2026春招：数据挖掘试题及答案

2026春招：数据挖掘试题及答案

一、单项选择题（每题2分，共10题）1.数据挖掘中，以下哪种方法用于发现数据中的关联规则？A.聚类分析B.关联分析C.回归分析D.分类分析2.不属于数据预处理步骤的是？A.数据清洗B.数据挖掘C.数据集成D.数据变换3.以下哪种算法是基于密度的聚类算法？A.K-MeansB.DBSCANC.层次聚类D.高斯混合模型4.决策树中用于选择最优划分属性的指标是？A.信息增益B.均方误差C.曼哈顿距离D.余弦相似度5.数据挖掘的主要目的不包括？A.预测未来趋势B.增加数据量C.发现数据模式D.辅助决策6.在K-Means算法中，K代表？A.迭代次数B.聚类中心数量C.数据维度D.样本数量7.用于衡量分类模型预测准确性的指标是？A.召回率B.准确率C.支持度D.置信度8.以下哪种数据挖掘任务是无监督学习？A.分类B.回归C.聚类D.预测9.数据仓库是面向？A.应用B.主题C.事务D.操作10.以下哪种距离度量方式常用于文本数据？A.欧氏距离B.切比雪夫距离C.汉明距离D.编辑距离二、多项选择题（每题2分，共10题）1.数据挖掘的主要技术包括？A.分类B.聚类C.关联分析D.回归分析2.数据清洗主要处理的数据问题有？A.缺失值B.噪声数据C.重复数据D.异常值3.以下属于分类算法的有？A.决策树B.朴素贝叶斯C.K-NearestNeighborsD.支持向量机4.聚类算法的评估指标有？A.轮廓系数B.均方误差C.互信息D.兰德指数5.数据挖掘在哪些领域有应用？A.金融B.医疗C.零售D.交通6.关联规则的度量指标有？A.支持度B.置信度C.提升度D.准确率7.数据预处理的方法包括？A.数据标准化B.数据离散化C.数据抽样D.数据可视化8.以下关于数据仓库的描述正确的有？A.数据仓库是集成的B.数据仓库是面向事务的C.数据仓库的数据是相对稳定的D.数据仓库是随时间变化的9.回归分析可用于？A.预测数值B.发现变量关系C.分类数据D.聚类数据10.以下哪些是数据挖掘的挑战？A.数据质量问题B.计算资源限制C.隐私保护D.数据维度灾难三、判断题（每题2分，共10题）1.数据挖掘就是从大量数据中发现有用信息和知识的过程。（）2.K-Means算法对初始聚类中心的选择不敏感。（）3.关联规则挖掘只能处理数值型数据。（）4.数据清洗是数据预处理的重要步骤之一。（）5.分类和回归都属于有监督学习。（）6.聚类分析的结果是确定每个样本的类别标签。（）7.数据仓库中的数据是实时更新的。（）8.信息增益越大，说明该属性对分类的贡献越小。（）9.支持向量机只能用于二分类问题。（）10.数据挖掘过程中不需要进行数据可视化。（）四、简答题（每题5分，共4题）1.简述数据挖掘的主要步骤。2.说明K-Means算法的基本思想。3.什么是关联规则？并举例说明。4.简述数据预处理的重要性。五、讨论题（每题5分，共4题）1.讨论数据挖掘在金融领域的应用及面临的挑战。2.分析分类算法和聚类算法的区别与联系。3.探讨数据隐私保护在数据挖掘中的重要性及措施。4.谈谈数据可视化在数据挖掘中的作用。答案一、单项选择题1.B2.B3.B4.A5.B6.B7.B8.C9.B10.D二、多项选择题1.ABCD2.ABCD3.ABCD4.ACD5.ABCD6.ABC7.ABC8.ACD9.AB10.ABCD三、判断题1.√2.×3.×4.√5.√6.×7.×8.×9.×10.×四、简答题1.主要步骤：数据收集、数据预处理、数据挖掘算法选择与应用、模式评估、知识表示与应用。2.基本思想：随机选择K个初始聚类中心，将数据点分配到最近的中心，更新中心位置，重复直到中心不再变化。3.关联规则是反映一个事物与其他事物之间相互依存性和关联性。如超市中买面包的人常买牛奶。4.重要性：提高数据质量，去除噪声、缺失值等；便于后续挖掘，提升算法效率和准确性。五、讨论题1.应用如风险评估、欺诈检测等。挑战有数据质量、隐私保护、模型可解释性。2.区别：分类是有监督