大学（大数据分析）数据挖掘应用2026年阶段测试题及答案

大学（大数据分析）数据挖掘应用2026年阶段测试题及答案

（考试时间：90分钟满分100分）班级______姓名______一、选择题（总共10题，每题3分，每题只有一个正确答案，请将正确答案填入括号内）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3.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.支持度表示项集在数据集中出现的频率C.置信度表示在包含A的事务中同时包含B的概率D.提升度大于1表示A和B之间存在负相关4.数据预处理阶段不包括以下哪个步骤？（）A.数据清洗B.数据集成C.数据挖掘算法选择D.数据转换5.以下哪种数据类型通常不适合作为数据挖掘的输入？（）A.结构化数据B.半结构化数据C.非结构化数据D.图像数据6.在聚类算法中，K-Means算法的缺点是（）A.对初始聚类中心敏感B.计算复杂度高C.不能处理高维数据D.聚类结果不稳定7.以下关于回归分析的说法，正确的是（）A.回归分析用于预测连续型变量的值B.线性回归模型只能处理线性关系C.逻辑回归用于分类问题，输出为连续值D.岭回归和Lasso回归不能解决多重共线性问题8.数据挖掘中，频繁项集是指（）A.支持度大于等于最小支持度的项集B.置信度大于等于最小置信度的项集C.提升度大于等于最小提升度的项集D.包含所有项的项集9.以下哪种算法常用于处理文本数据的分类和聚类？（）A.神经网络算法B.遗传算法C.隐马尔可夫模型D.支持向量机算法10.在数据挖掘中，特征选择的目的不包括（）A.提高模型的准确性B.减少模型的训练时间C.增加模型的复杂度D.降低数据的维度二、多项选择题（总共5题，每题5分，每题有两个或两个以上正确答案，请将正确答案填入括号内）1.以下属于数据挖掘中的监督学习算法的包括（）A.决策树算法B.聚类算法C.支持向量机算法D.朴素贝叶斯算法E.K-Means算法2.数据挖掘中常用的特征提取方法有（）A.主成分分析B.奇异值分解C.线性判别分析D.决策树E.神经网络3.关联规则挖掘中，以下哪些指标用于衡量规则的强度？（）A.支持度B.置信度C.提升度D.准确率E.召回率4.以下关于数据挖掘算法的描述，正确的有（）A.决策树算法易于理解和解释B.支持向量机算法在处理高维数据时效果较好C.聚类算法不需要预先知道数据的类别D.神经网络算法能够自动提取数据的特征E.遗传算法是一种基于自然选择和遗传变异的优化算法5.在数据挖掘中，数据可视化的作用包括（）A.帮助理解数据B.发现数据中的模式和趋势C.提高数据挖掘算法的性能D.展示数据挖掘的结果E.增强数据的安全性三、判断题（总共10题，每题2分，请在括号内打“√”或“×”）1.数据挖掘就是从大量数据中提取有价值信息的过程。（）2.分类算法只能用于预测离散型变量的值。（）3.关联规则挖掘中，如果一个规则的支持度和置信度都很高，那么它一定是一个强规则。（）4.数据预处理的质量对数据挖掘的结果没有影响。（）5.聚类算法可以将数据分为不同类别，类别数量是已知的。（）6.线性回归模型中，自变量和因变量之间必须是线性关系才能使用。（）7.频繁项集的支持度一定大于等于最小支持度。（）8.数据挖掘算法的选择只取决于数据的规模。（）9.特征选择可以提高模型的泛化能力。（）10.数据可视化是数据挖掘过程中的一个重要环节，主要用于美观展示数据。（）四、简答题（总共3题，每题10分）1.请简要介绍数据挖掘中的分类算法，并说明其应用场景。2.阐述关联规则挖掘中支持度、置信度和提升度的含义，并举例说明如何根据这些指标评估关联规则的强度。3.简述数据预处理的主要步骤及其作用。五、综合题（总共2题，每题15分）1.假设你有一个包含客户购买记录的数据集，其中包括客户ID、购买时间、购买商品种类和购买金额等信息。请设计一个数据挖掘方案，分析客户的购买行为模式，例如哪些商品经常一起被购买，不同时间段客户的购买偏好等。请详细说明你的方案包括哪些步骤，使用哪些算法或技术。2.给定一个数据集，其中包含多个特征和一个目标变量。请描述如何使用数据挖掘技术构建一个预测模型，预测目标变量的值。请说明你选择的算法，以及如何进行模型的训练、评估和优化。答案：一、1.C2.D3.D4.C5.D6.A7.A（8.A9.C10.C）二、1.ACD2.ABC3.ABC4.ABCDE5.ABD三、1.√2.×3.×4.×5.×6.√7.√8.×9.√10.×四、1.分类算法是将数据分类到不同类别中的算法。常见的有决策树算法、支持向量机算法、朴素贝叶斯算法等。应用场景广泛，如客户分类、疾病诊断、信用评估等。2.支持度表示项集在数据集中出现的频率；置信度表示在包含A的事务中同时包含B的概率；提升度表示A和B同时出现的概率与A单独出现和B单独出现概率乘积的比值。提升度大于1表明A和B存在正相关，支持度和置信度越高，规则越强。3.数据预处理步骤包括数据清洗，去除噪声、重复数据等；数据集成，合并多个数据源的数据；数据转换，将数据转换为适合挖掘的形式；数据归约，减少数据量。作用是提高数据质量，为数据挖掘提供良好基础。五、1.方案步骤：首先进行数据清洗，去除无效记录。然后进行关联规则挖掘，使用Apriori算法找出经常一起购买的商品。再按时间段进行数据分组，对不同时间段购买金额进行统计分