2025年高職（大數(shù)據(jù)技術(shù)）數(shù)據(jù)挖掘綜合測試題及答案

（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：每題只有一個(gè)正確答案，請將正確答案的序號(hào)填在括號(hào)內(nèi)。(總共10題，每題3分，每題給出的選項(xiàng)中，只有一項(xiàng)符合題目要求)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.K均值算法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.數(shù)據(jù)挖掘中，頻繁項(xiàng)集挖掘是為了發(fā)現(xiàn)（）A.經(jīng)常同時(shí)出現(xiàn)的項(xiàng)集B.最大的項(xiàng)集C.最小的項(xiàng)集D.所有項(xiàng)集4.以下哪個(gè)是數(shù)據(jù)挖掘中關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的經(jīng)典算法？（）A.Apriori算法B.PageRank算法C.Dijkstra算法D.A算法5.數(shù)據(jù)挖掘中，聚類算法的主要目的是（）A.將數(shù)據(jù)劃分成不同的組B.預(yù)測數(shù)據(jù)的值C.發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的關(guān)聯(lián)關(guān)系D.對數(shù)據(jù)進(jìn)行排序6.下列關(guān)于數(shù)據(jù)預(yù)處理的說法錯(cuò)誤的是（）A.包括數(shù)據(jù)清洗、集成、變換等操作B.可以提高數(shù)據(jù)質(zhì)量C.對數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果沒有影響D.是數(shù)據(jù)挖掘的重要步驟7.在數(shù)據(jù)挖掘中，處理高維數(shù)據(jù)時(shí)常用的方法是（）A.降維B.增加維度C.直接處理D.忽略高維特征8.以下哪種數(shù)據(jù)類型不適合作為數(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.錯(cuò)誤數(shù)據(jù)9.數(shù)據(jù)挖掘中，回歸分析主要用于（）A.預(yù)測數(shù)值型數(shù)據(jù)B.分類數(shù)據(jù)C.聚類數(shù)據(jù)D.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘10.以下哪個(gè)工具不是常用的數(shù)據(jù)挖掘工具？（）A.WekaB.Python（withdatamininglibraries）C.RD.Photoshop第II卷（非選擇題，共70分）二、填空題（每題3分，共15分）答題要求：請?jiān)跈M線上填寫正確答案。(總共5題，每題3分)1.數(shù)據(jù)挖掘的主要任務(wù)包括分類、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘、______等。2.決策樹算法中，用于劃分節(jié)點(diǎn)的屬性選擇度量方法有信息增益、______等。3.K均值算法中，K表示______。4.數(shù)據(jù)挖掘的流程一般包括數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、______、模型評(píng)估與部署等步驟。5.關(guān)聯(lián)規(guī)則中，支持度表示______。三、簡答題（每題10分，共20分）答題要求：簡要回答問題，條理清晰。(總共2題，每題10分)1.簡述數(shù)據(jù)挖掘中分類算法的基本原理及常用分類算法。2.說明數(shù)據(jù)預(yù)處理中數(shù)據(jù)清洗的主要內(nèi)容和方法。四、案例分析題（共15分）材料：某電商平臺(tái)收集了大量用戶的購物數(shù)據(jù)，包括用戶ID、購買時(shí)間、購買商品、商品價(jià)格等?，F(xiàn)在想要通過數(shù)據(jù)挖掘分析用戶的購買行為，挖掘潛在的購買模式。答題要求：根據(jù)上述材料，回答以下問題。每個(gè)小題的題目字?jǐn)?shù)150字到200字之間并留出3行空白作答區(qū)域。(總共3題，每題5分)1.請?zhí)岢鲆环N可能的數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)，并說明理由。2如何對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，以提高數(shù)據(jù)挖掘的效果？3.若采用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘，可能發(fā)現(xiàn)哪些有價(jià)值的關(guān)聯(lián)規(guī)則？五、算法設(shè)計(jì)題（共20分）材料：給定一組數(shù)據(jù)點(diǎn)，要求設(shè)計(jì)一個(gè)聚類算法將這些數(shù)據(jù)點(diǎn)分成不同的簇。答題要求：根據(jù)上述材料，設(shè)計(jì)一個(gè)簡單的聚類算法步驟。每個(gè)小題的題目字?jǐn)?shù)150字到200字之間并留出3行空白作答區(qū)域。(總共4題，每題5分)1.簡述你設(shè)計(jì)的聚類算法的基本思想。2.說明算法中如何計(jì)算數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的相似度。3.描述算法中如何確定簇的數(shù)量和初始簇中心。4.給出算法的具體步驟流程。答案：一、1.C2.D3.A4.A5.A6.C7.A8.D9.A10.D二、1.回歸分析2.信息增益比3.簇?cái)?shù)4.模型構(gòu)建5.項(xiàng)集在數(shù)據(jù)集中出現(xiàn)的頻率三、1.分類算法基本原理是根據(jù)已知類別標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，構(gòu)建分類模型，然后用該模型對未知數(shù)據(jù)進(jìn)行類別預(yù)測。常用分類算法有決策樹算法、支持向量機(jī)算法、樸素貝葉斯算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法等。2.數(shù)據(jù)清洗主要內(nèi)容包括處理缺失值、異常值、重復(fù)數(shù)據(jù)等。方法有刪除缺失值較多的數(shù)據(jù)行或列；用均值、中位數(shù)等填充缺失值；通過統(tǒng)計(jì)分析識(shí)別和修正異常值；利用數(shù)據(jù)匹配等方法刪除重復(fù)數(shù)據(jù)。四、1.可以進(jìn)行關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘，找出用戶經(jīng)常一起購買的商品組合。理由是電商平臺(tái)積累了大量用戶購買數(shù)據(jù)，通過關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘能發(fā)現(xiàn)潛在購買模式，幫助商家進(jìn)行商品推薦等營銷活動(dòng)。2.首先檢查數(shù)據(jù)的完整性，補(bǔ)充缺失的購買時(shí)間等信息。然后清理異常的商品價(jià)格數(shù)據(jù)，比如過高或過低的價(jià)格。對重復(fù)的購買記錄進(jìn)行去重。3.可能發(fā)現(xiàn)如購買手機(jī)的用戶經(jīng)常同時(shí)購買手機(jī)殼，購買奶粉的用戶經(jīng)常同時(shí)購買奶瓶等關(guān)聯(lián)規(guī)則。五、1.采用K均值算法，基本思想是隨機(jī)選擇K個(gè)初始簇中心，然后計(jì)算每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)到簇中心的距離并分配到最近的簇，不斷迭代更新簇中心，直到簇中心穩(wěn)定。2.計(jì)算歐氏距離，即兩點(diǎn)坐標(biāo)差的平方和的平方根。3.可以通過經(jīng)驗(yàn)或嘗試不同K