大學(xué)（大數(shù)據(jù)分析）數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用2026年階段測(cè)試題及答案

（考試時(shí)間：90分鐘滿分100分）班級(jí)______姓名______一、選擇題（總共10題，每題3分，每題只有一個(gè)正確答案，請(qǐng)將正確答案填入括號(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，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)則挖掘的目的是發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中項(xiàng)集之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系B.支持度表示項(xiàng)集在數(shù)據(jù)集中出現(xiàn)的頻率C.置信度表示在包含A的事務(wù)中同時(shí)包含B的概率D.提升度大于1表示A和B之間存在負(fù)相關(guān)4.數(shù)據(jù)預(yù)處理階段不包括以下哪個(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5.以下哪種數(shù)據(jù)類型通常不適合作為數(shù)據(jù)挖掘的輸入？（）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.圖像數(shù)據(jù)6.在聚類算法中，K-Means算法的缺點(diǎn)是（）A.對(duì)初始聚類中心敏感B.計(jì)算復(fù)雜度高C.不能處理高維數(shù)據(jù)D.聚類結(jié)果不穩(wěn)定7.以下關(guān)于回歸分析的說(shuō)法，正確的是（）A.回歸分析用于預(yù)測(cè)連續(xù)型變量的值B.線性回歸模型只能處理線性關(guān)系C.邏輯回歸用于分類問(wèn)題，輸出為連續(xù)值D.嶺回歸和Lasso回歸不能解決多重共線性問(wèn)題8.數(shù)據(jù)挖掘中，頻繁項(xiàng)集是指（）A.支持度大于等于最小支持度的項(xiàng)集B.置信度大于等于最小置信度的項(xiàng)集C.提升度大于等于最小提升度的項(xiàng)集D.包含所有項(xiàng)的項(xiàng)集9.以下哪種算法常用于處理文本數(shù)據(jù)的分類和聚類？（）A.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法B.遺傳算法C.隱馬爾可夫模型D.支持向量機(jī)算法10.在數(shù)據(jù)挖掘中，特征選擇的目的不包括（）A.提高模型的準(zhǔn)確性B.減少模型的訓(xùn)練時(shí)間C.增加模型的復(fù)雜度D.降低數(shù)據(jù)的維度二、多項(xiàng)選擇題（總共5題，每題5分，每題有兩個(gè)或兩個(gè)以上正確答案，請(qǐng)將正確答案填入括號(hào)內(nèi)）1.以下屬于數(shù)據(jù)挖掘中的監(jiān)督學(xué)習(xí)算法的包括（）A.決策樹算法B.聚類算法C.支持向量機(jī)算法D.樸素貝葉斯算法E.K-Means算法2.數(shù)據(jù)挖掘中常用的特征提取方法有（）A.主成分分析B.奇異值分解C.線性判別分析D.決策樹E.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)3.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中，以下哪些指標(biāo)用于衡量規(guī)則的強(qiáng)度？（）A.支持度B.置信度C.提升度D.準(zhǔn)確率E.召回率4.以下關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘算法的描述，正確的有（）A.決策樹算法易于理解和解釋B.支持向量機(jī)算法在處理高維數(shù)據(jù)時(shí)效果較好C.聚類算法不需要預(yù)先知道數(shù)據(jù)的類別D.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法能夠自動(dòng)提取數(shù)據(jù)的特征E.遺傳算法是一種基于自然選擇和遺傳變異的優(yōu)化算法5.在數(shù)據(jù)挖掘中，數(shù)據(jù)可視化的作用包括（）A.幫助理解數(shù)據(jù)B.發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的模式和趨勢(shì)C.提高數(shù)據(jù)挖掘算法的性能D.展示數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果E.增強(qiáng)數(shù)據(jù)的安全性三、判斷題（總共10題，每題2分，請(qǐng)?jiān)诶ㄌ?hào)內(nèi)打“√”或“×”）1.數(shù)據(jù)挖掘就是從大量數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值信息的過(guò)程。