2025年中职（大数据技术应用）数据挖掘阶段测试题及答案

2025年中职（大数据技术应用）数据挖掘阶段测试题及答案

（考试时间：90分钟满分100分）班级______姓名______第I卷（选择题，共40分）每题给出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的。(总共8题，每题5分)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.K均值算法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以下哪项？A.准确率B.召回率C.F1值D.均方误差3.数据挖掘中，关联规则挖掘主要用于发现数据中的什么关系？A.因果关系B.关联关系C.顺序关系D.层次关系4.以下哪个是数据挖掘中常用的聚类算法？A.Apriori算法B.PageRank算法C.DBSCAN算法D.C4.5算法5.数据挖掘中，数据预处理的步骤不包括以下哪一项？A.数据清洗B.数据集成C.数据加密D.数据转换6.对于数据挖掘中的回归分析，以下说法错误的是？A.用于预测连续型变量B.可以建立变量之间的线性或非线性关系C.常用的评估指标有均方误差等D.只能处理数值型数据7.在数据挖掘中，特征选择的目的是？A.增加数据维度B.提高模型性能C.使数据更复杂D.降低数据量但不影响模型8.以下哪种数据挖掘任务可以用于发现数据中的异常点？A.分类B.聚类C.关联规则挖掘D.异常检测第II卷（非选择题，共60分）9.简答题：简述数据挖掘中分类算法的基本原理，并列举至少两种常见的分类算法。(10分)分类算法基本原理是通过对已知类别标记的训练数据进行学习，构建分类模型，然后用该模型对未知数据进行类别预测。常见分类算法有决策树算法，它基于树结构进行决策，每个内部节点是一个属性测试，分支是测试输出，叶节点是类别标签；还有支持向量机算法，通过寻找最优分类超平面来区分不同类别数据。10.简答题：在数据挖掘中，数据集成可能会遇到哪些问题？如何解决这些问题？(10分)数据集成可能遇到数据冲突问题，如不同数据源中相同属性含义不同、数据格式不一致等。解决方法包括统一数据格式，对不同含义的相同属性进行重新定义和映射；还可能遇到冗余数据问题，可通过数据清洗技术去除重复或无用数据；另外数据缺失值处理也是问题，可采用填充缺失值方法，如均值填充、基于模型预测填充等。11.判断题：数据挖掘只能处理数值型数据。(5分)答案：错误。数据挖掘可以处理多种类型的数据，包括数值型、文本型、图像型、音频型等。虽然数值型数据在数据挖掘中较为常见，但现代数据挖掘技术已经能够有效地处理和分析各种类型的数据，以提取有价值的信息和知识。12.分析题：给定一份销售数据，包含商品名称、销售时间、销售量、销售额等字段。请你分析如何使用数据挖掘技术来发现销售数据中的规律和趋势，例如哪些商品在特定时间段销售较好，以及销售额与销售量之间的关系等。(15分)首先，可以对数据进行清洗，去除缺失值和错误数据。然后，按照销售时间进行分组，统计不同时间段各类商品的销售量和销售额，从而发现哪些商品在特定时间段销售较好。对于销售额与销售量之间的关系，可以通过建立回归模型来分析。利用数据挖掘工具，如Python的相关库，进行数据处理和模型构建，直观地展示出销售数据中的规律和趋势，为销售策略制定提供依据。13.综合题：某电商平台收集了大量用户的购物行为数据，包括浏览记录、购买记录、收藏记录等。请你设计一个数据挖掘方案，利用这些数据来提高平台的用户体验和商品推荐效果。(本题20分)首先对数据进行清洗和预处理，统一格式、处理缺失值等。然后基于用户的浏览和购买记录进行关联规则挖掘，找出用户常一起购买或浏览的商品组合，构建关联规则模型。利用聚类算法对用户进行分类，分析不同类别用户的购物偏好。再根据这些挖掘结果，为用户提供个性化的商品推荐。例如，对于购买过某类商品的用户，推荐与之关联的其他商品；对于特定聚类的用户，推送符合其偏好的商品。