2025年大數(shù)據(jù)分析師職業(yè)技能測試卷：大數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)挖掘與異常檢測中的應用試題考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（本部分共20題，每題2分，共40分。請根據(jù)題意選擇最合適的答案，并將答案填寫在答題卡相應位置上。）1.在大數(shù)據(jù)環(huán)境中，數(shù)據(jù)挖掘的主要目標是什么？A.數(shù)據(jù)存儲B.數(shù)據(jù)可視化C.發(fā)現(xiàn)隱藏的模式和關(guān)聯(lián)D.數(shù)據(jù)備份2.下列哪個不是數(shù)據(jù)挖掘的常見任務(wù)？A.分類B.聚類C.回歸D.透視3.在數(shù)據(jù)挖掘過程中，數(shù)據(jù)預處理通常包括哪些步驟？A.數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)變換、數(shù)據(jù)規(guī)約B.數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)傳輸、數(shù)據(jù)展示C.數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)建模、數(shù)據(jù)評估、數(shù)據(jù)優(yōu)化D.數(shù)據(jù)加密、數(shù)據(jù)解密、數(shù)據(jù)壓縮、數(shù)據(jù)解壓縮4.以下哪種算法通常用于分類任務(wù)？A.決策樹B.K-meansC.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.PCA5.在數(shù)據(jù)挖掘中，交叉驗證的主要目的是什么？A.提高數(shù)據(jù)質(zhì)量B.減少數(shù)據(jù)量C.避免過擬合D.增加數(shù)據(jù)維度6.以下哪個不是異常檢測的常用方法？A.基于統(tǒng)計的方法B.基于距離的方法C.基于密度的方法D.基于模型的方法7.在異常檢測中，高斯混合模型（GMM）屬于哪種方法？A.基于統(tǒng)計的方法B.基于距離的方法C.基于密度的方法D.基于模型的方法8.以下哪種技術(shù)可以用于處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集？A.數(shù)據(jù)倉庫B.數(shù)據(jù)湖C.數(shù)據(jù)集市D.數(shù)據(jù)集市9.在數(shù)據(jù)挖掘中，關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的主要目的是什么？A.發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系B.對數(shù)據(jù)進行分類C.預測數(shù)據(jù)趨勢D.優(yōu)化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)10.在數(shù)據(jù)挖掘中，決策樹算法的優(yōu)點是什么？A.計算效率高B.模型解釋性強C.對噪聲數(shù)據(jù)魯棒D.以上都是11.在數(shù)據(jù)挖掘中，聚類算法的主要目的是什么？A.將數(shù)據(jù)分成不同的組B.對數(shù)據(jù)進行分類C.預測數(shù)據(jù)趨勢D.優(yōu)化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)12.在異常檢測中，孤立森林算法屬于哪種方法？A.基于統(tǒng)計的方法B.基于距離的方法C.基于密度的方法D.基于模型的方法13.在數(shù)據(jù)挖掘中，特征選擇的主要目的是什么？A.減少數(shù)據(jù)維度B.提高數(shù)據(jù)質(zhì)量C.增加數(shù)據(jù)量D.優(yōu)化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)14.在數(shù)據(jù)挖掘中，支持向量機（SVM）通常用于什么任務(wù)？A.分類B.聚類C.回歸D.透視15.在異常檢測中，局部異常因子（LOF）算法的主要特點是什么？A.基于密度的方法B.基于距離的方法C.基于統(tǒng)計的方法D.基于模型的方法16.在數(shù)據(jù)挖掘中，集成學習的主要目的是什么？A.提高模型的泛化能力B.減少模型的復雜度C.增加數(shù)據(jù)的維度D.優(yōu)化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)17.在數(shù)據(jù)挖掘中，主成分分析（PCA）通常用于什么任務(wù)？A.數(shù)據(jù)降維B.數(shù)據(jù)分類C.數(shù)據(jù)回歸D.數(shù)據(jù)透視18.在異常檢測中，基于密度的異常檢測算法的主要特點是什么？A.對高維數(shù)據(jù)有效B.對噪聲數(shù)據(jù)魯棒C.計算效率高D.以上都是19.在數(shù)據(jù)挖掘中，關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的常用算法有哪些？