大数据分析与数据挖掘实践题库2026版

大数据分析与数据挖掘实践题库2026版一、选择题（每题2分，共20题）（行业：金融风控，地域：中国）1.在银行信贷审批中，哪项指标最常用于评估客户的还款能力？（）A.账户余额B.收入水平C.信用历史D.年龄（行业：电商推荐，地域：中国）2.在商品推荐系统中，协同过滤算法的核心思想是？（）A.基于内容的相似性B.基于用户行为的聚类C.基于用户-物品交互矩阵的相似度D.基于规则的推荐（行业：医疗健康，地域：美国）3.在医疗诊断中，决策树算法的主要优势是？（）A.对异常值敏感B.需要大量计算资源C.可解释性强D.无法处理缺失值（行业：交通出行，地域：欧洲）4.在交通流量预测中，ARIMA模型的主要应用场景是？（）A.离散事件模拟B.时间序列分析C.贝叶斯网络推理D.神经网络预测（行业：零售营销，地域：日本）5.在客户流失分析中，逻辑回归模型的主要用途是？（）A.分类客户流失概率B.回归消费金额C.聚类客户群体D.生成客户画像（行业：能源管理，地域：德国）6.在电力负荷预测中，LSTM模型的主要优势是？（）A.无法处理长期依赖关系B.对噪声数据敏感C.支持序列数据建模D.需要大量标注数据（行业：社交媒体，地域：印度）7.在舆情分析中，主题模型（LDA）的主要应用是？（）A.用户行为预测B.文本主题挖掘C.图像识别D.时间序列分析（行业：制造业，地域：中国）8.在设备故障预测中，支持向量机（SVM）的主要用途是？（）A.无监督异常检测B.分类故障类型C.回归预测故障时间D.聚类设备状态（行业：农业科技，地域：巴西）9.在作物产量预测中，地理加权回归（GWR）的主要优势是？（）A.忽略空间自相关性B.适用于小样本数据C.支持空间非平稳性分析D.无法处理非线性关系（行业：金融科技，地域：英国）10.在反欺诈检测中，异常检测算法的主要挑战是？（）A.需要大量标注数据B.欺诈模式高度动态C.无法处理高维数据D.对计算资源要求低二、简答题（每题5分，共10题）（行业：电商推荐，地域：中国）11.简述协同过滤算法的两种主要类型及其优缺点。（行业：医疗健康，地域：美国）12.解释交叉验证在模型评估中的作用及其常见方法。（行业：交通出行，地域：欧洲）13.描述时间序列分析中ARIMA模型的三个参数（p、d、q）的含义。（行业：零售营销，地域：日本）14.解释客户细分（Segmentation）在精准营销中的应用价值。（行业：能源管理，地域：德国）15.描述LSTM模型如何解决循环神经网络（RNN）的梯度消失问题。（行业：社交媒体，地域：印度）16.解释主题模型（LDA）的基本原理及其在文本分析中的应用。（行业：制造业，地域：中国）17.描述主成分分析（PCA）在特征工程中的作用及其适用场景。（行业：农业科技，地域：巴西）18.解释地理加权回归（GWR）与传统回归模型的区别。（行业：金融科技，地域：英国）19.描述异常检测算法在金融欺诈检测中的常见方法及其挑战。（行业：智能客服，地域：新加坡）20.解释自然语言处理（NLP）在智能客服系统中的核心任务。三、综合题（每题10分，共5题）（行业：电商推荐，地域：中国）21.设计一个基于协同过滤的商品推荐系统，包括数据采集、模型训练和效果评估的步骤。（行业：医疗健康，地域：美国）22.阐述如何利用机器学习模型预测患者的疾病风险，包括数据预处理、特征选择和模型部署。（行业：交通出行，地域：欧洲）23.描述如何利用时间序列分析预测城市交通拥堵情况，包括模型选择、参数调优和结果解释。（行业：零售营销，地域：日本）24.设计一个客户流失预警系统，包括数据来源、模型选择和业务应用场景。（行业：能源管理，地域：德国）25.阐述如何利用大数据技术优化电力分配，包括数据采集、分析和决策支持。答案与解析一、选择题答案与解析1.B解析：收入水平是衡量还款能力的重要指标，比账户余额或信用历史更直接反映客户的财务状况。2.C解析：协同过滤算法通过分析用户-物品交互矩阵，挖掘相似用户或相似物品进行推荐，是电商推荐的核心技术。3.C解析：决策树算法可解释性强，适合医疗诊断场景，便于医生理解决策逻辑。4.B解析：ARIMA模型主要用于时间序列分析，如交通流量预测，通过自回归、差分和移动平均拟合数据。5.A解析：逻辑回归用于分类客户流失概率，是金融风控中的常用模型。6.C解析：LSTM模型通过门控机制支持序列数据的长期依赖建模，适用于电力负荷预测。7.B解析：LDA主题模型用于挖掘文本数据中的隐含主题，如舆情分析中的热点话题。8.B解析：SVM可用于分类故障类型，如设备故障预测中的异常模式识别。9.C解析：GWR支持空间非平稳性分析，适用于农业产量预测中的地域性差异。10.B解析：欺诈模式高度动态变化，是反欺诈检测的主要挑战。二、简答题答案与解析11.协同过滤算法类型及优缺点-基于用户的协同过滤：通过相似用户的行为推荐物品，优点是泛化能力强，缺点是数据稀疏性高。-基于物品的协同过滤：通过相似物品的行为推荐，优点是计算效率高，缺点是可能忽略用户兴趣变化。12.交叉验证的作用与方法作用：通过多次数据分割评估模型泛化能力，避免过拟合。方法：k折交叉验证（如5折或10折）。13.ARIMA模型的三个参数含义-p：自回归阶数，反映历史数据对当前值的影响。-d：差分阶数，用于使时间序列平稳。-q：移动平均阶数，反映误差项的自相关性。14.客户细分在精准营销中的应用价值通过聚类分析将客户分为不同群体，针对性推送营销信息，提高转化率。15.LSTM解决梯度消失问题通过门控机制（输入门、遗忘门、输出门）控制信息流动，避免长期依赖信息丢失。16.LDA的基本原理与应用基于贝叶斯理论，将文本表示为隐含主题的混合分布，用于舆情分析中的话题挖掘。17.PCA在特征工程中的作用通过降维减少噪声，保留主要特征，适用于高维数据压缩。18.GWR与传统回归的区别GWR考虑空间自相关性，参数随地点变化，传统回归假设参数全局一致。19.异常检测在金融欺诈检测中的方法与挑战方法：孤立森林、DBSCAN等；挑战：欺诈样本少且模式动态变化。20.NLP在智能客服中的核心任务实体识别、意图分类、对话生成，实现自动化客户服务。三、综合题答案与解析21.商品推荐系统设计-数据采集：用户行为日志、商品属性、用户画像。-模型训练：计算用户/物品相似度，生成推荐列表。-效果评估：准确率、召回率、覆盖率。22.疾病风险预测系统-数据预处理：清洗医疗记录，特征工程（如年龄、病史）。-模型选择：逻辑回归或随机森林。-部署：API接口嵌入医院系统。23.交通拥堵预测-模型选择：ARIMA或LSTM。-参数调优：交叉验证优化阶数。-结果解释：拥堵预警地图展示。24.