2025年高职（大数据技术）数据挖掘综合测试卷

2025年高职（大数据技术）数据挖掘综合测试卷

（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10题，每题3分，每题只有一个正确答案，请将正确答案填在括号内）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.K均值算法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.关联规则挖掘的目的是发现数据中项集之间的关联关系B.支持度是指项集在数据集中出现的频率C.置信度是指包含前项的事务中同时包含后项的比例D.提升度大于1表示规则没有实际意义w4.数据挖掘中，处理缺失值的方法不包括（）。A.删除含有缺失值的记录B.用均值填充缺失值C.用随机值填充缺失值D.用模型预测值填充缺失值w5.以下哪种数据预处理技术可以将连续型数据转换为离散型数据？（）A.归一化B.离散化C.标准化D.降维w6.在聚类分析中，K均值算法的主要步骤不包括（）。A.随机选择K个聚类中心B.计算每个数据点到聚类中心的距离C.合并距离最近的聚类D.重新计算聚类中心w7.数据挖掘中，用于特征选择的方法不包括（）。A.信息增益B.主成分分析C.决策树D.支持向量机w8.以下关于回归分析说法正确的是（）。A.回归分析主要用于预测连续型变量B.线性回归模型中自变量和因变量必须是线性关系C.逻辑回归用于分类问题，输出是连续值D.岭回归不能解决多重共线性问题w9.数据挖掘中，关于数据可视化的作用，说法错误的是（）。A.帮助用户更好地理解数据B.发现数据中的模式和趋势C.提高数据挖掘算法的效率D.辅助决策制定w10.以下哪种算法常用于处理不平衡数据分类问题？（）A.AdaBoost算法B.KNN算法C.决策树算法D.线性回归算法第II卷（非选择题共70分）w11.简答题（共20分）（1）请简要阐述数据挖掘的定义和主要任务。（10分）（2）说明分类算法和聚类算法的区别。（10分）w12.综合题（共20分）假设你有一个数据集，包含学生的数学成绩、语文成绩、英语成绩以及是否通过考试（通过为1，未通过为0）。请设计一个数据挖掘方案，利用决策树算法预测学生是否能通过考试，并简要说明步骤。w13.材料分析题（共15分）材料：在某电商平台的销售数据中，发现购买手机的用户往往也会购买手机壳。通过关联规则挖掘得到规则：购买手机->购买手机壳，支持度为30%，置信度为80%。问题：（1）解释支持度和置信度的含义。（5分）（2）如果该电商平台想利用此规则进行促销，你认为是否可行？请说明理由。（10分）w14.算法设计题（共1分）请设计一个简单的算法，用于在给定的数据集中查找出现次数最多的元素。w15.论述题（共10分）论述数据挖掘在大数据时代的重要性和面临的挑战。答案：w1.C；w2.D；w3.D；w4.C；w5.B；w6.C；w7.D；w8.A；w9.C；w10.A；w11.（1）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、回归分析、异常检测等。（2）分类算法是已知类别标签的数据进行学习以建立分类模型，用于预测未知数据的类别。聚类算法是将数据对象划分为不同的簇，使得同一簇内的数据对象相似度高，不同簇的数据对象相似度低。分类有预先定义的类别，聚类没有。w12.首先对数据集进行预处理，包括数据清洗、特征选择等。然后使用决策树算法（如ID3、C4.5等）进行训练，以数学成绩、语文成绩、英语成绩为特征，是否通过考试为目标变量。训练过程中，决策树会根据数据的特征不断划分节点，生成决策规则。最后用训练好的决策树对新数据进行预测，判断学生是否能通过考试.w13.（1）支持度是指项集在数据集中出现的频率。置信度是指包含前项的事务中同时包含后项的比例。（2）可行。支持度为30%说明该规则有一定的普遍性，置信度为80%说明购买手机的用户有较高概率购买手机壳。电商平台可以针对购买手机的用户推荐手机壳，进行促销活动，提高手机壳的销量。w14.可以使用哈希表来实现。遍历数据集，对于每个元素，在哈希表中记录其出现的次数。如果元素已经在哈希表中，将其出现次数加1；如果元素不在哈希表中，将其加入哈希表并记录出现次数为1。遍历完数据集后，哈希表中出现次数最多的元素即为所求。w15.重要性：在大数据时代，数据量巨大且复杂，数据挖掘能帮助企业和组织从海量数据中发现有价值的信息，如客户行为模式、市场趋势等，从而辅助决策、