2025年高職大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用（數(shù)據(jù)挖掘）試題及答案

（考試時間：90分鐘滿分100分）班級______姓名______第I卷（選擇題，共40分）答題要求：本卷共20小題，每小題2分。在每小題給出的四個選項中，只有一項是符合題目要求的。1.以下哪種算法不屬于數(shù)據(jù)挖掘中的分類算法？A.決策樹算法B.支持向量機算法C.K均值算法D.樸素貝葉斯算法2.數(shù)據(jù)挖掘中，用于評估分類模型性能的指標(biāo)不包括以下哪項？A.準(zhǔn)確率B.召回率C.F1值D.均方誤差3.在關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中，置信度表示的是？A.規(guī)則的支持度B.規(guī)則的可靠性C.項集出現(xiàn)的頻率D.項集之間的相關(guān)性4.以下關(guān)于數(shù)據(jù)預(yù)處理的說法錯誤的是？A.數(shù)據(jù)清洗是去除噪聲數(shù)據(jù)B.數(shù)據(jù)集成是將多個數(shù)據(jù)源合并C.數(shù)據(jù)歸約是增加數(shù)據(jù)維度D.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換是對數(shù)據(jù)進行標(biāo)準(zhǔn)化等操作5.對于頻繁項集挖掘，以下哪種算法是經(jīng)典算法？A.Apriori算法B.PageRank算法C.Dijkstra算法D.A算法6.數(shù)據(jù)挖掘中，聚類算法的主要目的是？A.對數(shù)據(jù)進行分類B.發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的關(guān)聯(lián)規(guī)則C.將數(shù)據(jù)劃分成不同的簇D.預(yù)測數(shù)據(jù)的趨勢7.以下哪種數(shù)據(jù)類型通常不適合作為數(shù)據(jù)挖掘的輸入？A.結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)B.半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)C.非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)D.動態(tài)數(shù)據(jù)8.在決策樹算法中，用于選擇劃分屬性的指標(biāo)是？A.信息增益B.基尼系數(shù)C.均方誤差D.A和B9.支持向量機算法主要用于解決什么問題？A.分類問題B.回歸問題C.聚類問題D.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘問題10.數(shù)據(jù)挖掘中的特征選擇是為了？A.減少數(shù)據(jù)維度B.增加數(shù)據(jù)維度C.提高數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性D.降低數(shù)據(jù)的可理解性11.以下哪種算法常用于文本分類？A.隱馬爾可夫模型B.主成分分析算法C.奇異值分解算法D.線性判別分析算法12.在數(shù)據(jù)挖掘中，監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)的主要區(qū)別在于？A.是否有標(biāo)注數(shù)據(jù)B.是否使用算法C.是否處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)D.是否進行數(shù)據(jù)預(yù)處理13.對于時間序列數(shù)據(jù)挖掘，常用的算法不包括以下哪項？A.回歸分析算法B.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法C.決策樹算法D.趨勢分析算法14.數(shù)據(jù)挖掘中，模型評估時常用的交叉驗證方法不包括？A.留一法B.隨機劃分法C.自助法D.動態(tài)調(diào)整法15.以下關(guān)于樸素貝葉斯算法的說法正確的是？A.基于貝葉斯定理和特征條件獨立假設(shè)B.對缺失數(shù)據(jù)敏感C.計算復(fù)雜度高D.不適合處理文本數(shù)據(jù)16.在數(shù)據(jù)挖掘中，可視化技術(shù)的作用不包括？A.幫助理解數(shù)據(jù)B.發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的模式C.提高數(shù)據(jù)挖掘算法的效率D.展示挖掘結(jié)果17.對于異常檢測，以下哪種方法不屬于基于統(tǒng)計的方法？A.均值漂移檢測B.基于距離的異常檢測C.基于密度的異常檢測D.基于機器學(xué)習(xí)的異常檢測18.數(shù)據(jù)挖掘中，強化學(xué)習(xí)的主要應(yīng)用場景不包括？