2025年服務(wù)數(shù)據(jù)挖掘試題及答案一、單項選擇題（每題2分，共20分）1.服務(wù)數(shù)據(jù)挖掘中，針對用戶投訴文本數(shù)據(jù)的“語義重復(fù)率”清洗，核心目的是：A.減少數(shù)據(jù)存儲成本B.避免重復(fù)樣本干擾模型訓(xùn)練C.提升文本向量化效率D.降低分詞復(fù)雜度2.某電商平臺分析用戶復(fù)購行為時，若需挖掘“購買A商品后購買B商品”的關(guān)聯(lián)規(guī)則，且設(shè)定最小支持度為0.1、最小置信度為0.6，以下哪項組合符合要求？（總訂單數(shù)1000）A.A出現(xiàn)200次，B出現(xiàn)150次，A和B同時出現(xiàn)120次B.A出現(xiàn)150次，B出現(xiàn)120次，A和B同時出現(xiàn)90次C.A出現(xiàn)100次，B出現(xiàn)80次，A和B同時出現(xiàn)65次D.A出現(xiàn)300次，B出現(xiàn)250次，A和B同時出現(xiàn)200次3.以下關(guān)于K-means聚類算法的描述，錯誤的是：A.需預(yù)先指定聚類數(shù)KB.對初始質(zhì)心選擇敏感C.適用于非凸形狀的簇D.距離度量常用歐氏距離4.某銀行使用隨機森林模型預(yù)測客戶違約風(fēng)險，在驗證集中，模型將100個實際違約客戶正確識別為違約（TP=80），將200個實際未違約客戶錯誤識別為違約（FP=30），則模型的查準率（Precision）為：A.80/(80+30)≈0.727B.80/(80+20)≈0.8（注：20為FN，即實際違約但預(yù)測未違約數(shù)）C.80/(80+170)≈0.32（注：170為TN，即實際未違約且預(yù)測未違約數(shù)）D.80/100=0.85.服務(wù)時序數(shù)據(jù)（如每日客服咨詢量）預(yù)測中，若數(shù)據(jù)存在明顯的周周期性（7天），則ARIMA模型的季節(jié)周期參數(shù)應(yīng)設(shè)置為：A.1B.7C.30D.3656.以下哪項不屬于服務(wù)數(shù)據(jù)中的“異常值”典型場景？A.某用戶單日發(fā)起100次退換貨請求（歷史均值5次）B.某地區(qū)連續(xù)3天物流時效比平時延長2小時（標準差1小時）C.某客服坐席單日處理工單量為50單（團隊均值48單，標準差2單）D.某時段系統(tǒng)日志中“404錯誤”出現(xiàn)頻率突增300%7.文本情感分析任務(wù)中，若訓(xùn)練集包含“服務(wù)態(tài)度差”（負向）、“響應(yīng)速度快”（正向）、“問題未解決”（負向）樣本，使用TF-IDF向量化時，“解決”一詞的IDF值計算依據(jù)是：A.包含“解決”的文檔數(shù)占總文檔數(shù)的比例B.總文檔數(shù)除以包含“解決”的文檔數(shù)（取對數(shù)）C.“解決”在所有文檔中的出現(xiàn)頻率D.“解決”在負向文檔中的出現(xiàn)頻率8.以下關(guān)于XGBoost與LightGBM的對比，正確的是：A.XGBoost采用GOSS采樣，LightGBM采用預(yù)排序算法B.LightGBM更適合處理大規(guī)模高維數(shù)據(jù)C.XGBoost不支持類別特征直接輸入D.兩者均通過正則化防止過擬合9.某網(wǎng)約車平臺需挖掘“用戶取消訂單”的關(guān)鍵影響因素，最適合的算法是：A.K-means聚類B.Apriori關(guān)聯(lián)規(guī)則C.邏輯回歸（帶特征重要性分析）D.層次聚類10.服務(wù)數(shù)據(jù)隱私保護中，“k-匿名”技術(shù)的核心是：A.對敏感字段進行哈希加密B.確保至少k個記錄在準標識符上不可區(qū)分C.限制數(shù)據(jù)訪問權(quán)限為k個用戶D.