2025年高職大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用（數(shù)據(jù)挖掘）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）（總共6題，每題5分，每題只有一個正確答案，請將正確答案填在題后的括號內(nèi)）w1.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w2.在數(shù)據(jù)挖掘中，用于評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w3.以下關(guān)于關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的說法，錯誤的是（）A.支持度表示規(guī)則在數(shù)據(jù)集中出現(xiàn)的頻率B.置信度表示在滿足前提條件下，結(jié)論成立的概率C.提升度大于1表示規(guī)則有意義D.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘只能發(fā)現(xiàn)二元關(guān)系w4.數(shù)據(jù)預(yù)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.數(shù)據(jù)挖掘D.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換w5.以下哪種數(shù)據(jù)類型不適合用數(shù)據(jù)挖掘算法處理？（）A.結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)B.半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)C.非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)D.以上都適合w6.在數(shù)據(jù)挖掘中，模型選擇的原則不包括（）A.準(zhǔn)確性B.復(fù)雜性C.可解釋性D.運(yùn)行速度第II卷（非選擇題共70分）w7.（10分）簡述數(shù)據(jù)挖掘的定義和主要任務(wù)。w8.（15分）請描述決策樹算法的基本原理，并說明其優(yōu)缺點(diǎn)。w9.（15分）某電商平臺收集了用戶的購買記錄數(shù)據(jù)，如下表所示：用戶ID，購買商品A，購買商品B，購買商品C1，1，0，12，0，1，03，1，1，14，0，0，15，1，1，0請根據(jù)這些數(shù)據(jù)，使用Apriori算法挖掘出頻繁項(xiàng)集和關(guān)聯(lián)規(guī)則。（要求寫出具體步驟和結(jié)果）w10.（20分）材料：在醫(yī)療領(lǐng)域，通過對大量患者的病歷數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，可以發(fā)現(xiàn)疾病之間的關(guān)聯(lián)、預(yù)測疾病的發(fā)展趨勢等。問題：請闡述數(shù)據(jù)挖掘在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用場景，并舉例說明如何利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)提高醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量。w11.（20分）材料：某企業(yè)收集了生產(chǎn)過程中的各種數(shù)據(jù)，包括設(shè)備運(yùn)行參數(shù)、產(chǎn)品質(zhì)量數(shù)據(jù)等。問題：請說明如何運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對這些生產(chǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，以優(yōu)化生產(chǎn)流程、提高產(chǎn)品質(zhì)量。答案：w1.Cw2.Dw3.Dw4.Cw5.Dw6.Dw7.數(shù)據(jù)挖掘是從大量數(shù)據(jù)中提取潛在的、有價值的信息和知識的過程。主要任務(wù)包括分類、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘、異常檢測、趨勢分析等。w8.決策樹算法基本原理：它是基于樹結(jié)構(gòu)進(jìn)行決策的算法，每個內(nèi)部節(jié)點(diǎn)是一個屬性上的測試，分支是測試輸出結(jié)果，葉節(jié)點(diǎn)是類別或值。優(yōu)點(diǎn)：簡單直觀、容易理解、計(jì)算效率高、可處理數(shù)值和分類數(shù)據(jù)。缺點(diǎn)：容易過擬合、對數(shù)據(jù)變化敏感、不擅長處理連續(xù)屬性。w9.步驟：1.生成候選1項(xiàng)集。2.計(jì)算候選1項(xiàng)集的支持度，篩選出頻繁1項(xiàng)集。3.由頻繁1項(xiàng)集生成候選2項(xiàng)集，計(jì)算支持度，篩選出頻繁2項(xiàng)集。4.以此類推，直到不能生成新的頻繁項(xiàng)集。結(jié)果：頻繁項(xiàng)集如{購買商品A，購買商品C}{購買商品B，購買商品C}等。關(guān)聯(lián)規(guī)則如{購買商品A}->{購買商品C}置信度[具體值]等。w10.應(yīng)用場景：疾病診斷輔助、疾病預(yù)測、藥物療效分析等。例如通過挖掘病歷數(shù)據(jù)中癥狀與疾病的關(guān)聯(lián)，幫助醫(yī)生更準(zhǔn)確快速診斷疾病，提高診斷效率和準(zhǔn)確性，從而提高醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量。w11.可以利用聚類算法對設(shè)備運(yùn)行參數(shù)進(jìn)行聚類，找出不同運(yùn)行模式，分析哪種模式