2025年高职（大数据技术）数据挖掘应用案例试题及答案

2025年高职（大数据技术）数据挖掘应用案例试题及答案

（考试时间：90分钟满分100分）班级______姓名______第I卷（选择题共30分）答题要求：本大题共10小题，每小题3分。在每小题给出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的。1.以下哪种算法常用于数据挖掘中的分类任务？A.K-Means算法B.决策树算法C.关联规则算法D.聚类算法2.在数据挖掘中，数据预处理不包括以下哪个步骤？A.数据清洗B.数据集成C.模型评估D.数据转换3.对于大数据量的数据集，以下哪种数据结构更适合存储和处理？A.数组B.链表C.数据库D.哈希表4.数据挖掘中的频繁项集挖掘主要用于发现什么？A.数据中的异常值B.数据中的关联关系C.数据的聚类结果D.数据的分类规则5.以下哪种技术可以用于数据降维？A.主成分分析B.支持向量机C.神经网络D.决策树6.在数据挖掘中，评估分类模型性能的常用指标不包括？A.准确率B.召回率C.F1值D.相关系数7.数据挖掘中，哪种算法适用于处理文本数据的分类？A.朴素贝叶斯算法B.线性回归算法C.梯度下降算法D.最小二乘法8.对于时间序列数据挖掘，常用的算法是？A.Apriori算法B.隐马尔可夫模型C.K近邻算法D.层次聚类算法9.数据挖掘中的数据可视化主要目的是？A.展示数据的美观性B.帮助理解数据特征和关系C.提高数据挖掘算法效率D.压缩数据规模10.以下哪个不是数据挖掘的应用领域？A.金融风险评估B.图像识别C.数据库设计D.客户关系管理第II卷（非选择题共70分）二、填空题（共10分）答题要求：本大题共5小题，每小题2分。请在横线上填写正确答案。1.数据挖掘的主要任务包括分类、聚类、关联规则挖掘、________________等。2.决策树算法中，用于划分数据集的属性选择度量方法有________________、信息增益率等。3.聚类算法中，K-Means算法的主要步骤包括初始化聚类中心、计算数据点到聚类中心的距离、________________、更新聚类中心。4.数据挖掘中的数据预处理阶段，处理缺失值的方法有删除法、________________、插补法等。5.支持向量机算法的核心思想是寻找一个最优的________________，将不同类别的数据点分开。三、简答题（共20分）答题要求：简要回答问题，每题5分。1.简述数据挖掘中分类算法的基本原理。2.请说明关联规则挖掘中支持度、置信度和提升度的含义。3.数据挖掘中为什么要进行数据降维？4.简述K-Means聚类算法的优缺点。四、案例分析题（共20分）答题要求：阅读以下案例，回答问题。某电商平台收集了大量用户的购物数据，包括购买商品种类、购买时间、购买金额等。现希望通过数据挖掘技术分析用户的购买行为模式，以实现精准营销。1.请列举至少两种适合该电商平台数据挖掘的算法，并说明理由。（8分）2.如何从数据中提取有价值的信息来支持精准营销决策？请简要描述步骤。（12分）五、综合应用题（共20分）答题要求：结合所学知识，解决以下实际问题。某医疗数据集包含患者的症状、诊断结果、治疗方法等信息。现要通过数据挖掘技术建立一个诊断模型，帮助医生更准确地诊断疾病。1.请设计一个数据挖掘流程，包括数据预处理、模型选择与训练、模型评估等步骤。（10分）2.若使用决策树算法进行模型训练，如何评估模型的性能？请说明具体指标和方法。（10分）答案：一、选择题1.B2.C3.C4.B5.A6.D7.A8.B9.B10.C二、填空题1.数据降维2.基尼指数3.重新分配数据点到最近的聚类中心4.替换法5.超平面三、简答题1.分类算法基本原理是基于已有类别标记的数据集（训练集），通过学习数据的特征和类别之间的关系，构建分类模型。然后利用该模型对新的数据（测试集）进行类别预测。2.支持度表示项集在数据集中出现的频率；置信度是指在规则前提成立的情况下，规则结论成立的概率；提升度用于衡量规则的有效性，是置信度与结论在数据集中出现的概率之比。3.进行数据降维可以减少数据的维度，降低数据存储和处理的成本；去除冗余信息，提高数据挖掘算法的效率；避免维度灾难，提升模型的性能和可解释性。4.优点：简单快速，对处理大数据集有效，能直观展示聚类结果。缺点：对初始聚类中心敏感，结果不稳定；需要预先指定聚类数K；不能很好处理非凸形状的数据分布。四、案例分析题1.关联规则算法，可发现用户购买商品之间的关联关系，如购买某商品后常购买的其他商品，便于推荐相关商品。聚类算法，可将用户按购买行为模式聚类，针对不同聚类用户进行差异化营销。2.首先对数据进行清洗和预处理，去除噪声数据。然后进行关联规则挖掘，找出频繁购买的商品组合。通过聚类算法将用户分类，分析不同类用户的购买特征。还可进行趋势分析，了解购买时间规律等。根据这些信息制定营销策略，如向特定用户推荐关联商品，针对不同聚类用户发送个性化促销信息。五、综合应用题1.数据预处理：清洗数据，去除缺失值和异常值；对数据进行编码，将症状等文本信息转换为数字特征。模型选择与训练：选择决策树算法，使用训练数据进行训练，确定决策树的结构和参数。模型评估：使用测试数据，通过计算准确率、召回率、F1值等指标评估模型性能。2.性能