2025年大学《数据计算及应用》专业题库- 数据计算及应用专业数据挖掘技术

2025年大学《数据计算及应用》专业题库——数据计算及应用专业数据挖掘技术考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、选择题（每题2分，共20分）1.下列哪一项不属于数据挖掘的常用任务？A.分类B.聚类C.回归D.绘图2.在数据预处理阶段，下列哪一项技术主要用于处理缺失值？A.数据规范化B.数据集成C.数据清洗D.数据变换3.决策树算法属于哪种类型的挖掘技术？A.分类B.聚类C.关联规则D.回归4.下列哪一项指标常用于评估分类模型的准确性？A.召回率B.精确率C.F1值D.均方误差5.在关联规则挖掘中，支持度衡量的是？A.规则的置信度B.项目集出现的频率C.规则的强度D.项目集之间的相关性6.聚类分析中，K-means算法属于哪种类型的聚类方法？A.划分方法B.层次方法C.密度方法D.基于模型的方法7.下列哪一项不是数据挖掘过程的关键步骤？A.数据准备B.模型评估C.数据可视化D.模型部署8.在数据挖掘中，交叉验证主要用于？A.数据预处理B.模型选择C.特征选择D.数据清洗9.下列哪一项技术不属于异常检测？A.基于统计的方法B.基于距离的方法C.基于密度的方法D.基于聚类的方法10.数据挖掘中的特征选择旨在？A.提高数据质量B.减少数据维度C.增加数据量D.改变数据结构二、填空题（每空2分，共10分）1.数据挖掘的流程通常包括数据准备、______、模型评估和结果解释四个主要步骤。2.在决策树算法中，常用的分裂标准包括信息增益和______。3.关联规则挖掘中，提升度衡量的是规则中项集的联合概率与各个项集概率的比值，反映了规则的______。4.聚类分析的目标是将数据集划分为若干个簇，使得簇内的数据相似度较高，簇间的数据相似度较低，这体现了聚类分析的______原则。5.在进行数据挖掘之前，通常需要对数据进行预处理，包括数据清洗、数据集成、______和数据规约等步骤。三、简答题（每题5分，共20分）1.简述数据挖掘与机器学习之间的关系。2.解释数据挖掘中过拟合和欠拟合的概念，并简述如何避免过拟合和欠拟合。3.描述数据挖掘在实际应用中的几个典型场景。4.简述交叉验证在模型评估中的作用。四、算法设计题（30分）假设你有一份包含用户购买记录的数据集，每条记录包含用户ID、商品ID、购买时间、购买金额等信息。请设计一个数据挖掘算法，用于发现用户购买行为中的潜在模式。你需要描述算法的基本原理、主要步骤以及预期结果。五、实际应用题（20分）假设你是一家电商公司的数据分析师，公司希望利用数据挖掘技术提高用户的购买转化率。请结合数据挖掘的知识，提出一个解决方案，包括需要分析的数据、可能使用的挖掘技术、预期达到的目标以及如何评估方案的效果。试卷答案一、选择题1.D2.C3.A4.B5.B6.A7.C8.B9.C10.B二、填空题1.模型挖掘2.基尼不纯度3.重要性4.聚类效应5.数据变换三、简答题1.解析：数据挖掘和机器学习都是从数据中学习规律和知识的领域。数据挖掘更侧重于从大规模数据中发现潜在的模式和关联，而机器学习则提供了一套算法和理论，用于构建能够从数据中学习的模型。数据挖掘可以看作是机器学习在现实世界中的一个应用，而机器学习则是数据挖掘的技术基础。两者相互依存，共同推动着人工智能的发展。2.解析：过拟合是指模型在训练数据上表现很好，但在新数据上表现较差的现象。欠拟合是指模型在训练数据上表现就不好，没有捕捉到数据中的基本规律。避免过拟合的方法包括增加训练数据、使用正则化技术、降低模型复杂度等。避免欠拟合的方法包括增加模型复杂度、增加特征、使用更合适的模型等。3.解析：数据挖掘在实际应用中有很多典型场景，例如：-推荐系统：根据用户的历史行为和偏好，推荐相关商品或服务。-欺诈检测：识别信用卡欺诈、保险欺诈等异常行为。-客户关系管理：分析客户数据，提高客户满意度和忠诚度。-医疗诊断：分析医疗数据，辅助医生进行疾病诊断。4.解析：交叉验证是一种评估模型泛化能力的统计方法。它通过将数据集分成若干个小的子集，轮流使用其中一个子集作为验证集，其余作为训练集，多次训练和验证模型，最后综合所有结果来评估模型的性能。交叉验证可以有效减少模型评估的偏差，提高评估结果的可靠性。四、算法设计题解析：针对用户购买记录的数据集，可以设计一个关联规则挖掘算法来发现用户购买行为中的潜在模式。具体步骤如下：1.数据预处理：对原始数据进行清洗，处理缺失值和异常值。将购买时间转换为星期几或时间段，将购买金额进行离散化处理。2.构建项集：将商品ID视为项，构建所有可能的商品项集。3.计算支持度：计算每个项集在购买记录中出现的频率，即支持度。4.设定最小支持度阈值：选择一个合适的最小支持度阈值，筛选出支持度高于该阈值的项集，形成频繁项集。5.生成关联规则：从频繁项集中生成所有可能的非空子集，将每个子集作为规则的前件，其补集作为规则的后件，形成关联规则。6.计算置信度：计算每个关联规则的置信度，即前件和后件同时出现的频率与前件出现的频率的比值。7.设定最小置信度阈值：选择一个合适的最小置信度阈值，筛选出置信度高于该阈值的关联规则。8.结果分析：对生成的关联规则进行分析，发现用户购买行为中的潜在模式，例如哪些商品经常被一起购买，哪些商品在特定时间段的购买量较高等。五、实际应用题解析：为了提高用户的购买转化率，可以提出以下解决方案：1.需要分析的数据：收集用户的浏览记录、购买记录、搜索记录、用户画像等信息。2.可能使用的挖掘技术：-分类算法：根据用户的特征预测其购买倾向。-聚类算法：将用户划分为不同的群体，针对不同群体制定不同的营销策略。-关联规则挖掘：发现用户购买行为中的潜在模式，进行商品推荐。-序列模式挖掘：分析用户的购买序列，预测用户的下一步购买行为。3.预