2025年高职（大数据技术）数据挖掘实务试题及答案

2025年高职（大数据技术）数据挖掘实务试题及答案

（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20题，每题2分。每题只有一个选项符合题意，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.K近邻算法C.支持向量机算法D.关联规则算法2.在数据挖掘中，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.数据加密D.数据转换3.数据挖掘中，用于评估分类模型性能的指标不包括（）A.准确率B.召回率C.F1值D.均方误差4.以下关于聚类算法的说法，错误的是（）A.聚类算法可以将数据划分为不同的簇B.K-Means算法是一种常用的聚类算法C.聚类算法不需要预先定义类别D.聚类算法可以用于数据分类5.数据挖掘中，频繁项集挖掘主要用于发现（）A.频繁出现的单个项B.频繁出现的项组合C.数据之间的关联关系D.数据的分类规则6.以下哪种数据类型不属于结构化数据？（）A.关系型数据库中的数据B.XML格式的数据C.文本文件中的数据D.JSON格式的数据7.在数据挖掘中，特征选择的目的是（）A.减少数据维度B.增加数据维度C.提高数据质量D.降低数据噪声8.以下关于决策树算法的说法，正确的是（）A.决策树算法只能处理数值型数据B.决策树算法的决策节点只能基于单个特征C.决策树算法可以处理多分类问题D.决策树算法不能进行剪枝操作9.数据挖掘中，关联规则挖掘的支持度表示（）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10.以下哪种算法不属于数据挖掘中的回归算法？（）A.线性回归算法B.逻辑回归算法C.决策树回归算法D.支持向量回归算法11.在数据挖掘中，数据可视化的作用不包括（）A.帮助理解数据B.发现数据中的模式C.提高数据挖掘算法的效率D.展示数据挖掘结果12.以下关于K-Means算法的说法，错误的是（）A.K-Means算法需要预先指定聚类的数量KB.K-Means算法对初始聚类中心的选择敏感C.K-Means算法可以处理任意形状的簇D.K-Means算法是一种迭代算法13.数据挖掘中，异常检测的方法不包括（）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.基于关联规则的方法14.以下关于支持向量机算法的说法，正确的是（）A.支持向量机算法只能处理线性可分的数据B.支持向量机算法的核函数只能是线性核函数C.支持向量机算法可以处理高维数据D.支持向量机算法不能用于多分类问题15.数据挖掘中，时间序列分析主要用于（）A.预测未来数据的值B.发现数据中的周期性规律C.分析数据的趋势和季节性变化D.以上都是16.以下哪种数据挖掘任务不属于监督学习？（）A.分类B.回归C.聚类D.异常检测17.在数据挖掘中，模型评估的方法不包括（）A.交叉验证B.留出法C.自助法D.层次分析法18.以下关于朴素贝叶斯算法的说法，错误的是（）A.朴素贝叶斯算法基于贝叶斯定理和特征条件独立假设B.朴素贝叶斯算法可以处理连续型和离散型数据混合的情况C.在数据量较大时，朴素贝叶斯算法的性能较好D.朴素贝叶斯算法对缺失值敏感19.数据挖掘中，文本挖掘的主要任务不包括（）A.文本分类B.文本聚类C.文本情感分析D.文本加密20.以下关于深度学习算法在数据挖掘中的应用，说法错误的是（）A.深度学习算法可以自动提取数据的特征B.深度学习算法在图像识别、语音识别等领域取得了很好的效果C.深度学习算法不需要大量的数据进行训练D.深度学习算法的模型结构复杂，训练时间长第II卷（非选择题，共60分）（一）简答题（共20分）答题要求：请简要回答以下问题，每题5分。1.简述数据挖掘的主要任务。2.请说明数据预处理中数据清洗的主要内容。3.解释什么是分类算法，并列举两种常见的分类算法。4.简述聚类算法的基本思想。（二）论述题（共15分）答题要求：请详细论述以下问题，字数在300字左右。论述数据挖掘中特征选择的重要性及常用的特征选择方法。（三）应用题（共15分）答题要求：请根据以下描述回答问题，要求写出详细的解题步骤。某电商平台收集了用户的购买记录，包括商品名称、购买时间、购买金额等信息。现在需要对用户的购买行为进行分析，以发现用户的购买模式和偏好。请设计一个数据挖掘方案，包括数据预处理、选择合适的算法以及对结果的评估。（四）材料分析题（共10分）答题要求：阅读以下材料，回答问题。材料：在某医疗数据集里，记录了患者的症状、诊断结果、治疗方法等信息。通过数据挖掘分析发现，患有某种疾病的患者中，有70%的患者出现了特定的症状A，而在没有患该疾病的患者中，只有10%的患者出现症状A。1.请根据材料，分析症状A与该疾病之间的关系。（5分）2.若要进一步提高对该疾病的诊断准确率，你认为可以采取哪些数据挖掘方法？（5分）（五）案例分析题（共10分）答题要求：阅读以下案例，回答问题。案例：某银行希望通过数据挖掘来预测客户是否会逾期还款。银行收集了客户的基本信息、信用记录、消费记录等数据。1.请你选择一种合适的数据挖掘算法，并说明理由。（5分）2.如何评估该算法在预测客户逾期还款方面的性能？（5分）答案：1.D2.C3.D4.D5.B6.C7.A8.C9.A10.B11.C12.C13.D14.C15.D16.C17.D18.B19.D20.C简答题答案：1.数据挖掘的主要任务包括分类、回归、聚类、关联规则挖掘、异常检测、时间序列分析、文本挖掘等。2.数据清洗主要内容包括处理缺失值、去除重复数据、处理噪声数据、纠正错误数据等。3.分类算法是将数据对象划分到不同的类别中。常见的分类算法有决策树算法、支持向量机算法等。4.聚类算法的基本思想是将数据对象按照相似性划分为不同的簇，使得同一簇内的数据对象相似度高，不同簇的数据对象相似度低。论述题答案：特征选择在数据挖掘中非常重要。它可以减少数据维度，降低计算量，提高模型的泛化能力，避免维度灾难。常用的特征选择方法有：过滤法，如计算信息增益、信息熵等，根据特征重要性进行选择；包装法，通过训练分类器评估特征子集的性能来选择；嵌入法，如决策树算法中根据特征的分裂能力选择特征。应用题答案：数据预处理：清洗购买记录中的缺失值、噪声数据；集成不同来源的购买数据。算法选择：可使用关联规则挖掘算法发现商品之间的关联关系，使用聚类算法对用户进行分类。结果评估：使用支持度、置信度等指标评估关联规则，使用准确率、召回率等评估聚类结果。材料分析题答案：1.症状A与该疾病之间有较强的关联关系，出现症状A的患者患该疾病的可能性较大。2.可以进一步收集更多患者数据，进行特征工程，如提取更多