关联分析2025年中级经济师试题及答案

关联分析2025年中级经济师试题及答案姓名：____________________

一、多项选择题（每题2分，共10题）

1.下列关于关联分析的说法中，正确的是：

A.关联分析是挖掘数据间潜在关系的一种方法

B.关联分析主要应用于市场分析、客户关系管理和风险管理等领域

C.关联分析的基本任务是从大量的数据中找出频繁集

D.关联分析不涉及预测分析

2.下列关于Apriori算法的描述中，正确的是：

A.Apriori算法是一种用于发现频繁项集的算法

B.Apriori算法的核心思想是支持度阈值

C.Apriori算法在处理大数据集时效率较低

D.Apriori算法需要多次扫描数据库

3.下列关于关联规则挖掘的说法中，正确的是：

A.关联规则挖掘是关联分析的一个应用

B.关联规则挖掘的主要目标是发现数据间的关联关系

C.关联规则挖掘可以用于预测分析

D.关联规则挖掘不涉及频繁集的发现

4.下列关于频繁项集的性质中，正确的是：

A.频繁项集包含数据集中的所有项

B.频繁项集的支持度大于用户设定的最小支持度阈值

C.频繁项集的置信度大于用户设定的最小置信度阈值

D.频繁项集的长度小于用户设定的最大项集长度

5.下列关于关联规则评价的指标中，正确的是：

A.支持度

B.置信度

C.提升度

D.减少度

6.下列关于Apriori算法的优化方法中，正确的是：

A.使用闭包属性减少数据库扫描次数

B.使用候选项集剪枝减少候选项集的数量

C.使用并行计算提高算法的执行效率

D.以上都是

7.下列关于频繁项集生成算法的描述中，正确的是：

A.FrequentPatternGrowth算法通过生成闭包来减少数据库扫描次数

B.FP-Growth算法使用树结构存储频繁项集

C.Eclat算法使用树结构存储频繁项集

D.以上都是

8.下列关于关联规则挖掘算法的描述中，正确的是：

A.Apriori算法在处理大数据集时效率较高

B.FP-Growth算法在处理大数据集时效率较高

C.Eclat算法在处理大数据集时效率较高

D.以上都是

9.下列关于关联规则挖掘应用领域的描述中，正确的是：

A.电子商务

B.金融

C.医疗

D.以上都是

10.下列关于关联分析方法的描述中，正确的是：

A.关联分析方法可以帮助企业发现数据间的潜在关系

B.关联分析方法可以用于市场分析、客户关系管理和风险管理等领域

C.关联分析方法可以提高企业的决策水平

D.以上都是

二、判断题（每题2分，共10题）

1.关联分析是一种无监督学习的方法。（）

2.Apriori算法在挖掘频繁项集时，其时间复杂度随着项集长度的增加而增加。（）

3.关联规则的置信度越高，其关联性越强。（）

4.在关联规则挖掘中，支持度表示的是规则在数据集中出现的频率。（）

5.FrequentPatternGrowth（FP-Growth）算法在处理大数据集时，比Apriori算法更高效。（）

6.关联规则挖掘的结果可以直接用于预测分析。（）

7.关联规则挖掘中的提升度（Lift）指标可以用来评估规则的有效性。（）

8.在关联规则挖掘中，置信度与提升度的值越大，规则越有意义。（）

9.关联分析通常用于分析数据之间的因果关系。（）

10.关联分析在数据挖掘中的应用非常广泛，包括推荐系统、市场篮分析和异常检测等。（）

三、简答题（每题5分，共4题）

1.简述关联分析在电子商务中的应用及其优势。

2.解释Apriori算法中的支持度和置信度的概念，并说明它们在关联规则挖掘中的作用。

3.举例说明如何使用关联规则挖掘技术来构建一个简单的推荐系统。

4.分析关联规则挖掘中可能遇到的挑战，并提出相应的解决方案。

四、论述题（每题10分，共2题）

1.论述关联规则挖掘在金融风险管理中的应用，包括如何通过关联分析识别潜在的风险因素，以及如何利用这些信息来优化风险管理策略。

2.分析关联规则挖掘在医疗领域的应用前景，探讨如何利用关联分析技术来改善医疗服务、提高医疗质量和降低医疗成本。

五、单项选择题（每题2分，共10题）

1.在关联规则挖掘中，用于表示规则中条件项与结果项之间关系的指标是：

A.支持度

B.置信度

C.提升度

D.减少度

2.下列关于频繁项集的描述中，正确的是：

