2025年高職（大數(shù)據(jù)技術）數(shù)據(jù)挖掘應用案例試題及答案

（考試時間：90分鐘滿分100分）班級______姓名______第I卷（選擇題共30分）答題要求：本大題共10小題，每小題3分。在每小題給出的四個選項中，只有一項是符合題目要求的。1.以下哪種算法常用于數(shù)據(jù)挖掘中的分類任務？A.K-Means算法B.決策樹算法C.關聯(lián)規(guī)則算法D.聚類算法2.在數(shù)據(jù)挖掘中，數(shù)據(jù)預處理不包括以下哪個步驟？A.數(shù)據(jù)清洗B.數(shù)據(jù)集成C.模型評估D.數(shù)據(jù)轉換3.對于大數(shù)據(jù)量的數(shù)據(jù)集，以下哪種數(shù)據(jù)結構更適合存儲和處理？A.數(shù)組B.鏈表C.數(shù)據(jù)庫D.哈希表4.數(shù)據(jù)挖掘中的頻繁項集挖掘主要用于發(fā)現(xiàn)什么？A.數(shù)據(jù)中的異常值B.數(shù)據(jù)中的關聯(lián)關系C.數(shù)據(jù)的聚類結果D.數(shù)據(jù)的分類規(guī)則5.以下哪種技術可以用于數(shù)據(jù)降維？A.主成分分析B.支持向量機C.神經(jīng)網(wǎng)絡D.決策樹6.在數(shù)據(jù)挖掘中，評估分類模型性能的常用指標不包括？A.準確率B.召回率C.F1值D.相關系數(shù)7.數(shù)據(jù)挖掘中，哪種算法適用于處理文本數(shù)據(jù)的分類？A.樸素貝葉斯算法B.線性回歸算法C.梯度下降算法D.最小二乘法8.對于時間序列數(shù)據(jù)挖掘，常用的算法是？A.Apriori算法B.隱馬爾可夫模型C.K近鄰算法D.層次聚類算法9.數(shù)據(jù)挖掘中的數(shù)據(jù)可視化主要目的是？A.展示數(shù)據(jù)的美觀性B.幫助理解數(shù)據(jù)特征和關系C.提高數(shù)據(jù)挖掘算法效率D.壓縮數(shù)據(jù)規(guī)模10.以下哪個不是數(shù)據(jù)挖掘的應用領域？A.金融風險評估B.圖像識別C.數(shù)據(jù)庫設計D.客戶關系管理第II卷（非選擇題共70分）二、填空題（共10分）答題要求：本大題共5小題，每小題2分。請在橫線上填寫正確答案。1.數(shù)據(jù)挖掘的主要任務包括分類、聚類、關聯(lián)規(guī)則挖掘、________________等。2.決策樹算法中，用于劃分數(shù)據(jù)集的屬性選擇度量方法有________________、信息增益率等。3.聚類算法中，K-Means算法的主要步驟包括初始化聚類中心、計算數(shù)據(jù)點到聚類中心的距離、________________、更新聚類中心。4.數(shù)據(jù)挖掘中的數(shù)據(jù)預處理階段，處理缺失值的方法有刪除法、________________、插補法等。5.支持向量機算法的核心思想是尋找一個最優(yōu)的________________，將不同類別的數(shù)據(jù)點分開。三、簡答題（共20分）答題要求：簡要回答問題，每題5分。1.簡述數(shù)據(jù)挖掘中分類算法的基本原理。2.請說明關聯(lián)規(guī)則挖掘中支持度、置信度和提升度的含義。3.數(shù)據(jù)挖掘中為什么要進行數(shù)據(jù)降維？4.簡述K-Means聚類算法的優(yōu)缺點。四、案例分析題（共20分）答題要求：閱讀以下案例，回答問題。某電商平臺收集了大量用戶的購物數(shù)據(jù)，包括購買商品種類、購買時間、購買金額等?，F(xiàn)希望通過數(shù)據(jù)挖掘技術分析用戶的購買行為模式，以實現(xiàn)精準營銷。1.請列舉至少兩種適合該電商平臺數(shù)據(jù)挖掘的算法，并說明理由。（8分）2.如何從數(shù)據(jù)中提取有價值的信息來支持精準營銷決策？請簡要描述步驟。（12分）五、綜合應用題（共20分）答題要求：結合所學知識，解決以下實際問題。某醫(yī)療數(shù)據(jù)集包含患者的癥狀、診斷結果、治療方法等信息。現(xiàn)要通過數(shù)據(jù)挖掘技術建立一個診斷模型，幫助醫(yī)生更準確地診斷疾病。1.請設計一個數(shù)據(jù)挖掘流程，包括數(shù)據(jù)預處理、模型選擇與訓練、模型評估等步驟。（10分）2.若使用決策樹算法進行模型訓練，如何評估模型的性能？請說明具體指標和方法。（10分）答案：一、選擇題1.B2.C3.C4.B5.A6.D7.A8.B9.B10.C二、填空題1.數(shù)據(jù)降維2.基尼指數(shù)3.重新分配數(shù)據(jù)點到最近的聚類中心4.替換法5.超平面三、簡答題1.分類算法基本原理是基于已有類別標記的數(shù)據(jù)集（訓練集），通過學習數(shù)據(jù)的特征和類別之間的關系，構建分類模型。然后利用該模型對新的數(shù)據(jù)（測試集）進行類別預測。2.支持度表示項集在數(shù)據(jù)集中出現(xiàn)的頻率；置信度是指在規(guī)則前提成立的情況下，規(guī)則結論成立的概率；提升度用于衡量規(guī)則的有效性，是置信度與結論在數(shù)據(jù)集中出現(xiàn)的概率之比。3.進行數(shù)據(jù)降維可以減少數(shù)據(jù)的維度，降低數(shù)據(jù)存儲和處理的成本；去除冗余信息，提高數(shù)據(jù)挖掘算法的效率；避免維度災難，提升模型的性能和可解釋性。4.優(yōu)點：簡單快速，對處理大數(shù)據(jù)集有效，能直觀展示聚類結果。缺點：對初始聚類中心敏感，結果不穩(wěn)定；需要預先指定聚類數(shù)K；不能很好處理非凸形狀的數(shù)據(jù)分布。四、案例分析題1.關聯(lián)規(guī)則算法，可發(fā)現(xiàn)用戶購買商品之間的關聯(lián)關系，如購買某商品后常購買的其他商品，便于推薦相關商品。聚類算法，可將用戶按購買行為模式聚類，針對不同聚類用戶進行差異化營銷。2.首先對數(shù)據(jù)進行清洗和預處理，去除噪聲數(shù)據(jù)。然后進行關聯(lián)規(guī)則挖掘，找出頻繁購買的商品組合。通過聚類算法將用戶分類，分析不同類用戶的購買特征。還可進行趨勢分析，了解購買時間規(guī)律等。根據(jù)這些信息制定營銷策略，如向特定用戶推薦關聯(lián)商品，針對不同聚類用戶發(fā)送個性化促銷信息。五、綜合應用題1.數(shù)據(jù)預處理：清洗數(shù)據(jù)，去除缺失值和異常值；對數(shù)據(jù)進行編碼，將癥狀等文本信息轉換為數(shù)字特征。模型選擇與訓練：選擇決策樹算法，使用訓練數(shù)據(jù)進行訓練，確定決策樹的結構和參數(shù)。模型評估：使用測試數(shù)據(jù)，通過計算準確率、召回率、F1值等指標評估模型性能。2.性能