2025年高職大數(shù)據(jù)技術(shù)（數(shù)據(jù)挖掘）技能測(cè)試卷

（考試時(shí)間：90分鐘滿分100分）班級(jí)______姓名______一、選擇題（總共10題，每題4分，每題只有一個(gè)正確答案，請(qǐng)將正確答案填在括號(hào)內(nèi)）1.以下哪種算法不屬于數(shù)據(jù)挖掘中的分類(lèi)算法？（）A.決策樹(shù)算法B.支持向量機(jī)算法C.關(guān)聯(lián)規(guī)則算法D.樸素貝葉斯算法2.在數(shù)據(jù)挖掘中，用于評(píng)估分類(lèi)模型性能的指標(biāo)不包括（）。A.準(zhǔn)確率B.召回率C.F1值D.均方誤差3.以下關(guān)于聚類(lèi)算法的說(shuō)法，錯(cuò)誤的是（）。A.聚類(lèi)算法不需要預(yù)先定義類(lèi)別B.K-Means算法是一種經(jīng)典的聚類(lèi)算法C.聚類(lèi)結(jié)果的質(zhì)量只取決于算法本身D.聚類(lèi)算法可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的潛在模式4.數(shù)據(jù)挖掘中，處理缺失值的方法不包括（）。A.刪除含有缺失值的記錄B.用均值填充缺失值C.用模型預(yù)測(cè)缺失值D.直接忽略缺失值5.對(duì)于頻繁項(xiàng)集挖掘，以下說(shuō)法正確的是（）。A.頻繁項(xiàng)集的支持度一定大于最小支持度閾值B.頻繁項(xiàng)集的置信度一定大于最小置信度閾值C.頻繁項(xiàng)集的長(zhǎng)度一定相同D.頻繁項(xiàng)集挖掘只能發(fā)現(xiàn)二元關(guān)系6.以下哪種數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)不屬于監(jiān)督學(xué)習(xí)？（）A.回歸分析B.異常檢測(cè)C.分類(lèi)D.預(yù)測(cè)7.在決策樹(shù)算法中，用于選擇劃分屬性的指標(biāo)是（）。A.信息增益B.基尼系數(shù)C.均方誤差D.A和B8.支持向量機(jī)算法主要用于解決（）問(wèn)題。A.分類(lèi)B.聚類(lèi)C.回歸D.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘9.數(shù)據(jù)挖掘中，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理的步驟不包括（）。A.數(shù)據(jù)清洗B.數(shù)據(jù)集成C.數(shù)據(jù)加密D.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換10.以下關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用場(chǎng)景，錯(cuò)誤的是（）。A.金融領(lǐng)域用于風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估B.醫(yī)療領(lǐng)域用于疾病診斷C.教育領(lǐng)域用于學(xué)生成績(jī)預(yù)測(cè)D.數(shù)據(jù)挖掘不能用于推薦系統(tǒng)二、多項(xiàng)選擇題（總共5題，每題6分，每題有兩個(gè)或兩個(gè)以上正確答案，請(qǐng)將正確答案填在括號(hào)內(nèi)，少選、多選、錯(cuò)選均不得分）1.以下哪些算法屬于數(shù)據(jù)挖掘中的聚類(lèi)算法？（）A.DBSCAN算法B.層次聚類(lèi)算法C.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法D.隨機(jī)森林算法2.在數(shù)據(jù)挖掘中，常用的特征選擇方法有（）。A.信息增益B.主成分分析C.決策樹(shù)算法D.關(guān)聯(lián)規(guī)則算法3.以下關(guān)于分類(lèi)算法的說(shuō)法，正確的有（）。A.分類(lèi)算法可以將數(shù)據(jù)分為不同的類(lèi)別B.分類(lèi)算法需要有標(biāo)注好類(lèi)別的訓(xùn)練數(shù)據(jù)C.分類(lèi)算法的性能評(píng)估指標(biāo)包括準(zhǔn)確率、召回率等D.分類(lèi)算法只能處理數(shù)值型數(shù)據(jù)4.數(shù)據(jù)挖掘中，處理噪聲數(shù)據(jù)的方法有（）。A.分箱法B.聚類(lèi)法C.回歸法D.人工檢查法5.以下哪些屬于數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用領(lǐng)域？（）A.市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)B.客戶關(guān)系管理C.圖像識(shí)別D.自然語(yǔ)言處理三、判斷題（總共10題，每題3分，請(qǐng)判斷下列說(shuō)法的對(duì)錯(cuò)，在括號(hào)內(nèi)打“√”或“×”）1.數(shù)據(jù)挖掘就是從大量數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值信息和知識(shí)的過(guò)程。（）2.聚類(lèi)算法是一種無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，不需要預(yù)先知道數(shù)據(jù)的類(lèi)別。（）3.分類(lèi)算法的準(zhǔn)確率越高，模型的性能就一定越好。（）4.頻繁項(xiàng)集挖掘中，支持度閾值設(shè)置得越高，發(fā)現(xiàn)的頻繁項(xiàng)集數(shù)量就越多。（）5.數(shù)據(jù)挖掘中，數(shù)據(jù)預(yù)處理的目的是提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，為后續(xù)挖掘工作做好準(zhǔn)備。