2025年大學(xué)第四學(xué)年（大數(shù)據(jù)技術(shù)）數(shù)據(jù)挖掘能力測(cè)試試題及答案

（考試時(shí)間：90分鐘滿分100分）班級(jí)______姓名______第I卷（選擇題共30分）答題要求：本卷共6題，每題5分。在每題給出的四個(gè)選項(xiàng)中，只有一項(xiàng)是符合題目要求的。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)挖掘中的分類算法？（）A.決策樹算法B.支持向量機(jī)算法C.關(guān)聯(lián)規(guī)則算法D.樸素貝葉斯算法2.在數(shù)據(jù)挖掘中，數(shù)據(jù)預(yù)處理的主要目的不包括以下哪一項(xiàng)？（）A.數(shù)據(jù)清理B.數(shù)據(jù)集成C.數(shù)據(jù)加密D.數(shù)據(jù)歸約3.對(duì)于頻繁項(xiàng)集挖掘，以下關(guān)于支持度的說法正確的是（）A.支持度越高，該項(xiàng)集越不頻繁B.支持度是指項(xiàng)集在數(shù)據(jù)集中出現(xiàn)的概率C.支持度與置信度的計(jì)算方法相同D.支持度用于衡量規(guī)則的可靠性4.聚類算法的主要作用是（）A.對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)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(cè)數(shù)據(jù)的趨勢(shì)5.以下哪個(gè)指標(biāo)不是評(píng)估分類模型性能的常用指標(biāo)？（）A.準(zhǔn)確率B.召回率C.F1值D.均方誤差6.在數(shù)據(jù)挖掘中，數(shù)據(jù)可視化的主要作用是（）A.使數(shù)據(jù)更加美觀B.幫助用戶更好地理解數(shù)據(jù)C.提高數(shù)據(jù)的安全性D.加快數(shù)據(jù)處理速度第II卷（非選擇題共70分）7.（10分）簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)挖掘的主要任務(wù)，并舉例說明每個(gè)任務(wù)在實(shí)際中的應(yīng)用場(chǎng)景。8.（15分）請(qǐng)?jiān)敿?xì)描述決策樹算法的基本原理，并說明其在數(shù)據(jù)挖掘中的優(yōu)缺點(diǎn)。9.（15分）給定數(shù)據(jù)集如下：|客戶ID|年齡|性別|收入|是否購(gòu)買||----|----|----|----|----||1|30|男|50000|是||2|25|女|30000|否||3|40|男|80000|是||4|35|女|60000|是||5|28|男|45000|否|請(qǐng)使用樸素貝葉斯算法構(gòu)建一個(gè)分類模型，預(yù)測(cè)新客戶（年齡32歲，性別男，收入55000元）是否會(huì)購(gòu)買產(chǎn)品。10.（15分）閱讀以下材料：在某電商平臺(tái)的銷售數(shù)據(jù)中，通過數(shù)據(jù)挖掘發(fā)現(xiàn)，購(gòu)買了手機(jī)的用戶中有80%同時(shí)購(gòu)買了手機(jī)殼。進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn)，購(gòu)買高端手機(jī)的用戶中，有90%同時(shí)購(gòu)買了高端手機(jī)殼。問題：請(qǐng)根據(jù)上述材料，分析并闡述關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘在電商領(lǐng)域的應(yīng)用價(jià)值。11.（15分）閱讀以下材料：某公司收集了過去幾年的銷售數(shù)據(jù)，包括銷售額、銷售地區(qū)、銷售時(shí)間等信息。通過數(shù)據(jù)挖掘分析，發(fā)現(xiàn)銷售額在每年的第四季度呈現(xiàn)明顯的增長(zhǎng)趨勢(shì)，且在某些特定地區(qū)銷售額較高。問題：請(qǐng)根據(jù)上述材料，說明數(shù)據(jù)挖掘在企業(yè)銷售分析中的作用，并提出一些基于這些分析結(jié)果的營(yíng)銷策略建議。答案：1.C2.C3.B4.C5.D6.B7.數(shù)據(jù)挖掘的主要任務(wù)包括分類、聚類分析、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘、異常檢測(cè)、趨勢(shì)分析等。分類可用于預(yù)測(cè)客戶是否會(huì)購(gòu)買產(chǎn)品；聚類分析可將客戶按特征分組；關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘可發(fā)現(xiàn)商品之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，如超市中啤酒和尿布的關(guān)聯(lián)；異常檢測(cè)可發(fā)現(xiàn)信用卡異常交易；趨勢(shì)分析可預(yù)測(cè)股票價(jià)格走勢(shì)等。8.決策樹算法基本原理是通過對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行遞歸劃分，構(gòu)建一棵決策樹。優(yōu)點(diǎn)是簡(jiǎn)單直觀、易于理解和解釋，能處理數(shù)值型和類別型數(shù)據(jù)。缺點(diǎn)是容易過擬合，對(duì)數(shù)據(jù)的噪聲敏感，在高維數(shù)據(jù)上表現(xiàn)不佳。9.計(jì)算先驗(yàn)概率：P(是)=3/5，P(否)=2/5；計(jì)算條件概率：P(年齡32|是)、P(性別男|是)、P(收入55000|是)等，再根據(jù)樸素貝葉斯公式計(jì)算P(是|年齡32,性別男,收入55000)和P(否|年齡32,性別男,收入55000)，比較大小進(jìn)行預(yù)測(cè)。10.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘在電商領(lǐng)域可發(fā)現(xiàn)商品間的潛在關(guān)聯(lián)，幫助商家進(jìn)行精準(zhǔn)營(yíng)銷。如上述材料中，可針對(duì)購(gòu)買手機(jī)的用戶推薦手機(jī)殼，針對(duì)購(gòu)買高端手機(jī)的用戶推薦高端手機(jī)殼，提高銷售額和用戶滿意度。11.數(shù)據(jù)挖掘在企業(yè)銷售分