A.機器人控制B.游戲策略C.文本分類D.資源管理19.以下哪種算法常用于圖像數(shù)據(jù)挖掘？A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法B.支持向量機算法C.決策樹算法D.回歸分析算法20.在數(shù)據(jù)挖掘中，模型融合的目的是？A.提高模型的性能B.降低模型的復(fù)雜度C.增加模型的可理解性D.減少數(shù)據(jù)的維度第II卷（非選擇題，共60分）（一）填空題（共10分）答題要求：本大題共5小題，請將答案填寫在相應(yīng)橫線處。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、______和異常檢測等。2.在決策樹算法中，______是樹的葉節(jié)點，代表分類結(jié)果。3.支持向量機算法中，通過求解______問題來確定最優(yōu)分類超平面。4.數(shù)據(jù)挖掘中，特征工程包括特征提取、特征選擇和______等步驟。5.對于聚類算法，常用的評估指標(biāo)有______、輪廓系數(shù)等。（二）簡答題（共20分）答題要求：請簡要回答以下問題，每題5分。1.簡述數(shù)據(jù)挖掘中分類算法的基本原理。2.說明關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中支持度和置信度的含義及作用。3.簡述數(shù)據(jù)預(yù)處理中數(shù)據(jù)清洗的主要內(nèi)容。4.解釋聚類算法中K均值算法的基本步驟。（三）分析題（共15分）答題要求：閱讀以下材料，回答問題。材料：某電商平臺收集了大量用戶的購物數(shù)據(jù)，包括購買商品種類、購買時間、購買金額等。通過數(shù)據(jù)挖掘分析，發(fā)現(xiàn)購買某品牌洗發(fā)水的用戶往往同時購買護發(fā)素。1.請指出這是哪種數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)的結(jié)果？（3分）2.對于這種挖掘結(jié)果，電商平臺可以采取哪些營銷策略？（6分）3.如何進一步驗證這種關(guān)聯(lián)關(guān)系的可靠性？（6分）（四）算法設(shè)計題（共10分）答題要求：根據(jù)以下問題描述進行算法設(shè)計。假設(shè)你有一批學(xué)生的成績數(shù)據(jù)，包括語文、數(shù)學(xué)、英語等科目成績，現(xiàn)在要根據(jù)這些成績對學(xué)生進行分類，分為優(yōu)秀、良好、中等、及格和不及格五個等級。請設(shè)計一個基于決策樹算法的分類方案，并說明如何選擇劃分屬性。（五）綜合應(yīng)用題（共5分）答題要求：結(jié)合所學(xué)知識，回答以下問題。在實際的數(shù)據(jù)挖掘項目中，通常會面臨數(shù)據(jù)量巨大、數(shù)據(jù)類型多樣、挖掘目標(biāo)復(fù)雜等問題。請闡述你將如何應(yīng)對這些挑戰(zhàn)，以確保數(shù)據(jù)挖掘項目的順利實施。答案：1.C2.D3.B4.C5.A6.C7.D8.D（信息增益和基尼系數(shù)都可用于選擇劃分屬性）9.A10.A11.A12.A13.C14.D15.A16.C17.D18.C19.A20.A填空題答案：預(yù)測、葉節(jié)點、二次規(guī)劃、特征構(gòu)造、簇內(nèi)平均距離簡答題答案：分類算法基于已有標(biāo)注數(shù)據(jù)構(gòu)建模型，通過學(xué)習(xí)構(gòu)建分類規(guī)則，對新數(shù)據(jù)進行分類預(yù)測。支持度反映項集在數(shù)據(jù)集中出現(xiàn)的頻率，用于篩選頻繁項集；置信度表示規(guī)則的可靠性，用于評估規(guī)則的質(zhì)量。數(shù)據(jù)清洗包括去除重復(fù)數(shù)據(jù)、處理缺失值、修正錯誤數(shù)據(jù)等。K均值算法先隨機選擇K個聚類中心，計算樣本到聚類中心的距離進行劃分，再重新計算聚類中心，重復(fù)直至收斂。分析題答案：這是關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的結(jié)果。電商平臺可進行聯(lián)合促銷，推出買洗發(fā)水送護發(fā)素活動；精準(zhǔn)推薦，向購買洗發(fā)水的用戶推薦護發(fā)素；優(yōu)化商品陳列，將兩者放置在一起?？赏ㄟ^增加數(shù)據(jù)量，計算不同支持度和置信度閾值下的關(guān)聯(lián)規(guī)則，對比分析；進行交叉驗證，用不同數(shù)據(jù)集驗證關(guān)聯(lián)關(guān)系；與實際銷售情況對比等方式驗證可靠性。算法設(shè)計題答案：以信息增益為劃分屬性指標(biāo)。首先計算每個屬性的信息增益，選擇信息增益最大的屬性作為根節(jié)點進行劃分。如以數(shù)學(xué)成績?yōu)槔?，根?jù)成績區(qū)間劃分，不斷遞歸構(gòu)建