2025年大學數(shù)據(jù)科學與大數(shù)據(jù)技術（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選項中，只有一項是符合題目要求的，請將正確答案的序號填在括號內(nèi)。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近鄰算法D.聚類算法2.數(shù)據(jù)挖掘中，用于評估分類模型性能的常用指標不包括（）A.準確率B.召回率C.F1值D.均方誤差3.以下關于關聯(lián)規(guī)則挖掘的說法，錯誤的是（）A.關聯(lián)規(guī)則挖掘旨在發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中項集之間的關聯(lián)關系B.支持度表示項集在數(shù)據(jù)集中出現(xiàn)的頻率C.置信度衡量了關聯(lián)規(guī)則的可靠性D.提升度大于1表示規(guī)則沒有實際意義4.數(shù)據(jù)挖掘中，處理缺失值的方法不包括（）A.刪除含有缺失值的記錄B.用均值填充缺失值C.用中位數(shù)填充缺失值D.用最大值填充缺失值5.以下哪種算法常用于處理數(shù)據(jù)的降維？（）A.主成分分析算法B.決策樹算法C.支持向量機算法D.K近鄰算法6.數(shù)據(jù)挖掘中，對于異常檢測，常用的方法不包括（）A.基于統(tǒng)計的方法B.基于距離的方法C.基于密度的方法D.基于分類的方法7.以下關于數(shù)據(jù)挖掘的應用場景，說法錯誤的是（）A.可以用于電商領域的客戶細分B.不能應用于醫(yī)療領域的疾病預測C.可用于金融領域的風險評估D.能在教育領域進行學生成績預測8.數(shù)據(jù)挖掘中，頻繁項集挖掘的經(jīng)典算法是（）A.Apriori算法B.Kmeans算法C.樸素貝葉斯算法D.神經(jīng)網(wǎng)絡算法9.以下關于數(shù)據(jù)挖掘中的特征選擇，說法正確的是（）A.特征選擇會增加數(shù)據(jù)的維度B.特征選擇可以提高模型的泛化能力C.特征選擇不能去除冗余特征D.特征選擇只能使用一種方法10.數(shù)據(jù)挖掘中，對于文本數(shù)據(jù)的處理，常用的技術不包括（）A.詞法分析B.句法分析C.語義分析D.圖像識別第II卷（非選擇題共70分）二、填空題（每空2分，共20分）答題要求：請在橫線上填寫正確答案。1.數(shù)據(jù)挖掘的流程通常包括數(shù)據(jù)預處理、______、模型評估和部署等步驟。2.分類算法中，決策樹的構建通常采用______和剪枝策略。3.關聯(lián)規(guī)則挖掘中，最小支持度和最小置信度是兩個重要的參數(shù)，它們的設置會影響______的發(fā)現(xiàn)。4.數(shù)據(jù)降維的目的是在盡可能保留數(shù)據(jù)信息的前提下，減少數(shù)據(jù)的______。5.異常檢測中，基于統(tǒng)計的方法通常假設數(shù)據(jù)服從某種______。6.頻繁項集挖掘中，項集的支持度計數(shù)小于最小支持度時，該項集被稱為______。7.特征選擇的方法主要有基于過濾的方法、基于______的方法和基于包裝的方法。8.對于文本數(shù)據(jù)，詞袋模型是一種常用的表示方法，它將文本表示為______的向量。9.數(shù)據(jù)挖掘中，聚類算法的目標是將數(shù)據(jù)對象劃分為不同的______，使得同一簇內(nèi)的對象相似度高，不同簇內(nèi)的對象相似度低。10.模型評估中，除了準確率、召回率等指標外，______也是衡量分類模型性能的重要指標之一。三、簡答題（每題10分，共30分）答題要求：簡要回答問題，答案應簡潔明了。1.請簡述數(shù)據(jù)挖掘中分類算法的基本原理，并列舉兩種常見的分類算法及其特點。2.什么是關聯(lián)規(guī)則挖掘？請說明支持度、置信度和提升度的含義，并舉例說明如何利用關聯(lián)規(guī)則挖掘來發(fā)現(xiàn)超市中的商品關聯(lián)關系。3.數(shù)據(jù)降維有哪些常用的方法？請分別簡述其原理和適用場景。四、分析題（15分）答題要求：根據(jù)給定材料，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)，包括用戶ID、購買商品種類、購買時間、購買金額等?，F(xiàn)在想要通過數(shù)據(jù)挖掘來分析用戶的購買行為模式，以便進行精準營銷。問題：請設計一個數(shù)據(jù)挖掘方案，包括數(shù)據(jù)預處理步驟、選擇合適的數(shù)據(jù)挖掘算法以及如何評估模型的性能。五、綜合題（5分）答題要求：結合所學知識，綜合分析并回答問題。請闡述數(shù)據(jù)挖掘在當今數(shù)字化時代的重要性，并舉例說明它在至少兩個不同領域的具體應用。答案：1.D2.D3.D4.D5.A6.D7.B8.A9.B10.D1.模型構建2.遞歸分割3.關聯(lián)規(guī)則4.維度5.分布6.非頻繁項集7.嵌入8.詞頻9.簇10.F1值1.分類算法的基本原理是通過對訓練數(shù)據(jù)的學習，建立起數(shù)據(jù)特征與類別之間的關系模型，然后利用該模型對新的數(shù)據(jù)進行分類預測。常見的分類算法如決策樹算法，其特點是簡單直觀，易于理解和解釋，能夠處理數(shù)值型和類別型數(shù)據(jù)。支持向量機算法則具有較強的泛化能力，在處理高維數(shù)據(jù)和非線性分類問題上表現(xiàn)出色。2.關聯(lián)規(guī)則挖掘是從大量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)項集之間有趣的關聯(lián)關系。支持度表示項集在數(shù)據(jù)集中出現(xiàn)的頻率，置信度衡量了關聯(lián)規(guī)則的可靠性，提升度用于評估規(guī)則的實際價值。例如在超市中，通過關聯(lián)規(guī)則挖掘發(fā)現(xiàn)“啤酒”和“尿布”經(jīng)常一起被購買，支持度可能是一定比例的顧客同時購買了這兩種商品，置信度表示購買啤酒的顧客中購買尿布的概率，提升度大于1說明這兩種商品的關聯(lián)不是偶然的。3.常用的數(shù)據(jù)降維方法有主成分分析算法，其原理是通過線性變換將原始數(shù)據(jù)轉換為一組新的特征，這些特征是原始特征的線性組合，且相互正交，保留了數(shù)據(jù)的主要信息。適用于數(shù)據(jù)維度較高且存在相關性的情況。奇異值分解也是一種常用方法，它將矩陣分解為三個矩陣的乘積，通過保留較大的奇異值來實現(xiàn)降維，適用于多種數(shù)據(jù)類型。4.數(shù)據(jù)預處理步驟：首先清理數(shù)據(jù)，去除重復記錄和缺失值。然后進行數(shù)據(jù)集成，將不同來源的數(shù)據(jù)整合在一起。接著進行數(shù)據(jù)變換，如對數(shù)值型數(shù)據(jù)進行標準化處理。選擇算法：可以使用關聯(lián)規(guī)則挖掘算法，如Apriori算法，來發(fā)現(xiàn)用戶購買商品之間的關聯(lián)關系。評估模型性能：使用支持度、置信度等指標來評估關聯(lián)規(guī)則的質(zhì)量，同時可以通過交叉驗證等方法來驗證模型的穩(wěn)