2025秋招：數(shù)據(jù)挖掘真題及答案

單項選擇題（每題2分，共10題）1.以下哪種算法不屬于聚類算法？A.K-均值B.決策樹C.DBSCAND.層次聚類2.數(shù)據(jù)挖掘中，數(shù)據(jù)預處理不包括以下哪個步驟？A.數(shù)據(jù)清洗B.數(shù)據(jù)挖掘算法選擇C.數(shù)據(jù)集成D.數(shù)據(jù)變換3.關聯(lián)規(guī)則挖掘中，支持度反映的是：A.規(guī)則的可信度B.項集出現(xiàn)的頻繁程度C.規(guī)則的實用性D.項集之間的相關性4.以下哪個不是數(shù)據(jù)挖掘的主要任務？A.預測B.分類C.加密D.聚類5.決策樹中，信息增益用于：A.選擇最優(yōu)劃分屬性B.計算樹的深度C.剪枝操作D.確定葉節(jié)點類別6.下列哪種技術可用于降維？A.PCAB.KNNC.SVMD.AdaBoost7.數(shù)據(jù)挖掘中，事務數(shù)據(jù)庫通常用于：A.關聯(lián)規(guī)則挖掘B.回歸分析C.異常檢測D.文本挖掘8.以下哪種距離度量常用于K-均值聚類？A.曼哈頓距離B.余弦相似度C.漢明距離D.切比雪夫距離9.數(shù)據(jù)挖掘的應用領域不包括：A.醫(yī)療保健B.金融服務C.藝術創(chuàng)作D.市場營銷10.聚類分析中，簇的定義是：A.一組相似的數(shù)據(jù)對象B.一組不同的數(shù)據(jù)對象C.單個數(shù)據(jù)對象D.多個數(shù)據(jù)集多項選擇題（每題2分，共10題）1.數(shù)據(jù)挖掘的主要技術包括：A.分類B.聚類C.關聯(lián)規(guī)則挖掘D.回歸分析2.數(shù)據(jù)清洗可以處理的數(shù)據(jù)問題有：A.缺失值B.噪聲數(shù)據(jù)C.重復數(shù)據(jù)D.不一致數(shù)據(jù)3.以下屬于分類算法的有：A.樸素貝葉斯B.神經(jīng)網(wǎng)絡C.隨機森林D.支持向量機4.關聯(lián)規(guī)則挖掘中的重要指標有：A.支持度B.置信度C.提升度D.相似度5.數(shù)據(jù)挖掘中，數(shù)據(jù)倉庫的特點包括：A.面向主題B.集成性C.穩(wěn)定性D.時變性6.降維的方法有：A.主成分分析B.線性判別分析C.因子分析D.奇異值分解7.聚類算法的評估指標有：A.輪廓系數(shù)B.均方誤差C.蘭德指數(shù)D.互信息8.數(shù)據(jù)挖掘在電商領域的應用有：A.商品推薦B.客戶細分C.銷售預測D.物流優(yōu)化9.決策樹算法的優(yōu)點有：A.易于理解和解釋B.對數(shù)據(jù)要求不高C.可以處理多分類問題D.計算效率高10.數(shù)據(jù)挖掘的流程包括：A.數(shù)據(jù)理解B.數(shù)據(jù)預處理C.模型構建D.結果評估判斷題（每題2分，共10題）1.數(shù)據(jù)挖掘就是從大量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)有價值信息的過程。（）2.關聯(lián)規(guī)則挖掘只能用于購物籃分析。（）3.分類和聚類的目的是相同的。（）4.數(shù)據(jù)清洗是數(shù)據(jù)挖掘流程中可有可無的步驟。（）5.決策樹的每個內(nèi)部節(jié)點對應一個屬性上的測試。（）6.支持向量機只能處理線性可分的數(shù)據(jù)。（）7.聚類分析中，簇的數(shù)量是固定的。（）8.數(shù)據(jù)挖掘可以用于預測股票價格的精確走勢。（）9.降維可以減少數(shù)據(jù)的存儲和計算成本。（）10.數(shù)據(jù)挖掘模型一旦構建完成就不需要再調(diào)整。（）簡答題（每題5分，共4題）1.簡述數(shù)據(jù)挖掘中數(shù)據(jù)預處理的重要性。2.說明關聯(lián)規(guī)則挖掘中支持度和置信度的含義。3.簡述K-均值聚類算法的基本步驟。4.列舉數(shù)據(jù)挖掘在金融領域的三個應用。討論題（每題5分，共4題）1.討論數(shù)據(jù)挖掘在醫(yī)療保健領域可能面臨的挑戰(zhàn)和機遇。2.分析分類算法和聚類算法在實際應用中的區(qū)別。3.探討數(shù)據(jù)挖掘模型的可解釋性對其應用的影響。4.談談數(shù)據(jù)挖掘與大數(shù)據(jù)的關系。答案單項選擇題答案1.B2.B3.B4.C5.A6.A7.A8.A9.C10.A多項選擇題答案1.ABCD2.ABCD3.ABCD4.ABC5.ABCD6.ABCD7.ACD8.ABCD9.ABC10.ABCD判斷題答案1.√2.×3.×4.×5.√6.×7.×8.×9.√10.×簡答題答案1.數(shù)據(jù)預處理可提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，去除噪聲、缺失值等，使數(shù)據(jù)更適合挖掘算法。能減少錯誤和偏差，提升模型準確性和效率，為后續(xù)挖掘奠定良好基礎。2.支持度指項集在數(shù)據(jù)集中出現(xiàn)的頻率，反映項集的普遍程度；置信度是在包含前件的事務中，同時包含后件的比例，體現(xiàn)規(guī)則的可信度。3.步驟：隨機初始化K個簇中心；將數(shù)據(jù)點分配到最近的簇中心；更新簇中心為簇內(nèi)數(shù)據(jù)點的均值；重復分配和更新步驟，直到簇中心不再變化。4.風險評估、信貸審批、投資決策。討論題答案1.挑戰(zhàn)：數(shù)據(jù)隱私保護、數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊、醫(yī)學知識復雜。機遇：輔助疾病診斷、預測疾病流行、個性化醫(yī)療方案制定。2.分類是有監(jiān)督學習，有已知類別標簽，用于預測新數(shù)據(jù)類別；聚類是無監(jiān)督學習，無類別標簽，用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)內(nèi)在分組。3.可解釋性強利于用戶理解