2026年數(shù)據(jù)科學(xué)考試題庫：數(shù)據(jù)挖掘與分析技術(shù)一、單選題（每題2分，共20題）1.在數(shù)據(jù)預(yù)處理階段，對(duì)于缺失值的處理方法中，插補(bǔ)法不屬于以下哪種類型？A.均值插補(bǔ)B.回歸插補(bǔ)C.K最近鄰插補(bǔ)D.刪除法2.以下哪種算法屬于監(jiān)督學(xué)習(xí)算法？A.K-means聚類B.決策樹分類C.主成分分析（PCA）D.自組織映射（SOM）3.在時(shí)間序列分析中，ARIMA模型的適用場(chǎng)景是？A.具有顯著季節(jié)性的數(shù)據(jù)B.隨機(jī)波動(dòng)較大的數(shù)據(jù)C.需要非參數(shù)估計(jì)的數(shù)據(jù)D.缺乏歷史觀測(cè)值的數(shù)據(jù)4.以下哪種指標(biāo)適用于評(píng)估分類模型的召回率？A.精確率（Precision）B.F1分?jǐn)?shù)C.AUC值D.召回率（Recall）5.在特征選擇方法中，Lasso回歸的主要作用是？A.增加模型復(fù)雜度B.降低模型方差C.進(jìn)行特征降維D.提高模型魯棒性6.在關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中，支持度和置信度分別衡量？A.規(guī)則的流行度和規(guī)則的可靠性B.規(guī)則的可靠性和規(guī)則的流行度C.規(guī)則的頻率和規(guī)則的覆蓋范圍D.規(guī)則的覆蓋范圍和規(guī)則的頻率7.以下哪種數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)最適合存儲(chǔ)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)？A.關(guān)系型數(shù)據(jù)庫（MySQL）B.NoSQL數(shù)據(jù)庫（MongoDB）C.圖數(shù)據(jù)庫（Neo4j）D.時(shí)間序列數(shù)據(jù)庫（InfluxDB）8.在自然語言處理（NLP）中，BERT模型屬于哪種類型？A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）B.遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）C.變分自編碼器（VAE）D.預(yù)訓(xùn)練語言模型9.在異常檢測(cè)中，孤立森林算法的優(yōu)缺點(diǎn)不包括？A.對(duì)高維數(shù)據(jù)效果好B.計(jì)算效率高C.對(duì)噪聲數(shù)據(jù)敏感D.無需假設(shè)數(shù)據(jù)分布10.在機(jī)器學(xué)習(xí)模型調(diào)參中，交叉驗(yàn)證的主要目的是？A.減少模型過擬合B.提高模型泛化能力C.增加模型訓(xùn)練速度D.降低模型訓(xùn)練成本二、多選題（每題3分，共10題）1.以下哪些屬于數(shù)據(jù)預(yù)處理中的數(shù)據(jù)清洗任務(wù)？A.缺失值處理B.異常值檢測(cè)C.數(shù)據(jù)集成D.數(shù)據(jù)規(guī)范化2.在決策樹算法中，信息增益和基尼不純度分別用于？A.衡量分裂質(zhì)量B.選擇分裂屬性C.評(píng)估節(jié)點(diǎn)純度D.控制樹的生長深度3.在時(shí)間序列預(yù)測(cè)中，指數(shù)平滑法的優(yōu)點(diǎn)包括？A.計(jì)算簡(jiǎn)單B.對(duì)近期數(shù)據(jù)更敏感C.適用于平穩(wěn)序列D.需要大量歷史數(shù)據(jù)4.在聚類分析中，K-means算法的缺點(diǎn)包括？A.對(duì)初始聚類中心敏感B.需要預(yù)先指定聚類數(shù)量C.無法處理非凸形狀的簇D.對(duì)高維數(shù)據(jù)效果較差5.在關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中，Apriori算法的核心思想是？A.頻繁項(xiàng)集的所有非空子集也必須頻繁B.支持度低的項(xiàng)集無需進(jìn)一步擴(kuò)展C.通過迭代生成候選項(xiàng)集并剪枝D.忽略項(xiàng)集的順序關(guān)系6.在特征工程中，特征交互的方法包括？A.多項(xiàng)式特征B.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)嵌入C.乘積特征D.邏輯回歸組合7.在異常檢測(cè)中，高斯混合模型（GMM）的適用場(chǎng)景包括？A.數(shù)據(jù)服從高斯分布B.需要軟聚類C.可解釋性強(qiáng)D.計(jì)算復(fù)雜度低8.在自然語言處理中，詞嵌入技術(shù)的優(yōu)勢(shì)包括？A.將詞語映射到低維向量空間B.保留語義關(guān)系C.對(duì)多義詞處理效果差D.需要大量標(biāo)注數(shù)據(jù)9.在深度學(xué)習(xí)模型評(píng)估中，早停法的作用是？A.防止過擬合B.節(jié)省計(jì)算資源C.提高模型精度D.降低訓(xùn)練時(shí)間10.在推薦系統(tǒng)中，協(xié)同過濾算法的類型包括？A.基于用戶的協(xié)同過濾B.基于物品的協(xié)同過濾C.基于模型的協(xié)同過濾D.基于內(nèi)容的協(xié)同過濾三、簡(jiǎn)答題（每題5分，共5題）1.簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)挖掘的五個(gè)基本步驟及其在商業(yè)智能中的應(yīng)用場(chǎng)景。