2025年高職大數(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。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.樸素貝葉斯算法答案：C2.數(shù)據(jù)挖掘中，關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的主要目的是發(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.時(shí)間序列關(guān)系答案：B3.對(duì)于頻繁項(xiàng)集挖掘，以下哪個(gè)概念是正確的？A.頻繁項(xiàng)集是指在數(shù)據(jù)集中出現(xiàn)頻率較低的項(xiàng)集B.支持度是衡量頻繁項(xiàng)集重要性的唯一指標(biāo)C.頻繁項(xiàng)集的子集一定是頻繁項(xiàng)集D.頻繁項(xiàng)集的支持度大于等于最小支持度閾值答案：D4.數(shù)據(jù)挖掘中的數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟不包括以下哪一項(xiàng)？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.在決策樹(shù)算法中，用于選擇劃分屬性的準(zhǔn)則通常是？A.信息增益B.均方誤差C.歐氏距離D.余弦相似度答案：A6.以下關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用場(chǎng)景的說(shuō)法，錯(cuò)誤的是？A.可以用于客戶關(guān)系管理，如預(yù)測(cè)客戶流失B.不能應(yīng)用于醫(yī)療領(lǐng)域C.可用于市場(chǎng)趨勢(shì)分析D.能幫助企業(yè)進(jìn)行精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)答案：B第II卷（非選擇題共70分）二、填空題（共20分）答題要求：本大題共5個(gè)空，每空4分。請(qǐng)將正確答案填寫(xiě)在橫線上。1.數(shù)據(jù)挖掘的主要任務(wù)包括分類(lèi)、聚類(lèi)、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘、______和______等。答案：異常檢測(cè)、趨勢(shì)分析2.聚類(lèi)算法中，常用的距離度量方法有______、______等。答案：歐氏距離、曼哈頓距離3.決策樹(shù)的構(gòu)建過(guò)程主要包括______、______和剪枝等步驟。答案：特征選擇、樹(shù)的生成4.數(shù)據(jù)挖掘中，評(píng)估分類(lèi)模型的常用指標(biāo)有______、______等。答案：準(zhǔn)確率、召回率5.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中，衡量規(guī)則強(qiáng)度的兩個(gè)重要指標(biāo)是______和______。答案：支持度、置信度三、簡(jiǎn)答題（共20分）答題要求：請(qǐng)簡(jiǎn)要回答以下問(wèn)題，每題10分。1.簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)挖掘中數(shù)據(jù)清洗的主要內(nèi)容。答：數(shù)據(jù)清洗主要包括處理缺失值，可采用刪除記錄、數(shù)據(jù)插補(bǔ)等方法；處理重復(fù)數(shù)據(jù)，去除重復(fù)記錄；處理錯(cuò)誤數(shù)據(jù)，糾正明顯錯(cuò)誤的值；處理不一致數(shù)據(jù)，統(tǒng)一數(shù)據(jù)格式和編碼等，以提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，為后續(xù)挖掘提供可靠數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。2.請(qǐng)說(shuō)明支持向量機(jī)算法的基本原理。答：支持向量機(jī)算法通過(guò)尋找一個(gè)最優(yōu)超平面來(lái)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)，使得不同類(lèi)別的數(shù)據(jù)點(diǎn)位于超平面兩側(cè)，且間隔最大。超平面由支持向量決定，支持向量是距離超平面最近的那些數(shù)據(jù)點(diǎn)。通過(guò)求解一個(gè)優(yōu)化問(wèn)題來(lái)確定超平面的參數(shù)，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)的有效分類(lèi)。四、綜合分析題（共15分）材料：某電商平臺(tái)收集了大量用戶的購(gòu)物數(shù)據(jù)，包括購(gòu)買(mǎi)商品種類(lèi)、購(gòu)買(mǎi)時(shí)間、購(gòu)買(mǎi)金額等。現(xiàn)在想通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘來(lái)分析用戶的購(gòu)買(mǎi)行為模式。答題要求：根據(jù)上述材料，請(qǐng)回答以下問(wèn)題，每題5分。1.請(qǐng)?zhí)岢鲆环N可能的數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)，并說(shuō)明理由。答：可以進(jìn)行關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘。因?yàn)橥ㄟ^(guò)分析用戶購(gòu)買(mǎi)商品種類(lèi)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，能發(fā)現(xiàn)用戶購(gòu)買(mǎi)行為的潛在模式，比如哪些商品經(jīng)常會(huì)被一起購(gòu)買(mǎi)，這有助于電商平臺(tái)進(jìn)行商品推薦、組合銷(xiāo)售等策略制定。2.若要進(jìn)行聚類(lèi)分析，你認(rèn)為可以從哪些角度對(duì)用戶進(jìn)行聚類(lèi)？答：可以從購(gòu)買(mǎi)頻率角度，將用戶分為高頻購(gòu)買(mǎi)用戶、中頻購(gòu)買(mǎi)用戶和低頻購(gòu)買(mǎi)用戶；也可以從購(gòu)買(mǎi)金額角度，分為高消費(fèi)用戶、中等消費(fèi)用戶和低消費(fèi)用戶；還可以結(jié)合購(gòu)買(mǎi)商品種類(lèi)，比如分為購(gòu)買(mǎi)電子產(chǎn)品類(lèi)用戶、購(gòu)買(mǎi)生活用品類(lèi)用戶等。3.如何評(píng)估聚類(lèi)結(jié)果的好壞？答：可以通過(guò)計(jì)算類(lèi)內(nèi)相似度和類(lèi)間相似度來(lái)評(píng)估。類(lèi)內(nèi)相似度高說(shuō)明同一類(lèi)中的用戶具有相似的購(gòu)買(mǎi)行為，類(lèi)間相似度低說(shuō)明不同類(lèi)用戶的購(gòu)買(mǎi)行為差異明顯。還可以使用一些外部指標(biāo)，如純度、蘭德指數(shù)等，與已知的用戶分類(lèi)情況進(jìn)行對(duì)比，來(lái)判斷聚類(lèi)結(jié)果的準(zhǔn)確性。五、算法設(shè)計(jì)題（共15分）材料：給定一個(gè)數(shù)據(jù)集，包含多個(gè)屬性和類(lèi)別標(biāo)簽，要求設(shè)計(jì)一個(gè)決策樹(shù)算法來(lái)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)。答題要求：請(qǐng)簡(jiǎn)要描述決策樹(shù)算法的設(shè)計(jì)步驟，每題5分。1.首先需要進(jìn)行什么操作？答：首先要進(jìn)行特征選擇。通過(guò)計(jì)算不同屬性的信息增益等指標(biāo)，選擇最能區(qū)分不同類(lèi)別數(shù)據(jù)的屬性作為劃分屬性，以構(gòu)建決策樹(shù)的節(jié)點(diǎn)。2.如何構(gòu)建決策樹(shù)的節(jié)點(diǎn)？答：根據(jù)選擇的劃分屬性，將數(shù)據(jù)集按照該屬性的不同取值進(jìn)行劃分，形成不同的子集。每個(gè)子集對(duì)應(yīng)決策樹(shù)的一個(gè)分支，在每個(gè)子集中繼續(xù)重復(fù)特征選擇和劃分過(guò)程，逐步構(gòu)建決策樹(shù)的節(jié)點(diǎn)，直到滿足停止條件。3.在構(gòu)建過(guò)程中如何處理數(shù)據(jù)的類(lèi)別不平衡問(wèn)題？答：可以采用重采樣方法，如對(duì)少數(shù)