2025年高職大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用（數(shù)據(jù)挖掘基礎(chǔ)）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）（總共10題，每題3分，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.K近鄰算法D.聚類算法2.數(shù)據(jù)挖掘中，用于評(píng)估分類模型性能的指標(biāo)不包括（）A.準(zhǔn)確率B.召回率C.F1值D.均方誤差3.在關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中，支持度的含義是（）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4.以下哪個(gè)不是數(shù)據(jù)挖掘的主要任務(wù)？（）A.數(shù)據(jù)清洗B.數(shù)據(jù)集成C.數(shù)據(jù)可視化D.數(shù)據(jù)加密5.對(duì)于頻繁項(xiàng)集挖掘，Apriori算法的核心步驟是（）A.生成候選集B.計(jì)算支持度C.剪枝D.以上都是6.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C.用模型預(yù)測(cè)填充D.直接忽略7.以下哪種算法常用于數(shù)據(jù)降維？（）A.PCA算法B.決策樹算法C.樸素貝葉斯算法D.Kmeans算法8.在數(shù)據(jù)挖掘中，監(jiān)督學(xué)習(xí)和無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的主要區(qū)別在于（）A.是否有標(biāo)注數(shù)據(jù)B.算法的復(fù)雜度C.數(shù)據(jù)的規(guī)模D.模型的可解釋性9.以下哪個(gè)不是數(shù)據(jù)挖掘中常用的距離度量方法？（）A.歐氏距離B.曼哈頓距離C.余弦相似度D.相關(guān)系數(shù)10.數(shù)據(jù)挖掘的流程通常不包括以下哪個(gè)階段？（）A.業(yè)務(wù)理解B.數(shù)據(jù)準(zhǔn)備C.模型部署D.系統(tǒng)開發(fā)第II卷（非選擇題共70分）二、填空題（每題3分，共15分）1.數(shù)據(jù)挖掘的主要目標(biāo)是從大量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)______、______和______的信息。2.分類算法可以將數(shù)據(jù)對(duì)象劃分到不同的______中。3.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中，規(guī)則A→B的置信度計(jì)算公式為______。4.聚類算法將數(shù)據(jù)對(duì)象劃分為不同的______，使得同一簇內(nèi)的數(shù)據(jù)對(duì)象具有較高的______，不同簇之間的數(shù)據(jù)對(duì)象具有較大的______。5.數(shù)據(jù)挖掘中，常用的特征選擇方法有______、______和______等。三、簡(jiǎn)答題（每題10分，共30分）1.請(qǐng)簡(jiǎn)要介紹決策樹算法的基本原理和構(gòu)建過(guò)程。2.簡(jiǎn)述支持向量機(jī)算法在數(shù)據(jù)挖掘中的應(yīng)用場(chǎng)景及優(yōu)勢(shì)。3.數(shù)據(jù)挖掘中，如何評(píng)估一個(gè)聚類算法的性能？四、案例分析題（共15分）某電商平臺(tái)收集了大量用戶的購(gòu)物數(shù)據(jù)，包括用戶ID、購(gòu)買時(shí)間、購(gòu)買商品類別、購(gòu)買金額等?，F(xiàn)在希望通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)分析用戶的購(gòu)買行為模式，以便進(jìn)行精準(zhǔn)營(yíng)銷。問(wèn)題1：請(qǐng)?jiān)O(shè)計(jì)一個(gè)數(shù)據(jù)挖掘流程，以實(shí)現(xiàn)對(duì)用戶購(gòu)買行為模式的分析。（8分）問(wèn)題2：如果要挖掘出購(gòu)買某類商品的用戶群體特征，你會(huì)選擇哪些數(shù)據(jù)挖掘算法？并簡(jiǎn)要說(shuō)明理由。（7分）五、算法設(shè)計(jì)題（共20分）請(qǐng)?jiān)O(shè)計(jì)一個(gè)簡(jiǎn)單的Kmeans聚類算法的Python實(shí)現(xiàn)代碼，要求輸入數(shù)據(jù)集和聚類數(shù)，輸出聚類結(jié)果。答案：第I卷：1.D2.D3.A4.D5.D6.D7.A8.A9.D10.D第II卷：二、1.潛在的、有價(jià)值的、可理解的2.類別3.support(A→B)/support(A)4.簇、相似度、差異度5.過(guò)濾法、包裝法、嵌入法三、1.決策樹算法基本原理是基于信息論中的信息增益等準(zhǔn)則，從根節(jié)點(diǎn)開始，遞歸地對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行劃分，構(gòu)建一棵決策樹。構(gòu)建過(guò)程包括：選擇最優(yōu)劃分屬性，對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行劃分，重復(fù)上述步驟直到滿足停止條件。2.支持向量機(jī)算法應(yīng)用場(chǎng)景包括分類和回歸等。優(yōu)勢(shì)在于能夠處理高維數(shù)據(jù)，在小樣本情況下表現(xiàn)良好，泛化能力強(qiáng)，通過(guò)核函數(shù)可以處理非線性問(wèn)題。3.評(píng)估聚類算法性能可從以下方面：聚類結(jié)果的純度，衡量簇內(nèi)數(shù)據(jù)的同質(zhì)性；聚類結(jié)果的輪廓系數(shù)，綜合考慮簇內(nèi)凝聚度和簇間分離度；與已知類別數(shù)據(jù)對(duì)比的準(zhǔn)確率等。四、問(wèn)題1：流程為業(yè)務(wù)理解，明確分析用戶購(gòu)買行為模式的目標(biāo)；數(shù)據(jù)準(zhǔn)備，收集、清洗、集成相關(guān)購(gòu)物數(shù)據(jù)；選擇合適的數(shù)據(jù)挖掘算法，如關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘等；模型評(píng)估，用評(píng)估指標(biāo)衡量模型效果；模型部署，將模型應(yīng)用于實(shí)際營(yíng)銷。問(wèn)題2：可選擇聚類算法，如Kmeans算法。理由是它能將購(gòu)買某類商品的用戶劃分到不同簇中，從而發(fā)現(xiàn)不同用戶群體特征，如購(gòu)買頻率、購(gòu)買金額范圍等，便于針對(duì)性營(yíng)銷。五、```pythonimportnumpyasnpdefkmeans(data,k,max_iter=100):num_samples,num_features=data.shapecentroids=data[np.random.choice(num_samples,k,replace=False)]for_inrange(max_iter):distances=np.linalg.norm(data[:,np.newaxis]-centroids,axis=2)labels=np.argmin(distances,axis=1)new_centroids=np.array([data[labels==i].mean(axis=0)foriinrange(k)])ifnp.allclose(centroids,new_centroids):breakcentroids=new_centroidsreturnlab