2026年專家級數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)考試題庫一、單選題（每題2分，共20題）1.在處理電商用戶行為數(shù)據(jù)時，若需分析用戶購買路徑對復(fù)購率的影響，最適合采用的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是？A.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘B.聚類分析C.回歸分析D.分類算法2.以下哪種方法不屬于異常檢測的常用算法？A.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B.K-means聚類C.孤立森林D.支持向量機（SVM）3.在金融風(fēng)控領(lǐng)域，若需預(yù)測貸款違約概率，哪種模型最適合？A.決策樹B.線性回歸C.邏輯回歸D.KNN算法4.對于稀疏數(shù)據(jù)集（如文本數(shù)據(jù)），以下哪種降維方法效果最顯著？A.PCA（主成分分析）B.LDA（線性判別分析）C.t-SNED.特征選擇5.在社交媒體數(shù)據(jù)分析中，若需識別虛假賬號，哪種算法最有效？A.K-means聚類B.PageRankC.Apriori關(guān)聯(lián)規(guī)則D.樸素貝葉斯6.在時間序列預(yù)測中，若數(shù)據(jù)存在明顯的季節(jié)性波動，以下哪種模型最適用？A.ARIMAB.LSTMC.GRUD.邏輯回歸7.在醫(yī)療影像分析中，若需檢測腫瘤，哪種算法準(zhǔn)確性最高？A.決策樹B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）C.KNND.樸素貝葉斯8.在推薦系統(tǒng)中，協(xié)同過濾算法的核心思想是？A.基于內(nèi)容的相似度B.基于用戶的相似度C.基于物品的相似度D.基于統(tǒng)計分布9.在自然語言處理中，若需進行文本情感分析，哪種模型最常用？A.邏輯回歸B.支持向量機（SVM）C.深度學(xué)習(xí)模型（如BERT）D.決策樹10.在供應(yīng)鏈管理中，若需預(yù)測產(chǎn)品需求，哪種算法穩(wěn)定性最好？A.線性回歸B.隨機森林C.ARIMAD.KNN二、多選題（每題3分，共10題）1.在數(shù)據(jù)預(yù)處理階段，以下哪些方法可用于處理缺失值？A.刪除缺失值B.均值/中位數(shù)填充C.回歸填充D.KNN填充2.在異常檢測中，以下哪些算法適用于高維數(shù)據(jù)？A.孤立森林B.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.LOF（局部離群因子）D.K-means3.在金融領(lǐng)域，用于欺詐檢測的算法包括哪些？A.邏輯回歸B.XGBoostC.孤立森林D.決策樹4.在降維方法中，以下哪些屬于非線性降維技術(shù)？A.PCAB.t-SNEC.LDAD.LLE（局部線性嵌入）5.在社交網(wǎng)絡(luò)分析中，以下哪些指標(biāo)可用于衡量節(jié)點重要性？A.度中心性B.系統(tǒng)動力學(xué)C.PageRankD.聚類系數(shù)6.在時間序列分析中，以下哪些方法可用于季節(jié)性調(diào)整？A.ARIMAB.季節(jié)分解（STL）C.移動平均D.指數(shù)平滑7.在圖像識別中，以下哪些技術(shù)可提高模型魯棒性？A.數(shù)據(jù)增強B.正則化C.批歸一化D.遷移學(xué)習(xí)8.在推薦系統(tǒng)中，以下哪些因素影響協(xié)同過濾效果？A.用戶畫像B.物品相似度C.冷啟動問題D.數(shù)據(jù)稀疏性9.在文本分類中，以下哪些模型可處理長距離依賴？A.樸素貝葉斯B.CNNC.RNN（循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）D.BERT10.在供應(yīng)鏈預(yù)測中，以下哪些方法可提高準(zhǔn)確性？A.時間序列模型B.回歸分析C.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.集成學(xué)習(xí)三、判斷題（每題1分，共10題）1.決策樹算法對數(shù)據(jù)縮放敏感。（×）2.K-means聚類算法能處理高維數(shù)據(jù)。（√）3.邏輯回歸模型屬于非參數(shù)模型。（×）4.PCA適用于非線性降維。（×）5.PageRank算法主要用于社交網(wǎng)絡(luò)分析。（√）6.ARIMA模型能處理多重共線性問題。（×）7.CNN在圖像識別中效果優(yōu)于傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)方法。（√）8.協(xié)同過濾算法可解決冷啟動問題。（×）9.BERT模型需要大量標(biāo)注數(shù)據(jù)。（×）10.