對數(shù)據(jù)進行差分隱私擾動（添加k倍標準差噪聲）二、填空題（每空2分，共20分）1.服務(wù)數(shù)據(jù)預(yù)處理中，針對“用戶年齡”字段的缺失值，若數(shù)據(jù)符合正態(tài)分布，常用的填充方法是__________；若數(shù)據(jù)存在明顯業(yè)務(wù)規(guī)律（如“學(xué)生群體年齡集中在18-25歲”），則更適合__________填充。2.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中，支持度（Support）的計算公式為__________；提升度（Lift）的計算公式為__________，其值大于1表示__________。3.分類模型評估中，ROC曲線的縱軸是__________，橫軸是__________；若某模型的AUC值為0.85，說明__________。4.時間序列分解通常包括__________、__________、__________和隨機波動四個部分。三、簡答題（每題8分，共32分）1.服務(wù)數(shù)據(jù)常存在“高維稀疏”特征（如用戶行為標簽、文本關(guān)鍵詞），請說明針對此類數(shù)據(jù)的降維方法及選擇依據(jù)（至少列舉3種）。2.某外賣平臺需預(yù)測用戶“是否會使用準時達服務(wù)”，訓(xùn)練集中正樣本（使用）占比僅5%，負樣本占比95%。請分析此類不平衡數(shù)據(jù)對模型訓(xùn)練的影響，并提出至少3種解決方案。3.對比KNN（K近鄰）與SVM（支持向量機）在服務(wù)分類任務(wù)中的優(yōu)缺點，結(jié)合具體場景（如“客戶投訴類型分類”）說明適用條件。4.服務(wù)異常檢測中，若數(shù)據(jù)標簽缺失（無明確“正常/異常”標記），應(yīng)選擇哪些無監(jiān)督算法？請列舉3種并簡述其核心原理。四、應(yīng)用題（20分）某連鎖超市收集了2024年1-12月的會員消費數(shù)據(jù)，字段包括：會員ID、消費日期、消費金額（元）、消費時段（早/中/晚）、購買品類（生鮮/日用品/零食/家電）、是否使用優(yōu)惠券。請基于該數(shù)據(jù)完成以下任務(wù)（要求給出具體步驟、關(guān)鍵代碼片段及結(jié)果解釋）：（1）數(shù)據(jù)清洗：發(fā)現(xiàn)“消費金額”字段存在負值（如-50元）和異常大值（如100000元），請設(shè)計清洗策略并編寫Python代碼實現(xiàn)。（2）關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘：挖掘“消費時段”與“購買品類”之間的關(guān)聯(lián)規(guī)則，設(shè)定最小支持度0.2、最小置信度0.6，使用Apriori算法，并解讀Top3規(guī)則的業(yè)務(wù)意義。五、綜合分析題（8分）某快遞企業(yè)為提升服務(wù)質(zhì)量，需構(gòu)建“物流異常事件預(yù)測模型”。已知可用數(shù)據(jù)包括：運單基本信息（寄件/收件地址、重量）、歷史時效數(shù)據(jù)（從攬收到簽收的時長）、天氣數(shù)據(jù)（寄/收件地降雨量、風(fēng)速）、投訴記錄（是否因延誤被投訴）。請設(shè)計完整的建模流程，包括：（1）數(shù)據(jù)預(yù)處理的關(guān)鍵步驟及理由；（2）特征工程的設(shè)計（至少5個特征）；（3）模型選擇及評估指標的依據(jù)；（4）模型部署后的效果跟蹤與優(yōu)化策略。2025年服務(wù)數(shù)據(jù)挖掘試題答案一、單項選擇題1.B2.D3.C4.A5.B6.C7.B8.D9.C10.B二、填空題1.均值填充；業(yè)務(wù)規(guī)則（或分群均值）2.Support(A→B)=P(A∧B)；Lift=置信度/(P(B))；規(guī)則A→B的出現(xiàn)不是隨機的（或“正相關(guān)”）3.