2025年中職（大數(shù)據(jù)技術(shù)）數(shù)據(jù)挖掘基礎(chǔ)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：本卷共6題，每題5分。每題給出的四個選項(xiàng)中，只有一項(xiàng)是符合題目要求的。請將正確答案的序號填在題后的括號內(nèi)。1.數(shù)據(jù)挖掘的主要任務(wù)不包括以下哪一項(xiàng)？（）A.分類B.聚類C.數(shù)據(jù)清理D.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘2.以下哪種算法常用于分類任務(wù)？（）A.K-Means算法B.Apriori算法C.決策樹算法D.DBSCAN算法3.在數(shù)據(jù)挖掘中，數(shù)據(jù)預(yù)處理階段不包括以下哪個步驟？（）A.數(shù)據(jù)集成B.數(shù)據(jù)變換C.模型評估D.數(shù)據(jù)清洗4.關(guān)于聚類算法，以下說法正確的是（）A.聚類結(jié)果的簇?cái)?shù)是預(yù)先確定的B.聚類算法不需要訓(xùn)練數(shù)據(jù)C.K-Means算法對初始聚類中心的選擇不敏感D.層次聚類算法只能得到一種聚類結(jié)果5.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中，支持度和置信度的含義分別是（）A.支持度表示規(guī)則在數(shù)據(jù)集中出現(xiàn)的頻率，置信度表示規(guī)則的可靠性B.支持度表示規(guī)則的可靠性，置信度表示規(guī)則在數(shù)據(jù)集中出現(xiàn)的頻率C.支持度和置信度都表示規(guī)則在數(shù)據(jù)集中出現(xiàn)的頻率D.支持度和置信度都表示規(guī)則的可靠性6.數(shù)據(jù)挖掘中的特征選擇方法不包括以下哪種？（）A.信息增益B.主成分分析C.決策樹剪枝D.卡方檢驗(yàn)第II卷（非選擇題，共70分）二、填空題（共10分）答題要求：本大題共5個空，每空2分。請?jiān)跈M線上填寫正確答案。1.數(shù)據(jù)挖掘是從______、______、______的數(shù)據(jù)中提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程。2.分類算法的性能評估指標(biāo)主要有______、______、______等。三、簡答題（共20分）答題要求：本大題共2題，每題10分。請簡要回答問題。1.簡述數(shù)據(jù)挖掘的一般流程。2.簡述K-Means算法的基本步驟。四、案例分析題（共20分）材料：某電商平臺收集了用戶的購買記錄數(shù)據(jù)，包括用戶ID、購買商品名稱、購買時間、購買金額等信息。現(xiàn)在需要對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，以了解用戶的購買行為和偏好，為平臺的運(yùn)營和營銷提供決策支持。答題要求：本大題共2小題，每題10分。請根據(jù)上述材料回答問題。1.請?zhí)岢鲆环N可能的數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)，并說明理由。2.針對你提出的數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)，簡述可以使用的算法和步驟。五、綜合應(yīng)用題（共20分）材料：有一批學(xué)生的成績數(shù)據(jù)，包含學(xué)生ID、課程名稱、成績等信息?，F(xiàn)要對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，找出成績較好和較差的學(xué)生群體，并分析不同課程的成績分布情況。答題要求：本大題共2小題，每題10分。請根據(jù)上述材料回答問題。1.請描述如何使用數(shù)據(jù)挖掘方法實(shí)現(xiàn)上述目標(biāo)。2.假設(shè)經(jīng)過分析得到了一些結(jié)果，如成績較好的學(xué)生集中在某些專業(yè)，成績較差的學(xué)生存在一些共同的學(xué)習(xí)習(xí)慣問題等。請?zhí)岢鲆恍┽槍π缘慕ㄗh來幫助成績較差的學(xué)生提高成績。答案：第I卷：1.C2.C3.C4.B5.A6.C第II卷：二、1.大量的、不完全的、有噪聲2.準(zhǔn)確率、召回率、F1值三、1.數(shù)據(jù)挖掘一般流程包括：問題定義、數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)挖掘、模型評估、知識表示與應(yīng)用。2.K-Means算法基本步驟：首先隨機(jī)選擇K個聚類中心；然后計(jì)算每個數(shù)據(jù)點(diǎn)到聚類中心的距離，將數(shù)據(jù)點(diǎn)分配到最近的聚類中心；接著重新計(jì)算每個聚類的中心；重復(fù)上述步驟直到聚類中心不再變化。四、1.可以進(jìn)行關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘，分析用戶購買商品之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。理由是通過挖掘關(guān)聯(lián)規(guī)則，可以發(fā)現(xiàn)用戶經(jīng)常一起購買的商品組合，從而為平臺的推薦系統(tǒng)提供依據(jù)，提高用戶購買轉(zhuǎn)化率。2.可以使用Apriori算法。步驟：首先生成頻繁項(xiàng)集，通過設(shè)定最小支持度，找出滿足條件的頻繁項(xiàng)集；然后從頻繁項(xiàng)集中生成關(guān)聯(lián)規(guī)則，通過設(shè)定最小置信度，篩選出有價值的關(guān)聯(lián)規(guī)則。五、1.可以使用聚類算法對學(xué)生成績數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類，將成績較好和較差的學(xué)生分別聚為不同的類。對于不同課程的成績分布情況，可以使用數(shù)據(jù)分析工具進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。2.對于成績較差的學(xué)生，可以建議他們制定合