時間序列分析中，趨勢項和季節(jié)項可相互抵消。（×）四、簡答題（每題5分，共5題）1.簡述數(shù)據(jù)挖掘在電商領(lǐng)域的應(yīng)用場景及價值。2.解釋異常檢測在金融風(fēng)控中的作用及常用算法。3.描述降維技術(shù)的必要性及其對模型的影響。4.說明推薦系統(tǒng)中協(xié)同過濾算法的優(yōu)缺點。5.闡述自然語言處理中情感分析的方法及挑戰(zhàn)。五、論述題（每題10分，共2題）1.結(jié)合實際案例，論述時間序列預(yù)測在供應(yīng)鏈管理中的應(yīng)用及優(yōu)化方法。2.分析深度學(xué)習(xí)在醫(yī)療影像分析中的優(yōu)勢及局限性，并提出改進方案。答案與解析一、單選題答案1.A解析：用戶購買路徑分析屬于關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘范疇，旨在發(fā)現(xiàn)用戶行為之間的潛在關(guān)系。2.B解析：K-means聚類屬于無監(jiān)督聚類算法，不適用于異常檢測。3.C解析：邏輯回歸適用于二分類問題，如貸款違約概率預(yù)測。4.C解析：t-SNE適用于高維稀疏數(shù)據(jù)降維，效果優(yōu)于PCA等線性方法。5.B解析：PageRank算法通過節(jié)點間鏈接權(quán)重識別虛假賬號。6.A解析：ARIMA模型能處理季節(jié)性時間序列數(shù)據(jù)。7.B解析：CNN在圖像識別中表現(xiàn)優(yōu)于傳統(tǒng)算法。8.B解析：協(xié)同過濾基于用戶相似度推薦物品。9.C解析：BERT等深度學(xué)習(xí)模型在情感分析中效果最佳。10.B解析：隨機森林對噪聲數(shù)據(jù)魯棒性高，適合需求預(yù)測。二、多選題答案1.ABCD解析：缺失值處理方法包括刪除、填充（均值/中位數(shù)/回歸/KNN）。2.AC解析：LOF和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)適用于高維異常檢測，K-means不適用。3.ABC解析：邏輯回歸、XGBoost、孤立森林均用于欺詐檢測。4.BD解析：t-SNE和LLE為非線性降維方法，PCA和LDA為線性方法。5.AC解析：度中心性和PageRank衡量節(jié)點重要性，系統(tǒng)動力學(xué)和聚類系數(shù)不適用。6.ABC解析：ARIMA、STL、移動平均用于季節(jié)性調(diào)整，指數(shù)平滑不適用。7.ABCD解析：數(shù)據(jù)增強、正則化、批歸一化、遷移學(xué)習(xí)均提高魯棒性。8.BCD解析：物品相似度、冷啟動、數(shù)據(jù)稀疏性影響協(xié)同過濾，用戶畫像不直接相關(guān)。9.CD解析：RNN和BERT處理長距離依賴，樸素貝葉斯和CNN不適用。10.ABCD解析：時間序列、回歸、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、集成學(xué)習(xí)均可用于供應(yīng)鏈預(yù)測。三、判斷題答案1.×解析：決策樹對數(shù)據(jù)縮放不敏感。2.√解析：K-means可擴展至高維數(shù)據(jù)。3.×解析：邏輯回歸為參數(shù)模型。4.×解析：PCA為線性降維方法。5.√解析：PageRank用于社交網(wǎng)絡(luò)節(jié)點排序。6.×解析：ARIMA需處理多重共線性。7.√解析：CNN在圖像識別中優(yōu)于傳統(tǒng)方法。8.×解析：協(xié)同過濾無法解決冷啟動問題。9.×解析：BERT可微調(diào)無需大量標(biāo)注。10.×解析：趨勢項和季節(jié)項可疊加，不可抵消。四、簡答題答案1.電商領(lǐng)域數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用場景及價值-場景：用戶行為分析、精準(zhǔn)營銷、庫存管理、欺詐檢測。-價值：提升用戶體驗、增加銷售額、優(yōu)化運營效率、降低風(fēng)險。2.異常檢測在金融風(fēng)控中的作用及算法-作用：識別異常交易、預(yù)防欺詐。-算法：孤立森林、LOF、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。3.降維技術(shù)的必要性及影響-必要性：降低數(shù)據(jù)維度、減少計算成本、避免過擬合。-影響：可能丟失信息，需平衡降維效果與模型性能。4.協(xié)同過濾算法的優(yōu)缺點-優(yōu)點：簡單有效、無需特征工程。-缺點：冷啟動問題、數(shù)據(jù)稀疏性。5.情感分析方法及挑戰(zhàn)-方法：機器學(xué)習(xí)（樸素貝葉斯）、深度學(xué)習(xí)（BERT）。-挑戰(zhàn)：語義理解、多模態(tài)數(shù)據(jù)融合。五、論述題答案1.時間序列預(yù)測在供應(yīng)鏈管理中的應(yīng)用及優(yōu)化-應(yīng)