2025年高职大数据技术应用（数据挖掘）试题及答案

2025年高职大数据技术应用（数据挖掘）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。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.聚类算法D.朴素贝叶斯算法答案：C2.数据挖掘中，关联规则挖掘的主要目的是发现数据中的什么关系？A.因果关系B.相关关系C.层次关系D.时间序列关系答案：B3.对于频繁项集挖掘，以下哪个概念是正确的？A.频繁项集是指在数据集中出现频率较低的项集B.支持度是衡量频繁项集重要性的唯一指标C.频繁项集的子集一定是频繁项集D.频繁项集的支持度大于等于最小支持度阈值答案：D4.数据挖掘中的数据预处理步骤不包括以下哪一项？A.数据清洗B.数据集成C.数据加密D.数据变换答案：C5.在决策树算法中，用于选择划分属性的准则通常是？A.信息增益B.均方误差C.欧氏距离D.余弦相似度答案：A6.以下关于数据挖掘应用场景的说法，错误的是？A.可以用于客户关系管理，如预测客户流失B.不能应用于医疗领域C.可用于市场趋势分析D.能帮助企业进行精准营销答案：B第II卷（非选择题共70分）二、填空题（共20分）答题要求：本大题共5个空，每空4分。请将正确答案填写在横线上。1.数据挖掘的主要任务包括分类、聚类、关联规则挖掘、______和______等。答案：异常检测、趋势分析2.聚类算法中，常用的距离度量方法有______、______等。答案：欧氏距离、曼哈顿距离3.决策树的构建过程主要包括______、______和剪枝等步骤。答案：特征选择、树的生成4.数据挖掘中，评估分类模型的常用指标有______、______等。答案：准确率、召回率5.关联规则挖掘中，衡量规则强度的两个重要指标是______和______。答案：支持度、置信度三、简答题（共20分）答题要求：请简要回答以下问题，每题10分。1.简述数据挖掘中数据清洗的主要内容。答：数据清洗主要包括处理缺失值，可采用删除记录、数据插补等方法；处理重复数据，去除重复记录；处理错误数据，纠正明显错误的值；处理不一致数据，统一数据格式和编码等，以提高数据质量，为后续挖掘提供可靠数据基础。2.请说明支持向量机算法的基本原理。答：支持向量机算法通过寻找一个最优超平面来对数据进行分类，使得不同类别的数据点位于超平面两侧，且间隔最大。超平面由支持向量决定，支持向量是距离超平面最近的那些数据点。通过求解一个优化问题来确定超平面的参数，从而实现对数据的有效分类。四、综合分析题（共15分）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。现在想通过数据挖掘来分析用户的购买行为模式。答题要求：根据上述材料，请回答以下问题，每题5分。1.请提出一种可能的数据挖掘任务，并说明理由。答：可以进行关联规则挖掘。因为通过分析用户购买商品种类之间的关联关系，能发现用户购买行为的潜在模式，比如哪些商品经常会被一起购买，这有助于电商平台进行商品推荐、组合销售等策略制定。2.若要进行聚类分析，你认为可以从哪些角度对用户进行聚类？答：可以从购买频率角度，将用户分为高频购买用户、中频购买用户和低频购买用户；也可以从购买金额角度，分为高消费用户、中等消费用户和低消费用户；还可以结合购买商品种类，比如分为购买电子产品类用户、购买生活用品类用户等。3.如何评估聚类结果的好坏？答：可以通过计算类内相似度和类间相似度来评估。类内相似度高说明同一类中的用户具有相似的购买行为，类间相似度低说明不同类用户的购买行为差异明显。还可以使用一些外部指标，如纯度、兰德指数等，与已知的用户分类情况进行对比，来判断聚类结果的准确性。五、算法设计题（共15分）材料：给定一个数据集，包含多个属性和类别标签，要求设计一个决策树算法来对数据进行分类。答题要求：请简要描述决策树算法的设计步骤，每题5分。1.首先需要进行什么操作？答：首先要进行特征选择。通过计算不同属性的信息增益等指标，选择最能区分不同类别数据的属性作为划分属性，以构建决策树的节点。2.如何构建决策树的节点？答：根据选择的划分属性，将数据集按照该属性的不同取值进行划分，形成不同的子集。每个子集对应决策树的一个分支，在每个子集中继续重复特征选择和划分过程，逐步构建决策树的节点，直到满足停止条件。3.在构建过程中如何处理数据的类别不平衡问题？答：可以采用重采样方法，如对少数