2.解釋過擬合和欠擬合的概念，并說明如何通過交叉驗(yàn)證解決這些問題。3.描述關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中的Apriori算法的執(zhí)行流程，并舉例說明其在電商領(lǐng)域的應(yīng)用。4.說明主成分分析（PCA）的原理及其在數(shù)據(jù)降維中的作用。5.比較和對(duì)比決策樹和支持向量機(jī)（SVM）在分類任務(wù)中的優(yōu)缺點(diǎn)。四、綜合應(yīng)用題（每題10分，共3題）1.某電商平臺(tái)需要分析用戶的購買行為，數(shù)據(jù)包含用戶ID、商品ID、購買時(shí)間、商品類別和價(jià)格。請(qǐng)?jiān)O(shè)計(jì)一個(gè)數(shù)據(jù)挖掘流程，包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征工程和模型構(gòu)建，并說明如何評(píng)估模型效果。2.某城市交通管理部門收集了過去一年的交通流量數(shù)據(jù)，包括時(shí)間、路段、車流量和天氣情況。請(qǐng)?jiān)O(shè)計(jì)一個(gè)時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型，預(yù)測(cè)未來一周的交通流量，并解釋模型選擇的原因。3.某銀行希望識(shí)別高風(fēng)險(xiǎn)客戶，數(shù)據(jù)包含客戶的年齡、收入、信用評(píng)分、歷史貸款記錄等。請(qǐng)?jiān)O(shè)計(jì)一個(gè)異常檢測(cè)模型，識(shí)別潛在的高風(fēng)險(xiǎn)客戶，并說明如何驗(yàn)證模型的有效性。答案與解析一、單選題答案1.D2.B3.A4.D5.C6.A7.B8.D9.C10.B解析：-第1題：刪除法不屬于插補(bǔ)法，其他選項(xiàng)均為插補(bǔ)方法。-第6題：支持度衡量規(guī)則的流行度（出現(xiàn)頻率），置信度衡量規(guī)則的可靠性（在A出現(xiàn)時(shí)B出現(xiàn)的概率）。-第8題：BERT是預(yù)訓(xùn)練語言模型，其他選項(xiàng)為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)類型。二、多選題答案1.A,B,D2.A,B,C3.A,B,C4.A,B,C5.A,B,C6.A,C7.A,B,C8.A,B9.A,B10.A,B,C,D解析：-第1題：數(shù)據(jù)清洗包括缺失值處理、異常值檢測(cè)和數(shù)據(jù)規(guī)范化，數(shù)據(jù)集成屬于數(shù)據(jù)預(yù)處理但非清洗。-第5題：Apriori算法的核心是頻繁項(xiàng)集生成和剪枝，忽略順序關(guān)系。三、簡(jiǎn)答題答案1.數(shù)據(jù)挖掘步驟：-數(shù)據(jù)準(zhǔn)備：數(shù)據(jù)清洗、集成、變換、規(guī)約。-數(shù)據(jù)預(yù)處理：處理缺失值、異常值、數(shù)據(jù)規(guī)范化。-模型構(gòu)建：選擇合適的算法（分類、聚類、關(guān)聯(lián)等）。-模型評(píng)估：使用交叉驗(yàn)證、混淆矩陣等指標(biāo)。-結(jié)果解釋：將結(jié)果轉(zhuǎn)化為業(yè)務(wù)決策（如用戶畫像、營銷策略）。應(yīng)用場(chǎng)景：電商推薦系統(tǒng)、客戶流失預(yù)測(cè)、欺詐檢測(cè)等。2.過擬合與欠擬合：-過擬合：模型對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)擬合過度，泛化能力差（如訓(xùn)練集精度高但測(cè)試集低）。-欠擬合：模型過于簡(jiǎn)單，未能捕捉數(shù)據(jù)規(guī)律（訓(xùn)練集和測(cè)試集精度均低）。解決方法：交叉驗(yàn)證通過留出驗(yàn)證集評(píng)估模型，調(diào)整模型復(fù)雜度（如增加正則化、減少層數(shù)）。3.Apriori算法流程：-生成候選項(xiàng)集（滿足最小支持度）。-計(jì)算候選項(xiàng)集支持度。-剪枝（刪除不滿足支持度的項(xiàng)集）。-重復(fù)直到無新項(xiàng)集。電商應(yīng)用：如“購買面包的用戶通常會(huì)購買黃油”（支持度>0.5，置信度>0.7）。4.PCA原理：-通過線性變換將高維數(shù)據(jù)投影到低維空間，保留最大方差。-計(jì)算協(xié)方差矩陣特征值和特征向量，選擇最大方差方向作為主成分。作用：降維、去除冗余、可視化數(shù)據(jù)。5.決策樹vsSVM：-決策樹：易解釋，非線性，但易過擬合；適合類別不平衡數(shù)據(jù)。-SVM：高維效果好，泛化能力強(qiáng)，但參數(shù)調(diào)優(yōu)復(fù)雜；適合線性可分?jǐn)?shù)據(jù)。四、綜合應(yīng)用題答案1.電商平臺(tái)用戶行為分析：-數(shù)據(jù)預(yù)處理：清洗缺失值（如用均值填充），規(guī)范化價(jià)格范圍。-特征工程：提取用戶購買頻率、客單價(jià)、商品類別組合等特征。-模型構(gòu)建：使用決策樹或邏輯回歸進(jìn)行分類（如是否復(fù)購）。-評(píng)估：用AUC、混淆矩陣評(píng)估模型。2.交通流量預(yù)測(cè)：-模型選擇：ARIMA（平穩(wěn)數(shù)據(jù)）或