2026年數(shù)據(jù)挖掘基礎(chǔ)大考試題及答案一、單選題（共20題，每題2分，合計40分）1.在數(shù)據(jù)挖掘中，用于描述數(shù)據(jù)集中某個特征分布情況的統(tǒng)計量是？A.相關(guān)系數(shù)B.均值C.方差D.偏度2.下列哪種方法不屬于數(shù)據(jù)預(yù)處理中的缺失值處理技術(shù)？A.刪除含有缺失值的樣本B.插值法C.特征編碼D.均值填充3.決策樹算法中，選擇分裂特征時常用的指標(biāo)是？A.方差分析B.相關(guān)系數(shù)C.信息增益D.決策系數(shù)4.在聚類分析中，K-means算法的核心思想是？A.最小化類內(nèi)距離B.最大化類間距離C.最小化輪廓系數(shù)D.最大化相似度5.下列哪種模型屬于監(jiān)督學(xué)習(xí)算法？A.K-means聚類B.主成分分析C.支持向量機(jī)D.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)6.在關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中，常用的評價指標(biāo)是？A.準(zhǔn)確率B.提升度C.召回率D.F1分?jǐn)?shù)7.下列哪種數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)適用于時間序列分析？A.分類B.聚類C.關(guān)聯(lián)規(guī)則D.預(yù)測8.在特征工程中，通過組合多個特征生成新特征的方法是？A.特征選擇B.特征提取C.特征組合D.特征縮放9.下列哪種算法適用于處理高維數(shù)據(jù)？A.決策樹B.K-means聚類C.主成分分析D.樸素貝葉斯10.在數(shù)據(jù)挖掘中，用于評估模型泛化能力的指標(biāo)是？A.過擬合B.欠擬合C.正則化D.驗證集誤差11.下列哪種方法不屬于異常檢測技術(shù)？A.基于統(tǒng)計的方法B.基于密度的方法C.基于距離的方法D.基于分類的方法12.在數(shù)據(jù)挖掘中，用于處理不平衡數(shù)據(jù)集的常用方法是？A.過采樣B.欠采樣C.SMOTED.均值替換13.下列哪種模型屬于集成學(xué)習(xí)算法？A.決策樹B.邏輯回歸C.隨機(jī)森林D.支持向量機(jī)14.在關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中，支持度表示？A.規(guī)則的置信度B.規(guī)則的強(qiáng)度C.項集在數(shù)據(jù)集中出現(xiàn)的頻率D.規(guī)則的提升度15.在數(shù)據(jù)挖掘中，用于評估模型穩(wěn)定性的指標(biāo)是？A.AUCB.RMSEC.變異系數(shù)D.R216.下列哪種方法不屬于特征選擇技術(shù)？A.遞歸特征消除B.Lasso回歸C.基于模型的特征選擇D.主成分分析17.在數(shù)據(jù)挖掘中，用于處理非線性關(guān)系的模型是？A.線性回歸B.邏輯回歸C.支持向量機(jī)D.決策樹18.下列哪種算法適用于處理稀疏數(shù)據(jù)？A.決策樹B.樸素貝葉斯C.K-means聚類D.支持向量機(jī)19.在數(shù)據(jù)挖掘中，用于評估模型擬合優(yōu)度的指標(biāo)是？A.R2B.MAEC.RMSED.AUC20.下列哪種方法不屬于交叉驗證技術(shù)？A.K折交叉驗證B.留一法交叉驗證C.自助法D.單折交叉驗證二、多選題（共10題，每題3分，合計30分）1.下列哪些方法可用于數(shù)據(jù)預(yù)處理？A.數(shù)據(jù)清洗B.數(shù)據(jù)集成C.特征工程D.數(shù)據(jù)變換2.決策樹算法的優(yōu)點包括？A.可解釋性強(qiáng)B.對異常值不敏感C.能處理非線性關(guān)系D.計算效率高3.在聚類分析中，常用的評價指標(biāo)包括？A.輪廓系數(shù)B.確定系數(shù)C.調(diào)整后的蘭德指數(shù)D.互信息4.下列哪些模型屬于監(jiān)督學(xué)習(xí)算法？A.線性回歸B.邏輯回歸C.K-means聚類D.支持向量機(jī)5.在關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中，常用的評價指標(biāo)包括？A.支持度B.置信度C.提升度D.聯(lián)合置信度6.下列哪些方法可用于處理不平衡數(shù)據(jù)集？A.過采樣B.欠采樣C.SMOTED.特征工程7.在特征工程中，常用的特征選擇方法包括？A.遞歸特征消除B.Lasso回歸C.基于模型的特征選擇D.主成分分析8.下列哪些算法適用于處理高維數(shù)據(jù)？A.主成分分析B.線性判別分析C.K-means聚類D.樸素貝葉斯9.在數(shù)據(jù)挖掘中，常用的評估指標(biāo)包括？A.準(zhǔn)確率B.