2025年高職第一學年（大數據技術）數據挖掘技術試題及答案

（考試時間：90分鐘滿分100分）班級______姓名______第I卷（選擇題，共40分）答題要求：每題只有一個正確答案，請將正確答案的序號填在括號內。(總共20題，每題2分，每題給出的選項中，只有一項是符合題目要求的)w1.以下哪種算法不屬于數據挖掘中的分類算法？（）A.決策樹算法B.支持向量機算法C.聚類算法D.樸素貝葉斯算法w2.在數據挖掘中，數據預處理的目的不包括以下哪一項？（）A.提高數據質量B.減少數據量C.增強數據安全性D.使數據適合挖掘算法w3.對于頻繁項集挖掘，以下關于支持度的說法正確的是（）A.支持度越高，該項集越不可能是頻繁項集B.支持度是指包含該項集的事務數占總事務數的比例C.支持度與置信度的計算方法相同D.支持度主要用于評估規(guī)則的準確性w4.數據挖掘中，關聯(lián)規(guī)則挖掘的經典算法是（）A.Apriori算法B.K-Means算法C.PageRank算法D.C4.5算法w5.以下關于數據挖掘中特征選擇的說法錯誤的是（）A.可以減少數據維度B.能提高模型的訓練效率C.會降低模型的準確性D.有助于發(fā)現數據中的重要特征w6.在決策樹算法中，用于劃分節(jié)點的屬性選擇標準通常是（）A.信息增益B.均方誤差C.歐式距離D.余弦相似度w7.數據挖掘中的聚類算法主要用于（）A.預測數據的類別B.發(fā)現數據中的關聯(lián)關系C.將數據對象劃分成不同的組D.評估數據的相似性w8.支持向量機算法中，核函數的作用是（）A.對數據進行歸一化處理B.增加模型的復雜度C.將低維數據映射到高維空間D.計算數據的距離w9.以下哪種數據類型不適合作為數據挖掘的輸入？（）A.結構化數據B.半結構化數據C.非結構化數據D.動態(tài)數據w10.在數據挖掘中，交叉驗證的主要目的是（）A.評估模型的泛化能力B.提高數據的準確性C.增加數據的多樣性D.優(yōu)化模型的參數w11.對于時間序列數據挖掘，常用的方法不包括（）A.回歸分析B.聚類分析C.趨勢分析D.預測算法w12.數據挖掘中，文本挖掘的主要任務不包括（）A.文本分類B.情感分析C.圖像識別D.信息抽取w13.以下關于數據挖掘中模型評估指標的說法，錯誤的是（）A.準確率用于衡量模型預測正確的樣本比例B.召回率表示模型能夠正確預測出正例的比例C.F1值是準確率和召回率的調和平均值D.均方誤差主要用于分類模型的評估w14.在數據挖掘中，降維技術的主要目的是（）A.減少數據的存儲量B.提高數據的安全性C.加快模型的訓練速度D.以上都是w15.對于異常檢測，以下哪種方法不屬于基于統(tǒng)計的方法？（）A.基于均值和標準差的方法B.基于距離度量的方法C.基于密度的方法D.基于機器學習的方法w16.數據挖掘中，關聯(lián)規(guī)則的置信度是指（）A.規(guī)則的支持度與前項支持度的比值B.規(guī)則的支持度與后項支持度的比值C.規(guī)則的準確性D.規(guī)則的實用性w17.以下關于數據挖掘中深度學習算法的說法，正確的是（）A.深度學習算法不需要大量的數據進行訓練B.深度學習算法在處理復雜數據時表現較差C.深度學習算法包括神經網絡、卷積神經網絡等D.深度學習算法只能用于圖像識別w18.在數據挖掘中，數據可視化的作用不包括（）A.幫助理解數據B.發(fā)現數據中的模式C.提高數據的安全性D.輔助決策w19.對于分類問題，當類別不平衡時，以下哪種方法可以有效解決？（）A.過采樣B.欠采樣C.調整模型的評估指標D.以上都是w20.數據挖掘中，模型融合的目的是（）A.提高模型的準確性B.增加模型的復雜度C.減少模型的訓練時間D.以上都不是第II卷（非選擇題，共60分）（一）填空題（共10分）答題要求：請在橫線上填寫正確答案。(總共5題，每題2分)w21.數據挖掘的主要任務包括分類、聚類、關聯(lián)規(guī)則挖掘、______和異常檢測等。w22.在Apriori算法中，頻繁項集的生成是通過______來實現的。w23.決策樹算法中，葉子節(jié)點表示______。w24.數據挖掘中，特征工程包括特征選擇、特征提取、______和特征縮放等。w25.對于聚類算法，常用的距離度量方法有歐式距離、______和余弦相似度等。