2025年高职大数据技术（数据挖掘基础）试题及答案

2025年高职大数据技术（数据挖掘基础）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）答题要求：本卷共8题，每题5分。每题给出的选项中，只有一项是符合题目要求的。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.关联规则算法D.朴素贝叶斯算法答案：C2.在数据挖掘中，用于评估聚类结果质量的指标是（）A.准确率B.召回率C.轮廓系数D.F1值答案：C3.数据挖掘过程中，数据预处理不包括以下哪个步骤？（）A.数据清洗B.数据集成C.模型训练D.数据变换答案：C4.对于频繁项集挖掘，以下说法正确的是（）A.频繁项集的支持度小于最小支持度阈值B.频繁项集一定是闭项集C.可以通过Apriori算法挖掘频繁项集D.频繁项集的长度一定是固定的答案：C5.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.错误数据答案：D6.在数据挖掘中，降维的目的不包括（）A.减少数据存储量B.提高模型训练速度C.增加数据特征D.去除冗余信息答案：C7.关于数据挖掘中的监督学习和无监督学习，以下说法错误的是（）A.监督学习有标注数据，无监督学习没有标注数据B.决策树算法属于监督学习C.聚类算法属于监督学习D.监督学习用于预测，无监督学习用于发现数据中的模式答案：C8.数据挖掘中，模型评估常用的方法不包括（）A.留出法B.交叉验证法C.自助法D.数据融合法答案：D第II卷（非选择题，共60分）二、填空题（每题5分，共20分）答题要求：请在每题的空格中填上正确答案。1.数据挖掘的主要任务包括分类、聚类、关联规则挖掘、________等。答案：异常检测2.决策树算法中，用于划分节点的属性选择度量方法有信息增益、________等。答案：信息增益率3.支持向量机的核心思想是找到一个最优的________，将不同类别的数据分开。答案：超平面4.在聚类算法中，K-Means算法需要预先指定________的数量。答案：聚类簇三、简答题（每题10分，共20分）答题要求：简要回答问题，要求条理清晰，语言简洁。1.简述数据挖掘中分类算法的基本步骤。答案：分类算法基本步骤：首先收集有标注的训练数据；然后选择合适的分类算法，如决策树、支持向量机等；接着用训练数据训练模型；之后对模型进行评估，可通过准确率、召回率等指标衡量；最后用训练好的模型对新数据进行分类预测。2.说明关联规则挖掘中支持度、置信度和提升度的含义。答案：支持度表示项集在数据集中出现的频率，反映项集的普遍程度；置信度是在满足前提条件下，规则成立的概率，体现规则的可靠性；提升度用于衡量规则是否比随机出现更有意义，若提升度大于1，表示规则有价值，大于1越多价值越大。四、综合分析题（每题10分，共20分）答题要求：结合所给材料，回答问题，分析过程要有条理。材料：在某电商平台的用户购买行为数据挖掘中，发现购买了手机的用户中有80%也购买了手机壳。经过进一步分析，购买手机的用户占总用户数的20%，同时购买手机和手机壳的用户占总用户数的16%。1.计算购买手机和手机壳这一关联规则的支持度和置信度。答案：支持度=同时购买手机和手机壳的用户占总用户数的比例=16%；置信度=同时购买手机和手机壳的用户数/购买手机的用户数=16%/20%=80%。2.分析该关联规则对于电商平台的营销有什么启示？答案：该关联规则表明购买手机的用户很大比例会购买手机壳。电商平台可在用户购买手机后，向其推荐手机壳等相关配件产品，提高配件的销售转化率。也可针对购买手机壳的用户进行精准营销，如推荐与手机壳搭配的其他产品，提升整体销售额。五、算法设计题（10分）答题要求：设计一个简单的数据挖掘算法步骤来解决以下问题。问题：在一个包含学生成绩数据的数据集里，要找出成绩优秀（假设成绩大于等于85分为优秀）的学生，并统计不同班级中优秀学生的人数。答案：算法步骤：首先读取学生成绩数据集，数据集中应包含学生成绩和所在班级信息。然后遍历数据集中的每一条记录，判断成绩是否大于等于85分。如果成绩满足条件，将该学生所