2025年高職大數(shù)據(jù)技術(shù)（數(shù)據(jù)挖掘）技能考核卷

（考試時(shí)間：90分鐘滿分100分）班級(jí)______姓名______一、單選題（總共10題，每題3分，每題只有一個(gè)正確答案，請(qǐng)將正確答案填寫在括號(hào)內(nèi)）1.以下哪種算法不屬于數(shù)據(jù)挖掘中的分類算法？（）A.決策樹算法B.支持向量機(jī)算法C.K-Means算法D.樸素貝葉斯算法2.在數(shù)據(jù)挖掘中，用于評(píng)估分類模型性能的指標(biāo)不包括以下哪項(xiàng)？（）A.準(zhǔn)確率B.召回率C.F1值D.均方誤差3.數(shù)據(jù)挖掘中，關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的主要目的是發(fā)現(xiàn)（）。A.數(shù)據(jù)之間的因果關(guān)系B.數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性C.數(shù)據(jù)的聚類情況D.數(shù)據(jù)的分類結(jié)果4.以下關(guān)于頻繁項(xiàng)集的說法，錯(cuò)誤的是（）。A.頻繁項(xiàng)集是指在數(shù)據(jù)集中頻繁出現(xiàn)的項(xiàng)集B.支持度是衡量頻繁項(xiàng)集的重要指標(biāo)C.頻繁項(xiàng)集的支持度一定大于最小支持度閾值D.所有頻繁項(xiàng)集的子集都是頻繁項(xiàng)集5.對(duì)于K-Means算法，以下說法正確的是（）。A.K值的選擇對(duì)聚類結(jié)果沒有影響B(tài).初始聚類中心的選擇會(huì)影響聚類結(jié)果C.該算法適用于處理大規(guī)模數(shù)據(jù)D.聚類結(jié)果一定能準(zhǔn)確反映數(shù)據(jù)的真實(shí)分布6.在數(shù)據(jù)挖掘中，數(shù)據(jù)預(yù)處理不包括以下哪個(gè)步驟？（）A.數(shù)據(jù)清洗B.數(shù)據(jù)集成C.數(shù)據(jù)可視化D.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換7.決策樹算法中，用于劃分節(jié)點(diǎn)的屬性選擇方法不包括（）。A.信息增益B.信息增益率C.基尼指數(shù)D.均方誤差8.以下哪種算法常用于處理文本數(shù)據(jù)挖掘中的情感分析？（）A.線性回歸算法B.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法C.關(guān)聯(lián)規(guī)則算法D.聚類算法9.數(shù)據(jù)挖掘中的異常檢測(cè)主要用于發(fā)現(xiàn)（）。A.數(shù)據(jù)中的重復(fù)記錄B.數(shù)據(jù)中的缺失值C.數(shù)據(jù)中的離群點(diǎn)D.數(shù)據(jù)中的噪聲10.在數(shù)據(jù)挖掘中，模型評(píng)估的交叉驗(yàn)證方法不包括（）。A.留出法B.交叉驗(yàn)證法C.自助法D.最大似然估計(jì)法二、多選題（總共5題，每題5分，每題有兩個(gè)或兩個(gè)以上正確答案，請(qǐng)將正確答案填寫在括號(hào)內(nèi)，多選、少選、錯(cuò)選均不得分）1.以下屬于數(shù)據(jù)挖掘中監(jiān)督學(xué)習(xí)算法的有（）。A.決策樹算法B.支持向量機(jī)算法C.K-Means算法D.樸素貝葉斯算法E.線性回歸算法2.在數(shù)據(jù)挖掘中，評(píng)估聚類模型性能的指標(biāo)有（）。A.輪廓系數(shù)B.平均輪廓寬度C.緊密度D.分離度E.準(zhǔn)確率3.數(shù)據(jù)挖掘中，關(guān)聯(lián)規(guī)則的度量指標(biāo)包括（）。A.支持度B.置信度C.提升度D.準(zhǔn)確率E.召回率4.以下關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘中特征選擇的說法，正確的有（）。A.可以提高模型的訓(xùn)練速度B.可以減少模型的復(fù)雜度C.可以提高模型的泛化能力D.可以增加模型的特征維度E.可以降低數(shù)據(jù)的噪聲5.在數(shù)據(jù)挖掘中，常用的文本特征提取方法有（）。A.詞袋模型B.TF-IDFC.詞向量模型D.決策樹模型E.支持向量機(jī)模型三、判斷題（總共10題，每題2分，請(qǐng)判斷以下說法的對(duì)錯(cuò)，正確的打√，錯(cuò)誤的打×）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，支持度高的規(guī)則一定是強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則。（）4.K-Means算法是一種基于密度的聚類算法。（）5.數(shù)據(jù)預(yù)處理的目的是提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，從而提高數(shù)據(jù)挖掘的效果。（）6.決策樹算法生成的決策樹一定是最優(yōu)的。（）7.