2025年中职大数据技术应用（数据挖掘）试题及答案

2025年中职大数据技术应用（数据挖掘）试题及答案

班级______姓名______（考试时间：90分钟满分100分）一、选择题（总共10题，每题4分，每题只有一个正确答案，请将正确答案填入括号内）1.以下哪种算法不属于数据挖掘中的分类算法？（）A.决策树算法B.支持向量机算法C.聚类算法D.朴素贝叶斯算法2.在数据挖掘中，用于评估分类模型性能的指标不包括（）。A.准确率B.召回率C.F1值D.均方误差3.以下关于关联规则挖掘的说法，正确的是（）。A.关联规则挖掘主要用于发现数据中的因果关系B.支持度是指规则在数据集中出现的频率C.置信度越高，规则越有价值D.提升度小于1表示规则有正向价值4.数据挖掘中的数据预处理步骤不包括（）。A.数据清洗B.数据集成C.数据建模D.数据转换5.对于频繁项集挖掘，以下哪种数据结构常用于存储候选项集？（）A.哈希表B.链表C.树结构D.数组6.在决策树算法中，用于选择划分属性的准则是（）。A.信息增益B.均方误差C.欧氏距离D.余弦相似度7.以下哪种算法常用于处理文本数据的分类问题？（）A.K近邻算法B.主成分分析算法C.隐马尔可夫模型算法D.神经网络算法8.数据挖掘中的监督学习和无监督学习的主要区别在于（）。A.监督学习有标注数据，无监督学习没有标注数据B.监督学习处理的数据量小，无监督学习处理的数据量大C.监督学习的算法简单，无监督学习的算法复杂D.监督学习用于分类，无监督学习用于聚类9.在聚类算法中，K均值聚类算法属于（）。A.层次聚类算法B.基于密度的聚类算法C.划分聚类算法D.网格聚类算法10.以下关于数据挖掘应用场景的说法，错误的是（）。A.电商领域可用于客户细分和精准营销B.医疗领域可用于疾病预测和诊断辅助C.金融领域只能用于风险评估，不能用于欺诈检测D.教育领域可用于学生成绩预测和个性化学习推荐二、多项选择题（总共5题，每题6分，每题有两个或两个以上正确答案，请将正确答案填入括号内）1.数据挖掘中常用的数据类型包括（）。A.数值型数据B.文本型数据C.图像型数据D.音频型数据E.视频型数据2.以下哪些算法属于数据挖掘中的回归算法？（）A.线性回归算法B.逻辑回归算法C.岭回归算法D.决策树回归算法E.支持向量回归算法3.在数据挖掘中，特征选择的方法有（）。A.基于信息增益的方法B.基于基尼系数的方法C.主成分分析方法D.奇异值分解方法E.关联规则方法4.以下关于数据挖掘工具的说法，正确的是（）。A.Weka是一个开源的数据挖掘软件B.R语言是一种常用的数据挖掘编程语言C.Python有丰富的数据挖掘库，如Scikit-learnD.SAS是一款商业数据挖掘软件E.SPSS主要用于统计分析，不适合数据挖掘5.数据挖掘中的模型评估方法有（）。A.留出法B.交叉验证法C.自助法D.混淆矩阵法E.学习曲线法三、填空题（总共10题，每题2分，请将正确答案填入横线处）1.数据挖掘的主要任务包括______、______、______、______、______等。2.分类算法的目标是根据______数据建立分类模型，用于对______数据进行分类预测。3.关联规则挖掘中，规则A→B的支持度为s，置信度为c，则提升度的计算公式为______。4.数据清洗主要解决数据中的______、______、______等问题。5.决策树的每个内部节点对应一个______，每个分支对应一个______，每个叶节点对应一个______。6.聚类算法将数据对象划分为不同的组，使得同一组内的数据对象具有较高的______，不同组内的数据对象具有较高的______。7.回归算法用于预测______型变量的值，分类算法用于预测______型变量的值。8.特征工程包括______、______、______等步骤。9.数据挖掘中的模型选择包括选择合适的______和______。10.数据挖掘的应用领域包括______、______、______、______、______等。四、简答题（总共2题，每题15分）1.请简述数据挖掘中分类算法的基本流程，并举例说明一种分类算法（如决策树算法）的具体步骤。2.什么是关联规则挖掘？请阐述关联规则挖掘的主要步骤，并说明如何评估关联规则的价值。五、案例分析题（1题，20分）某电商平台收集了大量用户的购物数据，包括用户ID、购买时间、购买商品、商品类别、购买金额等信息。现在该平台希望通过数据挖掘技术来分析用户的购买行为，以提高销售业绩和用户满意度。1.请你设计一个数据挖掘方案，包括数据预处理、选择合适的算法以及预期的结果。2.如果你发现某些用户经常购买特定类别的商品，但购买金额较低，你认为可以采取哪些营销策略来提高这些用户的购买金额？答案：一、1.C2.D3.B4.C5.A6.A7.C8.A9.C10.C二、1.ABCDE2.ACDE3.ABCD4.ABCD5.ABCDE三、1.分类、聚类、关联规则挖掘、回归分析、异常检测2.训练、测试3.lift(c,s)/s4.缺失值、重复值、错误值5.属性测试、测试输出、类别值6.相似度、差异度7.数值、类别8.特征提取、特征选择、特征构建9.算法、参数10.电商、医疗、金融、教育、政府四、1.分类算法基本流程：数据预处理（包括清洗、集成、转换等）；选择分类算法（如决策树算法、支持向量机算法等）；训练分类模型；评估分类模型性能；使用分类模型进行预测。决策树算法步骤：首先选择一个属性作为根节点，根据属性的不同取值将数据集划分为不同的子集；然后对每个子集重复上述过程，构建子树；直到满足停止条件（如所有子集属于同一类别或子集为空），最终得到决策树模型。2.关联规则挖掘是从大量数据中发现项集之间有趣的关联或相关关系。主要步骤：找出所有的频繁项集；从频繁项集中生成强关联规则。评估关联规则价值的指标：支持度，反映规则在数据集中出现的频率；置信度，反映在满足前提条件下，规则成立的概率；提升度，反映规则的实用性，提升度大于1表示规则有正向价值。五、1.数据预处理：清洗数据，去除重复和错误记录；集成相关数据，如合并不同来源的用户信息；对购买金额等数值型数据进行标准化处理。算法选择：可以使用关联规则挖掘算法，发现用户购买商品之间的关联关系；使用聚类算法，对用户进行分类，了解不同类型用户的购买行为。预期结果：