2025年高職大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用（數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用）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30分）答題要求：本卷共6題，每題5分。在每題給出的四個(gè)選項(xiàng)中，只有一項(xiàng)是符合題目要求的。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(shù)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，用于評(píng)估模型預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性的常用指標(biāo)是（）A.召回率B.準(zhǔn)確率C.F1值D.以上都是3.數(shù)據(jù)挖掘中，處理高維數(shù)據(jù)時(shí)，常采用的降維方法是（）A.主成分分析B.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘C.回歸分析D.聚類分析4.以下關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘中的頻繁項(xiàng)集挖掘，說(shuō)法正確的是（）A.頻繁項(xiàng)集是指在數(shù)據(jù)集中出現(xiàn)頻率低于某個(gè)閾值的項(xiàng)集B.Apriori算法是一種經(jīng)典的頻繁項(xiàng)集挖掘算法C.頻繁項(xiàng)集挖掘與數(shù)據(jù)的順序無(wú)關(guān)D.頻繁項(xiàng)集挖掘只適用于數(shù)值型數(shù)據(jù)5.數(shù)據(jù)挖掘中，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理時(shí)，缺失值處理的方法不包括（）A.刪除含有缺失值的記錄B.用均值填充缺失值C.用最大值填充缺失值D.用模型預(yù)測(cè)缺失值6.以下哪種數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的模式和規(guī)律，用于預(yù)測(cè)未來(lái)趨勢(shì)？（）A.分類B.回歸C.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘D.以上都可以第II卷（非選擇題共70分）（總共4題，每題10分，答題要求：請(qǐng)簡(jiǎn)要回答問(wèn)題）7.請(qǐng)簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)挖掘的主要流程。8.說(shuō)明決策樹(shù)算法的基本原理及構(gòu)建步驟。9.什么是支持向量機(jī)算法？它在數(shù)據(jù)挖掘中有哪些應(yīng)用場(chǎng)景？10.簡(jiǎn)述聚類分析的概念及常用的聚類算法。（總共2題，每題各20分，答題要求：結(jié)合所給材料，分析回答問(wèn)題）材料：某電商平臺(tái)收集了大量用戶的購(gòu)物數(shù)據(jù)，包括購(gòu)買商品種類、購(gòu)買時(shí)間、購(gòu)買金額等?，F(xiàn)要通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘分析用戶的購(gòu)買行為模式。11.請(qǐng)?jiān)O(shè)計(jì)一個(gè)數(shù)據(jù)挖掘方案，包括選擇合適的算法及分析步驟，以發(fā)現(xiàn)用戶購(gòu)買行為中的潛在規(guī)律。12.若發(fā)現(xiàn)部分用戶在特定時(shí)間段內(nèi)頻繁購(gòu)買某幾類商品，你認(rèn)為可以采取哪些營(yíng)銷策略來(lái)提高這些商品的銷售額？答案：1.C2.D3.A4.B5.C6.D7.數(shù)據(jù)挖掘主要流程包括：數(shù)據(jù)清理，處理缺失值、噪聲等；數(shù)據(jù)集成，將多個(gè)數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)整合；數(shù)據(jù)選擇，選取與挖掘任務(wù)相關(guān)的數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)變換，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行規(guī)范化等處理；數(shù)據(jù)挖掘，運(yùn)用各種算法挖掘知識(shí)；模式評(píng)估，評(píng)估挖掘出的模式；知識(shí)表示，將模式以合適的形式呈現(xiàn)。8.決策樹(shù)算法基本原理是基于信息論中的信息增益來(lái)劃分屬性，構(gòu)建一棵決策樹(shù)，每個(gè)內(nèi)部節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)一個(gè)屬性測(cè)試，分支是測(cè)試輸出，葉節(jié)點(diǎn)是類別或值。構(gòu)建步驟：首先選擇最優(yōu)劃分屬性，然后對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行劃分，重復(fù)此過(guò)程直到滿足停止條件，如所有樣本屬于同一類別或無(wú)屬性可分等。9.支持向量機(jī)算法是一種二分類模型，它尋找一個(gè)最優(yōu)超平面將不同類別的數(shù)據(jù)分開(kāi)，使得間隔最大化。應(yīng)用場(chǎng)景包括文本分類、圖像識(shí)別、異常檢測(cè)等領(lǐng)域，能有效處理高維數(shù)據(jù)且泛化能力強(qiáng)。10.聚類分析是將數(shù)據(jù)對(duì)象劃分為不同的類或簇，使得同一簇內(nèi)對(duì)象相似度高，不同簇間對(duì)象相似度低。常用聚類算法包括K-Means算法，通過(guò)迭代計(jì)算將數(shù)據(jù)點(diǎn)劃分為K個(gè)簇；層次聚類算法，根據(jù)數(shù)據(jù)點(diǎn)間的相似度逐步合并或分裂形成層次結(jié)構(gòu)。11.可選擇關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法，如Apriori算法。分析步驟：首先對(duì)用戶購(gòu)買數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括清理和轉(zhuǎn)換；然后運(yùn)用Apriori算法挖掘頻繁項(xiàng)集和關(guān)聯(lián)規(guī)則，找出用戶購(gòu)買商品間的關(guān)聯(lián)關(guān)系；最后對(duì)挖掘出的規(guī)則進(jìn)行評(píng)估和篩選，得到有價(jià)值的用戶購(gòu)買行為模式。12.根據(jù)發(fā)現(xiàn)的用戶購(gòu)買行為規(guī)律，可采取以下?tīng)I(yíng)銷策略：在特定時(shí)間段推出針對(duì)這些商品的限時(shí)折扣活動(dòng)，吸引