2026年數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘公需課考核題一、單選題（共10題，每題2分，計(jì)20分）1.在數(shù)據(jù)挖掘中，以下哪種方法最適合處理高維稀疏數(shù)據(jù)？A.決策樹B.K近鄰算法C.線性回歸D.主成分分析（PCA）2.以下哪個(gè)指標(biāo)不屬于分類模型的性能評估指標(biāo)？A.準(zhǔn)確率B.召回率C.F1值D.決策樹深度3.在數(shù)據(jù)預(yù)處理中，處理缺失值最常用的方法是？A.刪除缺失值B.均值填充C.使用模型預(yù)測缺失值D.以上都是4.以下哪種算法不屬于聚類算法？A.K-meansB.層次聚類C.支持向量機(jī)（SVM）D.DBSCAN5.在時(shí)間序列分析中，ARIMA模型的核心假設(shè)是？A.數(shù)據(jù)呈線性關(guān)系B.數(shù)據(jù)具有自相關(guān)性C.數(shù)據(jù)呈周期性波動(dòng)D.以上都是6.以下哪種數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)最適合用于欺詐檢測？A.分類B.聚類C.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘D.時(shí)間序列預(yù)測7.在特征工程中，以下哪種方法不屬于特征選擇？A.互信息法B.Lasso回歸C.特征重要性排序D.樹模型集成8.以下哪種技術(shù)不屬于自然語言處理（NLP）的范疇？A.主題模型B.情感分析C.圖像識別D.文本分類9.在數(shù)據(jù)挖掘中，以下哪種模型最容易受到過擬合的影響？A.線性回歸B.邏輯回歸C.決策樹D.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)10.以下哪種方法不屬于異常檢測？A.基于統(tǒng)計(jì)的方法B.基于密度的方法C.基于距離的方法D.決策樹分類二、多選題（共5題，每題3分，計(jì)15分）11.以下哪些屬于數(shù)據(jù)挖掘的常見應(yīng)用領(lǐng)域？A.金融風(fēng)控B.市場營銷C.醫(yī)療診斷D.交通流量預(yù)測E.圖像識別12.在數(shù)據(jù)預(yù)處理中，以下哪些屬于數(shù)據(jù)清洗的步驟？A.缺失值處理B.異常值檢測C.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化D.數(shù)據(jù)變換E.數(shù)據(jù)集成13.以下哪些屬于監(jiān)督學(xué)習(xí)算法？A.決策樹B.K近鄰算法C.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.聚類算法E.支持向量機(jī)14.在時(shí)間序列分析中，以下哪些屬于季節(jié)性分解的方法？A.指數(shù)平滑法B.多項(xiàng)式回歸C.季節(jié)性分解乘法模型D.ARIMA模型E.移動(dòng)平均法15.以下哪些屬于特征工程的方法？A.特征縮放B.特征交叉C.特征編碼D.特征選擇E.模型集成三、簡答題（共5題，每題5分，計(jì)25分）16.簡述數(shù)據(jù)挖掘的主要流程及其步驟。17.解釋什么是過擬合，并說明如何避免過擬合。18.描述K-means聚類算法的基本原理及其優(yōu)缺點(diǎn)。19.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。20.簡述時(shí)間序列分析的主要方法及其適用場景。四、論述題（共2題，每題10分，計(jì)20分）21.結(jié)合實(shí)際案例，論述數(shù)據(jù)挖掘在金融風(fēng)控中的應(yīng)用及其挑戰(zhàn)。22.分析數(shù)據(jù)挖掘在智慧城市交通管理中的應(yīng)用價(jià)值，并提出可能的解決方案。五、實(shí)際操作題（共2題，每題10分，計(jì)20分）23.假設(shè)你有一份電商用戶行為數(shù)據(jù)集，請?jiān)O(shè)計(jì)一個(gè)數(shù)據(jù)預(yù)處理方案，并說明如何使用Python實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)清洗和特征工程。24.假設(shè)你需要構(gòu)建一個(gè)預(yù)測用戶流失的模型，請選擇合適的算法，并說明模型評估指標(biāo)的選擇依據(jù)。答案與解析一、單選題1.D解析：PCA適用于高維稀疏數(shù)據(jù)，通過降維減少噪聲并提取關(guān)鍵特征。2.D解析：決策樹深度是模型結(jié)構(gòu)參數(shù)，不屬于性能評估指標(biāo)。3.D解析：缺失值處理包括刪除、均值填充和模型預(yù)測，三者均常用。4.C解析：SVM是分類算法，其余為聚類算法。5.B解析：ARIMA模型的核心是處理自相關(guān)性。6.A解析：分類模型（如邏輯回歸）常用于欺詐檢測。7.D解析：樹模型集成（如隨機(jī)森林）屬于模型集成，不屬于特征選擇。8.C解析：圖像識別屬于計(jì)算機(jī)視覺，不屬于NLP。9.C解析：決策樹容易過擬合，需剪枝或正則化。10.D解析：決策樹分類屬于監(jiān)督學(xué)習(xí)，不屬于異常檢測。二、多選題11.A、B、C、D解析：E屬于計(jì)算機(jī)視覺，不屬于數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用領(lǐng)域。12.A、B、C、D解析：E數(shù)據(jù)集成屬于數(shù)據(jù)整合，不屬于清洗。13.A、C、E解析：B、D屬于無監(jiān)督學(xué)習(xí)。14.C、D解析：A、E是平滑方法，B是回歸方法。15.A、B、C、D解析：E模型集成屬于模型評估，不屬于特征工程。三、簡答題16.數(shù)據(jù)挖掘流程步驟：數(shù)據(jù)收集→數(shù)據(jù)預(yù)處理→數(shù)據(jù)探索→模型構(gòu)建→模型評估→結(jié)果解釋與應(yīng)用。17.過擬合與避免方法過擬合指模型對訓(xùn)練數(shù)據(jù)擬合過度，泛化能力差。避免方法：增加數(shù)據(jù)量、正則化、剪枝、交叉驗(yàn)證。18.K-means聚類原理核心是迭代分配樣本到最近質(zhì)心，直至收斂。優(yōu)點(diǎn)：簡單高效；缺點(diǎn)：對初始質(zhì)心敏感，無法處理非凸形狀。19.特征工程作用通過轉(zhuǎn)換、組合、選擇特征提升模型性能。例如：將用戶年齡和消費(fèi)金額組合為“消費(fèi)能力指數(shù)”。20.時(shí)間序列分析方法ARIMA、指數(shù)平滑、季節(jié)性分解。適用場景：金融預(yù)測、氣象分析、電商銷售趨勢。四、論述題21.金融風(fēng)控應(yīng)用案例：銀行利用用戶交易數(shù)據(jù)識別欺詐行為。挑戰(zhàn)：數(shù)據(jù)稀疏、實(shí)時(shí)性要求高、模型可解釋性不足。22.智慧交通管理價(jià)值：優(yōu)化信號燈配時(shí)、預(yù)測擁堵。解決方案：結(jié)合實(shí)時(shí)路況數(shù)據(jù)，使用時(shí)間序列模型預(yù)測車流量。五、實(shí)際操作題23.數(shù)據(jù)預(yù)處理方案清洗：處理缺失值（均值填充）、異常值（3