2025年高職（大數(shù)據(jù)技術(shù)）數(shù)據(jù)挖掘?qū)崉?wù)試題及答案

（考試時(shí)間：90分鐘滿(mǎn)分100分）班級(jí)______姓名______第I卷（選擇題，共40分）答題要求：本卷共20題，每題2分。每題只有一個(gè)選項(xiàng)符合題意，請(qǐng)將正確答案的序號(hào)填在括號(hào)內(nèi)。1.以下哪種算法不屬于數(shù)據(jù)挖掘中的分類(lèi)算法？（）A.決策樹(shù)算法B.K近鄰算法C.支持向量機(jī)算法D.關(guān)聯(lián)規(guī)則算法2.在數(shù)據(jù)挖掘中，數(shù)據(jù)預(yù)處理不包括以下哪個(gè)步驟？（）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3.數(shù)據(jù)挖掘中，用于評(píng)估分類(lèi)模型性能的指標(biāo)不包括（）A.準(zhǔn)確率B.召回率C.F1值D.均方誤差4.以下關(guān)于聚類(lèi)算法的說(shuō)法，錯(cuò)誤的是（）A.聚類(lèi)算法可以將數(shù)據(jù)劃分為不同的簇B.K-Means算法是一種常用的聚類(lèi)算法C.聚類(lèi)算法不需要預(yù)先定義類(lèi)別D.聚類(lèi)算法可以用于數(shù)據(jù)分類(lèi)5.數(shù)據(jù)挖掘中，頻繁項(xiàng)集挖掘主要用于發(fā)現(xiàn)（）A.頻繁出現(xiàn)的單個(gè)項(xiàng)B.頻繁出現(xiàn)的項(xiàng)組合C.數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系D.數(shù)據(jù)的分類(lèi)規(guī)則6.以下哪種數(shù)據(jù)類(lèi)型不屬于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)？（）A.關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)B.XML格式的數(shù)據(jù)C.文本文件中的數(shù)據(jù)D.JSON格式的數(shù)據(jù)7.在數(shù)據(jù)挖掘中，特征選擇的目的是（）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)質(zhì)量D.降低數(shù)據(jù)噪聲8.以下關(guān)于決策樹(shù)算法的說(shuō)法，正確的是（）A.決策樹(shù)算法只能處理數(shù)值型數(shù)據(jù)B.決策樹(shù)算法的決策節(jié)點(diǎn)只能基于單個(gè)特征C.決策樹(shù)算法可以處理多分類(lèi)問(wèn)題D.決策樹(shù)算法不能進(jìn)行剪枝操作9.數(shù)據(jù)挖掘中，關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的支持度表示（）A.規(guī)則在數(shù)據(jù)集中出現(xiàn)的頻率B.規(guī)則的可信度C.規(guī)則的重要性D.規(guī)則的實(shí)用性10.以下哪種算法不屬于數(shù)據(jù)挖掘中的回歸算法？（）A.線(xiàn)性回歸算法B.邏輯回歸算法C.決策樹(shù)回歸算法D.支持向量回歸算法11.在數(shù)據(jù)挖掘中，數(shù)據(jù)可視化的作用不包括（）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.展示數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果12.以下關(guān)于K-Means算法的說(shuō)法，錯(cuò)誤的是（）A.K-Means算法需要預(yù)先指定聚類(lèi)的數(shù)量KB.K-Means算法對(duì)初始聚類(lèi)中心的選擇敏感C.K-Means算法可以處理任意形狀的簇D.K-Means算法是一種迭代算法13.數(shù)據(jù)挖掘中，異常檢測(cè)的方法不包括（）A.基于統(tǒng)計(jì)的方法B.基于距離的方法C.