2026年數(shù)據(jù)挖掘?qū)＜颐嬖囶}一、選擇題（共5題，每題2分，共10分）1.在處理電商用戶行為數(shù)據(jù)時(shí)，以下哪種算法最適合進(jìn)行用戶購買傾向預(yù)測(cè)？（）A.決策樹B.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.邏輯回歸D.K-means聚類2.對(duì)于高維稀疏數(shù)據(jù)，以下哪種降維方法效果最佳？（）A.PCAB.LDAC.t-SNED.特征選擇3.在金融風(fēng)控領(lǐng)域，用于檢測(cè)異常交易行為的算法通常是？（）A.協(xié)同過濾B.孤立森林C.線性回歸D.隨機(jī)森林4.如果某電商平臺(tái)的用戶留存率數(shù)據(jù)呈現(xiàn)周期性波動(dòng)，最適合的時(shí)序分析方法是什么？（）A.ARIMAB.GBDTC.XGBoostD.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)5.在處理跨區(qū)域（如北京、上海、廣州）的用戶地理分布數(shù)據(jù)時(shí)，以下哪種方法最適合進(jìn)行地域特征分析？（）A.熱力圖分析B.地理加權(quán)回歸C.K-means聚類D.主成分分析二、填空題（共5題，每題2分，共10分）1.在進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理時(shí)，處理缺失值常用的方法是__________和__________。2.交叉驗(yàn)證中，k折交叉驗(yàn)證的k值通常取__________或__________。3.在自然語言處理中，TF-IDF算法的核心思想是__________。4.對(duì)于電商用戶畫像構(gòu)建，常用的特征工程方法包括__________和__________。5.在處理多分類問題時(shí)，常用的損失函數(shù)是__________。三、簡答題（共5題，每題4分，共20分）1.簡述過擬合和欠擬合的概念，并說明如何解決這兩種問題。2.解釋特征選擇與降維的區(qū)別，并舉例說明在電商場景中的應(yīng)用。3.描述異常檢測(cè)在金融風(fēng)控中的具體應(yīng)用場景，并說明常用算法的原理。4.解釋協(xié)同過濾算法的優(yōu)缺點(diǎn)，并說明其在社交推薦系統(tǒng)中的應(yīng)用。5.在處理高維電商用戶行為數(shù)據(jù)時(shí)，如何設(shè)計(jì)特征工程步驟以提高模型效果？四、編程題（共2題，每題10分，共20分）1.數(shù)據(jù)預(yù)處理與模型調(diào)優(yōu)假設(shè)你有一份電商用戶購買數(shù)據(jù)的CSV文件，包含用戶ID、商品ID、購買金額、購買時(shí)間等字段。請(qǐng)用Python（Pandas和Scikit-learn）完成以下任務(wù)：-處理缺失值，對(duì)缺失的購買金額用均值填充。-對(duì)購買時(shí)間進(jìn)行格式化，提取年、月、日作為新特征。-使用隨機(jī)森林模型預(yù)測(cè)用戶是否為高價(jià)值用戶（購買金額大于200為高價(jià)值），并使用網(wǎng)格搜索調(diào)整模型參數(shù)（如n_estimators和max_depth）。2.特征工程與模型應(yīng)用假設(shè)你有一份電商用戶評(píng)論數(shù)據(jù)，包含評(píng)論文本和評(píng)分（1-5分）。請(qǐng)用Python（Numpy和Scikit-learn）完成以下任務(wù)：-使用TF-IDF將評(píng)論文本轉(zhuǎn)換為數(shù)值特征。-使用邏輯回歸模型預(yù)測(cè)評(píng)分是否為4或5（即好評(píng)），并計(jì)算模型的準(zhǔn)確率。五、開放題（共3題，每題10分，共30分）1.行業(yè)應(yīng)用分析假設(shè)你是一家電商公司的數(shù)據(jù)挖掘?qū)＜?，公司希望通過數(shù)據(jù)挖掘提升用戶留存率。請(qǐng)結(jié)合中國電商行業(yè)的實(shí)際情況，設(shè)計(jì)一個(gè)用戶留存率提升的方案，包括數(shù)據(jù)來源、分析方法和具體措施。2.算法比較比較梯度提升樹（GBDT）與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在電商用戶推薦場景中的優(yōu)缺點(diǎn)，并說明如何結(jié)合兩者優(yōu)勢(shì)設(shè)計(jì)混合推薦模型。3.數(shù)據(jù)治理與隱私保護(hù)在處理中國電商用戶數(shù)據(jù)時(shí)，如何平衡數(shù)據(jù)挖掘需求與用戶隱私保護(hù)？請(qǐng)結(jié)合相關(guān)法律法規(guī)（如《個(gè)人信息保護(hù)法》）提出具體措施。答案與解析一、選擇題1.C邏輯回歸適合預(yù)測(cè)二分類問題（如購買傾向），而決策樹和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更適用于復(fù)雜非線性關(guān)系，K-means是聚類算法，不適用于預(yù)測(cè)。2.APCA適用于高維稀疏數(shù)據(jù)的降維，通過線性變換保留主要特征；LDA適用于分類降維；t-SNE適用于可視化而非降維；特征選擇直接移除無用特征。3.B孤立森林通過隨機(jī)分割樹檢測(cè)異常點(diǎn)，適合高維稀疏數(shù)據(jù)中的異常檢測(cè)；協(xié)同過濾是推薦算法；線性回歸和隨機(jī)森林不適用于異常檢測(cè)。