A.AprioriB.FP-GrowthC.EclatD.以上都是20.在數(shù)據(jù)挖掘中，如何評估模型的性能？A.準確率、召回率、F1值B.均方誤差、R2值C.提升度、AUC值D.以上都是二、簡答題（本部分共5題，每題4分，共20分。請根據(jù)題意簡要回答，并將答案填寫在答題卡相應位置上。）1.簡述數(shù)據(jù)挖掘的基本流程。2.解釋什么是異常檢測，并舉例說明其在實際應用中的場景。3.描述決策樹算法的基本原理，并說明其優(yōu)缺點。4.解釋什么是關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘，并舉例說明其應用場景。5.描述聚類算法的基本原理，并說明其在實際應用中的優(yōu)勢。三、論述題（本部分共2題，每題10分，共20分。請根據(jù)題意詳細回答，并將答案填寫在答題卡相應位置上。）1.論述大數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)挖掘與異常檢測中的應用價值，并結(jié)合實際案例進行分析。2.比較和對比幾種常見的異常檢測方法，并說明它們在不同場景下的適用性。四、案例分析題（本部分共1題，共20分。請根據(jù)題意進行分析，并將答案填寫在答題卡相應位置上。）1.某電商平臺希望利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來提高用戶購物體驗，并檢測異常交易行為。請設(shè)計一個數(shù)據(jù)挖掘方案，包括數(shù)據(jù)預處理、特征工程、模型選擇和評估等步驟，并說明每個步驟的具體方法和理由。三、論述題（本部分共2題，每題10分，共20分。請根據(jù)題意詳細回答，并將答案填寫在答題卡相應位置上。）1.論述大數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)挖掘與異常檢測中的應用價值，并結(jié)合實際案例進行分析。大數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)量呈爆炸式增長，如何從海量數(shù)據(jù)中提取有價值的信息成為了一個重要的課題。數(shù)據(jù)挖掘和異常檢測作為大數(shù)據(jù)分析的核心技術(shù)，具有重要的應用價值。數(shù)據(jù)挖掘可以幫助我們發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間的隱藏模式和關(guān)聯(lián)，從而為決策提供支持；異常檢測可以幫助我們識別出數(shù)據(jù)中的異常情況，從而及時發(fā)現(xiàn)潛在的風險和問題。以金融行業(yè)為例，金融機構(gòu)每天都會處理大量的交易數(shù)據(jù)。通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，可以分析客戶的交易行為，建立信用評分模型，從而為客戶提供個性化的金融服務(wù)。同時，異常檢測技術(shù)可以幫助金融機構(gòu)及時發(fā)現(xiàn)異常交易行為，防止欺詐和洗錢等犯罪活動。再以電商行業(yè)為例，電商平臺每天都會收集大量的用戶行為數(shù)據(jù)。通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，可以分析用戶的購物偏好，推薦相關(guān)的商品，從而提高用戶的購物體驗。同時，異常檢測技術(shù)可以幫助電商平臺及時發(fā)現(xiàn)異常訂單，防止惡意刷單等行為。2.比較和對比幾種常見的異常檢測方法，并說明它們在不同場景下的適用性。常見的異常檢測方法主要有基于統(tǒng)計的方法、基于距離的方法、基于密度的方法和基于模型的方法。每種方法都有其優(yōu)缺點，適用于不同的場景?；诮y(tǒng)計的方法假設(shè)數(shù)據(jù)服從某種統(tǒng)計分布，通過統(tǒng)計量來識別異常值。例如，高斯分布的異常檢測方法假設(shè)數(shù)據(jù)服從高斯分布，通過計算數(shù)據(jù)點的概率密度來識別異常值。這種方法適用于數(shù)據(jù)服從高斯分布的場景，但對于非高斯分布的數(shù)據(jù)，效果可能不太理想?；诰嚯x的方法通過計算數(shù)據(jù)點之間的距離來識別異常值。例如，k近鄰算法（k-NN）通過計算數(shù)據(jù)點與k個最近鄰點的距離來識別異常值。這種方法適用于數(shù)據(jù)點之間的距離具有明確意義的場景，但計算復雜度較高，對于高維數(shù)據(jù)可能不太適用?；诿芏鹊姆椒ㄍㄟ^計算數(shù)據(jù)點的密度來識別異常值。例如，孤立森林算法通過構(gòu)建多個隨機森林來識別異常值。這種方法適用于數(shù)據(jù)點密度分布不均勻的場景，但對參數(shù)選擇比較敏感?；谀Ｐ偷姆椒ㄍㄟ^建立模型來識別異常值。例如，支持向量機（SVM）通過建立分類模型來識別異常值。這種方法適用于數(shù)據(jù)具有明確分類標簽的場景，但對模型的選擇和參數(shù)調(diào)整比較敏感。