2025年高职第一学年（大数据技术）数据挖掘技术试题及答案

2025年高职第一学年（大数据技术）数据挖掘技术试题及答案

（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：每题只有一个正确答案，请将正确答案的序号填在括号内。(总共20题，每题2分，每题给出的选项中，只有一项是符合题目要求的)w1.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.聚类算法D.朴素贝叶斯算法w2.在数据挖掘中，数据预处理的目的不包括以下哪一项？（）A.提高数据质量B.减少数据量C.增强数据安全性D.使数据适合挖掘算法w3.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，该项集越不可能是频繁项集B.支持度是指包含该项集的事务数占总事务数的比例C.支持度与置信度的计算方法相同D.支持度主要用于评估规则的准确性w4.数据挖掘中，关联规则挖掘的经典算法是（）A.Apriori算法B.K-Means算法C.PageRank算法D.C4.5算法w5.以下关于数据挖掘中特征选择的说法错误的是（）A.可以减少数据维度B.能提高模型的训练效率C.会降低模型的准确性D.有助于发现数据中的重要特征w6.在决策树算法中，用于划分节点的属性选择标准通常是（）A.信息增益B.均方误差C.欧式距离D.余弦相似度w7.数据挖掘中的聚类算法主要用于（）A.预测数据的类别B.发现数据中的关联关系C.将数据对象划分成不同的组D.评估数据的相似性w8.支持向量机算法中，核函数的作用是（）A.对数据进行归一化处理B.增加模型的复杂度C.将低维数据映射到高维空间D.计算数据的距离w9.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.动态数据w10.在数据挖掘中，交叉验证的主要目的是（）A.评估模型的泛化能力B.提高数据的准确性C.增加数据的多样性D.优化模型的参数w11.对于时间序列数据挖掘，常用的方法不包括（）A.回归分析B.聚类分析C.趋势分析D.预测算法w12.数据挖掘中，文本挖掘的主要任务不包括（）A.文本分类B.情感分析C.图像识别D.信息抽取w13.以下关于数据挖掘中模型评估指标的说法，错误的是（）A.准确率用于衡量模型预测正确的样本比例B.召回率表示模型能够正确预测出正例的比例C.F1值是准确率和召回率的调和平均值D.均方误差主要用于分类模型的评估w14.在数据挖掘中，降维技术的主要目的是（）A.减少数据的存储量B.提高数据的安全性C.加快模型的训练速度D.以上都是w15.对于异常检测，以下哪种方法不属于基于统计的方法？（）A.基于均值和标准差的方法B.基于距离度量的方法C.基于密度的方法D.基于机器学习的方法w16.数据挖掘中，关联规则的置信度是指（）A.规则的支持度与前项支持度的比值B.规则的支持度与后项支持度的比值C.规则的准确性D.规则的实用性w17.以下关于数据挖掘中深度学习算法的说法，正确的是（）A.深度学习算法不需要大量的数据进行训练B.深度学习算法在处理复杂数据时表现较差C.深度学习算法包括神经网络、卷积神经网络等D.深度学习算法只能用于图像识别w18.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.提高数据的安全性D.辅助决策w19.对于分类问题，当类别不平衡时，以下哪种方法可以有效解决？（）A.过采样B.欠采样C.调整模型的评估指标D.以上都是w20.数据挖掘中，模型融合的目的是（）A.提高模型的准确性B.增加模型的复杂度C.减少模型的训练时间D.以上都不是第II卷（非选择题，共60分）（一）填空题（共10分）答题要求：请在横线上填写正确答案。(总共5题，每题2分)w21.数据挖掘的主要任务包括分类、聚类、关联规则挖掘、______和异常检测等。w22.在Apriori算法中，频繁项集的生成是通过______来实现的。w23.决策树算法中，叶子节点表示______。w24.数据挖掘中，特征工程包括特征选择、特征提取、______和特征缩放等。