（）6.決策樹(shù)算法生成的決策樹(shù)一定是最優(yōu)的。（）7.支持向量機(jī)算法對(duì)數(shù)據(jù)的分布沒(méi)有要求。（）8.數(shù)據(jù)挖掘只能處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，不能處理半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。（）9.在數(shù)據(jù)挖掘中，模型的評(píng)估和選擇只需要考慮訓(xùn)練數(shù)據(jù)的性能。（）10.數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果一定是準(zhǔn)確無(wú)誤的。（）四、簡(jiǎn)答題（總共3題，每題10分，請(qǐng)簡(jiǎn)要回答以下問(wèn)題）1.請(qǐng)簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)挖掘中分類(lèi)算法的基本原理和流程。2.什么是聚類(lèi)算法？簡(jiǎn)述K-Means聚類(lèi)算法的基本步驟。3.數(shù)據(jù)挖掘中，常用的特征提取方法有哪些？請(qǐng)舉例說(shuō)明。五、案例分析題（總共1題，20分，請(qǐng)閱讀以下案例并回答問(wèn)題）某電商平臺(tái)收集了大量用戶購(gòu)買(mǎi)數(shù)據(jù)，包括用戶ID、購(gòu)買(mǎi)時(shí)間、購(gòu)買(mǎi)商品、購(gòu)買(mǎi)金額等信息?，F(xiàn)在該平臺(tái)希望通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來(lái)分析用戶購(gòu)買(mǎi)行為，提高銷(xiāo)售業(yè)績(jī)。1.請(qǐng)你設(shè)計(jì)一個(gè)數(shù)據(jù)挖掘方案，包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、選擇合適的算法以及預(yù)期的結(jié)果。（10分）2.根據(jù)你設(shè)計(jì)的方案，簡(jiǎn)述如何評(píng)估挖掘結(jié)果的有效性。（10分）答案：一、選擇題1.C2.D3.C4.D5.A6.B7.D8.A9.C10.D二、多項(xiàng)選擇題1.AB2.AB3.ABC4.ABCD5.ABCD三、判斷題1.√2.√3.×4.×5.√6.×7.×8.×9.×10.×四、簡(jiǎn)答題1.分類(lèi)算法基本原理是根據(jù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)中已知的類(lèi)別信息，構(gòu)建分類(lèi)模型，然后用該模型對(duì)未知數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)預(yù)測(cè)。流程一般包括：數(shù)據(jù)預(yù)處理，處理缺失值、噪聲等；選擇合適的分類(lèi)算法，如決策樹(shù)、支持向量機(jī)等；訓(xùn)練模型，用訓(xùn)練數(shù)據(jù)調(diào)整模型參數(shù)；評(píng)估模型性能，用測(cè)試數(shù)據(jù)計(jì)算準(zhǔn)確率等指標(biāo)；如果性能不滿意，調(diào)整算法或參數(shù)重新訓(xùn)練。2.聚類(lèi)算法是將數(shù)據(jù)對(duì)象劃分為不同的組或簇，使得同一簇內(nèi)的數(shù)據(jù)對(duì)象相似度高，不同簇的數(shù)據(jù)對(duì)象相似度低。K-Means聚類(lèi)算法基本步驟：首先隨機(jī)選擇K個(gè)聚類(lèi)中心；然后計(jì)算每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)到聚類(lèi)中心的距離，將數(shù)據(jù)點(diǎn)分配到最近的聚類(lèi)中心所在的簇；接著重新計(jì)算每個(gè)簇的中心；重復(fù)上述步驟，直到聚類(lèi)中心不再變化或滿足終止條件。3.常用特征提取方法有：主成分分析，例如在高維數(shù)據(jù)中，通過(guò)線性變換將數(shù)據(jù)投影到低維空間，提取少數(shù)幾個(gè)主成分來(lái)代表原始數(shù)據(jù)的大部分信息；奇異值分解，可用于數(shù)據(jù)降維、特征提取等，如對(duì)矩陣進(jìn)行奇異值分解得到奇異值和左右奇異矩陣，從中提取重要特征。五、案例分析題1.數(shù)據(jù)預(yù)處理：清洗數(shù)據(jù)，去除重復(fù)記錄、處理缺失值；集成數(shù)據(jù)，將不同來(lái)源的數(shù)據(jù)整合；轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)，如將購(gòu)買(mǎi)金額等數(shù)值型數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。算法選擇：可使用關(guān)聯(lián)規(guī)則算法挖掘用戶購(gòu)買(mǎi)商品之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，如尿布和啤酒的關(guān)聯(lián)；使用聚類(lèi)算法對(duì)用戶進(jìn)行分類(lèi)，了解不同類(lèi)型用戶的購(gòu)買(mǎi)行為。預(yù)期結(jié)果：發(fā)現(xiàn)關(guān)聯(lián)規(guī)則，為商品推薦提供依據(jù)；劃分用戶類(lèi)型，針對(duì)性地進(jìn)行營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)。2.評(píng)估挖掘結(jié)果有效