不同場景下的適用性如下：在金融行業(yè)中，由于交易數(shù)據(jù)通常服從高斯分布，因此基于統(tǒng)計的方法比較適用；在電商行業(yè)中，由于用戶行為數(shù)據(jù)密度分布不均勻，因此基于密度的方法比較適用；在工業(yè)領(lǐng)域中，由于設(shè)備運行數(shù)據(jù)通常具有明確的分類標簽，因此基于模型的方法比較適用。四、案例分析題（本部分共1題，共20分。請根據(jù)題意進行分析，并將答案填寫在答題卡相應位置上。）1.某電商平臺希望利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來提高用戶購物體驗，并檢測異常交易行為。請設(shè)計一個數(shù)據(jù)挖掘方案，包括數(shù)據(jù)預處理、特征工程、模型選擇和評估等步驟，并說明每個步驟的具體方法和理由。首先進行數(shù)據(jù)預處理。數(shù)據(jù)預處理是數(shù)據(jù)挖掘的重要步驟，目的是提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可用性。具體方法包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)變換和數(shù)據(jù)規(guī)約。數(shù)據(jù)清洗主要是處理缺失值、異常值和重復值；數(shù)據(jù)集成主要是將來自不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)進行整合；數(shù)據(jù)變換主要是將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為適合挖掘的形式；數(shù)據(jù)規(guī)約主要是減少數(shù)據(jù)的規(guī)模，提高挖掘效率。例如，對于缺失值，可以采用均值填充、中位數(shù)填充或眾數(shù)填充等方法；對于異常值，可以采用分箱、聚類等方法進行處理；對于重復值，可以采用去重的方法進行處理。然后進行模型選擇。模型選擇是數(shù)據(jù)挖掘的重要步驟，目的是選擇合適的模型進行挖掘。具體方法包括選擇合適的算法和調(diào)整參數(shù)。例如，對于用戶購物體驗提高，可以選擇協(xié)同過濾算法；對于異常交易檢測，可以選擇孤立森林算法。選擇模型的理由主要是根據(jù)挖掘任務(wù)的特點和數(shù)據(jù)的特性。例如，協(xié)同過濾算法適用于推薦系統(tǒng)，可以根據(jù)用戶的購物歷史推薦相關(guān)的商品；孤立森林算法適用于異常檢測，可以有效地識別異常交易行為。最后進行模型評估。模型評估是數(shù)據(jù)挖掘的重要步驟，目的是評估模型的性能。具體方法包括準確率、召回率、F1值等指標。例如，對于協(xié)同過濾算法，可以評估推薦的準確率和召回率；對于孤立森林算法，可以評估異常檢測的準確率和召回率。評估模型的理由主要是為了了解模型的性能，從而進行模型的優(yōu)化。本次試卷答案如下一、選擇題1.C解析：數(shù)據(jù)挖掘的主要目標是發(fā)現(xiàn)隱藏的模式和關(guān)聯(lián)，從而提取有價值的信息。數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)可視化和數(shù)據(jù)備份雖然在大數(shù)據(jù)環(huán)境中也很重要，但不是數(shù)據(jù)挖掘的主要目標。2.D解析：數(shù)據(jù)挖掘的常見任務(wù)包括分類、聚類和回歸，這些任務(wù)旨在從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)有用的模式和關(guān)系。透視是一種數(shù)據(jù)分析技術(shù)，但不是數(shù)據(jù)挖掘的常見任務(wù)。3.A解析：數(shù)據(jù)預處理是數(shù)據(jù)挖掘的重要步驟，通常包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)變換和數(shù)據(jù)規(guī)約。這些步驟旨在提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可用性，為后續(xù)的數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)做好準備。4.A解析：決策樹算法是一種常用的分類算法，通過構(gòu)建樹狀結(jié)構(gòu)來對數(shù)據(jù)進行分類。其他選項中，K-means是一種聚類算法，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種通用的機器學習模型，PCA是一種降維技術(shù)。5.C解析：交叉驗證的主要目的是避免過擬合，通過在不同的數(shù)據(jù)子集上訓練和測試模型，評估模型的泛化能力。提高數(shù)據(jù)質(zhì)量、減少數(shù)據(jù)量和增加數(shù)據(jù)維度都不是交叉驗證的主要目的。6.B解析：異常檢測的常用方法包括基于統(tǒng)計的方法、基于密度的方法和基于模型的方法。基于距離的方法主要用于聚類和分類任務(wù)，不是異常檢測的常用方法。7.D解析：高斯混合模型（GMM）是一種基于模型的異常檢測方法，通過假設(shè)數(shù)據(jù)服從多個高斯分布來識別異常值。