2026年數(shù)據(jù)分析與挖掘?qū)I(yè)應(yīng)用題庫(kù)一、選擇題（每題2分，共20題）1.題：在北京市某電商平臺(tái)，通過(guò)用戶購(gòu)買(mǎi)行為數(shù)據(jù)進(jìn)行用戶分群，最適合使用的聚類算法是？A.K-MeansB.DBSCANC.層次聚類D.譜聚類2.題：某金融機(jī)構(gòu)利用邏輯回歸模型預(yù)測(cè)貸款違約風(fēng)險(xiǎn)，若模型在訓(xùn)練集上AUC為0.85，在測(cè)試集上為0.75，則可能存在什么問(wèn)題？A.過(guò)擬合B.模型欠擬合C.樣本偏差D.模型泛化能力正常3.題：某上海市外賣平臺(tái)需要預(yù)測(cè)用戶次日訂單量，最適合使用的時(shí)序分析模型是？A.ARIMAB.ProphetC.LSTMD.XGBoost4.題：某深圳市科技公司分析用戶留存率，發(fā)現(xiàn)新功能使用率與留存率正相關(guān)，若要驗(yàn)證這一假設(shè)，應(yīng)使用什么統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)？A.t檢驗(yàn)B.卡方檢驗(yàn)C.相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)D.ANOVA5.題：某杭州市景區(qū)通過(guò)社交媒體文本數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)游客滿意度，最適合使用的文本分析方法是什么？A.主題模型（LDA）B.情感分析（BERT）C.詞嵌入（Word2Vec）D.文本分類（SVM）6.題：某成都市快遞公司優(yōu)化配送路線，需要考慮交通擁堵數(shù)據(jù)，最適合使用的算法是？A.A算法B.Dijkstra算法C.貪心算法D.模擬退火算法7.題：某武漢市電商平臺(tái)的商品推薦系統(tǒng)，若采用協(xié)同過(guò)濾算法，數(shù)據(jù)稀疏性問(wèn)題如何解決？A.基于用戶的協(xié)同過(guò)濾B.基于物品的協(xié)同過(guò)濾C.矩陣分解（SVD）D.熱門(mén)推薦策略8.題：某廣州市醫(yī)療機(jī)構(gòu)分析患者復(fù)診數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)年齡與復(fù)診率存在非線性關(guān)系，最適合使用的回歸模型是？A.線性回歸B.多項(xiàng)式回歸C.嶺回歸D.Lasso回歸9.題：某深圳市安防公司利用視頻數(shù)據(jù)檢測(cè)異常行為，最適合使用的計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)是？A.目標(biāo)檢測(cè)（YOLO）B.圖像分割（U-Net）C.光流法D.特征點(diǎn)匹配10.題：某上海市零售企業(yè)分析用戶購(gòu)物籃數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中支持度與置信度矛盾，如何解決？A.提高最小支持度閾值B.使用Apriori算法C.調(diào)整事務(wù)規(guī)模D.以上均無(wú)效二、簡(jiǎn)答題（每題5分，共10題）11.題：某杭州市外賣平臺(tái)需要分析用戶訂單取消原因，如何設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)采集方案和預(yù)處理步驟？12.題：某深圳市金融機(jī)構(gòu)利用用戶交易數(shù)據(jù)檢測(cè)異常交易，如何設(shè)計(jì)異常檢測(cè)模型并評(píng)估其效果？13.題：某成都市電商平臺(tái)需要根據(jù)用戶行為數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)商品銷量，如何選擇合適的時(shí)序模型并處理季節(jié)性因素？14.題：某廣州市醫(yī)療機(jī)構(gòu)分析患者病歷數(shù)據(jù)，如何處理數(shù)據(jù)中的缺失值和類別不平衡問(wèn)題？15.題：某武漢市科技公司利用用戶評(píng)論數(shù)據(jù)進(jìn)行情感分析，如何評(píng)估模型的準(zhǔn)確性和魯棒性？16.題：某深圳市物流公司需要優(yōu)化倉(cāng)儲(chǔ)布局，如何利用聚類算法分析商品關(guān)聯(lián)性并設(shè)計(jì)分區(qū)方案？17.題：某杭州市旅游平臺(tái)分析游客畫(huà)像，如何結(jié)合用戶行為數(shù)據(jù)和地理數(shù)據(jù)構(gòu)建用戶分群模型？18.題：某成都市餐飲企業(yè)需要預(yù)測(cè)餐廳客流，如何利用時(shí)間序列模型并結(jié)合節(jié)假日數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)？19.題：某廣州市電商平臺(tái)分析用戶流失原因，如何設(shè)計(jì)A/B測(cè)試方案驗(yàn)證改進(jìn)措施的效果？20.題：某武漢市安防公司利用傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行入侵檢測(cè)，如何設(shè)計(jì)特征工程并選擇合適的分類算法？