w25.对于聚类算法，常用的距离度量方法有欧式距离、______和余弦相似度等。（二）简答题（共20分）答题要求：简要回答问题，观点明确，条理清晰。(总共4题，每题各5分)w26.简述数据挖掘中分类算法的基本原理。w27.什么是数据挖掘中的频繁项集？如何挖掘频繁项集？w28.请说明支持向量机算法中核函数的种类及应用场景。w29.在数据挖掘中，如何评估一个分类模型的性能？（三）论述题（共15分）答题要求：结合所学知识，详细论述问题，观点明确，论证充分。w30.论述数据挖掘在大数据时代的重要性及面临的挑战。（四）案例分析题（共15分）答题要求：根据给定的案例材料，回答问题，分析合理，结论明确。材料：某电商平台收集了大量用户的购物数据，包括用户ID、购买时间、购买商品类别、购买金额等。现在需要通过数据挖掘技术来分析用户的购买行为，以提高平台的销售业绩。w31.请提出一种适合该电商平台数据挖掘的方法，并说明理由。(5分)w32.如何利用数据挖掘技术发现用户的购买偏好？请简要描述步骤。(5分)w33.根据挖掘结果，电商平台可以采取哪些针对性的营销策略？(5分)（五）算法设计题（共20分）答题要求：根据题目要求，设计合理的算法步骤，逻辑清晰，代码简洁。w34.请设计一个简单的决策树算法，用于对给定的数据集进行分类。数据集包含多个特征和一个类别标签。要求：-选择合适的属性划分标准。-描述算法的基本流程。(10分)w35.设计一个基于Apriori算法的关联规则挖掘算法，用于从给定的事务数据集中挖掘频繁项集和关联规则。要求：-说明算法的主要步骤。-如何计算支持度和置信度。(10分)答案：w1.Cw2.Cw3.Bw4.Aw5.Cw6.Aw7.Cw8.Cw9.Dw10.Aw11.Bw12.Cw13.Dw14.Dw15.Dw16.Aw17.Cw18.Cw19.Dw20.Aw21.回归分析w22.逐层搜索w23.分类结果w24.特征构建w25.曼哈顿距离w26.分类算法是通过对已知类别标记的训练数据进行学习，建立分类模型，然后用模型对未知数据进行类别预测。它利用训练数据中的特征与类别之间的关系，找到一种映射规则，将新数据映射到相应的类别中。w27.频繁项集是指在数据集中出现频率较高的项集。挖掘频繁项集通常使用Apriori算法，该算法首先生成候选1项集，然后通过剪枝策略生成频繁1项集，接着基于频繁1项集生成候选2项集，再筛选出频繁2项集，以此类推，直到无法生成新的频繁项集。w28.支持向量机算法中常见的核函数有线性核函数、多项式核函数、高斯径向基核函数等。线性核函数适用于线性可分的数据；多项式核函数可用于处理非线性关系，但参数调整较复杂；高斯径向基核函数在处理复杂数据时表现较好，是最常用的核函数之一。w29.评估分类模型性能可以使用准确率、召回率、F1值、精确率等指标。准确率是预测正确样本数占总样本数的比例；召回率是正确预测出正例的比例；F1值是准确率和召回率的调和平均值；精确率是预测为正例且实际为正例的样本数占预测为正例样本数的比例。还可以通过混淆矩阵直观地了解模型在不同类别上的预测情况。w30.数据挖掘在大数据时代具有重要性，它能从海量数据中发现有价值的信息和知识，辅助决策、优化业务流程、提高竞争力等。但面临数据量大、数据类型多样、数据质量参差不齐、算法效率低、隐私保护等挑战。需要不断发展高效算法、加强数据预处理、注重隐私安全等。w31.可以采用关联规则挖掘算法。理由是电商平台的用户购物数据中可能存在商品之间的关联关系，通过关联规则挖掘可以发现哪些商品经常被一起购买，从而进行商品推荐等营销活动，提高销售业绩。w32.首先对数据进行清洗和预处理。然后可以使用Apriori算法挖掘频繁项集，这些频繁项集可能代表用户的购买偏好组合。接着分析频繁项集中商品类别的关联，确定用户对不同商品类别的偏好程度。w33.针对挖掘出的购买偏好，对于热门商品组合，可以进行套餐推荐；对于特定商品类别的偏好用户，推送该类别新品或优惠活动；还可以根据购买时间等规律，在合适时间向偏好用户推送相关商品促销信息。w34.算法流程：首先选择信息增益最大的属性作为根节点的划分属性。然后对该属性的不同取值将数据集划分为不同子集，对每个