2025年高職（大數(shù)據(jù)技術(shù)）數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用案例試題及答案

（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：本大題共10小題，每小題3分。在每小題給出的四個(gè)選項(xiàng)中，只有一項(xiàng)是符合題目要求的。1.以下哪種算法常用于數(shù)據(jù)挖掘中的分類任務(wù)？A.K-Means算法B.決策樹算法C.關(guān)聯(lián)規(guī)則算法D.聚類算法2.在數(shù)據(jù)挖掘中，數(shù)據(jù)預(yù)處理不包括以下哪個(gè)步驟？A.數(shù)據(jù)清洗B.數(shù)據(jù)集成C.模型評(píng)估D.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換3.對(duì)于大數(shù)據(jù)集的處理，哪種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)更適合存儲(chǔ)和操作數(shù)據(jù)？A.數(shù)組B.鏈表C.哈希表D.數(shù)據(jù)庫(kù)4.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.支持向量機(jī)D.準(zhǔn)確率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)什么？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)的聚類結(jié)果D.數(shù)據(jù)的分類規(guī)則6.以下哪種機(jī)器學(xué)習(xí)算法屬于無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)？A.線性回歸B.樸素貝葉斯C.主成分分析D.支持向量機(jī)7.在數(shù)據(jù)挖掘中，特征選擇的目的是？A.增加數(shù)據(jù)維度B.減少數(shù)據(jù)維度C.提高模型復(fù)雜度D.降低模型準(zhǔn)確率8.對(duì)于文本數(shù)據(jù)的挖掘，以下哪種技術(shù)常用于文本分類？A.詞袋模型B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.以上都是9.數(shù)據(jù)挖掘中的聚類算法可以將數(shù)據(jù)分成不同的簇，以下哪種聚類算法是基于密度的？A.DBSCAN算法B.K-Means算法C.層次聚類算法D.高斯混合模型10.在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)挖掘面臨的挑戰(zhàn)不包括以下哪項(xiàng)？A.數(shù)據(jù)量巨大B.數(shù)據(jù)多樣性C.計(jì)算資源有限D(zhuǎn).模型準(zhǔn)確率要求低第II卷（非選擇題共70分）二、填空題（共20分）答題要求：本大題共10小題，每小題2分。請(qǐng)將正確答案填寫在題中的橫線上。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，常用的劃分屬性的指標(biāo)有信息增益、________等。3.在K-Means聚類算法中，需要預(yù)先指定________。4.數(shù)據(jù)挖掘中的數(shù)據(jù)清洗主要包括處理缺失值、________、噪聲數(shù)據(jù)等。5.支持向量機(jī)的核心思想是找到一個(gè)最優(yōu)的________，將不同類別的數(shù)據(jù)分開。6.樸素貝葉斯分類算法基于________假設(shè)。7.主成分分析是一種常用的________技術(shù)。8.對(duì)于時(shí)間序列數(shù)據(jù)的挖掘，常用的算法有________等。9.在數(shù)據(jù)挖掘中，評(píng)估模型性能的指標(biāo)除了準(zhǔn)確率，還有召回率、________等。10.深度學(xué)習(xí)中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由多個(gè)________組成。三、簡(jiǎn)答題（共20分）答題要求：本大題共4小題，每小題5分。簡(jiǎn)要回答問題。1.簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)挖掘的定義和主要步驟。2.請(qǐng)說明關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中支持度、置信度和提升度的含義。3.什么是無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)？請(qǐng)列舉幾種常見的無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法。4.簡(jiǎn)述在數(shù)據(jù)挖掘中使用特征選擇的重要性。四、案例分析題（共15分）答題要求：閱讀以下案例，回答問題。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、購(gòu)買金額等?，F(xiàn)在需要通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來分析用戶的購(gòu)買行為，以提高平臺(tái)的銷售業(yè)績(jī)。1.請(qǐng)?zhí)岢鲆环N適合該場(chǎng)景的數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)，并說明理由。（5分）2.對(duì)于所提出的數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)，你認(rèn)為可以使用哪些算法進(jìn)行分析？