2026年數(shù)據(jù)分析師考試：數(shù)據(jù)挖掘與處理試題一、單選題（共10題，每題2分，合計(jì)20分）1.在處理缺失值時(shí)，以下哪種方法最適合用于連續(xù)型變量？A.刪除含有缺失值的行B.使用均值或中位數(shù)填充C.使用眾數(shù)填充D.K最近鄰填充2.以下哪種算法屬于監(jiān)督學(xué)習(xí)中的分類算法？A.K-means聚類B.決策樹C.主成分分析（PCA）D.系統(tǒng)聚類3.在數(shù)據(jù)預(yù)處理中，標(biāo)準(zhǔn)化（Standardization）指的是什么？A.將數(shù)據(jù)按最大值歸一化到[0,1]區(qū)間B.將數(shù)據(jù)按均值歸一化到[0,1]區(qū)間C.將數(shù)據(jù)按均值為0，標(biāo)準(zhǔn)差為1轉(zhuǎn)換D.將數(shù)據(jù)按最小值歸一化到[0,1]區(qū)間4.以下哪種指標(biāo)適用于評估分類模型的性能？A.均方誤差（MSE）B.R2（決定系數(shù)）C.AUC（ROC曲線下面積）D.均值絕對誤差（MAE）5.在關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中，支持度（Support）衡量的是什么？A.規(guī)則的置信度B.項(xiàng)集在數(shù)據(jù)集中出現(xiàn)的頻率C.規(guī)則的Lift值D.規(guī)則的準(zhǔn)確性6.以下哪種數(shù)據(jù)聚合方法適用于將時(shí)間序列數(shù)據(jù)按月匯總？A.分組（GroupBy）B.窗口函數(shù)（WindowFunction）C.透視表（PivotTable）D.排序（Sort）7.在異常檢測中，以下哪種方法適用于高維數(shù)據(jù)？A.基于統(tǒng)計(jì)的方法（如Z-score）B.基于密度的方法（如DBSCAN）C.基于距離的方法（如KNN）D.基于模型的方法（如孤立森林）8.以下哪種特征工程方法適用于處理類別不平衡問題？A.特征縮放B.過采樣（Oversampling）C.特征選擇D.特征編碼9.在數(shù)據(jù)清洗中，以下哪種方法適用于處理重復(fù)值？A.填充缺失值B.刪除重復(fù)行C.標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)D.對缺失值進(jìn)行插值10.在決策樹算法中，以下哪個(gè)參數(shù)用于控制樹的深度？A.學(xué)習(xí)率（LearningRate）B.最大深度（MaxDepth）C.正則化參數(shù)（λ）D.樹的節(jié)點(diǎn)數(shù)二、多選題（共5題，每題3分，合計(jì)15分）1.以下哪些屬于數(shù)據(jù)預(yù)處理中的常見任務(wù)？A.缺失值處理B.異常值檢測C.特征編碼D.數(shù)據(jù)降維E.數(shù)據(jù)聚合2.在關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中，以下哪些指標(biāo)用于評估規(guī)則的強(qiáng)度？A.支持度（Support）B.置信度（Confidence）C.Lift值D.卡方檢驗(yàn)E.均方根誤差（RMSE）3.以下哪些算法適用于聚類分析？A.K-meansB.層次聚類C.DBSCAND.決策樹E.孤立森林4.在特征工程中，以下哪些方法可以提高模型的性能？A.特征組合B.特征選擇C.特征縮放D.特征編碼E.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化5.在時(shí)間序列分析中，以下哪些方法適用于趨勢預(yù)測？A.ARIMA模型B.線性回歸C.Prophet模型D.LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)E.移動(dòng)平均法三、簡答題（共4題，每題5分，合計(jì)20分）1.簡述數(shù)據(jù)清洗的步驟及其重要性。2.解釋什么是特征工程，并舉例說明其在數(shù)據(jù)挖掘中的作用。3.在處理缺失值時(shí)，刪除行和填充值各有什么優(yōu)缺點(diǎn)？4.什么是過采樣和欠采樣？它們分別適用于哪些場景？四、操作題（共2題，每題10分，合計(jì)20分）1.假設(shè)你有一份電商平臺(tái)的用戶交易數(shù)據(jù)，包含用戶ID、商品ID、購買金額、購買時(shí)間等字段。請?jiān)O(shè)計(jì)一個(gè)數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理流程，并說明每一步的目的。2.假設(shè)你使用K-means算法對用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類，發(fā)現(xiàn)聚類的結(jié)果不太理想。請?zhí)岢鲋辽偃N改進(jìn)方法，并解釋其原理。五、論述題（共1題，15分）某金融機(jī)構(gòu)希望利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)預(yù)測客戶的流失風(fēng)險(xiǎn)。請結(jié)合實(shí)際場景，設(shè)計(jì)一個(gè)數(shù)據(jù)挖掘流程，包括數(shù)據(jù)收集、預(yù)處理、特征工程、模型選擇和評估等步驟，并說明每一步的具體方法和理由。答案與解析一、單選題答案與解析1.B-解析：對于連續(xù)型變量，均值或中位數(shù)填充能更好地保留數(shù)據(jù)的分布特征，而刪除行會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)丟失過多，眾數(shù)填充適用于類別型變量。K最近鄰填充適用于類別型變量。2.B-解析：決策樹是一種經(jīng)典的分類算法，適用于二分類或多分類任務(wù)。