重庆2025自考生物医药数据科学药物数据挖掘客观题专练

重庆2025自考[生物医药数据科学]药物数据挖掘客观题专练一、单选题（每题2分，共20题）1.在药物研发过程中，用于分析临床试验数据的统计方法中，以下哪项属于非参数检验方法？A.t检验B.卡方检验C.方差分析（ANOVA）D.回归分析2.生物医药数据挖掘中，用于处理缺失值的一种常见方法是？A.插值法B.删除法C.热卡法D.以上都是3.重庆某药企进行药物靶点预测时，常使用哪种机器学习算法？A.决策树B.神经网络C.支持向量机（SVM）D.聚类算法4.在药物不良反应（ADR）数据挖掘中，以下哪项指标常用于评估模型的预测性能？A.AUC（曲线下面积）B.F1分数C.ROC曲线D.以上都是5.生物标志物（Biomarker）在药物数据挖掘中的作用是什么？A.用于预测疾病风险B.用于评估药物疗效C.用于监测药物安全性D.以上都是6.在重庆医药大数据中心，药物销售数据的聚类分析常用于？A.客户细分B.疾病预测C.靶点筛选D.药物研发7.以下哪种技术常用于药物基因组学数据挖掘？A.关联规则挖掘B.序列模式挖掘C.聚类分析D.以上都是8.在药物数据挖掘中，用于衡量数据离散程度的统计量是？A.均值B.标准差C.中位数D.方差9.重庆某医院利用药物处方数据进行异常检测，发现某药品销量异常偏高，可能的原因是？A.疫情导致需求增加B.药品质量问题C.医生处方习惯变化D.以上都是10.在药物数据挖掘中，用于评估模型过拟合的指标是？A.R²值B.偏差C.方差D.以上都是二、多选题（每题3分，共10题）1.生物医药数据挖掘中，常用的数据预处理方法包括？A.数据清洗B.数据集成C.数据变换D.数据规约2.药物靶点预测中，以下哪些属于常用特征？A.蛋白质结构B.药物分子性质C.疾病关联信息D.药物代谢途径3.在药物不良反应数据挖掘中，以下哪些方法可用于分类？A.逻辑回归B.决策树C.支持向量机D.聚类算法4.重庆医药企业进行药物销售数据分析时，常关注的指标包括？A.销售额B.市场份额C.客户满意度D.药品利润率5.药物基因组学数据挖掘中，以下哪些属于常用算法？A.关联规则挖掘B.机器学习分类C.贝叶斯网络D.聚类分析6.在药物数据挖掘中，以下哪些属于高维数据特征？A.基因表达量B.药物代谢速率C.临床试验结果D.药物成分分析7.药物数据挖掘中，用于处理不平衡数据的常用方法包括？A.过采样B.欠采样C.权重调整D.集成学习8.重庆某药企进行药物研发时，常使用的数据源包括？A.临床试验数据B.公开数据库（如DrugBank）C.医疗保险数据D.学术文献9.药物数据挖掘中，用于评估模型泛化能力的指标包括？A.准确率B.召回率C.AUCD.F1分数10.在药物销售数据分析中，以下哪些属于异常检测的常见应用？A.识别欺诈性处方B.发现药品库存问题C.预测市场需求波动D.监测药品不良反应三、判断题（每题2分，共10题）1.药物数据挖掘中，关联规则挖掘常用于发现药物与疾病之间的关联。（×）2.重庆某药企通过药物基因组学数据挖掘，成功预测了某药物的疗效差异。（√）3.在药物不良反应数据挖掘中，AUC值越高，模型的预测性能越好。（√）4.药物靶点预测中，蛋白质结构特征比药物分子性质更重要。（×）5.聚类分析常用于药物销售数据的客户细分。（√）6.数据清洗是药物数据挖掘中唯一的数据预处理步骤。（×）7.药物基因组学数据挖掘可以帮助个体化用药方案的制定。（√）8.在药物销售数据分析中，销售额与市场份额成正比关系。（√）9.药物数据挖掘中，高维数据特征会导致模型过拟合。（×）10.重庆某医院利用药物处方数据进行异常检测，发现某药品销量异常偏低，可能是药品质量问题。（√）答案与解析一、单选题答案与解析1.B-卡方检验属于非参数检验方法，适用于分类数据。t检验和方差分析属于参数检验，回归分析则根据模型类型可参数化或非参数化。2.D-插值法、删除法和热卡法都是处理缺失值的方法，具体选择需根据数据情况决定。3.C-支持向量机（SVM）在药物靶点预测中应用广泛，能有效处理高维数据。决策树和神经网络也可用，但SVM在生物信息学中更常见。4.D-AUC、F1分数和ROC曲线都是评估分类模型性能的指标，常用于ADR数据挖掘。5.D-生物标志物可用于预测疾病风险、评估药物疗效和监测药物安全性，具有多方面应用价值。6.A-聚类分析在药物销售数据中常用于客户细分，帮助企业制定精准营销策略。7.D-关联规则挖掘、序列模式挖掘和聚类分析都可用于药物基因组学数据挖掘，具体方法取决于分析目标。8.B-标准差是衡量数据离散程度的统计量，均值和中位数反映集中趋势，方差是标准差的平方。9.D-销量异常偏高可能是疫情、药品质量或医生处方习惯变化导致的，需综合分析。10.C-方差是评估模型过拟合的指标，高方差表明模型对训练数据过拟合。R²值和偏差则用于评估模型拟合优度。二、多选题答案与解析1.A、B、C、D-数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约都是数据预处理的基本步骤。2.A、B、C、D-蛋白质结构、药物分子性质、疾病关联信息和药物代谢途径都是靶点预测的常用特征。3.A、B、C-逻辑回归、决策树和支持向量机常用于分类问题，聚类算法用于无监督学习。4.A、B、D-销售额、市场份额和利润率是销售数据分析的核心指标，客户满意度也重要但非直接指标。5.A、B、C、D-关联规则挖掘、机器学习分类、贝叶斯网络和聚类分析都可用于药物基因组学数据挖掘。6.A、B、D-基因表达量、药物代谢速率和药物成分分析属于高维数据特征，临床试验结果是分类数据。7.A、B、C、D-过采样、欠采样、权重调整和集成学习都是处理不平衡数据的常用方法。8.A、B、C、D-临床试验数据、公开数据库、医疗保险数据和学术文献都是药物研发的重要数据源。9.A、B、C、D-准确率、召回率、AUC和F1分数都是评估模型泛化能力的指标。10.A、B、C-异常检测可识别欺诈性处方、发现库存问题和预测市场需求波动，监测不良反应属于分类问题。三、判断题答案与解析1.×-关联规则挖掘主要用于发现药物与药物、药物与症状之间的关联，而非疾病关联。2.√-药物基因组学数据挖掘可通过基因型预测个体药物反应，助力个体化用药。3.√-AUC值越高，模型区分正负样本的能力越强，预测性能越好。4.×-蛋白质结构和药物分子性质同等重要，具体权重取决于模型设计。5.√-聚类分析可将客户按购买行为分组，帮助企业制定精准营销策略。6.×-数据预处理还包括数据集成、变换和规约等步骤，数据清洗只是其中一部分。7.√-药物基因组学数据可揭示个体对