召回率C.F1分?jǐn)?shù)D.AUC10.下列哪些方法屬于集成學(xué)習(xí)算法？A.隨機(jī)森林B.AdaBoostC.XGBoostD.決策樹三、判斷題（共10題，每題2分，合計20分）1.決策樹算法是一種無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法。（×）2.K-means聚類算法需要預(yù)先指定聚類數(shù)量。（√）3.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中，支持度越高，規(guī)則越可靠。（×）4.在數(shù)據(jù)挖掘中，缺失值處理只能采用刪除或填充的方法。（×）5.樸素貝葉斯算法假設(shè)特征之間相互獨立。（√）6.主成分分析是一種降維方法。（√）7.在數(shù)據(jù)挖掘中，過擬合會導(dǎo)致模型泛化能力差。（√）8.支持向量機(jī)是一種非線性分類算法。（√）9.在關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中，置信度越高，規(guī)則越可靠。（×）10.交叉驗證可以提高模型的穩(wěn)定性。（√）四、簡答題（共5題，每題6分，合計30分）1.簡述數(shù)據(jù)挖掘的基本流程。-數(shù)據(jù)準(zhǔn)備（數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)預(yù)處理）-模型構(gòu)建（選擇算法、參數(shù)調(diào)優(yōu)）-模型評估（驗證集、交叉驗證）-模型應(yīng)用（業(yè)務(wù)場景、效果評估）2.解釋信息增益在決策樹中的作用。-信息增益用于衡量分裂前后數(shù)據(jù)純度的提升程度，選擇信息增益最大的特征進(jìn)行分裂，以構(gòu)建更純的子節(jié)點。3.簡述K-means聚類算法的基本步驟。-初始化聚類中心-分配樣本到最近的聚類中心-更新聚類中心-重復(fù)上述步驟直至收斂4.解釋關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中的支持度和置信度。-支持度：項集在數(shù)據(jù)集中出現(xiàn)的頻率-置信度：規(guī)則前件出現(xiàn)時，后件也出現(xiàn)的概率5.簡述特征工程的主要方法。-特征選擇（遞歸特征消除、Lasso回歸等）-特征提?。ㄖ鞒煞址治?、線性判別分析等）-特征組合（多項式特征、交互特征等）五、論述題（共1題，20分）1.結(jié)合實際業(yè)務(wù)場景，論述數(shù)據(jù)挖掘在提升企業(yè)競爭力中的作用。-數(shù)據(jù)挖掘通過分析海量數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)潛在規(guī)律和趨勢，幫助企業(yè)優(yōu)化決策、提高效率、降低成本。-例如，電商企業(yè)通過用戶行為分析，實現(xiàn)精準(zhǔn)推薦，提升銷售額；金融企業(yè)通過信用評分，降低信貸風(fēng)險。-數(shù)據(jù)挖掘還能幫助企業(yè)預(yù)測市場變化，提前布局，增強(qiáng)競爭力。答案及解析一、單選題1.B-均值是描述數(shù)據(jù)集中某個特征分布情況的統(tǒng)計量，其他選項不直接描述分布情況。2.C-特征編碼屬于特征工程，不屬于缺失值處理技術(shù)。3.C-信息增益是決策樹算法中常用的分裂特征指標(biāo)，其他選項不適用于決策樹。4.A-K-means算法的核心思想是最小化類內(nèi)距離，將樣本聚類到最近的中心點。5.C-支持向量機(jī)是一種監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，其他選項屬于無監(jiān)督或降維方法。6.B-提升度是關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中常用的評價指標(biāo)，其他選項不直接用于關(guān)聯(lián)規(guī)則。7.D-預(yù)測任務(wù)適用于時間序列分析，其他選項不直接處理時間序列數(shù)據(jù)。8.C-特征組合是通過組合多個特征生成新特征的方法，其他選項不涉及特征組合。9.C-主成分分析適用于處理高維數(shù)據(jù)，其他選項不直接處理高維數(shù)據(jù)。10.D-驗證集誤差用于評估模型泛化能力，其他選項不直接評估泛化能力。11.D-基于分類的方法不屬于異常檢測技術(shù)，其他選項都屬于異常檢測方法。12.A-過采樣是處理不平衡數(shù)據(jù)集的常用方法，其他選項不直接處理不平衡數(shù)據(jù)。13.C-隨機(jī)森林屬于集成學(xué)習(xí)算法，其他選項不屬于集成學(xué)習(xí)。14.C-支持度表示項集在數(shù)據(jù)集中出現(xiàn)的頻率，其他選項不直接表示頻率。15.C-變異系數(shù)用于評估模型穩(wěn)定性，其他選項不直接評估穩(wěn)定性。