2025秋招：數(shù)據(jù)挖掘筆試題及答案

單項(xiàng)選擇題（每題2分，共10題）1.以下哪種算法屬于無監(jiān)督學(xué)習(xí)？A.決策樹B.K-MeansC.邏輯回歸D.支持向量機(jī)2.數(shù)據(jù)挖掘中，數(shù)據(jù)預(yù)處理不包括以下哪個步驟？A.數(shù)據(jù)清洗B.數(shù)據(jù)挖掘C.數(shù)據(jù)集成D.數(shù)據(jù)變換3.下面哪個不是常用的數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)？A.分類B.聚類C.編碼D.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘4.在決策樹中，用于選擇最佳劃分屬性的指標(biāo)是？A.信息增益B.歐氏距離C.曼哈頓距離D.余弦相似度5.以下哪個工具常用于數(shù)據(jù)挖掘？A.PhotoshopB.R語言C.WordD.Excel6.KNN算法中的K值指的是？A.類別數(shù)B.特征數(shù)C.最近鄰樣本數(shù)D.迭代次數(shù)7.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中，衡量規(guī)則有效性的指標(biāo)是？A.支持度和置信度B.準(zhǔn)確率和召回率C.均方誤差D.方差8.數(shù)據(jù)挖掘的主要目的是？A.數(shù)據(jù)存儲B.數(shù)據(jù)可視化C.從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)有價值的信息D.數(shù)據(jù)輸入9.以下哪種聚類算法需要預(yù)先指定聚類的個數(shù)？A.DBSCANB.層次聚類C.K-MeansD.密度聚類10.隨機(jī)森林是由多個什么組成的？A.決策樹B.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.支持向量機(jī)D.線性回歸模型多項(xiàng)選擇題（每題2分，共10題）1.數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用領(lǐng)域包括？A.金融B.醫(yī)療C.電商D.教育2.常用的數(shù)據(jù)挖掘算法有？A.樸素貝葉斯B.梯度下降C.主成分分析D.遺傳算法3.數(shù)據(jù)清洗的方法有？A.缺失值處理B.異常值處理C.重復(fù)值處理D.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化4.以下哪些屬于分類算法？A.決策樹分類B.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類C.層次聚類D.支持向量機(jī)分類5.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的經(jīng)典算法有？A.Apriori算法B.FP-Growth算法C.K-Means算法D.DBSCAN算法6.數(shù)據(jù)挖掘中特征選擇的方法有？A.過濾法B.包裝法C.嵌入法D.聚類法7.聚類分析的評估指標(biāo)有？A.輪廓系數(shù)B.均方誤差C.互信息D.蘭德指數(shù)8.以下哪些是數(shù)據(jù)挖掘的步驟？A.問題定義B.數(shù)據(jù)收集C.模型評估D.結(jié)果部署9.數(shù)據(jù)挖掘中常用的距離度量有？A.歐氏距離B.曼哈頓距離C.切比雪夫距離D.馬氏距離10.以下哪些是數(shù)據(jù)挖掘的挑戰(zhàn)？A.數(shù)據(jù)質(zhì)量問題B.數(shù)據(jù)隱私問題C.計算資源問題D.算法選擇問題判斷題（每題2分，共10題）1.數(shù)據(jù)挖掘只能處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。（）2.聚類是有監(jiān)督學(xué)習(xí)方法。（）3.信息增益越大，說明該屬性的劃分效果越好。（）4.數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)是完全相同的概念。（）5.支持度反映了關(guān)聯(lián)規(guī)則的有用性。（）6.KNN算法的時間復(fù)雜度較高。（）7.主成分分析是一種特征提取方法。（）8.數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果一定是準(zhǔn)確無誤的。（）9.隨機(jī)森林的決策樹之間是相互獨(dú)立的。（）10.數(shù)據(jù)可視化不屬于數(shù)據(jù)挖掘的范疇。（）簡答題（每題5分，共4題）1.簡述數(shù)據(jù)挖掘的流程。先定義問題，接著收集和預(yù)處理數(shù)據(jù)，然后選擇合適算法建模，再評估模型效果，最后部署結(jié)果并應(yīng)用。2.什么是過擬合，如何避免過擬合？過擬合指模型在訓(xùn)練集表現(xiàn)好，在測試集差?？赏ㄟ^增加數(shù)據(jù)、正則化、早停策略、簡化模型結(jié)構(gòu)等避免。3.簡述K-Means算法的基本步驟。先隨機(jī)初始化K個質(zhì)心，將樣本分配到最近質(zhì)心，更新質(zhì)心位置，重復(fù)分配和更新步驟，直到質(zhì)心不再變化。4.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中支持度和置信度的含義是什么？支持度指包含規(guī)則中所有項(xiàng)的事務(wù)占總事務(wù)的比例，反映規(guī)則的普遍性。置信度指在包含前件的事務(wù)中包含后件的比例，體現(xiàn)規(guī)則的可靠性。討論題（每題5分，共4題）1.討論數(shù)據(jù)挖掘在金融行業(yè)的應(yīng)用及挑戰(zhàn)。應(yīng)用有風(fēng)險評估、欺詐檢測、客戶細(xì)分等。挑戰(zhàn)包括數(shù)據(jù)隱私保護(hù)、數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊、金融環(huán)境復(fù)雜多變使模型適應(yīng)性難保證。2.如何選擇合適的數(shù)據(jù)挖掘算法？要考慮數(shù)據(jù)類型、規(guī)模、問題類型（分類、聚類等）、算法復(fù)雜度、可解釋性等。如數(shù)據(jù)量小且需可解釋模型可選決策樹，數(shù)據(jù)復(fù)雜可選神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。3.談?wù)剶?shù)據(jù)預(yù)處理在數(shù)據(jù)挖掘中的重要性。能提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，去除噪聲、缺失值等，使數(shù)據(jù)更規(guī)整?？商嵘Ｐ托阅?，讓算法更好學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)特征，避免因數(shù)據(jù)問題導(dǎo)致結(jié)果不準(zhǔn)確。4.討論數(shù)據(jù)挖掘與大數(shù)據(jù)的關(guān)系。大數(shù)據(jù)為數(shù)據(jù)挖掘提供海量數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，數(shù)據(jù)挖掘是處理大數(shù)據(jù)的關(guān)鍵手段。數(shù)據(jù)挖掘從大數(shù)據(jù)中提取有價值信息，助力大數(shù)據(jù)發(fā)揮作用。答案單項(xiàng)選擇題1.B2.B3.C4.A5.B6.C7.A8.C9.C10.A多項(xiàng)選擇題1.ABCD2