2026年數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)試題一、單選題（共10題，每題2分，共20分）1.在某電商平臺中，分析師需要預(yù)測用戶購買某商品的可能性。以下哪種模型最適合此場景？A.線性回歸模型B.決策樹模型C.邏輯回歸模型D.K-近鄰模型2.在處理某城市出租車行駛數(shù)據(jù)時，發(fā)現(xiàn)部分GPS數(shù)據(jù)存在缺失值。以下哪種方法最適合處理缺失值？A.直接刪除缺失值B.使用均值或中位數(shù)填充C.使用K-近鄰填充D.使用多重插補3.某銀行需要評估客戶的信用風險，以下哪種特征工程方法最適合此場景？A.特征編碼B.特征選擇C.特征縮放D.特征交互4.在某醫(yī)療診斷系統(tǒng)中，分析師需要識別出患有某種疾病的病人。以下哪種模型最適合此場景？A.線性回歸模型B.支持向量機模型C.隨機森林模型D.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型5.在某社交媒體平臺中，分析師需要分析用戶發(fā)布的內(nèi)容。以下哪種算法最適合此場景？A.協(xié)同過濾算法B.聚類算法C.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法D.文本挖掘算法6.在某電商平臺的用戶行為數(shù)據(jù)中，分析師需要發(fā)現(xiàn)用戶購買商品之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。以下哪種算法最適合此場景？A.決策樹算法B.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法C.聚類算法D.序列模式挖掘算法7.在某金融市場中，分析師需要預(yù)測股票價格的走勢。以下哪種模型最適合此場景？A.時間序列分析模型B.線性回歸模型C.決策樹模型D.邏輯回歸模型8.在某零售企業(yè)的銷售數(shù)據(jù)中，分析師需要發(fā)現(xiàn)不同商品之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。以下哪種算法最適合此場景？A.協(xié)同過濾算法B.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法C.聚類算法D.序列模式挖掘算法9.在某電商平臺的用戶行為數(shù)據(jù)中，分析師需要預(yù)測用戶的購買行為。以下哪種模型最適合此場景？A.線性回歸模型B.決策樹模型C.邏輯回歸模型D.K-近鄰模型10.在某醫(yī)療診斷系統(tǒng)中，分析師需要評估模型的泛化能力。以下哪種方法最適合此場景？A.交叉驗證B.留一法C.自舉法D.插值法二、多選題（共5題，每題3分，共15分）1.在某電商平臺的用戶行為數(shù)據(jù)中，分析師需要發(fā)現(xiàn)用戶購買商品之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。以下哪些算法可以用于此場景？A.協(xié)同過濾算法B.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法C.聚類算法D.序列模式挖掘算法2.在某醫(yī)療診斷系統(tǒng)中，分析師需要評估模型的性能。以下哪些指標可以用于此場景？A.準確率B.召回率C.F1分數(shù)D.AUC值3.在某金融市場中，分析師需要預(yù)測股票價格的走勢。以下哪些模型可以用于此場景？A.時間序列分析模型B.線性回歸模型C.決策樹模型D.邏輯回歸模型4.在某零售企業(yè)的銷售數(shù)據(jù)中，分析師需要發(fā)現(xiàn)不同商品之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。以下哪些算法可以用于此場景？A.協(xié)同過濾算法B.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法C.聚類算法D.序列模式挖掘算法5.在某電商平臺的用戶行為數(shù)據(jù)中，分析師需要預(yù)測用戶的購買行為。以下哪些模型可以用于此場景？A.線性回歸模型B.決策樹模型C.邏輯回歸模型D.K-近鄰模型三、簡答題（共5題，每題5分，共25分）1.簡述特征工程的步驟及其在數(shù)據(jù)分析中的作用。2.簡述交叉驗證的原理及其在模型評估中的作用。3.簡述關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的基本概念及其在商業(yè)分析中的應(yīng)用。4.簡述時間序列分析的原理及其在金融市場中的應(yīng)用。5.簡述文本挖掘的基本概念及其在社交媒體分析中的應(yīng)用。四、計算題（共3題，每題10分，共30分）1.某電商平臺的用戶行為數(shù)據(jù)如下表所示，請計算用戶購買商品A和商品B的關(guān)聯(lián)規(guī)則的支持度、置信度和提升度。|用戶ID|商品A|商品B||--|-|-||1|購買|購買||2|購買|未購買||3|未購買|購買||4|購買|購買||5|未購買|未購買|2.某醫(yī)療診斷系統(tǒng)的數(shù)據(jù)如下表所示，請計算模型的準確率、召回率和F1分數(shù)。|實際值|預(yù)測值||--|-||患病|患病||未患病|患病||患病|未患病||未患病|未患病|3.某金融市場的股票價格數(shù)據(jù)如下表所示，請計算股票價格的時間序列模型的移動平均和指數(shù)平滑值。|日期|股票價格||--|-||2023-01-01|100||2023-01-02|105||2023-01-03|103||2023-01-04|106|五、論述題（共2題，每題10分，共20分）1.論述特征工程在數(shù)據(jù)分析中的重要性及其具體方法。2.論述數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在商業(yè)決策中的應(yīng)用及其面臨的挑戰(zhàn)。答案與解析一、單選題1.C.