2025數(shù)據(jù)挖掘秋招真題及答案

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，關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘常用的算法是？A.AprioriB.KNNC.SVMD.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)3.數(shù)據(jù)清洗不包括以下哪個操作？A.去除重復(fù)數(shù)據(jù)B.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化C.填充缺失值D.數(shù)據(jù)可視化4.以下哪個不是數(shù)據(jù)挖掘的主要任務(wù)？A.分類B.回歸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D.確定葉節(jié)點類別6.以下哪種距離度量方法常用于K-近鄰算法？A.曼哈頓距離B.余弦相似度C.皮爾遜相關(guān)系數(shù)D.杰卡德相似度7.數(shù)據(jù)挖掘中，降維的主要目的是？A.減少數(shù)據(jù)存儲量B.提高數(shù)據(jù)精度C.增加數(shù)據(jù)維度D.提高數(shù)據(jù)的多樣性8.以下哪個是無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法？A.邏輯回歸B.樸素貝葉斯C.主成分分析D.隨機森林9.關(guān)聯(lián)規(guī)則中，支持度表示？A.規(guī)則的可信度B.項集出現(xiàn)的頻率C.規(guī)則的提升度D.項集的相關(guān)性10.以下哪種算法可用于異常檢測？A.線性回歸B.孤立森林C.梯度提升樹D.邏輯回歸多項選擇題（每題2分，共10題）1.數(shù)據(jù)挖掘的數(shù)據(jù)源可以包括？A.數(shù)據(jù)庫B.文本文件C.網(wǎng)頁D.傳感器數(shù)據(jù)2.以下屬于分類算法的有？A.決策樹B.支持向量機C.隨機森林D.K-均值3.數(shù)據(jù)預(yù)處理的步驟包括？A.數(shù)據(jù)集成B.數(shù)據(jù)變換C.數(shù)據(jù)歸約D.數(shù)據(jù)清洗4.聚類算法的評估指標(biāo)有？A.輪廓系數(shù)B.均方誤差C.互信息D.蘭德指數(shù)5.以下哪些是數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用領(lǐng)域？A.金融風(fēng)控B.醫(yī)療診斷C.圖像識別D.推薦系統(tǒng)6.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的評估指標(biāo)有？A.支持度B.置信度C.提升度D.準(zhǔn)確率7.降維算法有？A.主成分分析B.線性判別分析C.奇異值分解D.因子分析8.無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法可以完成以下哪些任務(wù)？A.聚類B.降維C.異常檢測D.分類9.以下哪些是數(shù)據(jù)挖掘的流程步驟？A.問題定義B.數(shù)據(jù)收集C.模型評估D.結(jié)果部署10.決策樹的剪枝方法有？A.預(yù)剪枝B.后剪枝C.隨機剪枝D.深度剪枝判斷題（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)有用信息和知識的過程。（）2.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘只能處理數(shù)值型數(shù)據(jù)。（）3.聚類算法是有監(jiān)督學(xué)習(xí)算法。（）4.數(shù)據(jù)清洗的目的是提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量。（）5.決策樹的每個內(nèi)部節(jié)點對應(yīng)一個屬性上的劃分。（）6.K-近鄰算法的時間復(fù)雜度與訓(xùn)練數(shù)據(jù)的數(shù)量無關(guān)。（）7.主成分分析是一種有監(jiān)督的降維方法。（）8.支持度和置信度越高，關(guān)聯(lián)規(guī)則越有價值。（）9.異常檢測只能使用無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法。（）10.數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果可以直接應(yīng)用，無需評估。（）簡答題（每題5分，共4題）1.簡述數(shù)據(jù)挖掘中分類和聚類的區(qū)別。分類是有監(jiān)督學(xué)習(xí)，有已知類別標(biāo)簽，目的是將新數(shù)據(jù)分到已有類別；聚類是無監(jiān)督學(xué)習(xí)，無類別標(biāo)簽，是將數(shù)據(jù)按相似性分組。2.數(shù)據(jù)預(yù)處理的重要性是什么？可提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，去除噪聲、缺失值和重復(fù)數(shù)據(jù)；使數(shù)據(jù)適合算法要求，如標(biāo)準(zhǔn)化、歸一化；減少計算量，提高挖掘效率和結(jié)果準(zhǔn)確性。3.簡述關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中支持度和置信度的含義。支持度指項集在數(shù)據(jù)集中出現(xiàn)的頻率，反映其普遍性；置信度是在一個項集出現(xiàn)的條件下，另一個項集出現(xiàn)的概率，體現(xiàn)規(guī)則的可信度。4.決策樹算法的基本原理是什么？基于信息論，通過計算信息增益等指標(biāo)選擇最優(yōu)劃分屬性，將數(shù)據(jù)集不斷劃分成子集，構(gòu)建樹結(jié)構(gòu)，直到滿足停止條件，葉節(jié)點對應(yīng)類別。討論題（每題5分，共4題）1.討論數(shù)據(jù)挖掘在金融行業(yè)的應(yīng)用及面臨的挑戰(zhàn)。應(yīng)用：風(fēng)險評估、欺詐檢測、客戶細分等。挑戰(zhàn)：數(shù)據(jù)隱私保護難，數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊，金融環(huán)境復(fù)雜多變，模型可解釋性要求高。2.如何選擇合適的數(shù)據(jù)挖掘算法？考慮數(shù)據(jù)特點，如類型、規(guī)模、分布；明確挖掘任務(wù)，如分類、聚類等；評估算法性能，如準(zhǔn)確率、效率；結(jié)合實際應(yīng)用場景和需求。3.討論數(shù)據(jù)挖掘中過擬合和欠擬合的問題及解決方法。過擬合是模型對訓(xùn)練數(shù)據(jù)擬合過好，泛化能力差，可通過正則化、增加數(shù)據(jù)、剪枝解決；欠擬合是模型復(fù)雜度不夠，可增加特征、換復(fù)雜模型。4.談?wù)剶?shù)據(jù)挖掘?qū)ζ髽I(yè)決策的作用。能幫助企業(yè)發(fā)現(xiàn)潛在商機、了解客戶需求、優(yōu)化業(yè)務(wù)流程、評估風(fēng)險；基于數(shù)據(jù)驅(qū)動決策，提高決策科學(xué)性和準(zhǔn)確性，增強企業(yè)競爭力。答案單項選擇題1.B2.A3.D4.C5.A6.A7.A8.C9.B10.B多項選擇題1.ABCD