基于密度的方法D.基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的方法14.以下關(guān)于支持向量機(jī)算法的說(shuō)法，正確的是（）A.支持向量機(jī)算法只能處理線(xiàn)性可分的數(shù)據(jù)B.支持向量機(jī)算法的核函數(shù)只能是線(xiàn)性核函數(shù)C.支持向量機(jī)算法可以處理高維數(shù)據(jù)D.支持向量機(jī)算法不能用于多分類(lèi)問(wèn)題15.數(shù)據(jù)挖掘中，時(shí)間序列分析主要用于（）A.預(yù)測(cè)未來(lái)數(shù)據(jù)的值B.發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的周期性規(guī)律C.分析數(shù)據(jù)的趨勢(shì)和季節(jié)性變化D.以上都是16.以下哪種數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)不屬于監(jiān)督學(xué)習(xí)？（）A.分類(lèi)B.回歸C.聚類(lèi)D.異常檢測(cè)17.在數(shù)據(jù)挖掘中，模型評(píng)估的方法不包括（）A.交叉驗(yàn)證B.留出法C.自助法D.層次分析法18.以下關(guān)于樸素貝葉斯算法的說(shuō)法，錯(cuò)誤的是（）A.樸素貝葉斯算法基于貝葉斯定理和特征條件獨(dú)立假設(shè)B.樸素貝葉斯算法可以處理連續(xù)型和離散型數(shù)據(jù)混合的情況C.在數(shù)據(jù)量較大時(shí)，樸素貝葉斯算法的性能較好D.樸素貝葉斯算法對(duì)缺失值敏感19.數(shù)據(jù)挖掘中，文本挖掘的主要任務(wù)不包括（）A.文本分類(lèi)B.文本聚類(lèi)C.文本情感分析D.文本加密20.以下關(guān)于深度學(xué)習(xí)算法在數(shù)據(jù)挖掘中的應(yīng)用，說(shuō)法錯(cuò)誤的是（）A.深度學(xué)習(xí)算法可以自動(dòng)提取數(shù)據(jù)的特征B.深度學(xué)習(xí)算法在圖像識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別等領(lǐng)域取得了很好的效果C.深度學(xué)習(xí)算法不需要大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練D.深度學(xué)習(xí)算法的模型結(jié)構(gòu)復(fù)雜，訓(xùn)練時(shí)間長(zhǎng)第II卷（非選擇題，共60分）（一）簡(jiǎn)答題（共20分）答題要求：請(qǐng)簡(jiǎn)要回答以下問(wèn)題，每題5分。1.簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)挖掘的主要任務(wù)。2.請(qǐng)說(shuō)明數(shù)據(jù)預(yù)處理中數(shù)據(jù)清洗的主要內(nèi)容。3.解釋什么是分類(lèi)算法，并列舉兩種常見(jiàn)的分類(lèi)算法。4.簡(jiǎn)述聚類(lèi)算法的基本思想。（二）論述題（共15分）答題要求：請(qǐng)?jiān)敿?xì)論述以下問(wèn)題，字?jǐn)?shù)在300字左右。論述數(shù)據(jù)挖掘中特征選擇的重要性及常用的特征選擇方法。（三）應(yīng)用題（共15分）答題要求：請(qǐng)根據(jù)以下描述回答問(wèn)題，要求寫(xiě)出詳細(xì)的解題步驟。某電商平臺(tái)收集了用戶(hù)的購(gòu)買(mǎi)記錄，包括商品名稱(chēng)、購(gòu)買(mǎi)時(shí)間、購(gòu)買(mǎi)金額等信息?，F(xiàn)在需要對(duì)用戶(hù)的購(gòu)買(mǎi)行為進(jìn)行分析，以發(fā)現(xiàn)用戶(hù)的購(gòu)買(mǎi)模式和偏好。請(qǐng)?jiān)O(shè)計(jì)一個(gè)數(shù)據(jù)挖掘方案，包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、選擇合適的算法以及對(duì)結(jié)果的評(píng)估。