2025年高职大数据技术应用（数据挖掘）试题及答案

2025年高职大数据技术应用（数据挖掘）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）（总共6题，每题5分，每题只有一个正确答案，请将正确答案填在题后的括号内）w1.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w2.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w3.以下关于关联规则挖掘的说法，错误的是（）A.支持度表示规则在数据集中出现的频率B.置信度表示在满足前提条件下，结论成立的概率C.提升度大于1表示规则有意义D.关联规则挖掘只能发现二元关系w4.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.数据挖掘D.数据转换w5.以下哪种数据类型不适合用数据挖掘算法处理？（）A.结构化数据B.半结构化数据C.非结构化数据D.以上都适合w6.在数据挖掘中，模型选择的原则不包括（）A.准确性B.复杂性C.可解释性D.运行速度第II卷（非选择题共70分）w7.（10分）简述数据挖掘的定义和主要任务。w8.（15分）请描述决策树算法的基本原理，并说明其优缺点。w9.（15分）某电商平台收集了用户的购买记录数据，如下表所示：用户ID，购买商品A，购买商品B，购买商品C1，1，0，12，0，1，03，1，1，14，0，0，15，1，1，0请根据这些数据，使用Apriori算法挖掘出频繁项集和关联规则。（要求写出具体步骤和结果）w10.（20分）材料：在医疗领域，通过对大量患者的病历数据进行数据挖掘，可以发现疾病之间的关联、预测疾病的发展趋势等。问题：请阐述数据挖掘在医疗领域的应用场景，并举例说明如何利用数据挖掘技术提高医疗服务质量。w11.（20分）材料：某企业收集了生产过程中的各种数据，包括设备运行参数、产品质量数据等。问题：请说明如何运用数据挖掘技术对这些生产数据进行分析，以优化生产流程、提高产品质量。答案：w1.Cw2.Dw3.Dw4.Cw5.Dw6.Dw7.数据挖掘是从大量数据中提取潜在的、有价值的信息和知识的过程。主要任务包括分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测、趋势分析等。w8.决策树算法基本原理：它是基于树结构进行决策的算法，每个内部节点是一个属性上的测试，分支是测试输出结果，叶节点是类别或值。优点：简单直观、容易理解、计算效率高、可处理数值和分类数据。缺点：容易过拟合、对数据变化敏感、不擅长处理连续属性。w9.步骤：1.生成候选1项集。2.计算候选1项集的支持度，筛选出频繁1项集。3.由频繁1项集生成候选2项集，计算支持度，筛选出频繁2项集。4.以此类推，直到不能生成新的频繁项集。结果：频繁项集如{购买商品A，购买商品C}{购买商品B，购买商品C}等。关联规则如{购买商品A}->{购买商品C}置信度[具体值]等。w10.应用场景：疾病诊断辅助、疾病预测、药物疗效分析等。例如通过挖掘病历数据中症状与疾病的关联，帮助医生更准确快速诊断疾病，提高诊断效率和准确性，从而提高医疗服务质量。w11.可以利用聚类算法对设备运行参数进行聚类，找出不同运行模式，分析哪种模式