（）2.分類算法只能用于預(yù)測(cè)離散型變量的值。（）3.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中，如果一個(gè)規(guī)則的支持度和置信度都很高，那么它一定是一個(gè)強(qiáng)規(guī)則。（）4.數(shù)據(jù)預(yù)處理的質(zhì)量對(duì)數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果沒(méi)有影響。（）5.聚類算法可以將數(shù)據(jù)分為不同類別，類別數(shù)量是已知的。（）6.線性回歸模型中，自變量和因變量之間必須是線性關(guān)系才能使用。（）7.頻繁項(xiàng)集的支持度一定大于等于最小支持度。（）8.數(shù)據(jù)挖掘算法的選擇只取決于數(shù)據(jù)的規(guī)模。（）9.特征選擇可以提高模型的泛化能力。（）10.數(shù)據(jù)可視化是數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程中的一個(gè)重要環(huán)節(jié)，主要用于美觀展示數(shù)據(jù)。（）四、簡(jiǎn)答題（總共3題，每題10分）1.請(qǐng)簡(jiǎn)要介紹數(shù)據(jù)挖掘中的分類算法，并說(shuō)明其應(yīng)用場(chǎng)景。2.闡述關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中支持度、置信度和提升度的含義，并舉例說(shuō)明如何根據(jù)這些指標(biāo)評(píng)估關(guān)聯(lián)規(guī)則的強(qiáng)度。3.簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)預(yù)處理的主要步驟及其作用。五、綜合題（總共2題，每題15分）1.假設(shè)你有一個(gè)包含客戶購(gòu)買記錄的數(shù)據(jù)集，其中包括客戶ID、購(gòu)買時(shí)間、購(gòu)買商品種類和購(gòu)買金額等信息。請(qǐng)?jiān)O(shè)計(jì)一個(gè)數(shù)據(jù)挖掘方案，分析客戶的購(gòu)買行為模式，例如哪些商品經(jīng)常一起被購(gòu)買，不同時(shí)間段客戶的購(gòu)買偏好等。請(qǐng)?jiān)敿?xì)說(shuō)明你的方案包括哪些步驟，使用哪些算法或技術(shù)。2.給定一個(gè)數(shù)據(jù)集，其中包含多個(gè)特征和一個(gè)目標(biāo)變量。請(qǐng)描述如何使用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)構(gòu)建一個(gè)預(yù)測(cè)模型，預(yù)測(cè)目標(biāo)變量的值。請(qǐng)說(shuō)明你選擇的算法，以及如何進(jìn)行模型的訓(xùn)練、評(píng)估和優(yōu)化。答案：一、1.C2.D3.D4.C5.D6.A7.A（8.A9.C10.C）二、1.ACD2.ABC3.ABC4.ABCDE5.ABD三、1.√2.×3.×4.×5.×6.√7.√8.×9.√10.×四、1.分類算法是將數(shù)據(jù)分類到不同類別中的算法。常見的有決策樹算法、支持向量機(jī)算法、樸素貝葉斯算法等。應(yīng)用場(chǎng)景廣泛，如客戶分類、疾病診斷、信用評(píng)估等。2.支持度表示項(xiàng)集在數(shù)據(jù)集中出現(xiàn)的頻率；置信度表示在包含A的事務(wù)中同時(shí)包含B的概率；提升度表示A和B同時(shí)出現(xiàn)的概率與A單獨(dú)出現(xiàn)和B單獨(dú)出現(xiàn)概率乘積的比值。提升度大于1表明A和B存在正相關(guān)，支持度和置信度越高，規(guī)則越強(qiáng)。3.數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟包括數(shù)據(jù)清洗，去除噪聲、重復(fù)數(shù)據(jù)等；數(shù)據(jù)集成，合并多個(gè)數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為適合挖掘的形式；數(shù)據(jù)歸約，減少數(shù)據(jù)量。作用是提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，為數(shù)據(jù)挖掘提供良好基礎(chǔ)。五、1.方案步驟：首先進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗，去除無(wú)效記錄。然后進(jìn)行關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘，使用Apriori算法找出經(jīng)常一起購(gòu)買的商品。再按時(shí)間段進(jìn)行數(shù)據(jù)分組，對(duì)不同時(shí)間段購(gòu)買金額進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分