2026春招：數(shù)據(jù)挖掘筆試題及答案

單項(xiàng)選擇題（每題2分，共10題）1.以下哪種算法不屬于聚類(lèi)算法？A.K-MeansB.DBSCANC.SVMD.HierarchicalClustering2.DataFrame是以下哪個(gè)庫(kù)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)？A.NumPyB.PandasC.MatplotlibD.Scikit-learn3.在數(shù)據(jù)挖掘中，關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘常用的算法是？A.PageRankB.AprioriC.AdaBoostD.KNN4.計(jì)算數(shù)據(jù)集的標(biāo)準(zhǔn)差使用的NumPy函數(shù)是？A.np.mean()B.np.median()C.np.std()D.np.var()5.決策樹(shù)中用于劃分節(jié)點(diǎn)的度量是？A.基尼指數(shù)B.余弦相似度C.均方誤差D.曼哈頓距離6.數(shù)據(jù)挖掘中，數(shù)據(jù)清洗不包括以下哪個(gè)操作？A.去除缺失值B.數(shù)據(jù)歸一化C.去除重復(fù)值D.修正錯(cuò)誤數(shù)據(jù)7.以下哪種方法可用于降維？A.PCAB.SGDC.KFoldD.ROC8.邏輯回歸用于解決的問(wèn)題類(lèi)型是？A.回歸問(wèn)題B.分類(lèi)問(wèn)題C.聚類(lèi)問(wèn)題D.降維問(wèn)題9.以下哪個(gè)不是數(shù)據(jù)挖掘的主要任務(wù)？A.數(shù)據(jù)可視化B.分類(lèi)C.預(yù)測(cè)D.關(guān)聯(lián)分析10.隨機(jī)森林是基于什么算法構(gòu)建的？A.決策樹(shù)B.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.支持向量機(jī)D.樸素貝葉斯多項(xiàng)選擇題（每題2分，共10題）1.常用的數(shù)據(jù)預(yù)處理方法有？A.數(shù)據(jù)離散化B.數(shù)據(jù)平衡C.特征選擇D.數(shù)據(jù)抽樣2.下列屬于數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用領(lǐng)域的有？A.金融風(fēng)控B.醫(yī)療診斷C.圖像識(shí)別D.社交網(wǎng)絡(luò)分析3.評(píng)價(jià)分類(lèi)模型的指標(biāo)有？A.準(zhǔn)確率B.召回率C.F1值D.均方誤差4.以下哪些是深度學(xué)習(xí)框架？A.TensorFlowB.PyTorchC.Scikit-learnD.Keras5.數(shù)據(jù)挖掘中，特征工程包括？A.特征提取B.特征轉(zhuǎn)換C.特征組合D.特征選擇6.下列哪些是關(guān)聯(lián)規(guī)則的度量指標(biāo)？A.支持度B.置信度C.提升度D.相關(guān)系數(shù)7.聚類(lèi)分析的常用評(píng)估指標(biāo)有？A.輪廓系數(shù)B.互信息C.均方誤差D.蘭德指數(shù)8.以下關(guān)于決策樹(shù)的說(shuō)法正確的是？A.可以處理連續(xù)型和離散型數(shù)據(jù)B.容易過(guò)擬合C.決策樹(shù)是一種有監(jiān)督學(xué)習(xí)算法D.決策樹(shù)修剪可以防止過(guò)擬合9.處理數(shù)據(jù)缺失值的方法有？A.刪除含有缺失值的記錄B.用均值填充C.用中位數(shù)填充D.用最頻繁值填充10.以下哪些算法可用于異常檢測(cè)？A.IsolationForestB.One-ClassSVMC.K-MeansD.DBSCAN判斷題（每題2分，共10題）1.數(shù)據(jù)挖掘就是從大量的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)有價(jià)值信息和知識(shí)的過(guò)程。（）2.所有的數(shù)據(jù)挖掘算法對(duì)數(shù)據(jù)的輸入格式要求相同。（）3.正則化可以防止模型過(guò)擬合。（）4.降維會(huì)丟失數(shù)據(jù)的部分信息。