其他選項中，基于統(tǒng)計的方法假設(shè)數(shù)據(jù)服從某種統(tǒng)計分布，基于距離的方法通過計算數(shù)據(jù)點之間的距離來識別異常值，基于密度的方法通過計算數(shù)據(jù)點的密度來識別異常值。8.B解析：數(shù)據(jù)湖是一種用于存儲大規(guī)模數(shù)據(jù)的系統(tǒng)，可以存儲各種類型的數(shù)據(jù)，包括結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)集市和數(shù)據(jù)集市都是數(shù)據(jù)存儲技術(shù)，但數(shù)據(jù)湖更適用于處理大規(guī)模數(shù)據(jù)。9.A解析：關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的主要目的是發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，例如購物籃分析中的“啤酒和尿布”關(guān)聯(lián)規(guī)則。其他選項中，對數(shù)據(jù)進行分類、預測數(shù)據(jù)趨勢和優(yōu)化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)都不是關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的主要目的。10.D解析：決策樹算法的優(yōu)點包括計算效率高、模型解釋性強和對噪聲數(shù)據(jù)魯棒。其他選項中，計算效率高、模型解釋性強和對噪聲數(shù)據(jù)魯棒都是決策樹算法的優(yōu)點。11.A解析：聚類算法的主要目的是將數(shù)據(jù)分成不同的組，使得同一組內(nèi)的數(shù)據(jù)點相似，不同組之間的數(shù)據(jù)點不相似。其他選項中，對數(shù)據(jù)進行分類、預測數(shù)據(jù)趨勢和優(yōu)化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)都不是聚類算法的主要目的。12.B解析：孤立森林算法是一種基于距離的異常檢測方法，通過構(gòu)建多個隨機森林來識別異常值。其他選項中，基于統(tǒng)計的方法假設(shè)數(shù)據(jù)服從某種統(tǒng)計分布，基于密度的方法通過計算數(shù)據(jù)點的密度來識別異常值，基于模型的方法通過建立模型來識別異常值。13.A解析：特征選擇的主要目的是減少數(shù)據(jù)維度，提高模型的泛化能力。其他選項中，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量、增加數(shù)據(jù)量和優(yōu)化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)都不是特征選擇的主要目的。14.A解析：支持向量機（SVM）通常用于分類任務(wù)，通過構(gòu)建一個超平面來將數(shù)據(jù)分成不同的類。其他選項中，聚類、回歸和透視都不是SVM的主要應用任務(wù)。15.B解析：局部異常因子（LOF）算法是一種基于距離的異常檢測方法，通過比較數(shù)據(jù)點與其鄰居的密度來識別異常值。其他選項中，基于密度的方法通過計算數(shù)據(jù)點的密度來識別異常值，基于統(tǒng)計的方法假設(shè)數(shù)據(jù)服從某種統(tǒng)計分布，基于模型的方法通過建立模型來識別異常值。16.A解析：集成學習的主要目的是提高模型的泛化能力，通過組合多個模型的預測結(jié)果來提高整體的性能。其他選項中，減少模型的復雜度、增加數(shù)據(jù)的維度和優(yōu)化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)都不是集成學習的主要目的。17.A解析：主成分分析（PCA）通常用于數(shù)據(jù)降維，通過將數(shù)據(jù)投影到低維空間來保留主要的信息。其他選項中，數(shù)據(jù)分類、數(shù)據(jù)回歸和數(shù)據(jù)透視都不是PCA的主要應用任務(wù)。18.D解析：基于密度的異常檢測算法的主要特點是對高維數(shù)據(jù)有效、對噪聲數(shù)據(jù)魯棒和計算效率高。其他選項中，對高維數(shù)據(jù)有效、對噪聲數(shù)據(jù)魯棒和計算效率高都是基于密度的異常檢測算法的主要特點。19.D解析：關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的常用算法包括Apriori、FP-Growth和Eclat。這些算法都可以用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。20.D解析：評估模型的性能可以使用多種指標，包括準確率、召回率、F1值、均方誤差、R2值、提升度和AUC值。這些指標可以全面地評估模型的性能。二、簡答題1.簡述數(shù)據(jù)挖掘的基本流程。數(shù)據(jù)挖掘的基本流程包括數(shù)據(jù)預處理、數(shù)據(jù)探索、模型選擇、模型訓練、模型評估和模型部署。