2025年中職（大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用）數(shù)據(jù)挖掘階段測試題及答案

（考試時間：90分鐘滿分100分）班級______姓名______第I卷（選擇題，共40分）每題給出的四個選項中，只有一項是符合題目要求的。(總共8題，每題5分)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(jī)算法C.K均值算法D.樸素貝葉斯算法2.在數(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.數(shù)據(jù)挖掘中，關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘主要用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的什么關(guān)系？A.因果關(guān)系B.關(guān)聯(lián)關(guān)系C.順序關(guān)系D.層次關(guān)系4.以下哪個是數(shù)據(jù)挖掘中常用的聚類算法？A.Apriori算法B.PageRank算法C.DBSCAN算法D.C4.5算法5.數(shù)據(jù)挖掘中，數(shù)據(jù)預(yù)處理的步驟不包括以下哪一項？A.數(shù)據(jù)清洗B.數(shù)據(jù)集成C.數(shù)據(jù)加密D.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換6.對于數(shù)據(jù)挖掘中的回歸分析，以下說法錯誤的是？A.用于預(yù)測連續(xù)型變量B.可以建立變量之間的線性或非線性關(guān)系C.常用的評估指標(biāo)有均方誤差等D.只能處理數(shù)值型數(shù)據(jù)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.提高模型性能C.使數(shù)據(jù)更復(fù)雜D.降低數(shù)據(jù)量但不影響模型8.以下哪種數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)可以用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的異常點？A.分類B.聚類C.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘D.異常檢測第II卷（非選擇題，共60分）9.簡答題：簡述數(shù)據(jù)挖掘中分類算法的基本原理，并列舉至少兩種常見的分類算法。(10分)分類算法基本原理是通過對已知類別標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)，構(gòu)建分類模型，然后用該模型對未知數(shù)據(jù)進(jìn)行類別預(yù)測。常見分類算法有決策樹算法，它基于樹結(jié)構(gòu)進(jìn)行決策，每個內(nèi)部節(jié)點是一個屬性測試，分支是測試輸出，葉節(jié)點是類別標(biāo)簽；還有支持向量機(jī)算法，通過尋找最優(yōu)分類超平面來區(qū)分不同類別數(shù)據(jù)。10.簡答題：在數(shù)據(jù)挖掘中，數(shù)據(jù)集成可能會遇到哪些問題？如何解決這些問題？(10分)數(shù)據(jù)集成可能遇到數(shù)據(jù)沖突問題，如不同數(shù)據(jù)源中相同屬性含義不同、數(shù)據(jù)格式不一致等。解決方法包括統(tǒng)一數(shù)據(jù)格式，對不同含義的相同屬性進(jìn)行重新定義和映射；還可能遇到冗余數(shù)據(jù)問題，可通過數(shù)據(jù)清洗技術(shù)去除重復(fù)或無用數(shù)據(jù)；另外數(shù)據(jù)缺失值處理也是問題，可采用填充缺失值方法，如均值填充、基于模型預(yù)測填充等。11.判斷題：數(shù)據(jù)挖掘只能處理數(shù)值型數(shù)據(jù)。(5分)答案：錯誤。數(shù)據(jù)挖掘可以處理多種類型的數(shù)據(jù)，包括數(shù)值型、文本型、圖像型、音頻型等。雖然數(shù)值型數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)挖掘中較為常見，但現(xiàn)代數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)已經(jīng)能夠有效地處理和分析各種類型的數(shù)據(jù)，以提取有價值的信息和知識。12.分析題：給定一份銷售數(shù)據(jù)，包含商品名稱、銷售時間、銷售量、銷售額等字段。請你分析如何使用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來發(fā)現(xiàn)銷售數(shù)據(jù)中的規(guī)律和趨勢，例如哪些商品在特定時間段銷售較好，以及銷售額與銷售量之間的關(guān)系等。(15分)首先，可以對數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，去除缺失值和錯誤數(shù)據(jù)。然后，按照銷售時間進(jìn)行分組，統(tǒng)計不同時間段各類商品的銷售量和銷售額，從而發(fā)現(xiàn)哪些商品在特定時間段銷售較好。對于銷售額與銷售量之間的關(guān)系，可以通過建立回歸模型來分析。利用數(shù)據(jù)挖掘工具，如Python的相關(guān)庫，進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和模型構(gòu)建，直觀地展示出銷售數(shù)據(jù)中的規(guī)律和趨勢，為銷售策略制定提供依據(jù)。13.綜合題：某電商平臺收集了大量用戶的購物行為數(shù)據(jù)，包括瀏覽記錄、購買記錄、收藏記錄等。請你設(shè)計一個數(shù)據(jù)挖掘方案，利用這些數(shù)據(jù)來提高平臺的用戶體驗和商品推薦效果。(本題20分)首先對數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和預(yù)處理，統(tǒng)一格式、處理缺失值等。然后基于用戶的瀏覽和購買記錄進(jìn)行關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘，找出用戶常一起購買或瀏覽的商品組合，構(gòu)建關(guān)聯(lián)規(guī)則模型。利用聚類算法對用戶進(jìn)行分類，分析不同類別用戶的購物偏好。再根據(jù)這些挖掘結(jié)果，為用戶提供個性化的商品推薦。例如，對于購買過某類商品的用戶，推薦與之關(guān)聯(lián)的其他商品；對于特定聚類的用戶，推送符合其偏好的商品。