2025 年大学大数据管理与应用（大数据挖掘）试题及答案

2025年大学大数据管理与应用（大数据挖掘）试题及答案

（考试时间：90分钟满分100分）班级______姓名______一、单项选择题（总共10题，每题3分，每题只有一个正确答案，请将正确答案填在括号内）1.以下哪种算法不属于聚类算法？（）A.K-MeansB.DBSCANC.AprioriD.OPTICS2.数据挖掘中的关联规则挖掘主要用于发现（）。A.数据之间的因果关系B.数据之间的相关性C.数据的聚类结果D.数据的分类模型3.决策树算法中，用于选择最佳划分属性的指标通常是（）。A.信息增益B.基尼系数C.均方误差D.以上都可以4.以下哪个是大数据的特点之一？（）A.低价值密度B.结构化程度高C.数据量小D.处理速度慢5.在数据预处理中，数据标准化的目的是（）。A.使数据更易于理解B.提高数据的安全性C.消除数据的冗余D.让不同特征具有相同的尺度6.支持向量机（SVM）主要用于（）。A.回归分析B.分类问题C.关联规则挖掘D.聚类分析7.以下哪种数据挖掘任务可以预测未来趋势？（）A.分类B.聚类C.关联规则挖掘D.时间序列分析8.数据挖掘中，频繁项集是指（）。A.出现频率高的单个项B.出现频率高的项的集合C.包含所有项的集合D.出现频率低的项的集合9.朴素贝叶斯分类器基于的原理是（）。A.贝叶斯定理B.决策树原理C.支持向量机原理D.聚类原理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.操作系统开发D.客户关系管理二、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，请将正确答案填在括号内）1.以下属于数据挖掘算法的有（）。A.遗传算法B.神经网络算法C.主成分分析算法D.最小二乘法算法2.大数据挖掘的流程包括（）。A.数据采集B.数据预处理C.数据挖掘算法选择与应用D.模型评估与部署3.关联规则挖掘中，常用的支持度计算方法有（）。A.绝对支持度B.相对支持度C.置信度D.提升度4.数据挖掘中，用于处理数值型数据的算法有（）。A.决策树算法B.支持向量机算法C.线性回归算法D.K-Means算法5.以下哪些是数据挖掘中常用的评估指标？（）A.准确率B.召回率C.F1值D.均方误差三、判断题（总共10题，每题2分，请判断对错，在括号内打“√”或“×”）1.大数据挖掘就是对大数据进行简单的统计分析。（）2.聚类算法可以将数据划分成不同的类别，类别个数是预先确定的。（）3.决策树算法生成的决策树一定是最优的。（）4.支持向量机算法对于线性可分的数据和线性不可分的数据都能有效处理。（）5.数据挖掘中的关联规则一定是强关联规则才有用。（）6.朴素贝叶斯分类器假设各个特征之间是相互独立的。（）7.主成分分析算法可以用于数据降维。（）8.时间序列分析只能用于预测短期趋势。（）9.数据挖掘算法的选择只取决于数据的类型。（）10.模型评估中，准确率高就意味着模型性能好。（）四、简答题（总共3题，每题10分，请简要回答问题）1.请简述K-Means聚类算法的基本步骤。2.解释什么是数据挖掘中的过拟合和欠拟合现象，并说明如何避免？3.简述关联规则挖掘中支持度、置信度和提升度的含义及作用。五、综合应用题（总共1题，20分）某电商平台收集了大量用户的购物数据，包括用户ID、购买商品类别、购买时间、购买金额等。现在需要对这些数据进行挖掘分析，以提高用户购物体验和平台运营效率。请设计一个数据挖掘方案，包括数据预处理步骤、选择合适的数据挖掘算法及理由，并说明如何评估挖掘结果。答案一、单项选择题1.C2.B3.A4.A5.D6.B7.D8.B9.A10.C二、多项选择题1.ABC2.ABCD3.AB4.ABC5.ABCD三、判断题1.×2.×3.×4.√5.×6.√7.√8.×9.×10.×四、简答题1.K-Means聚类算法基本步骤：首先随机选择K个聚类中心；然后计算每个数据点到聚类中心的距离，将数据点分配到最近的聚类中心；接着重新计算每个聚类的中心；重复上述步骤直到聚类中心不再变化或达到设定的迭代次数。2.过拟合是指模型在训练数据上表现很好，但在测试数据上表现很差，原因可能是模型过于复杂。欠拟合是指模型在训练数据和测试数据上表现都不好，原因可能是模型过于简单。避免过拟合可采用正则化、减少特征数量等；避免欠拟合可增加特征、选择更复杂模型等。3.支持度表示项集在数据集中出现的频率，反映项集的普遍程度。置信度是在满足支持度的前提下，规则成立的概率。提升度用于衡量规则的有效性，比较规则成立与不成立时的支持度差异。支持度用于筛选频繁项集，置信度用于评估规则可靠性，提升度用于判断规则是否有价值。五、综合应用题数据预处理步骤：清洗数据，去除重复、缺失值；对购买金额等数值型数据进行标准化处理。选择关联规则挖掘算法，