A.频繁项集是包含数据集中所有项的集合

B.频繁项集的支持度大于用户设定的最小支持度阈值

C.频繁项集的置信度大于用户设定的最小置信度阈值

D.以上都是

3.Apriori算法中，用于减少候选项集数量的技术是：

A.闭包属性

B.候选项集剪枝

C.并行计算

D.数据库扫描

4.下列关于FP-Growth算法的描述中，正确的是：

A.FP-Growth算法使用哈希树来存储频繁项集

B.FP-Growth算法比Apriori算法更高效

C.FP-Growth算法不需要进行数据库扫描

D.以上都是

5.在关联规则挖掘中，支持度表示的是：

A.规则中条件项和结果项同时出现的频率

B.规则中条件项出现的频率

C.规则中结果项出现的频率

D.规则出现的频率

6.下列关于提升度的描述中，正确的是：

A.提升度表示规则中条件项和结果项同时出现的概率

B.提升度表示规则中条件项出现的概率

C.提升度表示规则中结果项出现的概率

D.提升度表示规则出现的概率

7.在关联规则挖掘中，用于评估规则质量的是：

A.支持度

B.置信度

C.提升度

D.以上都是

8.下列关于关联规则挖掘优化的描述中，正确的是：

A.使用闭包属性可以减少候选项集的数量

B.使用候选项集剪枝可以提高算法的效率

C.使用并行计算可以加速算法的执行

D.以上都是

9.下列关于关联规则挖掘应用领域的描述中，正确的是：

A.电子商务

B.金融

C.医疗

D.以上都是

10.下列关于关联分析方法的特点描述中，正确的是：

A.关联分析方法可以帮助企业发现数据间的潜在关系

B.关联分析方法可以用于市场分析、客户关系管理和风险管理等领域

C.关联分析方法可以提高企业的决策水平

D.以上都是

试卷答案如下

一、多项选择题（每题2分，共10题）

1.ABC

解析思路：关联分析是挖掘数据间潜在关系的方法，应用广泛，频繁集的发现是关联分析的基本任务。

2.ABC

解析思路：Apriori算法基于支持度阈值，通过多次扫描数据库来发现频繁项集，效率较低。

3.ABC

解析思路：关联规则挖掘的目标是发现数据间的关联关系，可以用于预测分析。

4.B

解析思路：频繁项集的支持度需大于最小支持度阈值，置信度需大于最小置信度阈值。

5.ABC

解析思路：支持度、置信度、提升度和减少度是评价关联规则的重要指标。

6.D

解析思路：Apriori算法的优化方法包括闭包属性、候选项集剪枝和并行计算。

7.A

解析思路：FrequentPatternGrowth（FP-Growth）算法使用树结构存储频繁项集，效率较高。

8.B

解析思路：FP-Growth算法在处理大数据集时，比Apriori算法更高效。

9.D

解析思路：关联规则挖掘在电子商务、金融和医疗等领域都有广泛应用。

10.D

解析思路：关联分析方法可以用于发现数据间潜在关系，应用于多个领域，有助于企业决策。

二、判断题（每题2分，共10题）

1.×

解析思路：关联分析是一种监督学习的方法。

2.√

解析思路：Apriori算法的时间复杂度随项集长度增加而增加。

3.√

解析思路：关联规则的置信度越高，表示规则越可靠。

4.√

解析思路：支持度表示规则在数据集中出现的频率。

5.√

解析思路：FP-Growth算法在处理大数据集时，效率较高。

6.×

解析思路：关联规则挖掘的结果不能直接用于预测分析。

7.√

解析思路：提升度可以用来评估规则的有效性。

8.√

解析思路：置信度和提升度越大，规则越有意义。

9.×

解析思路：关联分析用于发现数据间的关联关系，而非因果关系。

10.√

解析思路：关联分析在多个领域有广泛应用，有助于改善服务和决策。

三、简答题（每题5分，共4题）

1.关联分析在电子商务中的应用包括：个性化推荐、交叉销售、欺诈检测等。优势在于：提高用户体验、增加销售额、降低运营成本。

2.支持度表示规则中条件项和结果项同时出现的频率；置信度表示规则中条件项出现的前提下，结果项出现的概率。它们在关联规则挖掘中用于评估规则的质量和重要性。

3.以电影推荐系统为例，通过关联规则挖掘，分析用户观看电影的偏好，发现用户同时观看的影片，然后根据这些关联规则向用户推荐相似的电影。

4.挑战包括：数据量大、计算复杂度高、噪声数据、冗余规则等。解决