K-means和系統(tǒng)聚類屬于聚類算法，PCA和孤立森林屬于降維或回歸算法。3.C-解析：標(biāo)準(zhǔn)化（Standardization）將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為均值為0，標(biāo)準(zhǔn)差為1的分布，適用于需要消除量綱影響的場景，如機(jī)器學(xué)習(xí)中的梯度下降。4.C-解析：AUC（AreaUndertheROCCurve）是評估分類模型性能的常用指標(biāo)，表示模型區(qū)分正負(fù)樣本的能力。MSE、R2和MAE主要用于回歸模型。5.B-解析：支持度（Support）衡量項(xiàng)集在數(shù)據(jù)集中出現(xiàn)的頻率，是關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的基礎(chǔ)指標(biāo)。置信度（Confidence）和Lift值衡量規(guī)則的強(qiáng)度。6.A-解析：分組（GroupBy）可以將時(shí)間序列數(shù)據(jù)按月、年等維度匯總，適用于聚合操作。窗口函數(shù)和透視表也用于數(shù)據(jù)聚合，但分組更直接。7.B-解析：DBSCAN是一種基于密度的異常檢測算法，適用于高維數(shù)據(jù)，能發(fā)現(xiàn)任意形狀的簇。其他方法在高維下效果較差。8.B-解析：過采樣（Oversampling）通過復(fù)制少數(shù)類樣本來平衡類別，適用于類別不平衡問題。欠采樣（Undersampling）通過刪除多數(shù)類樣本，但可能導(dǎo)致信息丟失。9.B-解析：刪除重復(fù)行可以避免數(shù)據(jù)冗余對模型的影響，而填充缺失值、標(biāo)準(zhǔn)化和插值是其他數(shù)據(jù)清洗方法。10.B-解析：最大深度（MaxDepth）控制決策樹的層級，防止過擬合。學(xué)習(xí)率用于梯度下降，正則化參數(shù)用于L1/L2懲罰，樹節(jié)點(diǎn)數(shù)是模型復(fù)雜度的體現(xiàn)。二、多選題答案與解析1.A、B、C、D-解析：數(shù)據(jù)預(yù)處理包括缺失值處理、異常值檢測、特征編碼和降維等任務(wù)，數(shù)據(jù)聚合屬于數(shù)據(jù)分析階段，不是預(yù)處理。2.A、B、C-解析：支持度、置信度和Lift值是評估關(guān)聯(lián)規(guī)則的常用指標(biāo)?？ǚ綑z驗(yàn)用于檢驗(yàn)項(xiàng)集獨(dú)立性，RMSE是回歸模型評估指標(biāo)。3.A、B、C-解析：K-means、層次聚類和DBSCAN是聚類算法。決策樹和孤立森林主要用于分類或回歸。4.A、B、C、D-解析：特征組合、特征選擇、特征縮放和特征編碼都是提升模型性能的常用方法，數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化屬于特征縮放的一種。5.A、C、E-解析：ARIMA、Prophet和移動(dòng)平均法適用于趨勢預(yù)測。線性回歸和LSTM更適用于回歸或分類任務(wù)。三、簡答題答案與解析1.數(shù)據(jù)清洗的步驟及其重要性-步驟：1.缺失值處理：刪除或填充缺失值。2.異常值檢測：識別并處理異常值。3.重復(fù)值處理：刪除重復(fù)記錄。4.數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換：確保字段類型正確。5.格式統(tǒng)一：統(tǒng)一日期、文本格式等。-重要性：清洗后的數(shù)據(jù)能提高模型準(zhǔn)確性和可靠性，避免錯(cuò)誤分析。2.特征工程的作用及舉例-特征工程是通過轉(zhuǎn)換或組合原始特征，生成更有效的輸入，提升模型性能。-例子：-特征組合：將“年齡”和“收入”組合成“消費(fèi)能力”。-特征編碼：將類別變量轉(zhuǎn)為數(shù)值（如獨(dú)熱編碼）。3.刪除行和填充值的優(yōu)缺點(diǎn)-刪除行：+優(yōu)點(diǎn)：簡單高效，避免填充偏差。+缺點(diǎn)：數(shù)據(jù)丟失過多。-填充值：+優(yōu)點(diǎn)：保留更多數(shù)據(jù)。+缺點(diǎn)：可能引入偏差（如均值填充平滑真實(shí)分布）。4.過采樣和欠采樣的適用場景-過采樣：適用于少數(shù)類樣本過少，如欺詐檢測。-欠采樣：適用于多數(shù)類樣本過多，如醫(yī)療診斷。四、操作題答案與解析1.數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理流程-步驟：1.缺失值處理：檢查缺失比例，若低則刪除，若高則填充（如均值填充金額）。2.異常值檢測：用箱線圖識別異常金額，刪除或替換。3.數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換：確保時(shí)間字段為日期類型。4.特征工程：新增“購買小時(shí)”字段，進(jìn)行用戶分群。5.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化：對金額進(jìn)行Z-score標(biāo)準(zhǔn)化。-目的：提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，避免模型誤導(dǎo)。2.K-means聚類改進(jìn)方法-方法：1.調(diào)整K值：用肘部法則確定最優(yōu)K值。2.優(yōu)化初始化：使用K-means++初始化。3.特征選擇：刪除冗余特征（如用戶ID）。-原理：避免局部最優(yōu)和維度災(zāi)難。五、論述題答案與解析金融機(jī)構(gòu)客戶流失風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測流程1.數(shù)據(jù)收集：收集用戶交易、行為、人口統(tǒng)計(jì)等數(shù)據(jù)。2.預(yù)處理：清洗