2025年高职大数据技术应用（数据挖掘应用）试题及答案

2025年高职大数据技术应用（数据挖掘应用）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：本卷共6题，每题5分。在每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，用于评估模型预测准确性的常用指标是（）A.召回率B.准确率C.F1值D.以上都是3.数据挖掘中，处理高维数据时，常采用的降维方法是（）A.主成分分析B.关联规则挖掘C.回归分析D.聚类分析4.以下关于数据挖掘中的频繁项集挖掘，说法正确的是（）A.频繁项集是指在数据集中出现频率低于某个阈值的项集B.Apriori算法是一种经典的频繁项集挖掘算法C.频繁项集挖掘与数据的顺序无关D.频繁项集挖掘只适用于数值型数据5.数据挖掘中，对数据进行预处理时，缺失值处理的方法不包括（）A.删除含有缺失值的记录B.用均值填充缺失值C.用最大值填充缺失值D.用模型预测缺失值6.以下哪种数据挖掘任务可以发现数据中的模式和规律，用于预测未来趋势？（）A.分类B.回归C.关联规则挖掘D.以上都可以第II卷（非选择题共70分）（总共4题，每题10分，答题要求：请简要回答问题）7.请简述数据挖掘的主要流程。8.说明决策树算法的基本原理及构建步骤。9.什么是支持向量机算法？它在数据挖掘中有哪些应用场景？10.简述聚类分析的概念及常用的聚类算法。（总共2题，每题各20分，答题要求：结合所给材料，分析回答问题）材料：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。现要通过数据挖掘分析用户的购买行为模式。11.请设计一个数据挖掘方案，包括选择合适的算法及分析步骤，以发现用户购买行为中的潜在规律。12.若发现部分用户在特定时间段内频繁购买某几类商品，你认为可以采取哪些营销策略来提高这些商品的销售额？答案：1.C2.D3.A4.B5.C6.D7.数据挖掘主要流程包括：数据清理，处理缺失值、噪声等；数据集成，将多个数据源的数据整合；数据选择，选取与挖掘任务相关的数据；数据变换，对数据进行规范化等处理；数据挖掘，运用各种算法挖掘知识；模式评估，评估挖掘出的模式；知识表示，将模式以合适的形式呈现。8.决策树算法基本原理是基于信息论中的信息增益来划分属性，构建一棵决策树，每个内部节点对应一个属性测试，分支是测试输出，叶节点是类别或值。构建步骤：首先选择最优划分属性，然后对数据集进行划分，重复此过程直到满足停止条件，如所有样本属于同一类别或无属性可分等。9.支持向量机算法是一种二分类模型，它寻找一个最优超平面将不同类别的数据分开，使得间隔最大化。应用场景包括文本分类、图像识别、异常检测等领域，能有效处理高维数据且泛化能力强。10.聚类分析是将数据对象划分为不同的类或簇，使得同一簇内对象相似度高，不同簇间对象相似度低。常用聚类算法包括K-Means算法，通过迭代计算将数据点划分为K个簇；层次聚类算法，根据数据点间的相似度逐步合并或分裂形成层次结构。11.可选择关联规则挖掘算法，如Apriori算法。分析步骤：首先对用户购买数据进行预处理，包括清理和转换；然后运用Apriori算法挖掘频繁项集和关联规则，找出用户购买商品间的关联关系；最后对挖掘出的规则进行评估和筛选，得到有价值的用户购买行为模式。12.根据发现的用户购买行为规律，可采取以下营销策略：在特定时间段推出针对这些商品的限时折扣活动，吸引