2025年高職（大數(shù)據(jù)技術(shù)）數(shù)據(jù)挖掘?qū)崉?wù)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40分）答題要求：每題只有一個(gè)正確答案，請(qǐng)將正確答案的序號(hào)填在括號(hào)內(nèi)。(總共10題，每題4分)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近鄰算法D.關(guān)聯(lián)規(guī)則算法2.在數(shù)據(jù)挖掘中，數(shù)據(jù)預(yù)處理的目的不包括以下哪項(xiàng)？（）A.提高數(shù)據(jù)質(zhì)量B.減少數(shù)據(jù)量C.增強(qiáng)數(shù)據(jù)安全性D.使數(shù)據(jù)適合挖掘算法3.對(duì)于數(shù)據(jù)挖掘中的聚類分析，以下說法正確的是（）A.聚類結(jié)果是已知的B.聚類的目的是將數(shù)據(jù)分為不同的類別，使得同一類別的數(shù)據(jù)相似度高，不同類別的數(shù)據(jù)相似度低C.聚類算法不需要輸入?yún)?shù)D.聚類只能處理數(shù)值型數(shù)據(jù)4.數(shù)據(jù)挖掘中，頻繁項(xiàng)集挖掘主要用于發(fā)現(xiàn)（）A.數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系B.數(shù)據(jù)的分類規(guī)則C.數(shù)據(jù)的聚類結(jié)果D.數(shù)據(jù)的異常值5.以下哪個(gè)指標(biāo)可以用來評(píng)估分類模型的準(zhǔn)確性？（）A.召回率B.均方誤差C.信息增益D.支持度6.在數(shù)據(jù)挖掘中，處理缺失值的方法不包括（）A.刪除含有缺失值的記錄B.用均值填充缺失值C.用模型預(yù)測(cè)缺失值D.直接忽略缺失值7.數(shù)據(jù)挖掘中的回歸分析主要用于（）A.預(yù)測(cè)連續(xù)型變量的值B.發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的關(guān)聯(lián)規(guī)則C.對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類D.數(shù)據(jù)的降維8.K均值聚類算法中，K的選擇通?？梢酝ㄟ^以下哪種方法確定？（）A.隨機(jī)選擇B.根據(jù)數(shù)據(jù)的分布特點(diǎn)通過實(shí)驗(yàn)確定C.固定為某個(gè)值D.由數(shù)據(jù)的維度決定9.以下哪種數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)可以用于客戶細(xì)分？（）A.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘B.聚類分析C.回歸分析D.分類分析10.在數(shù)據(jù)挖掘中，數(shù)據(jù)可視化的作用不包括（）A.幫助理解數(shù)據(jù)B.發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的模式和規(guī)律C.提高數(shù)據(jù)挖掘算法的效率D.便于與他人溝通數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果第II卷（非選擇題共60分）11.（10分）簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)挖掘的主要流程，并簡(jiǎn)要說明每個(gè)步驟的作用。12.（15分）請(qǐng)比較決策樹算法和支持向量機(jī)算法在數(shù)據(jù)挖掘中的優(yōu)缺點(diǎn)。13.（15分）在數(shù)據(jù)挖掘中，為什么要進(jìn)行數(shù)據(jù)降維？請(qǐng)列舉兩種常見的數(shù)據(jù)降維方法，并簡(jiǎn)要說明其原理。14.（材料題10分）材料：某電商平臺(tái)收集了大量用戶的購(gòu)物數(shù)據(jù)，包括用戶ID、購(gòu)買時(shí)間、購(gòu)買商品種類、購(gòu)買金額等。現(xiàn)在想要通過數(shù)據(jù)挖掘來分析用戶的購(gòu)買行為模式，以便進(jìn)行精準(zhǔn)營(yíng)銷。問題：請(qǐng)你設(shè)計(jì)一個(gè)數(shù)據(jù)挖掘方案，包括選擇合適的數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)、可能用到的算法以及預(yù)期的結(jié)果。15.（材料題20分）材料：某醫(yī)院收集了患者的病歷數(shù)據(jù)，包括患者ID、年齡、性別、癥狀、診斷結(jié)果、治療方法等。醫(yī)院希望通過數(shù)據(jù)挖掘來輔助醫(yī)生進(jìn)行疾病診斷和治療方案的制定。問題：（1）請(qǐng)指出可以從這些數(shù)據(jù)中挖掘出哪些有價(jià)值的信息？（10分）（2）針對(duì)挖掘出的信息，你認(rèn)為可以如何應(yīng)用到醫(yī)院的醫(yī)療工作中？（10分）答案：1.D2.C3.B4.A5.A6.D7.A8.B9.B10.C11.數(shù)據(jù)挖掘主要流程包括：數(shù)據(jù)準(zhǔn)備，作用是收集、清理和集成數(shù)據(jù)，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量；數(shù)據(jù)探索，了解數(shù)據(jù)特征和規(guī)律；模型選擇與訓(xùn)練，選擇合適算法并訓(xùn)練模型；模型評(píng)估，評(píng)估模型性能；模型部署，將模型應(yīng)用于實(shí)際。12.決策樹算法優(yōu)點(diǎn)：簡(jiǎn)單直觀、易于理解和解釋、計(jì)算效率高；缺點(diǎn)：容易過擬合、對(duì)連續(xù)性數(shù)據(jù)處理效果一般。支持向量機(jī)算法優(yōu)點(diǎn)：適合高維數(shù)據(jù)、泛化能力強(qiáng)；缺點(diǎn)：計(jì)算復(fù)雜度高、對(duì)大規(guī)模數(shù)據(jù)處理效率低。13.數(shù)據(jù)降維原因：減少數(shù)據(jù)量、降低計(jì)算復(fù)雜度、避免維度災(zāi)難等。常見方法：主成分分析，原理是通過線性變換將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為一組新的變量，這些變量是原始變量的線性組合，且彼此正交，保留主要信息；奇異值分解，通過對(duì)矩陣進(jìn)行分解，得到奇異值和奇異向量，從而實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)降維。14.可選擇關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘任務(wù)，用Apriori算法。預(yù)期結(jié)果是發(fā)現(xiàn)用戶購(gòu)買商品之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，如購(gòu)買手機(jī)的用戶常購(gòu)買手機(jī)殼等，以便針對(duì)關(guān)聯(lián)商品進(jìn)行組合營(yíng)銷。15.（1）可挖掘出不同疾病的高發(fā)年齡段、性別分布