2026年數(shù)據(jù)科學(xué)：數(shù)據(jù)挖掘與分析方法應(yīng)用題庫一、選擇題（每題2分，共20題）1.在中國零售行業(yè)中，企業(yè)常利用顧客購買歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行客戶細(xì)分。以下哪種方法最適合進(jìn)行高維數(shù)據(jù)的客戶細(xì)分？（A）A.K-means聚類B.決策樹分類C.邏輯回歸D.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)2.某電商平臺希望預(yù)測用戶對某商品的點(diǎn)擊率。以下哪個(gè)指標(biāo)最能反映模型預(yù)測的準(zhǔn)確性？（C）A.AUCB.MAEC.LogLossD.Kappa3.在處理某城市交通擁堵數(shù)據(jù)時(shí)，發(fā)現(xiàn)部分傳感器數(shù)據(jù)缺失。以下哪種方法最適合填補(bǔ)缺失值？（B）A.均值替換B.K近鄰（KNN）插補(bǔ)C.回歸模型預(yù)測D.隨機(jī)刪除4.某銀行希望通過客戶信用數(shù)據(jù)預(yù)測違約風(fēng)險(xiǎn)。以下哪種模型最適合處理不平衡數(shù)據(jù)？（D）A.決策樹B.線性回歸C.樸素貝葉斯D.過采樣（SMOTE）5.在分析某城市空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)時(shí)，發(fā)現(xiàn)PM2.5濃度與氣象指標(biāo)存在非線性關(guān)系。以下哪種模型最能捕捉這種關(guān)系？（A）A.支持向量機(jī)（SVM）B.線性回歸C.邏輯回歸D.線性判別分析6.某電商企業(yè)希望通過用戶行為數(shù)據(jù)預(yù)測購買傾向。以下哪種特征工程方法最適用于處理稀疏數(shù)據(jù)？（C）A.主成分分析（PCA）B.特征縮放C.交互特征D.特征編碼7.在分析某城市房價(jià)數(shù)據(jù)時(shí)，發(fā)現(xiàn)部分房屋面積數(shù)據(jù)異常。以下哪種方法最適合處理異常值？（B）A.直接刪除B.標(biāo)準(zhǔn)化處理C.均值替換D.線性插補(bǔ)8.某醫(yī)療企業(yè)希望通過患者病歷數(shù)據(jù)預(yù)測疾病風(fēng)險(xiǎn)。以下哪種模型最適合處理多分類問題？（C）A.邏輯回歸B.支持向量機(jī)（SVM）C.隨機(jī)森林D.K近鄰（KNN）9.在分析某城市社交媒體數(shù)據(jù)時(shí)，發(fā)現(xiàn)部分文本數(shù)據(jù)包含噪聲。以下哪種方法最適合進(jìn)行文本預(yù)處理？（A）A.分詞與停用詞過濾B.詞嵌入C.文本分類D.情感分析10.某制造企業(yè)希望通過設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)預(yù)測故障。以下哪種方法最適合進(jìn)行異常檢測？（B）A.決策樹B.孤立森林C.邏輯回歸D.線性回歸二、填空題（每空1分，共10空）1.在數(shù)據(jù)挖掘中，__________是一種常用的過采樣方法，用于解決數(shù)據(jù)不平衡問題。答案：SMOTE（合成少數(shù)過采樣技術(shù)）2.在特征工程中，__________是一種常用的降維方法，通過保留主要特征來減少數(shù)據(jù)維度。答案：主成分分析（PCA）3.在客戶細(xì)分中，__________是一種常用的聚類算法，通過迭代優(yōu)化簇內(nèi)距離來劃分?jǐn)?shù)據(jù)。答案：K-means聚類4.在時(shí)間序列分析中，__________是一種常用的平滑方法，通過滑動(dòng)窗口計(jì)算均值來平滑數(shù)據(jù)。答案：移動(dòng)平均（MA）5.在異常檢測中，__________是一種常用的無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，通過隨機(jī)投影降低數(shù)據(jù)維度來檢測異常。答案：孤立森林6.在文本挖掘中，__________是一種常用的文本預(yù)處理步驟，用于將文本數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為數(shù)值特征。答案：詞袋模型（Bag-of-Words）7.在預(yù)測建模中，__________是一種常用的評價(jià)指標(biāo)，用于衡量模型預(yù)測概率的準(zhǔn)確性。答案：LogLoss8.在數(shù)據(jù)清洗中，__________是一種常用的方法，用于處理缺失值，通過模型預(yù)測填補(bǔ)缺失數(shù)據(jù)。答案：回歸插補(bǔ)9.在推薦系統(tǒng)中，__________是一種常用的協(xié)同過濾方法，通過用戶相似度進(jìn)行推薦。答案：基于用戶的協(xié)同過濾10.在分類建模中，__________是一種常用的評價(jià)指標(biāo)，用于衡量模型在不同類別上的預(yù)測性能。答案：混淆矩陣三、簡答題（每題5分，共5題）1.簡述K-means聚類算法的基本步驟及其優(yōu)缺點(diǎn)。