2025年中职（大数据技术）数据挖掘入门阶段测试题及答案

2025年中职（大数据技术）数据挖掘入门阶段测试题及答案

（考试时间：90分钟满分100分）班级______姓名______第I卷（选择题，共30分）（总共10题，每题3分，每题给出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的，请将正确答案填在括号内）1.数据挖掘的主要任务不包括以下哪项？（）A.分类B.聚类C.数据清理D.关联规则挖掘2.以下哪种算法常用于分类任务？（）A.K-MeansB.AprioriC.NaiveBayesD.DBSCAN3.数据挖掘过程中，数据预处理不包含以下哪个步骤？（）A.数据集成B.数据转换C.模型评估D.数据清理4.关于聚类算法，下列说法正确的是（）A.不同的聚类算法对同一数据集的聚类结果一定相同B.聚类算法不需要预先知道类别数C.聚类算法是有监督学习算法D.聚类算法的目标是最小化分类错误率5.关联规则挖掘中，支持度表示（）A.规则在数据集中出现的频率B.规则的可信度C.规则的重要性D.规则的实用性6.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.减少模型训练时间C.增加数据维度D.降低模型复杂度7.以下哪种数据类型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.动态数据8..决策树算法中，用于划分节点的属性是根据（）来选择的。A.信息增益B.均方误差C.欧氏距离D.余弦相似度9.数据挖掘的应用领域不包括（）A.金融B.医疗C.教育D.操作系统开发10.在数据挖掘中，评估模型性能的指标不包括（）A.准确率B.召回率C.均方根误差D.数据量第II卷（非选择题，共70分）（一）填空题（每题3分，共15分）1.数据挖掘的流程包括数据准备、______、模型评估与部署。2.分类算法中，基于概率统计的方法有______。3.聚类算法中，K-Means算法的目标是最小化______。4.关联规则挖掘中，置信度表示______。5.数据挖掘中，常用的特征提取方法有______。（二）简答题（每题10分，共20分）1.简述数据挖掘的定义和主要任务。2.请说明分类算法和聚类算法的区别。（三）计算题（15分）已知数据集如下：|属性A|属性B|类别||---|---|---||1|2|A||2|3|A||3|4|B||4|5|B||...|...|...|使用信息增益算法计算属性A和属性B哪个更适合作为划分节点的属性。（四）案例分析题（15分）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。平台希望通过数据挖掘分析用户的购买行为，以制定更精准的营销策略。问题：请你设计一个数据挖掘方案，包括数据预处理步骤、选择合适的算法以及预期的结果。（五）综合应用题（15分）材料：某医院收集了患者的病历数据，包括症状、诊断结果、治疗方案等。医院想要通过数据挖掘预测患者可能患有的疾病。问题：请描述你将如何进行数据挖掘，包括数据准备、模型选择与训练、模型评估等步骤。答案：第I卷：1.C2.C3.C4.B5.A6.C7.D8.A9.D10.D第II卷：（一）1.模型构建2.NaiveBayes3.簇内距离平方和4.规则成立的条件下，结论成立的概率5.主成分分析等（二）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、异常检测等。2.分类算法是有监督学习算法，需要预先知道类别标签，目标是将数据分类到不同类别；聚类算法是无监督学习算法，不需要预先知道类别，目标是将数据分成不同的簇。（三）先计算属性A的信息增益，再计算属性B的信息增益，比较大小，值大的更适合。（四）数据预处理：清理缺失值、异常值，进行数据集成等。算法：可选用关联规则挖掘算法分析用户购买商品之间的关联。预期结果：得到用户购买行为的关联规则，如购买某类商品后常购买的其他商品，以便制定交叉销售策略。（五