2025年中職大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用（數(shù)據(jù)挖掘）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40分）（總共10題，每題4分，每題只有一個(gè)正確答案，請(qǐng)將正確答案填寫在答題紙上）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.聚類算法D.樸素貝葉斯算法答案：C2.在數(shù)據(jù)挖掘中，用于評(píng)估分類模型性能的指標(biāo)不包括以下哪一項(xiàng)？A.準(zhǔn)確率B.召回率C.F1值D.均方誤差答案：D3.數(shù)據(jù)挖掘中，關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘主要用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的什么關(guān)系？A.因果關(guān)系B.相關(guān)關(guān)系C.層次關(guān)系D.聚類關(guān)系答案：B4.以下哪個(gè)不是數(shù)據(jù)挖掘中常用的數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟？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)變換答案：C5.決策樹算法中，用于選擇劃分屬性的準(zhǔn)則通常是？A.信息增益B.基尼指數(shù)C.A和B都可以D.均不是答案：C6.在數(shù)據(jù)挖掘中，當(dāng)數(shù)據(jù)集存在缺失值時(shí)，以下哪種處理方法不太合適？A.刪除含有缺失值的記錄B.使用均值填充缺失值C.使用模型預(yù)測(cè)缺失值D.直接忽略缺失值進(jìn)行挖掘答案：D7.支持向量機(jī)算法主要用于解決什么問(wèn)題？A.分類和回歸B.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘C.聚類分析D.數(shù)據(jù)降維答案：A8.數(shù)據(jù)挖掘中，頻繁項(xiàng)集挖掘的目標(biāo)是找出？A.出現(xiàn)頻率高的單個(gè)項(xiàng)B.出現(xiàn)頻率高的項(xiàng)集C.所有可能的項(xiàng)集D.包含特定項(xiàng)的項(xiàng)集答案：B9.以下哪種算法屬于數(shù)據(jù)挖掘中的無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法？A.K近鄰算法B.線性回歸算法C.主成分分析算法D.邏輯回歸算法答案：C10.在數(shù)據(jù)挖掘中，數(shù)據(jù)可視化的作用不包括以下哪一項(xiàng)？A.幫助理解數(shù)據(jù)B.發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的模式C.提高算法效率D.展示挖掘結(jié)果答案：C第II卷（非選擇題共60分）二、填空題（共10分）（總共5空，每空2分，請(qǐng)將答案填寫在答題紙上）1.數(shù)據(jù)挖掘的主要任務(wù)包括分類、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘、______和數(shù)據(jù)降維等。答案：異常檢測(cè)2.決策樹的每個(gè)內(nèi)部節(jié)點(diǎn)是一個(gè)______測(cè)試。答案：屬性3.支持向量機(jī)中，最大間隔超平面是通過(guò)求解______問(wèn)題得到的。答案：凸二次規(guī)劃4.聚類算法中，常用的距離度量方法有歐氏距離、______等。答案：曼哈頓距離5.數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程中，數(shù)據(jù)預(yù)處理的最后一步通常是______。答案：數(shù)據(jù)歸約三、簡(jiǎn)答題（共20分）（總共4題，每題5分，請(qǐng)簡(jiǎn)要回答問(wèn)題，答案寫在答題紙上）1.簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)挖掘中分類算法的基本思想。答案：分類算法是將數(shù)據(jù)集按照類別進(jìn)行劃分，通過(guò)對(duì)已知類別數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，建立分類模型，然后用該模型對(duì)未知數(shù)據(jù)進(jìn)行類別預(yù)測(cè)。2.什么是數(shù)據(jù)挖掘中的頻繁項(xiàng)集？答案：頻繁項(xiàng)集是指在數(shù)據(jù)集中出現(xiàn)頻率滿足一定閾值的項(xiàng)集。3.簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)可視化在數(shù)據(jù)挖掘中的重要性。答案：數(shù)據(jù)可視化能將復(fù)雜的數(shù)據(jù)以直觀的圖形等形式展示，便于理解數(shù)據(jù)特征、發(fā)現(xiàn)模式和規(guī)律，幫助用戶更好地分析和解讀挖掘結(jié)果，輔助決策等。4.數(shù)據(jù)挖掘中，如何評(píng)估聚類算法的性能？答案：可通過(guò)聚類的緊密性、分離性、輪廓系數(shù)等指標(biāo)評(píng)估。緊密性看類內(nèi)數(shù)據(jù)的聚集程度，分離性看類間的距離，輪廓系數(shù)綜合考慮類內(nèi)緊密和類間分離情況。四、綜合分析題（共20分）（總共2題，每題10分，請(qǐng)結(jié)合材料進(jìn)行分析，答案寫在答題紙上）材料：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)在想要通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘分析用戶的購(gòu)買行為模式。1.請(qǐng)你設(shè)計(jì)一個(gè)方案，使用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘來(lái)發(fā)現(xiàn)用戶購(gòu)買商品之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。答案：首先對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，清理缺失值等。然后使用Apriori算法等關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法，設(shè)置最小支持度和最小置信度。通過(guò)算法找出頻繁項(xiàng)集，進(jìn)而生成關(guān)聯(lián)規(guī)則，比如發(fā)現(xiàn)購(gòu)買某類電子產(chǎn)品的用戶往往還會(huì)購(gòu)買相關(guān)配件等關(guān)聯(lián)關(guān)系。2.若要對(duì)用戶進(jìn)行分類，比如分為高消費(fèi)用戶和低消費(fèi)用戶，你會(huì)選擇哪些屬性作為分類依據(jù)？并說(shuō)明理由。答案：可選擇購(gòu)買金額作為主要分類依據(jù)，購(gòu)買金額高的為高消費(fèi)用戶，低的為低消費(fèi)用戶。還可結(jié)合購(gòu)買商品的數(shù)量、購(gòu)買頻率等屬性。購(gòu)買商品數(shù)量多、頻率高可能也意味著消費(fèi)較高。綜合這些屬性能更準(zhǔn)確地對(duì)用戶進(jìn)行分類。五、算法設(shè)計(jì)題（共10分）（總共1題，每題10分，請(qǐng)?jiān)O(shè)計(jì)一個(gè)簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)挖掘算法步驟，答案寫在答題紙上）設(shè)計(jì)一個(gè)簡(jiǎn)單的基于K近鄰算法的分類步驟，用于對(duì)新數(shù)據(jù)進(jìn)行類別預(yù)測(cè)