（四）材料分析題（共10分）答題要求：閱讀以下材料，回答問(wèn)題。材料：在某醫(yī)療數(shù)據(jù)集里，記錄了患者的癥狀、診斷結(jié)果、治療方法等信息。通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘分析發(fā)現(xiàn)，患有某種疾病的患者中，有70%的患者出現(xiàn)了特定的癥狀A(yù)，而在沒(méi)有患該疾病的患者中，只有10%的患者出現(xiàn)癥狀A(yù)。1.請(qǐng)根據(jù)材料，分析癥狀A(yù)與該疾病之間的關(guān)系。（5分）2.若要進(jìn)一步提高對(duì)該疾病的診斷準(zhǔn)確率，你認(rèn)為可以采取哪些數(shù)據(jù)挖掘方法？（5分）（五）案例分析題（共10分）答題要求：閱讀以下案例，回答問(wèn)題。案例：某銀行希望通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘來(lái)預(yù)測(cè)客戶(hù)是否會(huì)逾期還款。銀行收集了客戶(hù)的基本信息、信用記錄、消費(fèi)記錄等數(shù)據(jù)。1.請(qǐng)你選擇一種合適的數(shù)據(jù)挖掘算法，并說(shuō)明理由。（5分）2.如何評(píng)估該算法在預(yù)測(cè)客戶(hù)逾期還款方面的性能？（5分）答案：1.D2.C3.D4.D5.B6.C7.A8.C9.A10.B11.C12.C13.D14.C15.D16.C17.D18.B19.D20.C簡(jiǎn)答題答案：1.數(shù)據(jù)挖掘的主要任務(wù)包括分類(lèi)、回歸、聚類(lèi)、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘、異常檢測(cè)、時(shí)間序列分析、文本挖掘等。2.數(shù)據(jù)清洗主要內(nèi)容包括處理缺失值、去除重復(fù)數(shù)據(jù)、處理噪聲數(shù)據(jù)、糾正錯(cuò)誤數(shù)據(jù)等。3.分類(lèi)算法是將數(shù)據(jù)對(duì)象劃分到不同的類(lèi)別中。常見(jiàn)的分類(lèi)算法有決策樹(shù)算法、支持向量機(jī)算法等。4.聚類(lèi)算法的基本思想是將數(shù)據(jù)對(duì)象按照相似性劃分為不同的簇，使得同一簇內(nèi)的數(shù)據(jù)對(duì)象相似度高，不同簇的數(shù)據(jù)對(duì)象相似度低。論述題答案：特征選擇在數(shù)據(jù)挖掘中非常重要。它可以減少數(shù)據(jù)維度，降低計(jì)算量，提高模型的泛化能力，避免維度災(zāi)難。常用的特征選擇方法有：過(guò)濾法，如計(jì)算信息增益、信息熵等，根據(jù)特征重要性進(jìn)行選擇；包裝法，通過(guò)訓(xùn)練分類(lèi)器評(píng)估特征子集的性能來(lái)選擇；嵌入法，如決策樹(shù)算法中根據(jù)特征的分裂能力選擇特征。應(yīng)用題答案：數(shù)據(jù)預(yù)處理：清洗購(gòu)買(mǎi)記錄中的缺失值、噪聲數(shù)據(jù)；集成不同來(lái)源的購(gòu)買(mǎi)數(shù)據(jù)。算法選擇：可使用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法發(fā)現(xiàn)商品之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，使用聚類(lèi)算法對(duì)用戶(hù)進(jìn)行分類(lèi)。結(jié)果評(píng)估：使用支持度、置信度等指標(biāo)評(píng)估關(guān)聯(lián)規(guī)則，使用準(zhǔn)確率、召回率等評(píng)估聚類(lèi)結(jié)果。材料分析題答案：1.癥狀A(yù)與該疾病之間有較強(qiáng)的關(guān)聯(lián)關(guān)系，出現(xiàn)癥狀A(yù)的患者患該疾病的可能性較大。2.可以進(jìn)一步收集更多患者數(shù)據(jù)，進(jìn)行特征工程，如提取更多