數(shù)據(jù)預處理包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)變換和數(shù)據(jù)規(guī)約；數(shù)據(jù)探索包括統(tǒng)計分析和可視化；模型選擇包括選擇合適的算法和調(diào)整參數(shù)；模型訓練包括使用訓練數(shù)據(jù)來訓練模型；模型評估包括使用評估指標來評估模型的性能；模型部署包括將模型應用到實際場景中。2.解釋什么是異常檢測，并舉例說明其在實際應用中的場景。異常檢測是指識別數(shù)據(jù)中的異常情況，這些異常情況可能是由于錯誤、欺詐或其他異常行為引起的。異常檢測在實際應用中的場景包括金融行業(yè)的欺詐檢測、電商平臺的異常訂單檢測和工業(yè)領(lǐng)域的設(shè)備故障檢測。例如，在金融行業(yè)中，異常檢測可以幫助銀行識別出異常交易行為，防止欺詐和洗錢等犯罪活動。3.描述決策樹算法的基本原理，并說明其優(yōu)缺點。決策樹算法的基本原理是通過構(gòu)建樹狀結(jié)構(gòu)來對數(shù)據(jù)進行分類或回歸。決策樹從根節(jié)點開始，根據(jù)數(shù)據(jù)點的特征進行分裂，直到達到葉子節(jié)點。決策樹的優(yōu)缺點包括：優(yōu)點是計算效率高、模型解釋性強和對噪聲數(shù)據(jù)魯棒；缺點是容易過擬合、對輸入數(shù)據(jù)的順序敏感和對小樣本數(shù)據(jù)敏感。4.解釋什么是關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘，并舉例說明其應用場景。關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘是指發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，這些關(guān)聯(lián)關(guān)系可以用“如果A，那么B”的形式來表示。關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的應用場景包括購物籃分析、推薦系統(tǒng)和廣告投放。例如，在購物籃分析中，可以通過關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘發(fā)現(xiàn)“啤酒和尿布”的關(guān)聯(lián)規(guī)則，從而優(yōu)化商品擺放和推薦策略。5.描述聚類算法的基本原理，并說明其在實際應用中的優(yōu)勢。聚類算法的基本原理是將數(shù)據(jù)分成不同的組，使得同一組內(nèi)的數(shù)據(jù)點相似，不同組之間的數(shù)據(jù)點不相似。聚類算法的優(yōu)勢包括可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的隱藏結(jié)構(gòu)、可以用于數(shù)據(jù)探索和可以用于異常檢測。例如，在電商行業(yè)中，可以使用聚類算法將用戶分成不同的群體，從而進行個性化的推薦和服務(wù)。三、論述題1.論述大數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)挖掘與異常檢測中的應用價值，并結(jié)合實際案例進行分析。大數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)挖掘與異常檢測中的應用價值主要體現(xiàn)在以下幾個方面：一是可以幫助企業(yè)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間的隱藏模式和關(guān)聯(lián)，從而為決策提供支持；二是可以幫助企業(yè)及時發(fā)現(xiàn)異常情況，從而及時發(fā)現(xiàn)潛在的風險和問題；三是可以幫助企業(yè)提高運營效率，降低成本。例如，在金融行業(yè)中，通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以分析客戶的交易行為，建立信用評分模型，從而為客戶提供個性化的金融服務(wù)。同時，通過異常檢測技術(shù)可以及時發(fā)現(xiàn)異常交易行為，防止欺詐和洗錢等犯罪活動。2.比較和對比幾種常見的異常檢測方法，并說明它們在不同場景下的適用性。常見的異常檢測方法主要有基于統(tǒng)計的方法、基于距離的方法、基于密度的方法和基于模型的方法。每種方法都有其優(yōu)缺點，適用于不同的場景?；诮y(tǒng)計的方法假設(shè)數(shù)據(jù)服從某種統(tǒng)計分布，通過統(tǒng)計量來識別異常值。這種方法適用于數(shù)據(jù)服從高斯分布的場景，但對于非高斯分布的數(shù)據(jù)，效果可能不太理想?；诰嚯x的方法通過計算數(shù)據(jù)點之間的距離來識別異常值。這種方法適用于數(shù)據(jù)點之間的距離具有明確意義的場景，但計算復雜度較高，對于高維數(shù)據(jù)可能不太適用?；诿芏鹊姆椒ㄍㄟ^計算數(shù)據(jù)點的密度來識別異常值。這種方法適用于數(shù)據(jù)點密度分布不均勻的場景，但對參數(shù)選擇比較敏感?；谀Ｐ偷姆椒ㄍㄟ^建立模型來識別異常值。這種方法適用于數(shù)據(jù)具有明確分類標簽的場景，但對模型的選擇和參數(shù)調(diào)整比較敏感。不同場景下的適用性如下：在金融行業(yè)中，由于交易數(shù)