2025年大学第四学年（大数据技术）数据挖掘能力测试试题及答案

2025年大学第四学年（大数据技术）数据挖掘能力测试试题及答案

（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：本卷共6题，每题5分。在每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.关联规则算法D.朴素贝叶斯算法2.在数据挖掘中，数据预处理的主要目的不包括以下哪一项？（）A.数据清理B.数据集成C.数据加密D.数据归约3.对于频繁项集挖掘，以下关于支持度的说法正确的是（）A.支持度越高，该项集越不频繁B.支持度是指项集在数据集中出现的概率C.支持度与置信度的计算方法相同D.支持度用于衡量规则的可靠性4.聚类算法的主要作用是（）A.对数据进行分类B.发现数据中的关联规则C.将数据划分成不同的簇D.预测数据的趋势5.以下哪个指标不是评估分类模型性能的常用指标？（）A.准确率B.召回率C.F1值D.均方误差6.在数据挖掘中，数据可视化的主要作用是（）A.使数据更加美观B.帮助用户更好地理解数据C.提高数据的安全性D.加快数据处理速度第II卷（非选择题共70分）7.（10分）简述数据挖掘的主要任务，并举例说明每个任务在实际中的应用场景。8.（15分）请详细描述决策树算法的基本原理，并说明其在数据挖掘中的优缺点。9.（15分）给定数据集如下：|客户ID|年龄|性别|收入|是否购买||----|----|----|----|----||1|30|男|50000|是||2|25|女|30000|否||3|40|男|80000|是||4|35|女|60000|是||5|28|男|45000|否|请使用朴素贝叶斯算法构建一个分类模型，预测新客户（年龄32岁，性别男，收入55000元）是否会购买产品。10.（15分）阅读以下材料：在某电商平台的销售数据中，通过数据挖掘发现，购买了手机的用户中有80%同时购买了手机壳。进一步分析发现，购买高端手机的用户中，有90%同时购买了高端手机壳。问题：请根据上述材料，分析并阐述关联规则挖掘在电商领域的应用价值。11.（15分）阅读以下材料：某公司收集了过去几年的销售数据，包括销售额、销售地区、销售时间等信息。通过数据挖掘分析，发现销售额在每年的第四季度呈现明显的增长趋势，且在某些特定地区销售额较高。问题：请根据上述材料，说明数据挖掘在企业销售分析中的作用，并提出一些基于这些分析结果的营销策略建议。答案：1.C2.C3.B4.C5.D6.B7.数据挖掘的主要任务包括分类、聚类分析、关联规则挖掘、异常检测、趋势分析等。分类可用于预测客户是否会购买产品；聚类分析可将客户按特征分组；关联规则挖掘可发现商品之间的关联关系，如超市中啤酒和尿布的关联；异常检测可发现信用卡异常交易；趋势分析可预测股票价格走势等。8.决策树算法基本原理是通过对数据集进行递归划分，构建一棵决策树。优点是简单直观、易于理解和解释，能处理数值型和类别型数据。缺点是容易过拟合，对数据的噪声敏感，在高维数据上表现不佳。9.计算先验概率：P(是)=3/5，P(否)=2/5；计算条件概率：P(年龄32|是)、P(性别男|是)、P(收入55000|是)等，再根据朴素贝叶斯公式计算P(是|年龄32,性别男,收入55000)和P(否|年龄32,性别男,收入55000)，比较大小进行预测。10.关联规则挖掘在电商领域可发现商品间的潜在关联，帮助商家进行精准营销。如上述材料中，可针对购买手机的用户推荐手机壳，针对购买高端手机的用户推荐高端手机壳，提高销售额和用户满意度。11.数据挖掘在企业销售分