16.D-主成分分析是一種降維方法，不屬于特征選擇技術(shù)。17.C-支持向量機(jī)能處理非線性關(guān)系，其他選項不直接處理非線性關(guān)系。18.B-樸素貝葉斯適用于處理稀疏數(shù)據(jù)，其他選項不直接處理稀疏數(shù)據(jù)。19.A-R2用于評估模型擬合優(yōu)度，其他選項不直接評估擬合優(yōu)度。20.C-自助法不屬于交叉驗證技術(shù)，其他選項都屬于交叉驗證方法。二、多選題1.A,B,C,D-數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集成、特征工程、數(shù)據(jù)變換都屬于數(shù)據(jù)預(yù)處理方法。2.A,C-決策樹可解釋性強(qiáng)，能處理非線性關(guān)系，但計算效率不高，對異常值敏感。3.A,B,C-輪廓系數(shù)、確定系數(shù)、調(diào)整后的蘭德指數(shù)都是聚類分析中常用的評價指標(biāo)。4.A,B,D-線性回歸、邏輯回歸、支持向量機(jī)屬于監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，K-means聚類屬于無監(jiān)督學(xué)習(xí)。5.A,B,C-支持度、置信度、提升度都是關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中常用的評價指標(biāo)。6.A,B,C-過采樣、欠采樣、SMOTE都是處理不平衡數(shù)據(jù)集的常用方法。7.A,B,C-遞歸特征消除、Lasso回歸、基于模型的特征選擇都是特征選擇方法。8.A,B-主成分分析、線性判別分析適用于處理高維數(shù)據(jù)，K-means聚類、樸素貝葉斯不直接處理高維數(shù)據(jù)。9.A,B,C,D-準(zhǔn)確率、召回率、F1分?jǐn)?shù)、AUC都是數(shù)據(jù)挖掘中常用的評估指標(biāo)。10.A,B,C-隨機(jī)森林、AdaBoost、XGBoost都屬于集成學(xué)習(xí)算法，決策樹不屬于集成學(xué)習(xí)。三、判斷題1.×-決策樹算法是一種監(jiān)督學(xué)習(xí)算法。2.√-K-means聚類算法需要預(yù)先指定聚類數(shù)量。3.×-支持度高不代表規(guī)則可靠，還需要考慮置信度和提升度。4.×-缺失值處理還可以采用插值法、模型預(yù)測等方法。5.√-樸素貝葉斯算法假設(shè)特征之間相互獨立。6.√-主成分分析是一種降維方法。7.√-過擬合會導(dǎo)致模型泛化能力差。8.√-支持向量機(jī)是一種非線性分類算法。9.×-置信度高不代表規(guī)則可靠，還需要考慮支持度和提升度。10.√-交叉驗證可以提高模型的穩(wěn)定性。四、簡答題1.簡述數(shù)據(jù)挖掘的基本流程。-數(shù)據(jù)準(zhǔn)備（數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)預(yù)處理）：收集數(shù)據(jù)并進(jìn)行清洗、集成、變換等預(yù)處理操作。-模型構(gòu)建（選擇算法、參數(shù)調(diào)優(yōu)）：選擇合適的算法并調(diào)整參數(shù)，構(gòu)建模型。-模型評估（驗證集、交叉驗證）：使用驗證集或交叉驗證評估模型性能。-模型應(yīng)用（業(yè)務(wù)場景、效果評估）：將模型應(yīng)用于實際業(yè)務(wù)場景，并評估效果。2.解釋信息增益在決策樹中的作用。-信息增益用于衡量分裂前后數(shù)據(jù)純度的提升程度，選擇信息增益最大的特征進(jìn)行分裂，以構(gòu)建更純的子節(jié)點。3.簡述K-means聚類算法的基本步驟。-初始化聚類中心：隨機(jī)選擇初始聚類中心。-分配樣本到最近的聚類中心：將每個樣本分配到最近的聚類中心。-更新聚類中心：根據(jù)分配的樣本更新聚類中心。-重復(fù)上述步驟直至收斂：重復(fù)分配和更新步驟，直至聚類中心不再變化。4.解釋關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中的支持度和置信度。-支持度：項集在數(shù)據(jù)集中出現(xiàn)的頻率，表示項集的流行程度。-置信度：規(guī)則前件出現(xiàn)時，后件也出現(xiàn)的概率，表示規(guī)則的可靠性。5.簡述特征工程的主要方法。-特征選擇（遞歸特征消除、Lasso回歸等）：選擇最相關(guān)的特征，減少冗余。-特征提?。ㄖ鞒煞址治?、線性判別分析等）：將多個特征組合成新的特征，降低維度。-特征組合（多項式特征、交互特征等）：通過組合多個特征生成新的特征，提高模型性能。五、論述題1.結(jié)合實際業(yè)務(wù)場景，論述數(shù)據(jù)挖掘在提升企業(yè)競爭力中的作用。-數(shù)據(jù)挖掘通過分析海量