（）5.隨機(jī)森林中的決策樹(shù)之間是相互獨(dú)立的。（）6.聚類(lèi)分析是一種有監(jiān)督學(xué)習(xí)方法。（）7.數(shù)據(jù)可視化只是為了讓數(shù)據(jù)看起來(lái)更美觀。（）8.邏輯回歸的輸出是一個(gè)概率值。（）9.特征工程對(duì)模型的性能影響不大。（）10.關(guān)聯(lián)規(guī)則的支持度越高，說(shuō)明規(guī)則越有價(jià)值。（）簡(jiǎn)答題（每題5分，共4題）1.簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)清洗的主要步驟。答：先確定清洗對(duì)象，如缺失值、重復(fù)值等。接著檢測(cè)數(shù)據(jù)中存在的問(wèn)題，然后根據(jù)情況選擇處理方式，像缺失值用填充法，重復(fù)值則刪除。最后驗(yàn)證清洗后的數(shù)據(jù)質(zhì)量是否達(dá)標(biāo)。2.什么是過(guò)擬合，如何避免過(guò)擬合？答：過(guò)擬合是模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)好，但在新數(shù)據(jù)上差?？赏ㄟ^(guò)增加數(shù)據(jù)、減少模型復(fù)雜度、正則化、交叉驗(yàn)證等方法避免，降低模型對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)的依賴(lài)。3.簡(jiǎn)述PCA的主要思想。答：PCA核心是將高維數(shù)據(jù)降為低維。通過(guò)找到數(shù)據(jù)的主成分方向，即方差最大的方向，將數(shù)據(jù)投影到這些主成分上，減少特征數(shù)量同時(shí)保留大部分信息。4.簡(jiǎn)述K-Means算法的工作原理。答：先隨機(jī)初始化K個(gè)質(zhì)心，將每個(gè)樣本點(diǎn)分配到離它最近的質(zhì)心所在的簇。然后重新計(jì)算每個(gè)簇的質(zhì)心，不斷重復(fù)分配和更新質(zhì)心步驟，直到質(zhì)心不再變化。討論題（每題5分，共4題）1.討論數(shù)據(jù)挖掘中隱私保護(hù)的重要性和挑戰(zhàn)。答：重要性在于保護(hù)個(gè)人和企業(yè)敏感信息。挑戰(zhàn)有在挖掘時(shí)難以在利用數(shù)據(jù)價(jià)值和保護(hù)隱私間平衡，加噪保護(hù)數(shù)據(jù)又可能影響挖掘結(jié)果，且法律和監(jiān)管標(biāo)準(zhǔn)各地不同。2.分析在電商領(lǐng)域數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用和價(jià)值。答：應(yīng)用于精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)、用戶(hù)畫(huà)像、商品推薦等。可助電商了解用戶(hù)需求，精準(zhǔn)推送商品，增加用戶(hù)粘性和購(gòu)買(mǎi)轉(zhuǎn)化率，還能優(yōu)化庫(kù)存管理和供應(yīng)鏈，提升運(yùn)營(yíng)效率和利潤(rùn)。3.談?wù)剬?duì)大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)挖掘關(guān)系的理解。答：大數(shù)據(jù)是海量、多樣、高速增長(zhǎng)的數(shù)據(jù)集合。數(shù)據(jù)挖掘是從大數(shù)據(jù)找有價(jià)值信息和模式的技術(shù)。大數(shù)據(jù)為數(shù)據(jù)挖掘提供豐富素材，數(shù)據(jù)挖掘?yàn)榇髷?shù)據(jù)發(fā)揮價(jià)值提供手段。4.討論如何評(píng)估數(shù)據(jù)挖掘模型的性能。答：評(píng)估需多方面。對(duì)分類(lèi)模型，用準(zhǔn)確率、召回率、F1值；回歸模型用均方誤差等。還可看模型在交叉驗(yàn)證中的表現(xiàn)，同時(shí)考慮模型復(fù)雜度、訓(xùn)練和預(yù)測(cè)時(shí)間等因素。答案匯總單項(xiàng)選擇題答案1.C2.B3.B4.C5.A6.B7.A8.B9.A10.A多項(xiàng)選