)則強(qiáng)度。評(píng)估方法：-支持度：衡量規(guī)則在數(shù)據(jù)集中出現(xiàn)的頻率。-置信度：衡量規(guī)則的前件能推出后件的概率。-提升度：衡量規(guī)則比隨機(jī)事件更常見的程度。綜合應(yīng)用題1.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘任務(wù)設(shè)計(jì)：-任務(wù)目標(biāo)：挖掘用戶購買行為中的關(guān)聯(lián)規(guī)則，發(fā)現(xiàn)用戶購買商品之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。-數(shù)據(jù)準(zhǔn)備：清洗數(shù)據(jù)，去除重復(fù)記錄和異常值，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量。-頻繁項(xiàng)集生成：使用Apriori算法或FP-Growth算法生成頻繁項(xiàng)集，設(shè)定最小支持度閾值。-規(guī)則生成：從頻繁項(xiàng)集中生成關(guān)聯(lián)規(guī)則，設(shè)定最小置信度閾值。-規(guī)則評(píng)估：計(jì)算規(guī)則的置信度和提升度，篩選出強(qiáng)規(guī)則。-評(píng)估方法：-支持度：衡量規(guī)則在數(shù)據(jù)集中出現(xiàn)的頻率。-置信度：衡量規(guī)則的前件能推出后件的概率。-提升度：衡量規(guī)則比隨機(jī)事件更常見的程度。-結(jié)果分析：根據(jù)挖掘出的關(guān)聯(lián)規(guī)則，優(yōu)化商品推薦、制定促銷策略等。2.用戶分群方案設(shè)計(jì)：-數(shù)據(jù)準(zhǔn)備：清洗數(shù)據(jù)，去除重復(fù)記錄和異常值，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量。-特征工程：提取用戶行為特征，如瀏覽商品種類、購買商品數(shù)量、購買金額等。-聚類分析：使用K-means或?qū)哟尉垲愃惴▽?duì)用戶進(jìn)行分群，設(shè)定聚類數(shù)量。-分群評(píng)估：使用輪廓系數(shù)或Calinski-Harabasz指數(shù)評(píng)估分群結(jié)果的合理性。-