（5分）3.在進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘之前，需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行哪些預(yù)處理操作？（5分）五、實(shí)踐操作題（共15分）答題要求：根據(jù)以下要求進(jìn)行實(shí)踐操作。假設(shè)你有一個(gè)包含學(xué)生成績(jī)的數(shù)據(jù)文件，文件格式為CSV，包含學(xué)生ID、課程名稱、成績(jī)等字段。請(qǐng)使用Python語(yǔ)言和相關(guān)數(shù)據(jù)挖掘庫(kù)完成以下任務(wù)：1.讀取數(shù)據(jù)文件，并將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為適合數(shù)據(jù)挖掘的格式。（5分）2.對(duì)成績(jī)數(shù)據(jù)進(jìn)行簡(jiǎn)單的統(tǒng)計(jì)分析，如計(jì)算平均分、最高分、最低分等。（5分）3.使用決策樹算法對(duì)學(xué)生成績(jī)進(jìn)行分類，預(yù)測(cè)學(xué)生是否能夠通過課程（假設(shè)成績(jī)大于等于60分為通過），并評(píng)估模型的準(zhǔn)確性。（5分）答案：1.B2.C3.D4.D5.B6.C7.B8.D9.A10.D二、1.回歸分析2.信息增益率3.簇的數(shù)量4.重復(fù)數(shù)據(jù)5.超平面6.特征條件獨(dú)立7.數(shù)據(jù)降維8.ARIMA9.F1值10.神經(jīng)元三、1.數(shù)據(jù)挖掘是從大量數(shù)據(jù)中提取潛在的、有價(jià)值的信息和知識(shí)的過程。主要步驟包括數(shù)據(jù)準(zhǔn)備（收集、清理、集成、轉(zhuǎn)換等）、數(shù)據(jù)挖掘（選擇合適算法進(jìn)行挖掘）、結(jié)果評(píng)估（評(píng)估挖掘結(jié)果的質(zhì)量）和知識(shí)表示（將挖掘出的知識(shí)以合適的形式呈現(xiàn)）。2.支持度表示某個(gè)關(guān)聯(lián)規(guī)則在數(shù)據(jù)集中出現(xiàn)的頻率；置信度表示在滿足前提條件的情況下，規(guī)則結(jié)論成立的概率；提升度表示使用該關(guān)聯(lián)規(guī)則時(shí)，其結(jié)論出現(xiàn)的概率相對(duì)于不使用該規(guī)則時(shí)結(jié)論出現(xiàn)概率的提升程度。3.無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)是指在沒有標(biāo)簽信息的情況下，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和處理，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的模式和結(jié)構(gòu)。常見算法有K-Means聚類算法、層次聚類算法、主成分分析、DBSCAN算法等。4.特征選擇可以減少數(shù)據(jù)維度，降低計(jì)算量和存儲(chǔ)需求；去除無(wú)關(guān)或冗余特征，提高模型的準(zhǔn)確性和泛化能力；使模型訓(xùn)練更快，節(jié)省時(shí)間和資源；幫助更好地理解數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)關(guān)鍵特征。四、1.可以進(jìn)行關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘。理由：通過分析用戶購(gòu)買商品之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，能夠發(fā)現(xiàn)用戶的購(gòu)買習(xí)慣和偏好，比如哪些商品經(jīng)常一起被購(gòu)買，從而可以進(jìn)行商品推薦，提高銷售業(yè)績(jī)。2.可以使用Apriori算法進(jìn)行關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘。3.預(yù)處理操作包括：數(shù)據(jù)清洗，去除重復(fù)記錄、處理缺失值；數(shù)據(jù)集成，將不同來源的數(shù)據(jù)整合到一起；數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化、離散化等處理，使其適合挖掘算法。五、1.示例代碼：```pythonimportpandasaspddata=pd.read_csv('student_scores.csv')```2.示例代碼：```pythonaverage_score=data['成績(jī)'].mean()max_score=data['成績(jī)'].max()min_score=data['成績(jī)'].min()print(f'平均分：{average_score}，最高分：{max_score}，最低分：{min_score}')```3.示例代碼：```pythonfromsklearn.treeimportDecisionTreeClassifierfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.metricsimportaccuracy_scoreX=data[['課程名稱','成績(jī)']]y=data['是否通過']=data['成績(jī)']>=60X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size=0.2,random_state=42)model