2025年大學《數(shù)據(jù)計算及應(yīng)用》專業(yè)題庫——數(shù)據(jù)計算及應(yīng)用專業(yè)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（每題2分，共20分）1.下列哪一項不屬于數(shù)據(jù)挖掘的常用任務(wù)？A.分類B.聚類C.回歸D.繪圖2.在數(shù)據(jù)預(yù)處理階段，下列哪一項技術(shù)主要用于處理缺失值？A.數(shù)據(jù)規(guī)范化B.數(shù)據(jù)集成C.數(shù)據(jù)清洗D.數(shù)據(jù)變換3.決策樹算法屬于哪種類型的挖掘技術(shù)？A.分類B.聚類C.關(guān)聯(lián)規(guī)則D.回歸4.下列哪一項指標常用于評估分類模型的準確性？A.召回率B.精確率C.F1值D.均方誤差5.在關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中，支持度衡量的是？A.規(guī)則的置信度B.項目集出現(xiàn)的頻率C.規(guī)則的強度D.項目集之間的相關(guān)性6.聚類分析中，K-means算法屬于哪種類型的聚類方法？A.劃分方法B.層次方法C.密度方法D.基于模型的方法7.下列哪一項不是數(shù)據(jù)挖掘過程的關(guān)鍵步驟？A.數(shù)據(jù)準備B.模型評估C.數(shù)據(jù)可視化D.模型部署8.在數(shù)據(jù)挖掘中，交叉驗證主要用于？A.數(shù)據(jù)預(yù)處理B.模型選擇C.特征選擇D.數(shù)據(jù)清洗9.下列哪一項技術(shù)不屬于異常檢測？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.基于聚類的方法10.數(shù)據(jù)挖掘中的特征選擇旨在？A.提高數(shù)據(jù)質(zhì)量B.減少數(shù)據(jù)維度C.增加數(shù)據(jù)量D.改變數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)二、填空題（每空2分，共10分）1.數(shù)據(jù)挖掘的流程通常包括數(shù)據(jù)準備、______、模型評估和結(jié)果解釋四個主要步驟。2.在決策樹算法中，常用的分裂標準包括信息增益和______。3.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中，提升度衡量的是規(guī)則中項集的聯(lián)合概率與各個項集概率的比值，反映了規(guī)則的______。4.聚類分析的目標是將數(shù)據(jù)集劃分為若干個簇，使得簇內(nèi)的數(shù)據(jù)相似度較高，簇間的數(shù)據(jù)相似度較低，這體現(xiàn)了聚類分析的______原則。5.在進行數(shù)據(jù)挖掘之前，通常需要對數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集成、______和數(shù)據(jù)規(guī)約等步驟。三、簡答題（每題5分，共20分）1.簡述數(shù)據(jù)挖掘與機器學習之間的關(guān)系。2.解釋數(shù)據(jù)挖掘中過擬合和欠擬合的概念，并簡述如何避免過擬合和欠擬合。3.描述數(shù)據(jù)挖掘在實際應(yīng)用中的幾個典型場景。4.簡述交叉驗證在模型評估中的作用。四、算法設(shè)計題（30分）假設(shè)你有一份包含用戶購買記錄的數(shù)據(jù)集，每條記錄包含用戶ID、商品ID、購買時間、購買金額等信息。請設(shè)計一個數(shù)據(jù)挖掘算法，用于發(fā)現(xiàn)用戶購買行為中的潛在模式。你需要描述算法的基本原理、主要步驟以及預(yù)期結(jié)果。五、實際應(yīng)用題（20分）假設(shè)你是一家電商公司的數(shù)據(jù)分析師，公司希望利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)提高用戶的購買轉(zhuǎn)化率。請結(jié)合數(shù)據(jù)挖掘的知識，提出一個解決方案，包括需要分析的數(shù)據(jù)、可能使用的挖掘技術(shù)、預(yù)期達到的目標以及如何評估方案的效果。試卷答案一、選擇題1.D2.C3.A4.B5.B6.A7.C8.B9.C10.B二、填空題1.模型挖掘2.基尼不純度3.重要性4.