真正率（TPR）；假正率（FPR）；模型區(qū)分正負樣本的能力較好（或“預(yù)測效果優(yōu)于隨機模型”）4.趨勢項；季節(jié)項；循環(huán)項三、簡答題1.答：（1）主成分分析（PCA）：適用于連續(xù)型高維數(shù)據(jù)，通過正交變換將相關(guān)性高的變量轉(zhuǎn)換為無關(guān)的主成分，保留大部分方差，適合線性關(guān)系明顯的場景（如用戶消費金額、頻次等數(shù)值特征）。（2）線性判別分析（LDA）：有監(jiān)督降維，最大化類別間區(qū)分度，適合分類任務(wù)（如用戶分層中的高維行為特征）。（3）詞嵌入（Word2Vec/GloVe）：針對文本高維稀疏數(shù)據(jù)，將詞語映射到低維連續(xù)向量空間，保留語義相關(guān)性（如用戶評價文本的關(guān)鍵詞降維）。（4）特征選擇（如卡方檢驗、互信息）：直接篩選與目標變量相關(guān)的特征，減少冗余，適合業(yè)務(wù)意義明確的場景（如預(yù)測復(fù)購時篩選關(guān)鍵行為標簽）。2.答：影響：模型易偏向多數(shù)類（負樣本），導(dǎo)致正樣本的查全率（召回率）極低，無法有效識別“使用準時達”的用戶。解決方案：（1）數(shù)據(jù)層面：-過采樣（如SMOTE）：通過插值生成正樣本，平衡類別分布；-欠采樣：隨機刪除部分負樣本（需避免丟失關(guān)鍵信息）；-集成采樣（如EasyEnsemble）：將負樣本劃分為多個子集，分別與正樣本訓(xùn)練基模型，再集成結(jié)果。（2）模型層面：-調(diào)整類別權(quán)重（如邏輯回歸的class_weight參數(shù)），提高正樣本誤判的代價；-使用樹模型（如XGBoost/LightGBM），其內(nèi)置的類別平衡參數(shù)（scale_pos_weight）可自動調(diào)整損失函數(shù)。（3）評價指標：-采用F1-score（綜合查準率與召回率）、AUC-ROC（關(guān)注整體區(qū)分能力）替代準確率。3.答：KNN優(yōu)點：無需訓(xùn)練過程，可解釋性強（決策基于近鄰樣本）；缺點：計算復(fù)雜度高（尤其高維數(shù)據(jù)），對噪聲敏感，需手動選擇K值。SVM優(yōu)點：適合小樣本高維數(shù)據(jù)（通過核函數(shù)處理非線性問題），魯棒性強（關(guān)注支持向量）；缺點：訓(xùn)練時間隨樣本量增加顯著上升，可解釋性差（核函數(shù)映射后難以理解特征重要性）。場景示例（客戶投訴類型分類）：若投訴文本量?。ㄈ缒承聵I(yè)務(wù)線投訴數(shù)據(jù)）、需快速驗證規(guī)則，KNN更合適（直接對比歷史相似投訴）；若數(shù)據(jù)量大且類別邊界復(fù)雜（如多類型混合投訴），SVM（結(jié)合文本向量化）能更好捕捉非線性關(guān)系。4.答：（1）孤立森林（IsolationForest）：基于隨機劃分數(shù)據(jù)，異常點因路徑長度更短被快速隔離，適合高維小樣本數(shù)據(jù)（如突發(fā)的異常訂單）。（2）DBSCAN聚類：通過密度劃分簇，離群點（未被任何簇包含的點）視為異常，適合簇形狀不規(guī)則的場景（如用戶行為模式突變）。（3）自編碼器（Autoencoder）：通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)數(shù)據(jù)，異常點的重構(gòu)誤差較大，適用于非線性關(guān)系的高維數(shù)據(jù)（如用戶多維度行為日志）。四、應(yīng)用題（1）數(shù)據(jù)清洗策略及代碼：策略：-負值處理：檢查業(yè)務(wù)邏輯（如退貨金額應(yīng)為負值），若“消費金額”定義為“實際支付金額”，則負值為異常，需刪除或修正（聯(lián)系業(yè)務(wù)確認）；-異常大值處理：計算均值±3倍標準差，超出范圍的值視為異常（或根據(jù)業(yè)務(wù)上限，如超市單日最高消費通常不超過10000元），刪除或用分位數(shù)替換。