2025年高職大數(shù)據(jù)技術(shù)（數(shù)據(jù)挖掘）單元測試卷

（考試時間：90分鐘滿分100分）班級______姓名______一、單項選擇題（總共10題，每題4分，每題只有一個正確答案，請將正確答案填寫在括號內(nèi)）1.以下哪種算法不屬于數(shù)據(jù)挖掘中的分類算法？（）A.決策樹算法B.K均值算法C.樸素貝葉斯算法D.支持向量機(jī)算法2.在數(shù)據(jù)挖掘中，數(shù)據(jù)預(yù)處理的主要目的不包括（）。A.提高數(shù)據(jù)質(zhì)量B.減少數(shù)據(jù)量C.增強(qiáng)數(shù)據(jù)安全性D.使數(shù)據(jù)適合挖掘算法3.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中，支持度的含義是（）。A.規(guī)則在數(shù)據(jù)集中出現(xiàn)的頻率B.規(guī)則的可信度C.規(guī)則的實用性D.規(guī)則的重要性4.數(shù)據(jù)挖掘的主要任務(wù)不包括（）。A.數(shù)據(jù)集成B.數(shù)據(jù)分類C.數(shù)據(jù)聚類D.數(shù)據(jù)可視化5.對于頻繁項集挖掘，以下說法正確的是（）。A.頻繁項集的支持度一定大于最小支持度B.頻繁項集的支持度一定小于最小支持度C.頻繁項集的支持度等于最小支持度D.頻繁項集與最小支持度無關(guān)6.在決策樹算法中，用于劃分節(jié)點的屬性是（）。A.目標(biāo)屬性B.非目標(biāo)屬性C.任意屬性D.以上都不對7.數(shù)據(jù)挖掘中，數(shù)據(jù)清洗的方法不包括（）。A.缺失值處理B.噪聲數(shù)據(jù)處理C.數(shù)據(jù)加密D.重復(fù)數(shù)據(jù)處理8.支持向量機(jī)算法主要用于解決（）問題。A.分類B.聚類C.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘D.數(shù)據(jù)預(yù)處理9.在數(shù)據(jù)挖掘中，評估聚類結(jié)果的指標(biāo)不包括（）。A.簇內(nèi)相似度B.簇間相似度C.準(zhǔn)確率D.輪廓系數(shù)10.以下哪種數(shù)據(jù)類型不適合作為數(shù)據(jù)挖掘的輸入？（）A.結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)B.半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)C.非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)D.虛擬數(shù)據(jù)二、多項選擇題（總共5題，每題6分，每題至少有兩個正確答案，請將正確答案填寫在括號內(nèi)，多選、少選或錯選均不得分）1.數(shù)據(jù)挖掘中的聚類算法包括（）。A.K均值算法B.DBSCAN算法C.層次聚類算法D.決策樹算法2.數(shù)據(jù)挖掘中，常用的數(shù)據(jù)可視化工具包括（）。A.TableauB.PowerBIC.Python的MatplotlibD.Excel3.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中，提升度的作用是（）。A.衡量規(guī)則的實用性B.比較規(guī)則的前后項之間的關(guān)聯(lián)程度C.反映規(guī)則的支持度D.評估規(guī)則的可信度4.數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用領(lǐng)域包括（）。A.市場營銷B.金融風(fēng)控C.醫(yī)療保健D.教育5.在數(shù)據(jù)挖掘中，處理高維數(shù)據(jù)的方法有（）。A.降維算法B.特征選擇算法C.增加數(shù)據(jù)維度D.忽略高維數(shù)據(jù)三、判斷題（總共10題，每題3分，請判斷下列說法是否正確，正確打“√”，錯誤打“×”）1.數(shù)據(jù)挖掘就是從大量數(shù)據(jù)中提取有價值信息和知識的過程。（）2.分類算法的目的是將數(shù)據(jù)劃分到不同的類別中。（）3.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中，置信度越高的規(guī)則越有用。（）4.數(shù)據(jù)挖掘只能處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。（）5.聚類算法不需要預(yù)先知道數(shù)據(jù)的類別。（）6.決策樹算法生成的樹結(jié)構(gòu)是唯一的。（）7.數(shù)據(jù)預(yù)處理是數(shù)據(jù)挖掘的重要環(huán)節(jié)，對挖掘結(jié)果影響不大。（）8.支持向量機(jī)算法對數(shù)據(jù)的分布沒有要求。（）9.頻繁項集的數(shù)量與最小支持度成反比。（）10.數(shù)據(jù)可視化只是為了美觀，對數(shù)據(jù)挖掘沒有實際作用。（）四、簡答題（總共3題，每題10分，請簡要回答以下問題）1.請簡述數(shù)據(jù)挖掘中分類算法的基本步驟。2.什么是數(shù)據(jù)挖掘中的關(guān)聯(lián)規(guī)則？請舉例說明。3.在數(shù)據(jù)挖掘中，如何評估一個聚類算法的好壞？五、綜合題（總共1題，每題20分，請結(jié)合所學(xué)知識，完成以下綜合任務(wù)）假設(shè)你是一家電商公司的數(shù)據(jù)分析師，負(fù)責(zé)分析用戶購買行為數(shù)據(jù)?，F(xiàn)有一批用戶購買記錄數(shù)據(jù)，包含用戶ID、購買時間、購買商品種類、購買數(shù)量等信息。請你運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，回答以下問題：1.分析哪些商品種類之間存在關(guān)聯(lián)關(guān)系，運(yùn)用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法進(jìn)行分析，并設(shè)定最小支持度為20%，最小置信度為80%。2.根據(jù)用戶購買時間，對用戶進(jìn)行聚類分析，嘗試找出不同購買時間模式的用戶群體，并分析每個群體的特點。答案：一、單項選擇題1.B2.C3.A4.A5.A6.B7.C8.A9.C10.D二、多項選擇題1.ABC2.ABCD3.AB4.ABCD5.AB三、判斷題1.√2.√3.×4.×5.√6.×7.×8.×9.√10.×四、簡答題1.分類算法基本步驟：數(shù)據(jù)預(yù)處理（包括數(shù)據(jù)清洗、集成、轉(zhuǎn)換等）；選擇合適的分類算法；訓(xùn)練分類模型；評估分類模型性能；使用模型進(jìn)行預(yù)測。2.關(guān)聯(lián)規(guī)則是形如X→Y的蘊(yùn)含式，其中X和Y是不相交的項集。例如，在超市購物數(shù)據(jù)中，{牛奶}→{面包}表示購買牛奶的顧客有80%的可能性會購買面包。3.評估聚類算法好壞可從以下方面：簇內(nèi)相似度高，簇間相似度低；聚類結(jié)果的穩(wěn)定性；符合實際應(yīng)用需求；使用輪廓系數(shù)等指標(biāo)衡量聚類質(zhì)量。五、綜合題1.首先對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，將商品種類進(jìn)行編碼等操作。然后運(yùn)用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法，如Apriori算法，設(shè)定最小支持度為20%，最小置信度為80%，運(yùn)行算法得出商品種類之間