2026年數(shù)據(jù)挖掘師晉級考核題目集D5D6級一、選擇題（共5題，每題2分，共10分）1.在處理北京市出租車行駛數(shù)據(jù)時，若需分析不同時段（如早高峰、晚高峰）的擁堵程度，最適合使用的聚類算法是？A.K-MeansB.DBSCANC.層次聚類D.譜聚類2.某電商企業(yè)需預(yù)測用戶購買傾向，但數(shù)據(jù)集中存在大量缺失值。以下哪種方法最適合處理此類數(shù)據(jù)？A.刪除含有缺失值的樣本B.使用均值/中位數(shù)填充C.KNN填充D.直接使用模型（如決策樹）處理3.在分析上海市社交媒體用戶行為時，若需檢測異常用戶（如刷數(shù)據(jù)者），最適合使用的異常檢測算法是？A.線性回歸異常檢測B.基于密度的異常檢測（DBSCAN）C.邏輯回歸異常檢測D.支持向量機(jī)異常檢測4.某金融機(jī)構(gòu)需評估客戶信用風(fēng)險(xiǎn)，數(shù)據(jù)集中包含數(shù)值型和類別型特征。以下哪種特征工程方法最合適？A.One-Hot編碼B.標(biāo)準(zhǔn)化（Z-score）C.特征交叉D.根據(jù)業(yè)務(wù)規(guī)則手動篩選5.在分析深圳市公共交通數(shù)據(jù)時，若需預(yù)測地鐵線路的客流量，最適合使用的時序預(yù)測模型是？A.ARIMAB.LSTMC.決策樹D.隨機(jī)森林二、填空題（共5題，每題2分，共10分）1.在處理上海市某商場銷售數(shù)據(jù)時，若需分析顧客購買行為模式，可以使用______算法進(jìn)行用戶分群。（答案：K-Means或DBSCAN）2.某保險(xiǎn)公司需預(yù)測理賠欺詐概率，數(shù)據(jù)集中存在不平衡樣本（欺詐案例極少）。為解決此問題，可以采用______技術(shù)。（答案：過采樣、欠采樣或代價(jià)敏感學(xué)習(xí)）3.在分析北京市外賣配送數(shù)據(jù)時，若需優(yōu)化配送路線，可以使用______算法進(jìn)行路徑規(guī)劃。（答案：Dijkstra或A）4.某電商平臺需分析用戶評論情感傾向，可以使用______模型進(jìn)行文本分類。（答案：樸素貝葉斯、SVM或BERT）5.在處理深圳市某公司員工離職數(shù)據(jù)時，若需分析離職原因，可以使用______算法進(jìn)行關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘。（答案：Apriori或FP-Growth）三、簡答題（共4題，每題5分，共20分）1.簡述在處理北京市某醫(yī)院患者就醫(yī)數(shù)據(jù)時，如何進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗？（要求：說明缺失值處理、異常值檢測、重復(fù)值處理的具體方法）2.某電商企業(yè)需分析用戶購買路徑（瀏覽-加購-下單），如何使用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘方法發(fā)現(xiàn)潛在的購買關(guān)聯(lián)？（要求：解釋Apriori算法的基本原理及其在購買路徑分析中的應(yīng)用）3.在分析上海市某外賣平臺的騎手配送數(shù)據(jù)時，如何評估模型的業(yè)務(wù)價(jià)值？（要求：說明如何結(jié)合配送時效、成本、客戶滿意度等指標(biāo)進(jìn)行評估）4.某金融機(jī)構(gòu)需分析客戶流失原因，如何使用分類模型進(jìn)行預(yù)測？（要求：說明數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型選擇、特征工程的關(guān)鍵步驟）四、編程題（共2題，每題10分，共20分）1.假設(shè)你已獲取深圳市某共享單車騎行數(shù)據(jù)（包含時間、起終點(diǎn)、騎行時長等），請使用Python編寫代碼：-計(jì)算不同時段（如工作日/周末、早晚高峰）的騎行次數(shù)分布。-使用K-Means算法對騎行起終點(diǎn)進(jìn)行聚類，并分析聚類結(jié)果的意義。（要求：使用Pandas和Scikit-learn庫，輸出聚類結(jié)果的業(yè)務(wù)解釋）2.假設(shè)你已獲取上海市某外賣平臺的訂單數(shù)據(jù)（包含用戶ID、菜品、價(jià)格、下單時間等），請使用Python編寫代碼：-使用Apriori算法挖掘用戶購買菜品之間的關(guān)聯(lián)規(guī)則（支持度≥0.05，置信度≥0.7）。-分析挖掘出的規(guī)則對商家推薦策略的啟示。（要求：使用PySpark或mlxtend庫，輸出關(guān)聯(lián)規(guī)則的具體內(nèi)容）五、論述題（共1題，10分）某地方政府需分析北京市某區(qū)域交通擁堵問題，你作為數(shù)據(jù)挖掘師，如何設(shè)計(jì)一個完整的分析方案？（要求：說明數(shù)據(jù)來源、分析方法（如時空聚類、預(yù)測模型）、業(yè)務(wù)落地方案，并解釋如何結(jié)合政策干預(yù)效果進(jìn)行優(yōu)化）答案與解析一、選擇題答案與解析1.A.K-Means解析：K-Means適用于將數(shù)據(jù)劃分為均衡的簇，適合分析不同時段的擁堵程度。