邏輯回歸模型邏輯回歸模型適用于二分類問題，預(yù)測用戶購買某商品的可能性。2.C.使用K-近鄰填充K-近鄰填充可以根據(jù)周圍樣本的值來填充缺失值，適用于小規(guī)模缺失值處理。3.B.特征選擇特征選擇可以篩選出對模型性能影響較大的特征，提高模型的泛化能力。4.B.支持向量機模型支持向量機模型適用于二分類問題，能夠有效處理高維數(shù)據(jù)。5.D.文本挖掘算法文本挖掘算法可以分析用戶發(fā)布的內(nèi)容，提取關(guān)鍵詞和主題。6.B.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法可以發(fā)現(xiàn)用戶購買商品之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。7.A.時間序列分析模型時間序列分析模型適用于預(yù)測股票價格的走勢。8.B.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法可以發(fā)現(xiàn)不同商品之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。9.C.邏輯回歸模型邏輯回歸模型適用于預(yù)測用戶的購買行為。10.A.交叉驗證交叉驗證可以評估模型的泛化能力，減少過擬合風險。二、多選題1.A.協(xié)同過濾算法,B.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法,D.序列模式挖掘算法協(xié)同過濾算法、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法和序列模式挖掘算法都可以用于發(fā)現(xiàn)用戶購買商品之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。2.A.準確率,B.召回率,C.F1分數(shù),D.AUC值準確率、召回率、F1分數(shù)和AUC值都可以用于評估模型的性能。3.A.時間序列分析模型,C.決策樹模型時間序列分析模型和決策樹模型可以用于預(yù)測股票價格的走勢。4.A.協(xié)同過濾算法,B.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法,D.序列模式挖掘算法協(xié)同過濾算法、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法和序列模式挖掘算法都可以用于發(fā)現(xiàn)不同商品之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。5.B.決策樹模型,C.邏輯回歸模型,D.K-近鄰模型決策樹模型、邏輯回歸模型和K-近鄰模型都可以用于預(yù)測用戶的購買行為。三、簡答題1.特征工程的步驟及其在數(shù)據(jù)分析中的作用特征工程的步驟包括：數(shù)據(jù)清洗、特征提取、特征選擇和特征轉(zhuǎn)換。特征工程在數(shù)據(jù)分析中的作用是提高模型的性能和泛化能力，減少過擬合風險。2.交叉驗證的原理及其在模型評估中的作用交叉驗證的原理是將數(shù)據(jù)分成若干份，輪流使用其中一份作為測試集，其余作為訓(xùn)練集，計算模型的平均性能。交叉驗證在模型評估中的作用是減少過擬合風險，提高模型的泛化能力。3.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的基本概念及其在商業(yè)分析中的應(yīng)用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的基本概念是發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)項之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，例如“購買商品A的用戶也購買商品B”。在商業(yè)分析中，關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘可以用于商品推薦、購物籃分析等。4.時間序列分析的原理及其在金融市場中的應(yīng)用時間序列分析的原理是分析數(shù)據(jù)隨時間變化的趨勢和規(guī)律，例如股票價格的走勢。在金融市場中的應(yīng)用包括預(yù)測股票價格的走勢、分析市場波動等。5.文本挖掘的基本概念及其在社交媒體分析中的應(yīng)用文本挖掘的基本概念是分析文本數(shù)據(jù)，提取關(guān)鍵詞和主題，例如分析用戶發(fā)布的內(nèi)容。在社交媒體分析中的應(yīng)用包括輿情分析、用戶行為分析等。四、計算題1.計算用戶購買商品A和商品B的關(guān)聯(lián)規(guī)則的支持度、置信度和提升度支持度=(購買A和購買B的次數(shù))/總次數(shù)=2/5=0.4置信度=支持度/購買A的次數(shù)=0.4/4=0.1提升度=置信度/購買B的次數(shù)=0.1/2=0.052.計算模型的準確率、召回率和F1分數(shù)準確率=(預(yù)測正確的次數(shù))/總次數(shù)=2/4=0.5召回率=(預(yù)測正確的患病次數(shù))/實際患病的次數(shù)=1/2=0.5F1分數(shù)=2準確率召回率/(準確率+召回率)=0.53.計算股票價格的時間序列模型的移動平均和指數(shù)平滑值移動平均=(100+105+103+106)/4=104.25指數(shù)平滑值=0.6106+0.4104.25=104.15五、論述題1.論述特征工程在數(shù)據(jù)分析中的重要性及其具體方法特征工程在數(shù)據(jù)分析中的重要性在于提高模型的性能和泛化能力，減少過擬合風險。具體方法包括數(shù)據(jù)清洗、特征提取、特征選擇和特征轉(zhuǎn)換。數(shù)據(jù)清洗可以去除噪聲和異常值，特征提取可以提取更有用的特征，特征選擇可以篩選出對模型性能影響較大的特征，特征轉(zhuǎn)換可以轉(zhuǎn)換特征的分布，提高模型的性