4.AARIMA適用于具有周期性波動(dòng)的時(shí)序數(shù)據(jù)；GBDT、XGBoost和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更適用于非時(shí)序數(shù)據(jù)。5.B地理加權(quán)回歸考慮空間自相關(guān)性，適合跨區(qū)域數(shù)據(jù)分析；熱力圖是可視化工具；K-means和PCA不適用于地理分析。二、填空題1.均值填充、插值法均值填充簡單高效，插值法（如線性插值）更準(zhǔn)確。2.5、10k值通常取5或10，避免過擬合或計(jì)算量過大。3.降低詞頻、突出詞重要性TF-IDF通過詞頻和逆文檔頻率計(jì)算詞重要性，過濾常見詞。4.特征組合、特征編碼特征組合（如交叉特征）和特征編碼（如One-Hot）可提升模型效果。5.交叉熵?fù)p失適用于多分類問題的損失函數(shù)。三、簡答題1.過擬合與欠擬合-過擬合：模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)極好，但在測(cè)試數(shù)據(jù)上表現(xiàn)差，因過度學(xué)習(xí)噪聲；解決方法：增加數(shù)據(jù)、正則化（L1/L2）、降低模型復(fù)雜度。-欠擬合：模型在訓(xùn)練和測(cè)試數(shù)據(jù)上都表現(xiàn)差，因過于簡單未能捕捉數(shù)據(jù)規(guī)律；解決方法：增加模型復(fù)雜度（如更多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）、增加特征。2.特征選擇與降維-特征選擇：移除無用特征（如過濾低方差特征）；降維：通過投影保留主要信息（如PCA）。電商場景：特征選擇可過濾用戶行為中的冗余字段，降維可減少推薦模型的計(jì)算量。3.異常檢測(cè)在金融風(fēng)控-應(yīng)用場景：檢測(cè)信用卡盜刷、虛假交易；算法原理：孤立森林通過隨機(jī)分割樹，異常點(diǎn)更容易被孤立；LOF通過局部密度比較。4.協(xié)同過濾-優(yōu)點(diǎn)：不需特征工程，利用用戶行為數(shù)據(jù)；缺點(diǎn)：冷啟動(dòng)問題、可擴(kuò)展性差。應(yīng)用：淘寶、Netflix的推薦系統(tǒng)。5.特征工程步驟-1.清洗數(shù)據(jù)：處理缺失值、異常值；-2.特征提?。喝鐝臅r(shí)間中提取星期、節(jié)假日；-3.特征轉(zhuǎn)換：如對(duì)金額進(jìn)行對(duì)數(shù)化；-4.特征組合：如購買頻率×平均金額。四、編程題1.數(shù)據(jù)預(yù)處理與模型調(diào)優(yōu)pythonimportpandasaspdfromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifierfromsklearn.model_selectionimportGridSearchCV讀取數(shù)據(jù)data=pd.read_csv('ecommerce_data.csv')處理缺失值data['購買金額'].fillna(data['購買金額'].mean(),inplace=True)格式化時(shí)間data['購買時(shí)間']=pd.to_datetime(data['購買時(shí)間'])data['年']=data['購買時(shí)間'].dt.yeardata['月']=data['購買時(shí)間'].dt.monthdata['日']=data['購買時(shí)間'].dt.day構(gòu)建特征和標(biāo)簽X=data[['年','月','日','購買金額']]y=(data['購買金額']>200).astype(int)隨機(jī)森林模型model=RandomForestClassifier()param_grid={'n_estimators':[10,50,100],'max_depth':[3,5,10]}grid=GridSearchCV(model,param_grid,cv=5)grid.fit(X,y)print("最佳參數(shù):",grid.best_params_)2.特征工程與模型應(yīng)用pythonimportnumpyasnpfromsklearn.feature_extraction.textimportTfidfVectorizerfromsklearn.linear_modelimportLogisticRegression讀取數(shù)據(jù)data=pd.read_csv('ecommerce_comments.csv')TF-IDF轉(zhuǎn)換vectorizer=TfidfVectorizer(max_features=1000)X=vectorizer.fit_transform(data['評(píng)論文本'])y=(data['評(píng)分']>=4).astype(int)邏輯回歸模型model=LogisticRegression()model.fit(X,y)print("準(zhǔn)確率:",model.score(X,y))五、開放題1.用戶留存率提升方案-數(shù)據(jù)來源：用戶行為日志（瀏覽、購買、收藏）、用戶畫像（年齡、地域）、APP使用時(shí)長；-分析方法：-用戶分層：高價(jià)值用戶、潛力用戶、流失風(fēng)險(xiǎn)用戶；-留存率預(yù)測(cè)模型：使用GBDT預(yù)測(cè)次日留存；-措施：-對(duì)高價(jià)值用戶推送個(gè)性化優(yōu)惠券；-對(duì)流失風(fēng)險(xiǎn)用戶發(fā)送關(guān)懷消息；-優(yōu)化APP加載速度以提升體驗(yàn)。2.GBDT與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)比-GBDT：線性組合決策樹，易于調(diào)參，適合表