2026春招：數(shù)據(jù)挖掘面試題及答案

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算法？A.K-均值B.決策樹C.DBSCAND.層次聚類2.數(shù)據(jù)挖掘中，用于衡量兩個(gè)變量之間線性相關(guān)程度的指標(biāo)是？A.方差B.協(xié)方差C.相關(guān)系數(shù)D.標(biāo)準(zhǔn)差3.樸素貝葉斯分類器的基礎(chǔ)是？A.貝葉斯定理B.大數(shù)定律C.中心極限定理D.墨菲定律4.下面哪個(gè)不是數(shù)據(jù)預(yù)處理的步驟？A.數(shù)據(jù)清洗B.數(shù)據(jù)挖掘C.數(shù)據(jù)集成D.數(shù)據(jù)變換5.決策樹中，衡量節(jié)點(diǎn)純度的指標(biāo)不包括？A.信息增益B.基尼指數(shù)C.均方誤差D.熵6.以下哪種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)常用于存儲圖數(shù)據(jù)？A.棧B.隊(duì)列C.鄰接矩陣D.鏈表7.數(shù)據(jù)挖掘中的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘常用的算法是？A.Apriori算法B.梯度下降算法C.牛頓法D.遺傳算法8.在K-近鄰算法中，K值的選擇會(huì)影響分類結(jié)果，K值過小可能導(dǎo)致？A.過擬合B.欠擬合C.分類精度不變D.無法分類9.用于降維的主成分分析（PCA）的核心思想是？A.最大化數(shù)據(jù)的方差B.最小化數(shù)據(jù)的方差C.最大化數(shù)據(jù)的協(xié)方差D.最小化數(shù)據(jù)的協(xié)方差10.時(shí)間序列分析中，用于預(yù)測的ARIMA模型中的I代表？A.自回歸B.差分C.移動(dòng)平均D.積分多項(xiàng)選擇題（每題2分，共10題）1.數(shù)據(jù)挖掘的主要任務(wù)包括？A.分類B.聚類C.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘D.預(yù)測2.以下屬于數(shù)據(jù)可視化工具的有？A.TableauB.Python的MatplotlibC.R語言的ggplot2D.Excel3.決策樹的生成過程中，常用的劃分屬性選擇方法有？A.信息增益B.信息增益率C.基尼指數(shù)D.均方誤差4.數(shù)據(jù)挖掘中處理缺失值的方法有？A.刪除含缺失值的記錄B.用均值填充C.用中位數(shù)填充D.用預(yù)測值填充5.常用的聚類評估指標(biāo)有？A.輪廓系數(shù)B.互信息C.蘭德指數(shù)D.均方誤差6.以下哪些是數(shù)據(jù)挖掘中常用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法？A.支持向量機(jī)B.隨機(jī)森林C.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.K-近鄰7.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中，衡量規(guī)則有效性的指標(biāo)有？A.支持度B.置信度C.提升度D.方差8.時(shí)間序列分析的基本模型有？A.AR模型B.MA模型C.ARMA模型D.ARIMA模型9.數(shù)據(jù)挖掘中，特征選擇的方法有？A.過濾法B.包裝法C.嵌入法D.聚類法10.大數(shù)據(jù)處理框架Hadoop包含的組件有？A.HDFSB.MapReduceC.YARND.HBase判斷題（每題2分，共10題）1.數(shù)據(jù)挖掘就是從大量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)有價(jià)值信息的過程。（）2.所有的數(shù)據(jù)挖掘算法都需要進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理。（）3.決策樹可以處理數(shù)值型和分類型數(shù)據(jù)。（）4.聚類分析是一種有監(jiān)督學(xué)習(xí)方法。（）5.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中，支持度越高的規(guī)則一定越有用。（）6.主成分分析可以將高維數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為低維數(shù)據(jù)，且不損失任何信息。（）7.時(shí)間序列分析只能處理平穩(wěn)時(shí)間序列。（）8.K-近鄰算法的計(jì)算復(fù)雜度與樣本數(shù)量無關(guān)。（）9.數(shù)據(jù)可視化的目的只是為了讓數(shù)據(jù)看起來更美觀。（）10.樸素貝葉斯分類器要求特征之間相互獨(dú)立。（）簡答題（每題5分，共4題）1.簡述數(shù)據(jù)預(yù)處理的重要性。數(shù)據(jù)預(yù)處理可提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，去除噪聲、處理缺失值和異常值，使數(shù)據(jù)更干凈。它能提升挖掘算法的性能和準(zhǔn)確性，讓算法更好地理解數(shù)據(jù)，還可減少計(jì)算量，加快挖掘速度。2.什么是過擬合和欠擬合，如何解決？過擬合是模型對訓(xùn)練數(shù)據(jù)過度學(xué)習(xí)，在測試數(shù)據(jù)上表現(xiàn)差；欠擬合是模型對數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)不足，性能都不佳。解決過擬合可增加數(shù)據(jù)、正則化、減少特征；解決欠擬合可增加模型復(fù)雜度、增加特征。3.簡述K-均值聚類算法的基本步驟。首先隨機(jī)初始化K個(gè)聚類中心，然后將每個(gè)樣本分配到最近的聚類中心，接著重新計(jì)算每個(gè)聚類的中心，重復(fù)分配和更新中心步驟，直到中心不再變化或達(dá)到最大迭代次數(shù)。4.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中，支持度、置信度和提升度的含義是什么？支持度是指項(xiàng)集出現(xiàn)的頻率，反映其普遍性；置信度是在一個(gè)項(xiàng)集出現(xiàn)的條件下，另一個(gè)項(xiàng)集出現(xiàn)的概率；提升度衡量兩個(gè)項(xiàng)集之間的關(guān)聯(lián)程度，大于1表示正相關(guān)。討論題（每題5分，共4題）1.討論數(shù)據(jù)挖掘在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用及可能面臨的挑戰(zhàn)。應(yīng)用：疾病預(yù)測、輔助診斷、醫(yī)療質(zhì)量評估等。挑戰(zhàn)：數(shù)據(jù)隱私保護(hù)，醫(yī)療數(shù)據(jù)敏感；數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊，存在缺失和錯(cuò)誤；不同醫(yī)院數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一，整合困難；模型的可解釋性要求高。2.如何選擇合適的數(shù)據(jù)挖掘算法？要考慮數(shù)據(jù)類型，如數(shù)值型、分類型。還要看數(shù)據(jù)規(guī)模，大數(shù)據(jù)量選高效算法。挖掘任務(wù)也很關(guān)鍵，分類、聚類等任務(wù)適用不同算法。同時(shí)需考慮算法復(fù)雜度和可解釋性。3.討論數(shù)據(jù)可視化在數(shù)據(jù)挖掘中的作用。它能直觀展示數(shù)據(jù)特征和規(guī)律，幫助快速理解數(shù)據(jù)?？砂l(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的異常和趨勢，輔助決策。還便于與非技術(shù)人員溝通，讓他們也能參與到數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果的分析中。4.談?wù)勀銓?shù)據(jù)挖掘未來發(fā)展趨勢的看法。未來會(huì)與人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)深度融合，算法更智能高效。在多領(lǐng)域應(yīng)用更廣，如金融、交通等。會(huì)更注重?cái)?shù)據(jù)隱私和安全，同時(shí)對算法的可解釋性要求更高，以滿足實(shí)際應(yīng)用需求。答案單項(xiàng)選擇題答案1.B2.C3.A4.B5.C6.C7.A8.A9.A10.B多項(xiàng)選