2025年高職第一學(xué)年（大數(shù)據(jù)技術(shù)）數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)試題及答案

（考試時(shí)間：90分鐘滿分100分）班級(jí)______姓名______第I卷（選擇題，共40分）答題要求：每題只有一個(gè)正確答案，請(qǐng)將正確答案的序號(hào)填在括號(hào)內(nèi)。(總共20題，每題2分，每題只有一個(gè)正確答案，請(qǐng)將正確答案的序號(hào)填在括號(hào)內(nèi))1.以下哪種算法不屬于數(shù)據(jù)挖掘中的分類算法？（）A.決策樹算法B.支持向量機(jī)算法C.聚類算法D.樸素貝葉斯算法2.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)挖掘算法選擇D.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換3.以下關(guān)于關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的說(shuō)法，錯(cuò)誤的是（）A.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中隱藏的關(guān)聯(lián)關(guān)系B.支持度和置信度是評(píng)估關(guān)聯(lián)規(guī)則的兩個(gè)重要指標(biāo)C.頻繁項(xiàng)集是關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的基礎(chǔ)D.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘只能處理數(shù)值型數(shù)據(jù)4.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（）A.準(zhǔn)確率B.召回率C.F1值D.均方誤差5.以下哪種數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)常用于預(yù)測(cè)？（）A.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘B.聚類分析C.回歸分析D.數(shù)據(jù)可視化6.在數(shù)據(jù)挖掘中，處理高維數(shù)據(jù)時(shí)常用的方法是（）A.降維B.數(shù)據(jù)擴(kuò)充C.特征提取D.以上都是7.以下關(guān)于決策樹算法的說(shuō)法，正確的是（）A.決策樹算法是一種有監(jiān)督學(xué)習(xí)算法B.決策樹算法可以處理連續(xù)型和離散型數(shù)據(jù)C.決策樹算法的生成過(guò)程包括分裂和剪枝D.以上說(shuō)法都正確8.數(shù)據(jù)挖掘中，聚類算法的目標(biāo)是（）A.將數(shù)據(jù)劃分成不同的組或簇B.發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的關(guān)聯(lián)關(guān)系C.預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)的未來(lái)值D.評(píng)估數(shù)據(jù)的質(zhì)量9.以下哪種算法常用于文本分類？（）A.樸素貝葉斯算法B.K近鄰算法C.支持向量機(jī)算法D.以上都是10.在數(shù)據(jù)挖掘中，評(píng)估聚類結(jié)果的指標(biāo)不包括（）A.輪廓系數(shù)B.純度C.準(zhǔn)確率D.均一性11.數(shù)據(jù)挖掘中，以下哪種技術(shù)可以用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的異常點(diǎn)？（）A.異常檢測(cè)B.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘C.聚類分析D.回歸分析12.以下關(guān)于支持向量機(jī)算法的說(shuō)法，錯(cuò)誤的是（）A.支持向量機(jī)算法可以處理線性和非線性分類問(wèn)題B.支持向量機(jī)算法的核心是找到最優(yōu)分類超平面C.支持向量機(jī)算法對(duì)數(shù)據(jù)的分布沒有要求D.支持向量機(jī)算法在處理高維數(shù)據(jù)時(shí)具有優(yōu)勢(shì)13.在數(shù)據(jù)挖掘中，以下哪種方法可以用于特征選擇？（）A.信息增益B.主成分分析C.奇異值分解D.以上都是14.數(shù)據(jù)挖掘中，以下哪種算法常用于推薦系統(tǒng)？（）A.協(xié)同過(guò)濾算法B.決策樹算法C.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法D.聚類算法15.以下關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用場(chǎng)景，錯(cuò)誤的是（）A.數(shù)據(jù)挖掘可以用于金融領(lǐng)域的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估B.數(shù)據(jù)挖掘可以用于醫(yī)療領(lǐng)域的疾病診斷C.數(shù)據(jù)挖掘可以用于社交網(wǎng)絡(luò)中的用戶行為分析D.數(shù)據(jù)挖掘只能用于商業(yè)領(lǐng)域，不能用于其他領(lǐng)域16.在數(shù)據(jù)挖掘中，以下哪種技術(shù)可以用于處理缺失值？（）A.填充法B.剔除法C.插補(bǔ)法D.以上都是17.