聚類效應(yīng)5.數(shù)據(jù)變換三、簡答題1.解析：數(shù)據(jù)挖掘和機器學習都是從數(shù)據(jù)中學習規(guī)律和知識的領(lǐng)域。數(shù)據(jù)挖掘更側(cè)重于從大規(guī)模數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)潛在的模式和關(guān)聯(lián)，而機器學習則提供了一套算法和理論，用于構(gòu)建能夠從數(shù)據(jù)中學習的模型。數(shù)據(jù)挖掘可以看作是機器學習在現(xiàn)實世界中的一個應(yīng)用，而機器學習則是數(shù)據(jù)挖掘的技術(shù)基礎(chǔ)。兩者相互依存，共同推動著人工智能的發(fā)展。2.解析：過擬合是指模型在訓練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)很好，但在新數(shù)據(jù)上表現(xiàn)較差的現(xiàn)象。欠擬合是指模型在訓練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)就不好，沒有捕捉到數(shù)據(jù)中的基本規(guī)律。避免過擬合的方法包括增加訓練數(shù)據(jù)、使用正則化技術(shù)、降低模型復(fù)雜度等。避免欠擬合的方法包括增加模型復(fù)雜度、增加特征、使用更合適的模型等。3.解析：數(shù)據(jù)挖掘在實際應(yīng)用中有很多典型場景，例如：-推薦系統(tǒng)：根據(jù)用戶的歷史行為和偏好，推薦相關(guān)商品或服務(wù)。-欺詐檢測：識別信用卡欺詐、保險欺詐等異常行為。-客戶關(guān)系管理：分析客戶數(shù)據(jù)，提高客戶滿意度和忠誠度。-醫(yī)療診斷：分析醫(yī)療數(shù)據(jù)，輔助醫(yī)生進行疾病診斷。4.解析：交叉驗證是一種評估模型泛化能力的統(tǒng)計方法。它通過將數(shù)據(jù)集分成若干個小的子集，輪流使用其中一個子集作為驗證集，其余作為訓練集，多次訓練和驗證模型，最后綜合所有結(jié)果來評估模型的性能。交叉驗證可以有效減少模型評估的偏差，提高評估結(jié)果的可靠性。四、算法設(shè)計題解析：針對用戶購買記錄的數(shù)據(jù)集，可以設(shè)計一個關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法來發(fā)現(xiàn)用戶購買行為中的潛在模式。具體步驟如下：1.數(shù)據(jù)預(yù)處理：對原始數(shù)據(jù)進行清洗，處理缺失值和異常值。將購買時間轉(zhuǎn)換為星期幾或時間段，將購買金額進行離散化處理。2.構(gòu)建項集：將商品ID視為項，構(gòu)建所有可能的商品項集。3.計算支持度：計算每個項集在購買記錄中出現(xiàn)的頻率，即支持度。4.設(shè)定最小支持度閾值：選擇一個合適的最小支持度閾值，篩選出支持度高于該閾值的項集，形成頻繁項集。5.生成關(guān)聯(lián)規(guī)則：從頻繁項集中生成所有可能的非空子集，將每個子集作為規(guī)則的前件，其補集作為規(guī)則的后件，形成關(guān)聯(lián)規(guī)則。6.計算置信度：計算每個關(guān)聯(lián)規(guī)則的置信度，即前件和后件同時出現(xiàn)的頻率與前件出現(xiàn)的頻率的比值。7.設(shè)定最小置信度閾值：選擇一個合適的最小置信度閾值，篩選出置信度高于該閾值的關(guān)聯(lián)規(guī)則。8.結(jié)果分析：對生成的關(guān)聯(lián)規(guī)則進行分析，發(fā)現(xiàn)用戶購買行為中的潛在模式，例如哪些商品經(jīng)常被一起購買，哪些商品在特定時間段的購買量較高等。五、實際應(yīng)用題解析：為了提高用戶的購買轉(zhuǎn)化率，可以提出以下解決方案：1.需要分析的數(shù)據(jù)：收集用戶的瀏覽記錄、購買記錄、搜索記錄、用戶畫像等信息。2.可能使用的挖掘技術(shù)：-分類算法：根據(jù)用戶的特征預(yù)測其購買傾向。-聚類算法：將用戶劃分為不同的群體，針對不同群體制定不同的營銷策略。-關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘：發(fā)現(xiàn)用戶購買行為中的潛在模式，進行商品推薦。-序列模式挖掘：分析用戶的購買序列，預(yù)測用戶的下一步購買行為。3.預(yù)