答案：K-means聚類算法的基本步驟如下：（1）隨機(jī)選擇K個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)作為初始聚類中心；（2）將每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)分配到最近的聚類中心，形成K個(gè)簇；（3）重新計(jì)算每個(gè)簇的中心點(diǎn)；（4）重復(fù)步驟（2）和（3），直到聚類中心不再變化或達(dá)到最大迭代次數(shù)。優(yōu)點(diǎn)：-計(jì)算效率高，適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)；-簡單易實(shí)現(xiàn)。缺點(diǎn)：-對初始聚類中心敏感；-無法處理非凸形狀的簇；-對異常值敏感。2.解釋特征工程的定義及其在數(shù)據(jù)挖掘中的重要性。答案：特征工程是指通過領(lǐng)域知識和技術(shù)手段，從原始數(shù)據(jù)中提取或構(gòu)造出更有用的特征，以提高模型性能的過程。重要性：-提高模型準(zhǔn)確性；-減少數(shù)據(jù)維度；-增強(qiáng)模型泛化能力。3.簡述過采樣和欠采樣在處理數(shù)據(jù)不平衡問題中的應(yīng)用場景及優(yōu)缺點(diǎn)。答案：過采樣是指增加少數(shù)類樣本的數(shù)量，使其與多數(shù)類樣本數(shù)量相當(dāng)；欠采樣是指減少多數(shù)類樣本的數(shù)量，使其與少數(shù)類樣本數(shù)量相當(dāng)。應(yīng)用場景：-過采樣適用于少數(shù)類樣本數(shù)量較少且重要的情況；-欠采樣適用于多數(shù)類樣本數(shù)量較多且刪除損失較小的情況。優(yōu)缺點(diǎn)：-過采樣：可能引入噪聲，但能保留少數(shù)類特征；-欠采樣：可能丟失多數(shù)類信息，但計(jì)算效率高。4.解釋時(shí)間序列分析的定義及其常用方法。答案：時(shí)間序列分析是指對按時(shí)間順序排列的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的趨勢、周期性和季節(jié)性等特征。常用方法：-移動(dòng)平均（MA）；-指數(shù)平滑；-ARIMA模型。5.簡述協(xié)同過濾推薦系統(tǒng)的基本原理及其分類。答案：協(xié)同過濾推薦系統(tǒng)通過用戶或物品的相似性進(jìn)行推薦?；驹砣缦拢?基于用戶的協(xié)同過濾：通過尋找與目標(biāo)用戶興趣相似的用戶，推薦這些用戶喜歡的物品；-基于物品的協(xié)同過濾：通過尋找與目標(biāo)用戶喜歡的物品相似的物品，進(jìn)行推薦。分類：-用戶-用戶協(xié)同過濾；-物品-物品協(xié)同過濾。四、計(jì)算題（每題10分，共2題）1.某電商平臺收集了用戶購買數(shù)據(jù)，部分特征如下表所示。假設(shè)使用K-means聚類算法進(jìn)行客戶細(xì)分，K=3。請計(jì)算初始聚類中心，并將數(shù)據(jù)點(diǎn)分配到最近的簇。|用戶ID|年齡|購買頻率|最近購買金額||--||-|--||1|25|5|200||2|30|3|150||3|35|4|300||4|40|2|100||5|45|6|500|答案：（1）隨機(jī)選擇3個(gè)初始聚類中心：-中心1：用戶1（25,5,200）-中心2：用戶2（30,3,150）-中心3：用戶5（45,6,500）（2）計(jì)算每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)到聚類中心的距離：-用戶1到中心1：√[(25-25)2+(5-5)2+(200-200)2]=0-用戶1到中心2：√[(25-30)2+(5-3)2+(200-150)2]=√125-用戶1到中心3：√[(25-45)2+(5-6)2+(200-500)2]=√6300-用戶1分配到中心1重復(fù)上述步驟，最終分配結(jié)果如下：-簇1：用戶1-簇2：用戶2、用戶4-簇3：用戶3、用戶52.某城市收集了2020-2025年的PM2.5濃度數(shù)據(jù)，部分?jǐn)?shù)據(jù)如下表所示。假設(shè)使用線性回歸模型預(yù)測2026年1月的PM2.5濃度，請計(jì)算模型參數(shù)并預(yù)測2026年1月的PM2.5濃度。|年份|月份|PM2.5濃度||||-||2020|1|50||2020|2|55||2020|3|60||2021|1|52||2021|2|57||2021|3|62|答案：（1）計(jì)算年份和月份的線性組合作為自變量：-X=年份+月份（2）計(jì)算自變量和因變量的均值：-X均值=(2020+1+2020+2+2020+3+2021+1+2021+2+2021+3)/9=2020.5-Y均值=(50+55+60+52+57+62)/6=56（3）計(jì)算模型參數(shù)：-β1=Σ[(X-μX)(Y-μY)]/Σ[(X-μX)2]-β0=μY-β1μX計(jì)算過程：-X=[2021,2022,2023,2022,2023,2024]-Y=[52,57,62,55,60,65]β1=(915+914+926+925+