Python代碼：```pythonimportpandasaspdimportnumpyasnp加載數(shù)據(jù)df=pd.read_excel("會員消費數(shù)據(jù).xlsx")處理負值：假設(shè)“消費金額”為實際支付，負值為異常df=df[df["消費金額"]>=0]處理異常大值（基于3σ原則）mean=df["消費金額"].mean()std=df["消費金額"].std()upper=mean+3stdlower=mean-3std已過濾負值，只需上界df["消費金額"]=np.where(df["消費金額"]>upper,upper,df["消費金額"])或基于業(yè)務(wù)規(guī)則（如上限10000元）df=df[df["消費金額"]<=10000]```（2）關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘步驟及解讀：步驟：①數(shù)據(jù)預(yù)處理：將“消費時段”與“購買品類”組合為事務(wù)（如“早-生鮮”“中-日用品”）；②轉(zhuǎn)換為布爾矩陣（每個事務(wù)為一行，列是“時段-品類”組合）；③運行Apriori算法，計算支持度、置信度、提升度；④篩選滿足條件的規(guī)則（支持度≥0.2，置信度≥0.6）。關(guān)鍵代碼（使用mlxtend庫）：```pythonfrommlxtend.frequent_patternsimportapriori,association_rules構(gòu)造事務(wù)數(shù)據(jù)（每個會員每次消費為一個事務(wù)）transactions=df.groupby(["會員ID","消費日期"])[["消費時段","購買品類"]].agg(lambdax:list(x)).reset_index()transactions["組合"]=transactions["消費時段"]+"-"+transactions["購買品類"]轉(zhuǎn)換為獨熱編碼onehot=pd.get_dummies(transactions["組合"].apply(pd.Series).stack()).sum(level=0)挖掘頻繁項集frequent_itemsets=apriori(onehot,min_support=0.2,use_colnames=True)生成關(guān)聯(lián)規(guī)則rules=association_rules(frequent_itemsets,metric="confidence",min_threshold=0.6)```Top3規(guī)則解讀（示例）：-規(guī)則1：早→生鮮（支持度0.25，置信度0.75，提升度1.5）：早晨時段購買生鮮的概率較高，可能因用戶習(xí)慣早上下單買菜，建議早間加大生鮮促銷。-規(guī)則2：晚→零食（支持度0.3，置信度0.8，提升度1.8）：晚間是零食消費高峰，可在晚時段推送零食滿減券。-規(guī)則3：中→日用品（支持度0.22，置信度0.65，提升度1.3）：中午時段用戶可能順便購買日用品，可優(yōu)化日用品陳列位置以提升連帶銷售。五、綜合分析題（1）數(shù)據(jù)預(yù)處理關(guān)鍵步驟：-缺失值處理：運單重量缺失時，用同地區(qū)同類型包裹的均值填充（業(yè)務(wù)相關(guān)性強）；天氣數(shù)據(jù)缺失時，用相鄰日期的插值填充（時序連續(xù)性）。-異常值檢測：時效數(shù)據(jù)中“攬收到簽收時長”遠超過正常范圍（如10天以上），標記為異常（可能系統(tǒng)記錄錯誤）并刪除。-數(shù)據(jù)標準化：對重量、風(fēng)速等連續(xù)變量進行Z-score標準化，消除