2025年高職大數(shù)據(jù)技術與應用（數(shù)據(jù)挖掘）期末綜合卷

（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3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B.支持向量機C.K均值算法D.樸素貝葉斯2.數(shù)據(jù)挖掘中，用于評估分類模型準確性的常用指標是（）。A.召回率B.準確率C.F1值D.以上都是3.在關聯(lián)規(guī)則挖掘中，支持度和置信度的含義分別是（）。A.支持度表示項集在數(shù)據(jù)集中出現(xiàn)的頻率，置信度表示規(guī)則的可信程度B.支持度表示規(guī)則的可信程度，置信度表示項集在數(shù)據(jù)集中出現(xiàn)的頻率C.支持度和置信度都表示項集在數(shù)據(jù)集中出現(xiàn)的頻率D.支持度和置信度都表示規(guī)則的可信程度4.以下關于數(shù)據(jù)預處理的說法，錯誤的是（）。A.數(shù)據(jù)清洗是去除數(shù)據(jù)中的噪聲和缺失值B.數(shù)據(jù)集成是將多個數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)整合到一起C.數(shù)據(jù)變換是對數(shù)據(jù)進行規(guī)范化處理D.數(shù)據(jù)歸約是增加數(shù)據(jù)的維度5.聚類算法的目標是（）。A.將數(shù)據(jù)劃分成不同的組，使得同一組內(nèi)的數(shù)據(jù)相似度高，不同組的數(shù)據(jù)相似度低B.對數(shù)據(jù)進行分類，預測未知數(shù)據(jù)的類別C.發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的關聯(lián)規(guī)則D.從數(shù)據(jù)中提取特征6.以下哪種數(shù)據(jù)挖掘任務可以用于預測客戶是否會購買某種產(chǎn)品？（）A.分類B.聚類C.關聯(lián)規(guī)則挖掘D.數(shù)據(jù)可視化7.在決策樹算法中，用于選擇劃分屬性的準則通常是（）。A.信息增益B.基尼指數(shù)C.均方誤差D.A和B8.支持向量機的核心思想是（）。A.尋找一個最優(yōu)的超平面將不同類別的數(shù)據(jù)分開B.通過聚類將數(shù)據(jù)分成不同的組C.發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的關聯(lián)規(guī)則D.對數(shù)據(jù)進行降維處理9.以下哪種數(shù)據(jù)挖掘算法適用于處理高維數(shù)據(jù)？（）A.主成分分析B.奇異值分解C.線性判別分析D.以上都是10.在數(shù)據(jù)挖掘中，模型評估的常用方法不包括（）。A.交叉驗證B.留出法C.自助法D.層次分析法二、多項選擇題（總共5題，每題5分，每題有兩個或兩個以上正確答案，請將正確答案填寫在括號內(nèi)）1.數(shù)據(jù)挖掘的主要任務包括（）。A.分類B.聚類C.關聯(lián)規(guī)則挖掘D.數(shù)據(jù)可視化E.數(shù)據(jù)預處理2.以下哪些是分類算法的常見應用場景？（）A.客戶信用評估B.疾病診斷C.圖像識別D.市場細分E.預測股票價格3.在關聯(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)則的支持度和置信度C.評估規(guī)則是否比隨機猜測更有價值D.幫助確定強關聯(lián)規(guī)則E.反映項集之間的相關性4.以下哪些屬于數(shù)據(jù)挖掘中的監(jiān)督學習算法？（）A.決策樹B.支持向量機C.樸素貝葉斯D.K均值算法E.層次聚類算法5.數(shù)據(jù)挖掘中，常用的數(shù)據(jù)可視化工具包括（）。A.TableauB.PowerBIC.ExcelD.Python的Matplotlib庫E.R語言的ggplot2庫三、判斷題（總共10題，每題2分，請判斷下列說法的對錯，正確的打√，錯誤的打×）1.數(shù)據(jù)挖掘就是從大量數(shù)據(jù)中提取有價值信息的過程。（）2.分類算法只能處理數(shù)值型數(shù)據(jù)。（）3.關聯(lián)規(guī)則挖掘中，支持度越高的規(guī)則越有價值。（）4.數(shù)據(jù)預處理是數(shù)據(jù)挖掘的第一步，對后續(xù)挖掘結果沒有影響。（）5.聚類算法不需要預先知道數(shù)據(jù)的類別。（）6.決策樹算法生成的規(guī)則一定是最優(yōu)的。（）7.支持向量機在處理非線性可分數(shù)據(jù)時效果不佳。（）8.數(shù)據(jù)歸約可以減少數(shù)據(jù)量，提高挖掘效率，但可能會損失一些信息。（）9.模型評估時，測試集的作用是評估模型的泛化能力。（）10.數(shù)據(jù)可視化只是為了美觀，對數(shù)據(jù)挖掘沒有實際幫助。（）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原理，并舉例說明其應用場景。2.什么是關聯(lián)規(guī)則挖掘？請解釋支持度、置信度和提升度的概念，并說明如何利用這些指標來評估關聯(lián)規(guī)則的價值。3.在數(shù)據(jù)挖掘中，為什么要進行數(shù)據(jù)預處理？數(shù)據(jù)預處理包括哪些主要步驟？五、綜合應用題（總共1題，每題20分，請結合所學知識解決以下實際問題）某電商平臺收集了大量用戶的購物數(shù)據(jù)，包括用戶ID、購買時間、購買商品、商品類別、購買金額等信息。請設計一個數(shù)據(jù)挖掘方案，分析用戶的購買行為，挖掘潛在的商業(yè)價值，例如：發(fā)現(xiàn)熱門商品組合、預測用戶購買傾向等。要求詳細描述數(shù)據(jù)挖掘的步驟、使用的算法以及預期的結果。答案：一、單項選擇題1.C2.D3.A4.D5.A6.A7.D8.A9.D10.D二、多項選擇題1.ABCDE2.ABC3.AC4.ABC5.ABCDE三、判斷題1.√2.×3.×4.×5.√6.×7.×8.√9.√10.×四、簡答題1.分類算法的基本原理是根據(jù)已知類別標簽的訓練數(shù)據(jù)，構建分類模型，然后用該模型對未知數(shù)據(jù)進行類別預測。例如在客戶信用評估中，根據(jù)歷史客戶的信用數(shù)據(jù)（如還款記錄、收入情況等）構建分類模型，來預測新客戶的信用等級。2.關聯(lián)規(guī)則挖掘是從大量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)項集之間有趣的關聯(lián)關系。支持度表示項集在數(shù)據(jù)集中出現(xiàn)的頻率；置信度表示規(guī)則的可信程度；提升度衡量規(guī)則的實用性，評估規(guī)則是否比隨機猜測更有價值。通過比較支持度、置信度和提升度來篩選出有價值的關聯(lián)規(guī)則。3.進行數(shù)據(jù)預處理是因為原始數(shù)據(jù)可能存在噪聲、缺失值、不一致等問題，會影響挖掘結果。主要步驟包括數(shù)據(jù)清洗（去除噪聲和缺失值）、數(shù)據(jù)集成（整合多個數(shù)據(jù)源數(shù)據(jù)）、數(shù)據(jù)變換（規(guī)范化等）、數(shù)據(jù)歸約（減少數(shù)據(jù)量）。五、綜合應用題步驟：首先對數(shù)據(jù)進行清洗，去除噪聲和缺失值。然后進行數(shù)據(jù)集成，將相關數(shù)據(jù)整合。接著選擇關聯(lián)規(guī)則挖掘算法，如Apriori算法，發(fā)現(xiàn)熱門商品組合；選擇分類算法，如決策樹算法，預測用戶購買