三、計(jì)算題（每題10分，共5題）21.題：某深圳市電商平臺(tái)的商品推薦系統(tǒng)，用戶A和用戶B的評(píng)分矩陣如下：|商品|用戶A|用戶B|||-|-||商品1|5|3||商品2|4|0||商品3|0|4||商品4|3|5|請(qǐng)計(jì)算基于用戶的協(xié)同過(guò)濾的相似度（余弦相似度），并推薦用戶A可能喜歡的商品（商品3和商品4）。22.題：某杭州市外賣平臺(tái)的訂單數(shù)據(jù)如下（時(shí)間序列）：|時(shí)間|訂單量|||--||1|100||2|150||3|120||4|180||5|160|請(qǐng)用ARIMA模型擬合數(shù)據(jù)，并預(yù)測(cè)第6期訂單量。23.題：某成都市醫(yī)療機(jī)構(gòu)的患者復(fù)診數(shù)據(jù)如下（邏輯回歸）：|年齡|是否復(fù)診|||-||20|是||35|否||50|是||65|否|請(qǐng)計(jì)算邏輯回歸模型的參數(shù)，并預(yù)測(cè)年齡為40歲的患者復(fù)診概率。24.題：某深圳市物流公司的倉(cāng)儲(chǔ)數(shù)據(jù)如下（K-Means聚類）：|商品ID|庫(kù)存量|體積（m3）||--|--|||1|200|50||2|150|30||3|300|80||4|100|20|請(qǐng)用K-Means算法將商品分為兩類，并說(shuō)明聚類結(jié)果。25.題：某廣州市電商平臺(tái)分析用戶購(gòu)物籃數(shù)據(jù)，得到關(guān)聯(lián)規(guī)則如下：|規(guī)則|支持度|置信度|||--|--||{面包}→{牛奶}|0.1|0.8||{面包}→{黃油}|0.05|0.7|請(qǐng)分析哪條規(guī)則更有價(jià)值，并說(shuō)明原因。答案與解析一、選擇題答案1.A2.A3.A4.C5.B6.B7.C8.B9.A10.A二、簡(jiǎn)答題答案11.數(shù)據(jù)采集方案：-通過(guò)外賣平臺(tái)API獲取用戶訂單數(shù)據(jù)（時(shí)間、商品、取消原因等）。-結(jié)合客服記錄和用戶反饋補(bǔ)充取消原因分類。-預(yù)處理步驟：-處理缺失值（用眾數(shù)填充取消原因）。-對(duì)文本數(shù)據(jù)進(jìn)行分詞和去停用詞。-構(gòu)建取消原因分類標(biāo)簽（如“超時(shí)”“價(jià)格”“口味”）。12.異常檢測(cè)模型設(shè)計(jì)：-使用孤立森林算法檢測(cè)異常交易（計(jì)算樣本孤立度）。-評(píng)估方法：-使用ROC曲線和AUC值評(píng)估模型效果。-通過(guò)實(shí)際交易案例驗(yàn)證模型召回率。13.時(shí)序模型選擇：-選擇ARIMA模型（擬合季節(jié)性數(shù)據(jù)）。-處理季節(jié)性因素：分解時(shí)間序列為趨勢(shì)、季節(jié)和殘差部分。-預(yù)測(cè)步驟：-訓(xùn)練ARIMA(1,1,1)(1,1,1)模型。-預(yù)測(cè)第6期訂單量（假設(shè)結(jié)果為175）。14.缺失值和類別不平衡處理：-缺失值：用多重插補(bǔ)法填充病歷中的年齡和癥狀數(shù)據(jù)。-類別不平衡：使用過(guò)采樣（SMOTE）或代價(jià)敏感學(xué)習(xí)。15.情感分析評(píng)估：-使用BERT模型進(jìn)行情感分類。-評(píng)估指標(biāo)：-準(zhǔn)確率、F1值和BERT微調(diào)后的AUC值。-通過(guò)人工標(biāo)注驗(yàn)證模型魯棒性。16.聚類算法應(yīng)用：-使用K-Means聚類商品（按庫(kù)存和體積）。-分區(qū)方案：-第一類：高庫(kù)存大體積商品（商品1、3）。-第二類：低庫(kù)存小體積商品（商品2、4）。17.用戶分群模型：-結(jié)合用戶行為數(shù)據(jù)（瀏覽、購(gòu)買(mǎi)）和地理數(shù)據(jù)（IP位置）。-使用K-Means或DBSCAN進(jìn)行分群。-分群特征：-高消費(fèi)群體、周邊居民群體、游客群體。18.時(shí)序模型預(yù)測(cè)：-使用Prophet模型（處理節(jié)假日效應(yīng)）。-預(yù)測(cè)步驟：-訓(xùn)練模型時(shí)加入節(jié)假日參數(shù)。-預(yù)測(cè)第6期客流（假設(shè)結(jié)果為200）。19.A/B測(cè)試方案：-對(duì)照組使用原界面，實(shí)驗(yàn)組使用改進(jìn)界面。-驗(yàn)證方法：-比較兩組用戶留存率差異（假設(shè)實(shí)驗(yàn)組提升5%）。20.入侵檢測(cè)特征工程：-提取傳感器數(shù)據(jù)時(shí)序特征（均值、方差）。-使用支持向量機(jī)（SVM）分類異常行為。三、計(jì)算題答案21.協(xié)同過(guò)濾計(jì)算：-余弦相似度：-用戶A與用戶B的向量夾角余弦值≈0.447。-推薦商品：商品3和商品4（因評(píng)分接近）。22.ARIMA預(yù)測(cè)：-擬合ARIMA(1,1,1)模型：-預(yù)測(cè)第6期訂單量≈175（假設(shè)結(jié)果）。23.邏輯回歸計(jì)算：-參數(shù)計(jì)算：-β?≈-2.303，β?≈0.434。-