2026年数据分析与应用专家考试题数据挖掘与处理技巧

2026年数据分析与应用专家考试题：数据挖掘与处理技巧一、单选题（每题2分，共20题）说明：下列每题只有一个最符合题意的选项。1.在处理缺失值时，以下哪种方法最适合用于连续型变量且数据分布较为正态的情况？A.删除含有缺失值的行B.填充均值C.填充中位数D.填充众数2.以下哪种算法属于监督学习中的分类算法？A.K-means聚类B.决策树C.PCA降维D.Apriori关联规则3.在数据预处理中，标准化（Z-score标准化）的主要目的是什么？A.缩小数据范围B.消除量纲影响C.提高模型收敛速度D.以上都是4.以下哪种指标适用于评估分类模型的性能，尤其是在数据不平衡的情况下？A.准确率（Accuracy）B.召回率（Recall）C.F1分数D.AUC5.在关联规则挖掘中，"支持度"和"置信度"分别衡量什么？A.规则的普适性和强度B.规则的强度和普适性C.规则的频率和可靠性D.规则的可靠性频率6.以下哪种方法适用于处理高维稀疏数据？A.LDA降维B.PCA降维C.t-SNE降维D.UMAP降维7.在特征工程中，"特征组合"指的是什么？A.通过已有特征生成新特征B.选择重要特征C.对特征进行排序D.以上都不对8.以下哪种模型适用于处理非线性关系？A.线性回归B.逻辑回归C.支持向量机（SVM）D.线性判别分析（LDA）9.在数据清洗中，如何处理重复数据？A.保留第一条，删除其余B.删除所有重复行C.根据时间戳保留最新数据D.以上都可以10.在时间序列分析中，ARIMA模型的核心思想是什么？A.通过自回归和移动平均拟合数据B.基于滑动窗口进行预测C.使用树模型进行分段预测D.以上都不对二、多选题（每题3分，共10题）说明：下列每题有多个符合题意的选项，请选出所有正确选项。1.以下哪些属于数据预处理的基本步骤？A.缺失值处理B.特征编码C.数据标准化D.异常值检测2.在聚类分析中，常用的评估指标有哪些？A.轮廓系数B.确定性系数C.调整后的兰德指数D.均方误差（MSE）3.以下哪些算法属于集成学习方法？A.随机森林B.梯度提升树（GBDT）C.AdaBoostD.朴素贝叶斯4.在处理文本数据时，以下哪些方法属于特征提取技术？A.词袋模型（Bag-of-Words）B.TF-IDFC.Word2VecD.主题模型（LDA）5.在异常检测中，以下哪些方法适用于高维数据？A.孤立森林（IsolationForest）B.LOF算法C.基于密度的异常检测（DBSCAN）D.Z-score检测6.在特征选择中，常用的方法有哪些？A.Lasso回归B.RFE（递归特征消除）C.信息增益D.单变量特征测试7.在关联规则挖掘中，如何提高规则的实用性？A.提高最小支持度阈值B.提高最小置信度阈值C.使用Apriori算法进行挖掘D.过滤掉低频项8.在时间序列分析中，ARIMA模型需要估计哪些参数？A.自回归系数（AR）B.移动平均系数（MA）C.阶数（p、d、q）D.趋势系数9.在数据清洗中，如何处理数据不一致？A.统一数据格式B.处理异常值C.标准化数据单位D.删除无效数据10.在特征工程中，以下哪些方法属于特征变换？A.对数变换B.平方根变换C.二值化D.标准化三、简答题（每题5分，共5题）说明：请简要回答下列问题。1.简述数据清洗的主要步骤及其目的。2.解释什么是过拟合，并说明如何避免过拟合。3.描述关联规则挖掘中的"兴趣度"指标及其应用场景。4.说明PCA降维的基本原理及其适用场景。5.在处理缺失值时，插值法有哪些常见类型及其适用情况？四、论述题（每题10分，共2题）说明：请结合实际案例或行业背景，深入分析下列问题。1.在电商行业，如何利用数据挖掘技术提升用户购买转化率？请结合特征工程和模型选择进行说明。2.在金融风控领域，如何利用异常检测技术识别欺诈行为？请说明数据预处理、特征选择和模型应用的关键步骤。答案与解析一、单选题答案与解析1.B-均值适用于正态分布数据，中位数适用于偏态分布，众数适用于分类数据，删除行会导致数据丢失。2.B-决策树是分类算法，其余选项均为无监督或降维算法。3.D-标准化能消除量纲影响，缩小数据范围，并提高模型收敛速度。4.B-召回率关注少数类，适用于不平衡数据；准确率易受多数类影响。5.A-支持度衡量规则普适性，置信度衡量规则强度。6.B-PCA适用于高维数据，其余方法更适用于低维或非线性场景。7.A-特征组合通过已有特征生成新特征，如多项式特征。8.C-SVM能处理非线性关系，其余为线性模型。9.D-根据业务需求选择保留策略，以上方法均可行。10.A-ARIMA通过自回归和移动平均拟合时间序列。二、多选题答案与解析1.A、B、C、D-数据预处理包括缺失值处理、特征编码、标准化和异常值检测。2.A、B、C-轮廓系数、确定性系数和调整后的兰德指数是聚类评估指标，MSE用于回归。3.A、B、C-集成学习方法包括随机森林、GBDT和AdaBoost，朴素贝叶斯为分类算法。4.A、B、C、D-词袋模型、TF-IDF、Word2Vec和LDA均用于文本特征提取。5.A、C-孤立森林和DBSCAN适用于高维异常检测，LOF和Z-score不适用于高维。6.A、B、C、D-Lasso、RFE、信息增益和单变量测试均用于特征选择。7.A、B、C、D-提高阈值、过滤低频项、使用Apriori和去除无效项均能提升规则实用性。8.A、B、C-ARIMA需要估计自回归系数、移动平均系数和阶数，趋势系数非必需。9.A、C、D-统一格式、标准化单位和删除无效数据能解决数据不一致问题，异常值处理不属于此范畴。10.A、B-对数和平方根变换属于特征变换，二值化和标准化属于特征编码。三、简答题答案与解析1.数据清洗步骤及目的-步骤：缺失值处理、重复值处理、异常值检测、数据格式统一、不一致性处理。-目的：提高数据质量，确保模型训练的准确性和可靠性。2.过拟合及避免方法-过拟合指模型对训练数据拟合过度，泛化能力差。避免方法：增加数据量、正则化（如Lasso）、交叉验证、简化模型。3.关联规则兴趣度指标-兴趣度包括支持度、置信度和提升度，用于评估规则的实用价值，常见于电商推荐场景。4.PCA降维原理及适用场景-原理：通过线性变换将高维数据投影到低维空间，保留主要信息。适用场景：高维数据降维、可视化、减少过拟合。5.插值法类型及适用情况-常见类型：线性插值、多项式插值、样条插值。线性插值适用于数据平滑，多项式插值适用于曲线拟合，样条插值适用于复杂曲线。四、论述题答案与解析1.电商用户购买转化率提升-特征工程：用户行为特征（浏览、加购、停留时长）、用户画像（年龄、地域）、商品特征（价格、类别）。-模型选择：使用逻辑回归或决策树预测购