以下關(guān)于K近鄰算法的說(shuō)法，正確的是（）A.K近鄰算法是一種有監(jiān)督學(xué)習(xí)算法B.K近鄰算法的性能取決于K值的選擇C.K近鄰算法可以處理連續(xù)型和離散型數(shù)據(jù)D.以上說(shuō)法都正確18.數(shù)據(jù)挖掘中，以下哪種算法常用于圖像識(shí)別？（）A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法B.決策樹算法C.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法D.聚類算法19.在數(shù)據(jù)挖掘中，以下哪種技術(shù)可以用于數(shù)據(jù)可視化？（）A.柱狀圖B.折線圖C.散點(diǎn)圖D.以上都是20.以下關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘的說(shuō)法，正確的是（）A.數(shù)據(jù)挖掘是從大量數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值信息的過(guò)程B.數(shù)據(jù)挖掘只能處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)C.數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果一定是準(zhǔn)確的D.數(shù)據(jù)挖掘不需要任何領(lǐng)域知識(shí)第II卷（非選擇題，共60分）21.簡(jiǎn)答題（每題10分，共20分）-請(qǐng)簡(jiǎn)要介紹數(shù)據(jù)挖掘中的分類算法，并列舉至少三種常見的分類算法。-簡(jiǎn)述關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中支持度和置信度的含義，并說(shuō)明它們?cè)谠u(píng)估關(guān)聯(lián)規(guī)則時(shí)的作用。22.論述題（20分）結(jié)合實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景，論述數(shù)據(jù)挖掘在大數(shù)據(jù)技術(shù)中的重要性和應(yīng)用價(jià)值。23.案例分析題（20分）材料：某電商平臺(tái)收集了大量用戶的購(gòu)物數(shù)據(jù)，包括用戶ID、商品ID、購(gòu)買時(shí)間、購(gòu)買金額等?，F(xiàn)需要通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)分析用戶的購(gòu)買行為，以提高平臺(tái)的銷售業(yè)績(jī)。問(wèn)題：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預(yù)期的結(jié)果。24.算法設(shè)計(jì)題（20分）材料：給定一組數(shù)據(jù)集，包含多個(gè)特征和一個(gè)目標(biāo)變量。要求設(shè)計(jì)一個(gè)決策樹算法來(lái)對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行分類。問(wèn)題：請(qǐng)簡(jiǎn)述決策樹算法的基本步驟，并說(shuō)明如何根據(jù)數(shù)據(jù)集構(gòu)建決策樹。答案：1.C2.C3.D4.D5.C6.A7.D8.A9.D10.C11.A12.C13.D14.A15.D16.D17.D18.A19.D20.A21.分類算法是將數(shù)據(jù)對(duì)象劃分到不同的類別中。常見的分類算法有決策樹算法，它通過(guò)構(gòu)建樹結(jié)構(gòu)進(jìn)行分類決策；支持向量機(jī)算法，能找到最優(yōu)分類超平面；樸素貝葉斯算法，基于貝葉斯定理和特征條件獨(dú)立假設(shè)進(jìn)行分類。支持度表示項(xiàng)集在數(shù)據(jù)集中出現(xiàn)的頻率，反映規(guī)則的普遍程度。置信度表示在包含前項(xiàng)的事務(wù)中，同時(shí)包含后項(xiàng)的概率，衡量規(guī)則的可靠性。它們用于篩選出有價(jià)值的關(guān)聯(lián)規(guī)則。22.在大數(shù)據(jù)技術(shù)中，數(shù)據(jù)挖掘至關(guān)重要。它能從海量數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值信息，如在電商領(lǐng)域可分析用戶購(gòu)買行為，精準(zhǔn)推送商品，提高銷售額；在醫(yī)療領(lǐng)域可輔助疾病診斷和預(yù)測(cè)疾病趨勢(shì)。其應(yīng)用價(jià)值體現(xiàn)在多個(gè)方面，能幫助企業(yè)優(yōu)化決策，提升競(jìng)爭(zhēng)力，還能為科研提供數(shù)據(jù)支持，推動(dòng)各領(lǐng)域發(fā)展，挖掘潛在規(guī)律和模式，為解決復(fù)雜問(wèn)題提供新途徑。23.數(shù)據(jù)預(yù)處理：清洗數(shù)據(jù)，去除重復(fù)、錯(cuò)誤數(shù)據(jù)；集成數(shù)據(jù)，將分散數(shù)據(jù)整合；轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)格式，使其適合挖掘。算法選擇：用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法，發(fā)現(xiàn)商品間關(guān)聯(lián)關(guān)系；用聚類算法，對(duì)用戶分類，了解不同群體購(gòu)買特點(diǎn)。預(yù)期結(jié)果：找出高關(guān)聯(lián)商品組合，用于促銷；明確不同用戶群體偏好，針對(duì)性營(yíng)銷，提高銷售業(yè)績(jī)。24.決策樹算法基本步