2025秋招：数据挖掘笔试题及答案

2025秋招：数据挖掘笔试题及答案

单项选择题（每题2分，共10题）1.以下哪种算法属于无监督学习？A.决策树B.K-MeansC.逻辑回归D.支持向量机2.数据挖掘中，数据预处理不包括以下哪个步骤？A.数据清洗B.数据挖掘C.数据集成D.数据变换3.下面哪个不是常用的数据挖掘任务？A.分类B.聚类C.编码D.关联规则挖掘4.在决策树中，用于选择最佳划分属性的指标是？A.信息增益B.欧氏距离C.曼哈顿距离D.余弦相似度5.以下哪个工具常用于数据挖掘？A.PhotoshopB.R语言C.WordD.Excel6.KNN算法中的K值指的是？A.类别数B.特征数C.最近邻样本数D.迭代次数7.关联规则挖掘中，衡量规则有效性的指标是？A.支持度和置信度B.准确率和召回率C.均方误差D.方差8.数据挖掘的主要目的是？A.数据存储B.数据可视化C.从数据中发现有价值的信息D.数据输入9.以下哪种聚类算法需要预先指定聚类的个数？A.DBSCANB.层次聚类C.K-MeansD.密度聚类10.随机森林是由多个什么组成的？A.决策树B.神经网络C.支持向量机D.线性回归模型多项选择题（每题2分，共10题）1.数据挖掘的应用领域包括？A.金融B.医疗C.电商D.教育2.常用的数据挖掘算法有？A.朴素贝叶斯B.梯度下降C.主成分分析D.遗传算法3.数据清洗的方法有？A.缺失值处理B.异常值处理C.重复值处理D.数据标准化4.以下哪些属于分类算法？A.决策树分类B.神经网络分类C.层次聚类D.支持向量机分类5.关联规则挖掘的经典算法有？A.Apriori算法B.FP-Growth算法C.K-Means算法D.DBSCAN算法6.数据挖掘中特征选择的方法有？A.过滤法B.包装法C.嵌入法D.聚类法7.聚类分析的评估指标有？A.轮廓系数B.均方误差C.互信息D.兰德指数8.以下哪些是数据挖掘的步骤？A.问题定义B.数据收集C.模型评估D.结果部署9.数据挖掘中常用的距离度量有？A.欧氏距离B.曼哈顿距离C.切比雪夫距离D.马氏距离10.以下哪些是数据挖掘的挑战？A.数据质量问题B.数据隐私问题C.计算资源问题D.算法选择问题判断题（每题2分，共10题）1.数据挖掘只能处理结构化数据。（）2.聚类是有监督学习方法。（）3.信息增益越大，说明该属性的划分效果越好。（）4.数据挖掘和机器学习是完全相同的概念。（）5.支持度反映了关联规则的有用性。（）6.KNN算法的时间复杂度较高。（）7.主成分分析是一种特征提取方法。（）8.数据挖掘的结果一定是准确无误的。（）9.随机森林的决策树之间是相互独立的。（）10.数据可视化不属于数据挖掘的范畴。（）简答题（每题5分，共4题）1.简述数据挖掘的流程。先定义问题，接着收集和预处理数据，然后选择合适算法建模，再评估模型效果，最后部署结果并应用。2.什么是过拟合，如何避免过拟合？过拟合指模型在训练集表现好，在测试集差。可通过增加数据、正则化、早停策略、简化模型结构等避免。3.简述K-Means算法的基本步骤。先随机初始化K个质心，将样本分配到最近质心，更新质心位置，重复分配和更新步骤，直到质心不再变化。4.关联规则挖掘中支持度和置信度的含义是什么？支持度指包含规则中所有项的事务占总事务的比例，反映规则的普遍性。置信度指在包含前件的事务中包含后件的比例，体现规则的可靠性。讨论题（每题5分，共4题）1.讨论数据挖掘在金融行业的应用及挑战。应用有风险评估、欺诈检测、客户细分等。挑战包括数据隐私保护、数据质量参差不齐、金融环境复杂多变使模型适应性难保证。2.如何选择合适的数据挖掘算法？要考虑数据类型、规模、问题类型（分类、聚类等）、算法复杂度、可解释性等。如数据量小且需可解释模型可选决策树，数据复杂可选神经网络。3.谈谈数据预处理在数据挖掘中的重要性。能提高数据质量，去除噪声、缺失值等，使数据更规整。可提升模型性能，让算法更好学习数据特征，避免因数据问题导致结果不准确。4.讨论数据挖掘与大数据的关系。大数据为数据挖掘提供海量数据基础，数据挖掘是处理大数据的关键手段。数据挖掘从大数据中提取有价值信息，助力大数据发挥作用。答案单项选择题1.B2.B3.C4.A5.B6.C7.A8.C9.C10.A多项选择题1.ABCD2