DBSCAN適合噪聲數(shù)據(jù)，層次聚類適合小規(guī)模數(shù)據(jù)，譜聚類適合非線性數(shù)據(jù)。2.C.KNN填充解析：KNN填充能根據(jù)鄰近樣本的值填充缺失值，適用于處理電商用戶行為數(shù)據(jù)中的缺失值。均值/中位數(shù)填充過于簡單，刪除樣本會損失信息，直接使用模型需先處理缺失值。3.B.基于密度的異常檢測（DBSCAN）解析：DBSCAN能識別低密度區(qū)域的異常點(diǎn)，適合檢測刷數(shù)據(jù)等行為。線性回歸/邏輯回歸不適用于異常檢測，SVM需先訓(xùn)練，譜聚類不適用于高維數(shù)據(jù)。4.A.One-Hot編碼解析：One-Hot編碼適合處理類別型特征，標(biāo)準(zhǔn)化適用于數(shù)值型特征，特征交叉需先篩選，手動篩選效率低。5.B.LSTM解析：LSTM擅長處理時序數(shù)據(jù)，適合預(yù)測地鐵客流量。ARIMA需平穩(wěn)性假設(shè)，決策樹/隨機(jī)森林不適用于時序預(yù)測。二、填空題答案與解析1.K-Means或DBSCAN解析：聚類算法適合分析顧客行為模式，K-Means適用于均衡數(shù)據(jù)，DBSCAN能處理噪聲數(shù)據(jù)。2.過采樣、欠采樣或代價(jià)敏感學(xué)習(xí)解析：解決數(shù)據(jù)不平衡問題的常用技術(shù)，過采樣（如SMOTE）或欠采樣（如隨機(jī)刪除）或調(diào)整模型代價(jià)權(quán)重。3.Dijkstra或A解析：Dijkstra/A算法能優(yōu)化配送路徑，適合交通數(shù)據(jù)。4.樸素貝葉斯、SVM或BERT解析：文本分類常用模型，樸素貝葉斯適合簡單場景，SVM適合高維數(shù)據(jù)，BERT適合深度學(xué)習(xí)場景。5.Apriori或FP-Growth解析：關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法，適合分析員工離職原因的關(guān)聯(lián)模式。三、簡答題答案與解析1.數(shù)據(jù)清洗方法：-缺失值處理：使用KNN填充或基于模型預(yù)測（如回歸）填充，也可刪除缺失比例極低的樣本。-異常值檢測：使用箱線圖或IQR方法識別異常值，可刪除或替換為中位數(shù)。-重復(fù)值處理：使用Pandas的`duplicated()`函數(shù)識別并刪除重復(fù)記錄。2.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘應(yīng)用：-Apriori原理：基于頻繁項(xiàng)集生成規(guī)則，滿足最小支持度和置信度閾值。-業(yè)務(wù)應(yīng)用：挖掘如“購買奶茶的用戶常購買小面包”的關(guān)聯(lián)，可用于商品推薦。3.模型業(yè)務(wù)價(jià)值評估：-指標(biāo)：配送時效達(dá)標(biāo)率、成本降低比例、客戶投訴率下降等。-方法：結(jié)合A/B測試對比模型效果，評估業(yè)務(wù)ROI。4.客戶流失預(yù)測步驟：-數(shù)據(jù)預(yù)處理：處理缺失值、特征編碼（如One-Hot）。-模型選擇：使用邏輯回歸或XGBoost等分類器。-特征工程：篩選高頻變量（如最近一次消費(fèi)時間、交易金額）。四、編程題答案與解析1.騎行數(shù)據(jù)聚類代碼（示例）：pythonimportpandasaspdfromsklearn.clusterimportKMeans假設(shè)df為騎行數(shù)據(jù)df['時段']=pd.to_datetime(df['時間']).dt.hourdf['工作日']=df['時間'].dt.weekday<5聚類kmeans=KMeans(n_clusters=3)df['聚類']=kmeans.fit_predict(df[['經(jīng)度','緯度']])分析print(df.groupby('聚類')['時段'].value_counts())解析：聚類結(jié)果可反映騎行熱點(diǎn)區(qū)域，如聚類0可能為市中心。2.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘代碼（示例）：pythonfrommlxtend.frequent_patternsimportapriori,association_rules假設(shè)df為訂單數(shù)據(jù)，轉(zhuǎn)換為one-hotdf_encoded=pd.get_dummies(df['菜品'])rules=association_rules(apriori(df_encoded,min_support=0.05),min_threshold=0.7)print(rules[['antecedents','consequents','support']])解析：規(guī)則如“購買麻辣燙的用戶常購買飲料”可用于捆綁銷售。五、論述題答案與解析交通擁堵分析方案：1.數(shù)據(jù)來源：車輛GPS數(shù)據(jù)、攝像頭視頻、地鐵客流數(shù)據(jù)。2.分析