高职第三学年（大数据技术）数据挖掘分析2026年综合测试题及答案

高职第三学年（大数据技术）数据挖掘分析2026年综合测试题及答案

（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，请将正确答案填写在括号内）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隐藏的关联关系B.支持度表示规则在数据集中出现的频率C.置信度表示在满足前提条件的情况下，规则结论成立的概率D.提升度大于1表示规则没有实际意义4.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.用中位数填充缺失值D.直接忽略缺失值不做处理5.以下哪种算法常用于处理文本数据挖掘中的情感分析？（）A.K近邻算法B.隐马尔可夫模型C.神经网络算法D.协同过滤算法6.在数据挖掘中，降维的目的不包括（）。A.减少数据存储空间B.提高模型训练效率C.去除数据噪声D.发现数据中的隐藏模式7.以下关于聚类算法的说法，正确的是（）。A.K-Means算法是一种层次聚类算法B.DBSCAN算法可以自动确定聚类的数量C.凝聚式聚类算法是一种基于划分的聚类算法D.划分式聚类算法的时间复杂度通常比层次聚类算法低8.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.决策树剪枝D.奇异值分解9.在大数据环境下，数据挖掘面临的挑战不包括（）。A.数据量巨大B.数据类型多样C.计算资源充足D.数据变化速度快10.以下哪种数据挖掘技术可用于预测客户流失？（）A.关联规则挖掘B.分类算法C.聚类算法D.回归分析二、多项选择题（总共5题，每题4分，每题有两个或两个以上正确答案，请将正确答案填写在括号内，多选、少选、错选均不得分）1.以下属于数据挖掘中常用的预处理技术的有（）。A.数据清洗B.数据集成C.数据变换D.数据归约2.以下哪些算法属于机器学习中的监督学习算法（）。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3.在关联规则挖掘中，提升度的作用是（）。A.衡量规则的实用性B.比较规则的支持度和置信度C.评估规则是否比随机猜测更有价值D.确定规则的前提条件和结论4.数据挖掘中，可用于处理不平衡数据的方法有（）。A.过采样少数类数据B.欠采样多数类数据C.调整分类算法的参数D.直接忽略不平衡问题5.以下关于深度学习在数据挖掘中的应用，正确说法的有（）。A.深度学习模型可以自动提取数据特征B.卷积神经网络常用于图像数据挖掘C.循环神经网络可处理序列数据D.深度学习在大数据环境下计算效率低三、判断题（总共10题，每题2分，请判断下列说法的对错，正确的打“√”，错误的打“×”）1.数据挖掘就是从大量数据中提取有价值信息和知识的过程。（）2.分类算法只能用于预测连续型变量。（）3.支持度高的关联规则一定是强关联规则。（）4.数据挖掘中，特征选择的目的是去除无关和冗余特征。（）5.K-Means算法对初始聚类中心的选择不敏感。（）6.回归分析主要用于预测连续型变量。（）7.数据挖掘中的模型评估只能使用测试数据集。（）8.聚类算法不需要预先知道数据的类别标签。（）9.决策树算法生成的规则易于理解和解释。（）10.深度学习模型训练需要大量的标注数据。（）四、简答题（总共3题，每题10分，请简要回答以下问题）1.请简述数据挖掘中分类算法的基本原理，并列举至少三种常见的分类算法。2.什么是关联规则挖掘？请说明支持度、置信度和提升度在关联规则挖掘中的含义，并举例说明如何根据这三个指标来评估一条关联规则的价值。3.在数据挖掘中，为什么要进行数据预处理？请简要阐述数据预处理包含的主要步骤及其作用。五、综合应用题（总共2题，每题15分，请结合所学知识解决以下实际问题）1.假设你是一名数据分析师，负责分析某电商平台的用户购买行为数据。现需要构建一个分类模型，预测用户是否会购买某类特定商品。请描述你会采用的主要步骤，并说明可能会用到的数据挖掘技术和算法。2.某超市收集了大量顾客的购物记录，希望通过数据挖掘发现顾客购买商品之间的关联关系。请设计一个关联规则挖掘的方案，包括数据准备、算法选择、参数设置以及如何评估挖掘出的关联规则的有效性。答案1.C2.D3.D4.D5.C6.D7.B8.C9.C10.B1.ABCD2.ABD3.AC4.ABC5.ABC1.√2.×3.×4.√5.×6.√7.×8.√9.√10.√四、1.分类算法基本原理：通过对已知类别标记的训练数据进行学习，建立分类模型，然后用该模型对未知数据的类别进行预测。常见分类算法：决策树算法、支持向量机算法、朴素贝叶斯算法、K近邻算法等。2.关联规则挖掘是发现数据中项集之间隐藏的关联关系。支持度表示规则在数据集中出现的频率；置信度表示在满足前提条件下，规则结论成立的概率；提升度大于1表示规则有实际意义，大于1越多越有价值。例如规则{啤酒→尿布}，根据三个指标评估其在销售数据中的价值。3.数据预处理原因：原始数据可能存在噪声、缺失值、不一致等问题，影响挖掘结果。主要步骤及作用：数据清洗，去除噪声和缺失值；数据集成，合并多个数据源的数据；数据变换，对数据进行标准化等处理；数据归约，减少数据量。五、1.主要步骤：收集用户购买行为数据，包括商品信息、用户特征等；进行数据预处理，清洗、集成数据；选择合适的数据挖掘算法，如决策树、逻辑回归等构建分类模型；用测试