2025年高职（大数据应用技术）数据挖掘实务综合测试题

2025年高职（大数据应用技术）数据挖掘实务综合测试题

（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小题，每小题2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.数据挖掘中，以下哪种算法常用于分类任务且对数据分布适应性较强（）A.决策树算法B.聚类算法C.关联规则算法D.回归算法2.对于大数据集进行数据挖掘时，首先需要考虑的是（）A.算法的准确性B.算法的效率C.数据的预处理D.模型的可解释性3.在数据挖掘中，数据清洗的目的不包括（）A.去除重复数据B.处理缺失值C.提取特征D.纠正错误数据4.以下哪个指标可用于评估分类模型的预测准确性（）A.召回率B.均方误差C.相关系数D.支持向量机5.数据挖掘的流程通常不包括（）A.数据采集B.数据可视化C.模型评估D.结果部署6.哪种数据类型不太适合直接用于数据挖掘（）A.结构化数据B.半结构化数据C.非结构化数据D.文本数据7.在关联规则挖掘中，支持度表示（）A.规则的准确性B.规则的频繁程度C.规则的可靠性D.规则的实用性8.数据挖掘中，特征选择的主要目的是（）A.增加数据维度B.提高模型性能C.降低数据量D.使数据更复杂9.以下哪种算法属于无监督学习算法（）A.朴素贝叶斯算法B.K近邻算法C.主成分分析算法D.神经网络算法10.对于高维数据，常用的降维方法是（）A.决策树剪枝B.聚类分析C.关联规则挖掘D.主成分分析11.在数据挖掘中，以下哪种数据预处理操作可用于将连续型数据离散化（）A.标准化B.分箱C.归一化D.编码12.评估回归模型性能的常用指标是（）A.准确率B.召回率C.均方误差D.F1值13.数据挖掘中，频繁模式挖掘的主要任务是（）A.发现数据中的频繁项集B.进行数据分类C.进行数据聚类D.建立回归模型14.以下哪种算法常用于处理文本数据的分类（）A.支持向量机算法B.聚类算法C.关联规则算法D.决策树算法15.在数据挖掘中，数据可视化的作用不包括（）A.直观展示数据B.发现数据规律C.提高算法效率D.辅助决策16.哪种数据挖掘算法适用于处理非线性关系的数据（）A.线性回归算法B.决策树算法C.朴素贝叶斯算法D.支持向量机算法17.数据挖掘中，模型融合的目的是（）A.提高模型的准确性B.降低数据量C.简化模型结构D.减少计算时间18.以下哪个是数据挖掘中常用的特征提取方法（）A.标准化B.分箱C.主成分分析D.编码19.在数据挖掘中，监督学习和无监督学习的主要区别在于（）A.是否有标签数据B.算法的复杂度C.数据的规模D.模型的可解释性20.对于不平衡数据集，在分类任务中可采用的方法是（）A.过采样B.降维C.特征选择D.数据可视化第II卷（非选择题，共60分）（一）填空题（共每空2分，共10分）答题要求：请在横线上填写正确答案。1.数据挖掘中，常用的分类算法有决策树算法、______算法等。2.数据预处理包括数据清洗、数据集成、数据变换和______。3.在关联规则挖掘中，置信度表示______。4.聚类算法可将数据划分为不同的______。5.数据挖掘的应用领域包括市场营销、______、医疗保健等。（二）简答题（共每题10分，共20分）答题要求：简要回答问题，条理清晰，要点明确。1.简述数据挖掘中常用的分类算法及其优缺点。2.说明数据可视化在数据挖掘中的重要性。（三）分析题（共每题15分，共15分）答题要求：分析给定材料，回答相关问题，需结合所学知识进行阐述。材料：某电商平台收集了大量用户的购物数据，包括购买商品种类、购买时间、购买金额等。通过数据挖掘分析，发现用户购买行为存在一定规律。比如，购买了手机的用户，有较大概率在后续购买手机配件；在晚上8点到10点之间下单的用户，平均购买金额较高。问题：请分析该电商平台通过数据挖掘发现的规律对其运营有何帮助？（四）综合题（共每题10分，共15分）答题要求：结合给定材料，运用所学知识进行综合分析和解答，要有一定的深度和逻辑性。材料：某医院收集了患者的病历数据，包括症状、诊断结果、治疗方案等。现要通过数据挖掘来辅助医生进行疾病诊断。问题：请设计一个基于数据挖掘的疾病诊断方案，说明主要步骤和可能用到的算法。（五）实践题（共每题10分，共10分）答题要求：根据所给任务，结合实际情况进行实践操作和分析，提出合理的解决方案。任务：假设你负责一个小型电商网站的数据挖掘工作，要通过分析用户购买数据来提高用户转化率。请描述你将采取的主要步骤和方法。答案：1.A2.C3.C4.A5.B6.C7.B8.B9.C10.D11.B12.C13.A14.A15.C16.D17.A18.C19.A20.A填空题答案：1.朴素贝叶斯2.数据归约3.规则成立的可能性4.簇5.金融领域简答题答案：1.决策树算法优点：直观，易于理解，计算复杂度不高，能处理数值型和类别型数据。缺点：容易过拟合。朴素贝叶斯算法优点：对小规模数据表现好，适合多分类任务，算法简单高效。缺点：对数据的依赖性较高，对输入数据的准备方式敏感。2.重要性在于能以直观图形展示数据，帮助快速理解数据分布和特征；可发现数据中的异常和规律，辅助挖掘算法选择和模型评估；能将挖掘结果清晰呈现给决策者，便于做出合理决策。分析题答案：对于购买手机后常买配件的规律，可针对性推荐配件，提高销售额；了解晚上8点到10点购买金额高，可在该时段加大营销力度，推出促销活动，吸引更多用户购买，提高平台整体销售额和用户活跃度。综合题答案：步骤：收集病历数据并预处理；提取相关特征；选择合适算法如决策树算法构建诊断模型；用测试数据评估模型准确性；不断优化模型。算法可选用决策树算法对症状和诊断结果进行分类学习，也可结合朴素贝叶斯