2025年大學(xué)本科二年級(jí)（統(tǒng)計(jì)學(xué)）數(shù)據(jù)挖掘綜合測(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(lèi)算法（）A.決策樹(shù)算法B.支持向量機(jī)算法C.聚類(lèi)算法D.樸素貝葉斯算法2.在數(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3.以下關(guān)于關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的說(shuō)法，正確的是（）A.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘主要用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的因果關(guān)系B.支持度是指規(guī)則在數(shù)據(jù)集中出現(xiàn)的頻率C.置信度是指滿足前提條件的情況下，結(jié)論成立的概率D.以上說(shuō)法都不正確4.數(shù)據(jù)挖掘中，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理的目的不包括（）A.提高數(shù)據(jù)質(zhì)量B.減少數(shù)據(jù)量C.增強(qiáng)數(shù)據(jù)安全性D.使數(shù)據(jù)更適合挖掘算法5.以下哪種數(shù)據(jù)類(lèi)型適合用聚類(lèi)算法進(jìn)行分析（）A.數(shù)值型數(shù)據(jù)B.文本型數(shù)據(jù)C.圖像數(shù)據(jù)D.以上都可以6.在數(shù)據(jù)挖掘中，特征選擇的主要目的是（）A.提高模型的準(zhǔn)確性B.減少模型的訓(xùn)練時(shí)間C.降低模型的復(fù)雜度D.以上都是第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)有哪些？8.（15分）請(qǐng)?jiān)敿?xì)說(shuō)明決策樹(shù)算法的基本原理和構(gòu)建過(guò)程。9.（15分）在數(shù)據(jù)挖掘中，如何進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化？請(qǐng)舉例說(shuō)明。10.（15分）材料：某電商平臺(tái)收集了用戶的購(gòu)買(mǎi)記錄，包括商品名稱、購(gòu)買(mǎi)時(shí)間、購(gòu)買(mǎi)數(shù)量、用戶ID等信息?，F(xiàn)在需要通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘來(lái)分析用戶的購(gòu)買(mǎi)行為和偏好。問(wèn)題：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預(yù)期的結(jié)果。11.（15分）材料：一家連鎖超市記錄了各門(mén)店的銷(xiāo)售數(shù)據(jù)，包括商品種類(lèi)、銷(xiāo)售額、銷(xiāo)售時(shí)間、門(mén)店位置等。希望通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘來(lái)優(yōu)化商品陳列和庫(kù)存管理。問(wèn)題：請(qǐng)闡述如何運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，具體步驟和方法是什么？答案：1.C2.D3.C4.C5.D6.D7.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)、數(shù)據(jù)可視化等。分類(lèi)是將數(shù)據(jù)劃分到不同的類(lèi)別中；回歸是預(yù)測(cè)數(shù)值型目標(biāo)變量的值；聚類(lèi)是將數(shù)據(jù)對(duì)象分組為相似的簇；關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘是發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中項(xiàng)集之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系；異常檢測(cè)是找出數(shù)據(jù)中的異常點(diǎn)；數(shù)據(jù)可視化是將數(shù)據(jù)以直觀的圖形展示出來(lái)，便于理解和分析。8.決策樹(shù)算法的基本原理是基于信息論中的信息增益來(lái)選擇最優(yōu)特征進(jìn)行劃分，將數(shù)據(jù)集逐步劃分為不同的類(lèi)別。構(gòu)建過(guò)程如下：首先，計(jì)算數(shù)據(jù)集的信息熵；然后，對(duì)每個(gè)特征計(jì)算信息增益，選擇信息增益最大的特征作為根節(jié)點(diǎn)；接著，根據(jù)該特征的不同取值將數(shù)據(jù)集劃分為不同的子集，對(duì)每個(gè)子集重復(fù)上述過(guò)程，直到子集內(nèi)的數(shù)據(jù)屬于同一類(lèi)別或達(dá)到停止條件。9.數(shù)據(jù)可視化可以通過(guò)多種工具實(shí)現(xiàn)，如Python中的Matplotlib、Seaborn等。例如，對(duì)于某電商平臺(tái)的銷(xiāo)售數(shù)據(jù)，可以用柱狀圖展示不同商品的銷(xiāo)售額，用折線圖展示銷(xiāo)售額隨時(shí)間的變化趨勢(shì)，用餅圖展示各類(lèi)商品銷(xiāo)售額占總銷(xiāo)售額的比例等。通過(guò)這些可視化方式，可以更直觀地了解數(shù)據(jù)的分布和變化情況。10.數(shù)據(jù)預(yù)處理：清洗購(gòu)買(mǎi)記錄中的缺失值和重復(fù)數(shù)據(jù)，對(duì)商品名稱進(jìn)行編碼等。算法選擇：可以使用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法，如Apriori算法，來(lái)發(fā)現(xiàn)用戶購(gòu)買(mǎi)商品之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。預(yù)期結(jié)果：得到頻繁購(gòu)買(mǎi)的商品組合，例如購(gòu)買(mǎi)手機(jī)的用戶經(jīng)常也會(huì)購(gòu)買(mǎi)手機(jī)殼等，為電商平臺(tái)的推薦系統(tǒng)提供依據(jù)。11.首先對(duì)銷(xiāo)售數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括清洗、轉(zhuǎn)換等。然后運(yùn)用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法找出商品之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，比如某些商品經(jīng)常一起被購(gòu)買(mǎi)。根據(jù)關(guān)聯(lián)關(guān)系優(yōu)化商品陳列，將