2025年大学数据科学与大数据技术（数据挖掘）试题及答案

2025年大学数据科学与大数据技术（数据挖掘）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）答题要求：本大题共10小题，每小题3分。在每小题给出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的，请将正确答案的序号填在括号内。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.K近邻算法D.聚类算法2.数据挖掘中，用于评估分类模型性能的常用指标不包括（）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.关联规则挖掘旨在发现数据中项集之间的关联关系B.支持度表示项集在数据集中出现的频率C.置信度衡量了关联规则的可靠性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.用最大值填充缺失值5.以下哪种算法常用于处理数据的降维？（）A.主成分分析算法B.决策树算法C.支持向量机算法D.K近邻算法6.数据挖掘中，对于异常检测，常用的方法不包括（）A.基于统计的方法B.基于距离的方法C.基于密度的方法D.基于分类的方法7.以下关于数据挖掘的应用场景，说法错误的是（）A.可以用于电商领域的客户细分B.不能应用于医疗领域的疾病预测C.可用于金融领域的风险评估D.能在教育领域进行学生成绩预测8.数据挖掘中，频繁项集挖掘的经典算法是（）A.Apriori算法B.Kmeans算法C.朴素贝叶斯算法D.神经网络算法9.以下关于数据挖掘中的特征选择，说法正确的是（）A.特征选择会增加数据的维度B.特征选择可以提高模型的泛化能力C.特征选择不能去除冗余特征D.特征选择只能使用一种方法10.数据挖掘中，对于文本数据的处理，常用的技术不包括（）A.词法分析B.句法分析C.语义分析D.图像识别第II卷（非选择题共70分）二、填空题（每空2分，共20分）答题要求：请在横线上填写正确答案。1.数据挖掘的流程通常包括数据预处理、______、模型评估和部署等步骤。2.分类算法中，决策树的构建通常采用______和剪枝策略。3.关联规则挖掘中，最小支持度和最小置信度是两个重要的参数，它们的设置会影响______的发现。4.数据降维的目的是在尽可能保留数据信息的前提下，减少数据的______。5.异常检测中，基于统计的方法通常假设数据服从某种______。6.频繁项集挖掘中，项集的支持度计数小于最小支持度时，该项集被称为______。7.特征选择的方法主要有基于过滤的方法、基于______的方法和基于包装的方法。8.对于文本数据，词袋模型是一种常用的表示方法，它将文本表示为______的向量。9.数据挖掘中，聚类算法的目标是将数据对象划分为不同的______，使得同一簇内的对象相似度高，不同簇内的对象相似度低。10.模型评估中，除了准确率、召回率等指标外，______也是衡量分类模型性能的重要指标之一。三、简答题（每题10分，共30分）答题要求：简要回答问题，答案应简洁明了。1.请简述数据挖掘中分类算法的基本原理，并列举两种常见的分类算法及其特点。2.什么是关联规则挖掘？请说明支持度、置信度和提升度的含义，并举例说明如何利用关联规则挖掘来发现超市中的商品关联关系。3.数据降维有哪些常用的方法？请分别简述其原理和适用场景。四、分析题（15分）答题要求：根据给定材料，回答问题。材料：某电商平台收集了大量用户的购物数据，包括用户ID、购买商品种类、购买时间、购买金额等。现在想要通过数据挖掘来分析用户的购买行为模式，以便进行精准营销。问题：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以及如何评估模型的性能。五、综合题（5分）答题要求：结合所学知识，综合分析并回答问题。请阐述数据挖掘在当今数字化时代的重要性，并举例说明它在至少两个不同领域的具体应用。答案：1.D2.D3.D4.D5.A6.D7.B8.A9.B10.D1.模型构建2.递归分割3.关联规则4.维度5.分布6.非频繁项集7.嵌入8.词频9.簇10.F1值1.分类算法的基本原理是通过对训练数据的学习，建立起数据特征与类别之间的关系模型，然后利用该模型对新的数据进行分类预测。常见的分类算法如决策树算法，其特点是简单直观，易于理解和解释，能够处理数值型和类别型数据。支持向量机算法则具有较强的泛化能力，在处理高维数据和非线性分类问题上表现出色。2.关联规则挖掘是从大量数据中发现项集之间有趣的关联关系。支持度表示项集在数据集中出现的频率，置信度衡量了关联规则的可靠性，提升度用于评估规则的实际价值。例如在超市中，通过关联规则挖掘发现“啤酒”和“尿布”经常一起被购买，支持度可能是一定比例的顾客同时购买了这两种商品，置信度表示购买啤酒的顾客中购买尿布的概率，提升度大于1说明这两种商品的关联不是偶然的。3.常用的数据降维方法有主成分分析算法，其原理是通过线性变换将原始数据转换为一组新的特征，这些特征是原始特征的线性组合，且相互正交，保留了数据的主要信息。适用于数据维度较高且存在相关性的情况。奇异值分解也是一种常用方法，它将矩阵分解为三个矩阵的乘积，通过保留较大的奇异值来实现降维，适用于多种数据类型。4.数据预处理步骤：首先清理数据，去除重复记录和缺失值。然后进行数据集成，将不同来源的数据整合在一起。接着进行数据变换，如对数值型数据进行标准化处理。选择算法：可以使用关联规则挖掘算法，如Apriori算法，来发现用户购买商品之间的关联关系。评估模型性能：使用支持度、置信度等指标来评估关联规则的质量，同时可以通过交叉验证等方法来验证模型的稳