（二）簡答題（共20分）答題要求：簡要回答問題，觀點明確，條理清晰。(總共4題，每題各5分)w26.簡述數據挖掘中分類算法的基本原理。w27.什么是數據挖掘中的頻繁項集？如何挖掘頻繁項集？w28.請說明支持向量機算法中核函數的種類及應用場景。w29.在數據挖掘中，如何評估一個分類模型的性能？（三）論述題（共15分）答題要求：結合所學知識，詳細論述問題，觀點明確，論證充分。w30.論述數據挖掘在大數據時代的重要性及面臨的挑戰(zhàn)。（四）案例分析題（共15分）答題要求：根據給定的案例材料，回答問題，分析合理，結論明確。材料：某電商平臺收集了大量用戶的購物數據，包括用戶ID、購買時間、購買商品類別、購買金額等?，F在需要通過數據挖掘技術來分析用戶的購買行為，以提高平臺的銷售業(yè)績。w31.請?zhí)岢鲆环N適合該電商平臺數據挖掘的方法，并說明理由。(5分)w32.如何利用數據挖掘技術發(fā)現用戶的購買偏好？請簡要描述步驟。(5分)w33.根據挖掘結果，電商平臺可以采取哪些針對性的營銷策略？(5分)（五）算法設計題（共20分）答題要求：根據題目要求，設計合理的算法步驟，邏輯清晰，代碼簡潔。w34.請設計一個簡單的決策樹算法，用于對給定的數據集進行分類。數據集包含多個特征和一個類別標簽。要求：-選擇合適的屬性劃分標準。-描述算法的基本流程。(10分)w35.設計一個基于Apriori算法的關聯(lián)規(guī)則挖掘算法，用于從給定的事務數據集中挖掘頻繁項集和關聯(lián)規(guī)則。要求：-說明算法的主要步驟。-如何計算支持度和置信度。(10分)答案：w1.Cw2.Cw3.Bw4.Aw5.Cw6.Aw7.Cw8.Cw9.Dw10.Aw11.Bw12.Cw13.Dw14.Dw15.Dw16.Aw17.Cw18.Cw19.Dw20.Aw21.回歸分析w22.逐層搜索w23.分類結果w24.特征構建w25.曼哈頓距離w26.分類算法是通過對已知類別標記的訓練數據進行學習，建立分類模型，然后用模型對未知數據進行類別預測。它利用訓練數據中的特征與類別之間的關系，找到一種映射規(guī)則，將新數據映射到相應的類別中。w27.頻繁項集是指在數據集中出現頻率較高的項集。挖掘頻繁項集通常使用Apriori算法，該算法首先生成候選1項集，然后通過剪枝策略生成頻繁1項集，接著基于頻繁1項集生成候選2項集，再篩選出頻繁2項集，以此類推，直到無法生成新的頻繁項集。w28.支持向量機算法中常見的核函數有線性核函數、多項式核函數、高斯徑向基核函數等。線性核函數適用于線性可分的數據；多項式核函數可用于處理非線性關系，但參數調整較復雜；高斯徑向基核函數在處理復雜數據時表現較好，是最常用的核函數之一。w29.評估分類模型性能可以使用準確率、召回率、F1值、精確率等指標。準確率是預測正確樣本數占總樣本數的比例；召回率是正確預測出正例的比例；F1值是準確率和召回率的調和平均值；精確率是預測為正例且實際為正例的樣本數占預測為正例樣本數的比例。還可以通過混淆矩陣直觀地了解模型在不同類別上的預測情況。w30.數據挖掘在大數據時代具有重要性，它能從海量數據中發(fā)現有價值的信息和知識，輔助決策、優(yōu)化業(yè)務流程、提高競爭力等。但面臨數據量大、數據類型多樣、數據質量參差不齊、算法效率低、隱私保護等挑戰(zhàn)。需要不斷發(fā)展高效算法、加強數據預處理、注重隱私安全等。w31.可以采用關聯(lián)規(guī)則挖掘算法。理由是電商平臺的用戶購物數據中可能存在商品之間的關聯(lián)關系，通過關聯(lián)規(guī)則挖掘可以發(fā)現哪些商品經常被一起購買，從而進行商品推薦等營銷活動，提高銷售業(yè)績。w32.首先對數據進行清洗和預處理。然后可以使用Apriori算法挖掘頻繁項集，這些頻繁項集可能代表用戶的購買偏好組合。接著分析頻繁項集中商品類別的關聯(lián)，確定用戶對不同商品類別的偏好程度。w33.針對挖掘出的購買偏好，對于熱門商品組合，可以進行套餐推薦；對于特定商品類別的偏好用戶，推送該類別新品或優(yōu)惠活動；還可以根據購買時間等規(guī)律，在合適時間向偏好用戶推送相關商品促銷信息。w34.算法流程：首先選擇信息增益最大的屬性作為根節(jié)點的劃分屬性。然后對該屬性的不同取值將數據集劃分為不同子集，對每個