2025年大學(xué)數(shù)據(jù)挖掘觀測（數(shù)據(jù)挖掘觀測研究）試題及答案

（考試時間：90分鐘滿分100分）班級______姓名______一、選擇題（總共10題，每題3分，每題只有一個正確答案，請將正確答案填入括號內(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.支持向量機算法C.聚類算法D.樸素貝葉斯算法2.在數(shù)據(jù)挖掘中，數(shù)據(jù)預(yù)處理的主要目的不包括以下哪一項？（）A.提高數(shù)據(jù)質(zhì)量B.減少數(shù)據(jù)量C.增強數(shù)據(jù)安全性D.使數(shù)據(jù)適合挖掘算法3.對于頻繁項集挖掘，以下哪個指標(biāo)用于衡量項集的頻繁程度？（）A.支持度B.置信度C.提升度D.興趣度4.以下哪種數(shù)據(jù)類型不太適合使用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進行分析？（）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5.數(shù)據(jù)挖掘中的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘主要用于發(fā)現(xiàn)（）。A.數(shù)據(jù)之間的因果關(guān)系B.數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性C.數(shù)據(jù)的聚類情況D.數(shù)據(jù)的分類結(jié)果6.在決策樹算法中，用于劃分節(jié)點的屬性選擇標(biāo)準(zhǔn)通常是（）。A.信息增益B.基尼系數(shù)C.均方誤差D.以上都可以7.支持向量機算法主要用于解決（）問題。A.分類B.回歸C.聚類D.以上都可以8.數(shù)據(jù)挖掘中的特征選擇方法不包括以下哪一種？（）A.主成分分析B.奇異值分解C.決策樹剪枝D.卡方檢驗9.對于時間序列數(shù)據(jù)挖掘，常用的方法不包括（）。A.回歸分析B.聚類分析C.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘D.時間序列預(yù)測算法10.在數(shù)據(jù)挖掘中，模型評估的常用指標(biāo)不包括（）。A.準(zhǔn)確率B.召回率C.F1值D.均方根誤差二、多項選擇題（總共5題，每題5分，每題有兩個或以上正確答案，請將正確答案填入括號內(nèi)）1.以下哪些算法屬于數(shù)據(jù)挖掘中的聚類算法？（）A.K-Means算法B.DBSCAN算法C.層次聚類算法D.決策樹算法2.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C.提高數(shù)據(jù)挖掘算法的效率D.展示數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果3.在關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中，以下哪些指標(biāo)是重要的？（）A.支持度B.置信度C.提升度D.興趣度4.數(shù)據(jù)挖掘中的降維方法有（）。A.主成分分析B.奇異值分解C.線性判別分析D.決策樹剪枝5.對于文本數(shù)據(jù)挖掘，常用的技術(shù)包括（）。A.詞法分析B.句法分析C.語義分析D.情感分析三、判斷題（總共10題，每題2分，請判斷對錯，在括號內(nèi)打“√”或“×”）1.數(shù)據(jù)挖掘就是從大量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)有用信息的過程。（）2.分類算法只能用于預(yù)測離散型變量。（）3.頻繁項集一定是最大頻繁項集。（）4.數(shù)據(jù)挖掘中的模型一旦建立就不需要再進行調(diào)整。（）5.支持向量機算法對數(shù)據(jù)的分布沒有要求。（）6.聚類算法的結(jié)果是預(yù)先已知的。（）7.數(shù)據(jù)可視化只是一種展示手段，對數(shù)據(jù)挖掘沒有實質(zhì)性幫助。（）8.特征選擇的目的是減少數(shù)據(jù)維度，提高模型性能。（）9.時間序列數(shù)據(jù)挖掘主要關(guān)注數(shù)據(jù)隨時間的變化趨勢。（）10.數(shù)據(jù)挖掘中的算法可以直接應(yīng)用于所有類型的數(shù)據(jù)。（）四、簡答題（總共3題，每題10分，請簡要回答問題）1.請簡述數(shù)據(jù)挖掘的一般流程。2.什么是分類算法？請列舉幾種常見的分類算法，并說明其特點。3.在數(shù)據(jù)挖掘中，如何評估一個分類模型的性能？五、論述題（總共2題，每題15分，請詳細闡述你的觀點）1.請論述數(shù)據(jù)挖掘在當(dāng)今社會各個領(lǐng)域的應(yīng)用及發(fā)展趨勢。2.假設(shè)你要對某電商平臺的用戶購買行為進行數(shù)據(jù)挖掘分析，你會采用哪些步驟和方法？請詳細說明。答案：一、選擇題1.C2.C3.A4.D5.B6.D7.D8.B9.C10.D二、多項選擇題1.ABC2.ABD3.ABCD4.ABC5.ABCD三、判斷題1.√2.×3.×4.×5.×6.×7.×8.√9.√10.×四、簡答題1.數(shù)據(jù)挖掘一般流程：數(shù)據(jù)準(zhǔn)備（包括數(shù)據(jù)集成、清理、轉(zhuǎn)換等）、數(shù)據(jù)挖掘（選擇合適算法挖掘知識）、結(jié)果評估（用合適指標(biāo)評估模型）、知識表示（將挖掘結(jié)果以易懂方式呈現(xiàn)）。2.分類算法是將數(shù)據(jù)分類到不同類別。常見的有決策樹算法，優(yōu)點是直觀易理解，能處理數(shù)值和分類數(shù)據(jù)；樸素貝葉斯算法，基于概率原理，計算簡單高效；支持向量機算法，能處理高維數(shù)據(jù)，在小樣本上表現(xiàn)好。3.評估分類模型性能可通過準(zhǔn)確率（預(yù)測正確樣本占總樣本比例）、召回率（實際正例中被正確預(yù)測的比例）、F1值（綜合考慮準(zhǔn)確率和召回率）、錯誤率（預(yù)測錯誤樣本占總樣本比例）等指標(biāo)，還可通過混淆矩陣直觀展示預(yù)測結(jié)果。五、論述題1.數(shù)據(jù)挖掘在金融領(lǐng)域可進行風(fēng)險評估、客戶細分等；醫(yī)療領(lǐng)域輔助疾病診斷、藥物研發(fā)等；電商領(lǐng)域進行精準(zhǔn)營銷、推薦系統(tǒng)等。發(fā)展趨勢是與人工智能等技術(shù)融合加深，處理更復(fù)雜大規(guī)模數(shù)據(jù)，應(yīng)用場景不斷拓展。2.首先收