2025 年高职数据挖掘观测技术（数据挖掘观测应用）试题及答案

2025年高职数据挖掘观测技术（数据挖掘观测应用）试题及答案

（考试时间：90分钟满分100分）班级______姓名______一、单项选择题（总共10题，每题3分，每题只有一个正确答案，请将正确答案填写在括号内）1.数据挖掘观测技术中，对于海量数据进行初步筛选的常用方法是（）A.聚类算法B.关联规则挖掘C.数据抽样D.分类算法2.在数据挖掘观测应用中，能够发现数据中潜在模式的是（）A.数据清洗B.特征提取C.模型构建D.可视化展示3.以下哪种技术可用于分析数据随时间的变化趋势（）A.决策树B.时间序列分析C.支持向量机D.神经网络4.数据挖掘观测技术中，用于处理高维数据的有效方法是（）A.降维B.数据集成C.数据归约D.数据变换5.当观测数据存在噪声时，需要进行的操作是（）A.数据挖掘B.数据预处理C.模型评估D.结果分析6.在数据挖掘观测应用中，评估模型性能的常用指标不包括（）A.准确率B.召回率C.标准差D.F1值7.数据挖掘观测技术中，发现数据项之间关联关系的是（）A.分类算法B.聚类算法C.关联规则挖掘D.回归分析8.用于预测连续型变量的数据挖掘方法是（）A.分类算法B.回归分析C.聚类算法D.关联规则挖掘9.在数据挖掘观测应用中，将数据划分为不同组的技术是（）A.分类算法B.回归分析C.聚类算法D.关联规则挖掘10.数据挖掘观测技术中，对数据进行特征选择的目的是（）A.提高模型性能B.增加数据维度C.减少数据量D.便于数据可视化二、多项选择题（总共5题，每题5分，每题至少有两个正确答案，请将正确答案填写在括号内）1.数据挖掘观测技术中，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.数据归约2.以下属于数据挖掘观测应用中分类算法的有（）A.决策树B.支持向量机C.朴素贝叶斯D.K近邻算法3.在数据挖掘观测技术中，能够处理数值型数据的方法有（）A.回归分析B.聚类算法C.关联规则挖掘D.分类算法4.数据挖掘观测应用中，用于模型评估的指标有（）A.准确率B.召回率C.F1值D.均方误差5.数据挖掘观测技术中，可用于数据可视化的工具包括（）A.柱状图B.折线图C.饼图D.散点图三、判断题（总共10题，每题2分，判断对错，请在括号内填写“√”或“×”）1.数据挖掘观测技术只能处理结构化数据。（）2.关联规则挖掘发现的是数据项之间的因果关系。（）3.分类算法可以将数据分为不同的类别。（）4.数据预处理是数据挖掘观测应用的第一步。（）5.聚类算法的结果是预先定义好的类别。（）6.回归分析主要用于预测离散型变量。（）7.数据可视化可以帮助我们更好地理解数据挖掘的结果。（）8.模型构建完成后不需要进行评估。（）9.数据挖掘观测技术可以发现数据中的所有模式。（）10.特征提取可以提高数据的质量。（）四、简答题（总共3题，每题10分，请简要回答问题）1.请简述数据挖掘观测技术中数据抽样的作用及常用方法。2.在数据挖掘观测应用中，如何选择合适的分类算法？3.说明数据可视化在数据挖掘观测中的重要性及常见的可视化类型。五、综合题（总共2题，每题15分，请结合所学知识，综合分析问题并回答）1.假设你要对某电商平台的用户购买行为进行数据挖掘观测。请描述整个数据挖掘观测的流程，并说明每个步骤的主要任务和作用。2.现有一批关于学生成绩的数据，包含学生的数学、语文、英语成绩以及是否通过考试等信息。请设计一个数据挖掘观测方案，利用分类算法预测学生是否能通过考试，并说明选择该算法的理由。答案：一、单项选择题1.C2.C3.B4.A5.B6.C7.C8.B9.C10.A二、多项选择题1.ABCD2.ABCD3.ABD4.ABCD5.ABCD三、判断题-1.×-2.×-3.√-4.√-5.×-6.×-7.√-8.×-9.×-10.√四、简答题1.数据抽样作用：从海量数据中选取部分数据进行分析，可减少计算量、提高效率。常用方法：简单随机抽样、分层抽样、系统抽样等。简单随机抽样每个样本被抽中的概率相等；分层抽样按不同层次分别抽样；系统抽样按一定间隔抽取样本。2.选择合适分类算法要考虑：数据特点，如数据规模、维度、分布等；问题类型，是二分类、多分类等；算法性能，如准确率、召回率等；计算资源和时间限制。还可通过交叉验证等方法比较不同算法在数据集上的表现来选择最优算法。3.重要性：能直观展示数据特征和规律，帮助快速理解数据挖掘结果，发现潜在信息。常见类型：柱状图展示数据大小比较；折线图体现数据变化趋势；饼图展示各部分占比；散点图观察变量间关系等。五、综合题1.流程：数据收集，收集电商平台用户购买行为相关数据。数据预处理，清洗数据、处理缺失值等。数据探索性分析，了解数据特征。选择算法，如关联规则挖掘购买关联。模型构建与训练，用算法构建模型并训练。模型评估，用测试数据评估模型性能。部署应用，将模型应用到实际场景。2.方案