樸素貝葉斯算法假設(shè)特征之間是相互獨(dú)立的。（）8.數(shù)據(jù)挖掘中的模型評(píng)估只能在測(cè)試集上進(jìn)行。（）9.異常檢測(cè)算法只能用于檢測(cè)數(shù)據(jù)中的離群點(diǎn)。（）10.文本數(shù)據(jù)挖掘中，詞袋模型沒有考慮詞序信息。（）四、簡(jiǎn)答題（總共3題，每題10分，請(qǐng)簡(jiǎn)要回答以下問題）1.請(qǐng)簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)挖掘中的常用分類算法及其優(yōu)缺點(diǎn)。2.解釋關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中的支持度、置信度和提升度，并說明它們之間的關(guān)系。3.簡(jiǎn)述K-Means算法的基本步驟和優(yōu)缺點(diǎn)。五、綜合應(yīng)用題（總共1題，每題30分，請(qǐng)結(jié)合所學(xué)知識(shí)，解決以下實(shí)際問題）某電商平臺(tái)收集了用戶的購買記錄數(shù)據(jù)，包括用戶ID、商品ID、購買時(shí)間、購買數(shù)量等信息?，F(xiàn)在需要對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，以發(fā)現(xiàn)用戶的購買行為模式和潛在的銷售機(jī)會(huì)。（1）請(qǐng)?jiān)O(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模型評(píng)估等步驟。（2）假設(shè)經(jīng)過數(shù)據(jù)預(yù)處理后，得到了一個(gè)包含用戶購買商品信息的數(shù)據(jù)集。請(qǐng)選擇一種合適的算法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，以發(fā)現(xiàn)用戶的購買行為模式，并說明選擇該算法的理由。（3）對(duì)得到的模型進(jìn)行評(píng)估，選擇合適的評(píng)估指標(biāo)，并說明評(píng)估結(jié)果的意義。答案：一、單選題1.C2.D3.B4.D5.B6.C7.D8.B9.C10.D二、多選題1.ABDE2.ABCD3.ABC4.ABCE5.ABC三、判斷題1.√2.√3.×4.×5.√6.×7.√8.×9.×10.√四、簡(jiǎn)答題1.決策樹算法：優(yōu)點(diǎn)是簡(jiǎn)單直觀、易于理解和解釋，能處理數(shù)值型和類別型數(shù)據(jù)；缺點(diǎn)是容易過擬合。支持向量機(jī)算法：優(yōu)點(diǎn)是在高維空間中表現(xiàn)良好，泛化能力強(qiáng)；缺點(diǎn)是計(jì)算復(fù)雜度高，對(duì)參數(shù)敏感。樸素貝葉斯算法：優(yōu)點(diǎn)是算法簡(jiǎn)單，對(duì)小規(guī)模數(shù)據(jù)表現(xiàn)較好；缺點(diǎn)是對(duì)輸入數(shù)據(jù)的表達(dá)形式很敏感，對(duì)條件獨(dú)立性假設(shè)較嚴(yán)格。2.支持度是指項(xiàng)集在數(shù)據(jù)集中出現(xiàn)的頻率；置信度是指在包含A的事務(wù)中同時(shí)包含B的比例；提升度是指置信度與A、B單獨(dú)出現(xiàn)的概率乘積的比值。支持度用于篩選頻繁項(xiàng)集，置信度衡量規(guī)則的可靠性，提升度衡量規(guī)則的實(shí)際價(jià)值。它們之間相互關(guān)聯(lián)，共同用于評(píng)估關(guān)聯(lián)規(guī)則的有效性。3.基本步驟：選擇K個(gè)初始聚類中心；計(jì)算每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)到聚類中心的距離，將其分配到最近的聚類中心；重新計(jì)算聚類中心；重復(fù)步驟2和3直到聚類中心穩(wěn)定或達(dá)到最大迭代次數(shù)。優(yōu)點(diǎn)：算法簡(jiǎn)單，計(jì)算效率高；缺點(diǎn)：對(duì)初始聚類中心敏感，不適用于發(fā)現(xiàn)非凸形狀的聚類。五、綜合應(yīng)用題（1）數(shù)據(jù)預(yù)處理：清洗數(shù)據(jù)中的缺失值、重復(fù)值；進(jìn)行數(shù)據(jù)集成，將相關(guān)數(shù)據(jù)合并；對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換，如歸一化等。選擇關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法，通過設(shè)置合適的最小支持度和最小置信度閾值來發(fā)現(xiàn)購買行為模式。使用交叉驗(yàn)證等方法進(jìn)行模型評(píng)估。（2）選擇關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法。理由：可以發(fā)現(xiàn)用戶購買商品之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，如哪些商品經(jīng)常一起被購