2026年数据分析与数据挖掘技术试题

2026年数据分析与数据挖掘技术试题一、单选题（共10题，每题2分，共20分）1.在某电商平台中，分析师需要预测用户购买某商品的可能性。以下哪种模型最适合此场景？A.线性回归模型B.决策树模型C.逻辑回归模型D.K-近邻模型2.在处理某城市出租车行驶数据时，发现部分GPS数据存在缺失值。以下哪种方法最适合处理缺失值？A.直接删除缺失值B.使用均值或中位数填充C.使用K-近邻填充D.使用多重插补3.某银行需要评估客户的信用风险，以下哪种特征工程方法最适合此场景？A.特征编码B.特征选择C.特征缩放D.特征交互4.在某医疗诊断系统中，分析师需要识别出患有某种疾病的病人。以下哪种模型最适合此场景？A.线性回归模型B.支持向量机模型C.随机森林模型D.神经网络模型5.在某社交媒体平台中，分析师需要分析用户发布的内容。以下哪种算法最适合此场景？A.协同过滤算法B.聚类算法C.关联规则挖掘算法D.文本挖掘算法6.在某电商平台的用户行为数据中，分析师需要发现用户购买商品之间的关联关系。以下哪种算法最适合此场景？A.决策树算法B.关联规则挖掘算法C.聚类算法D.序列模式挖掘算法7.在某金融市场中，分析师需要预测股票价格的走势。以下哪种模型最适合此场景？A.时间序列分析模型B.线性回归模型C.决策树模型D.逻辑回归模型8.在某零售企业的销售数据中，分析师需要发现不同商品之间的关联关系。以下哪种算法最适合此场景？A.协同过滤算法B.关联规则挖掘算法C.聚类算法D.序列模式挖掘算法9.在某电商平台的用户行为数据中，分析师需要预测用户的购买行为。以下哪种模型最适合此场景？A.线性回归模型B.决策树模型C.逻辑回归模型D.K-近邻模型10.在某医疗诊断系统中，分析师需要评估模型的泛化能力。以下哪种方法最适合此场景？A.交叉验证B.留一法C.自举法D.插值法二、多选题（共5题，每题3分，共15分）1.在某电商平台的用户行为数据中，分析师需要发现用户购买商品之间的关联关系。以下哪些算法可以用于此场景？A.协同过滤算法B.关联规则挖掘算法C.聚类算法D.序列模式挖掘算法2.在某医疗诊断系统中，分析师需要评估模型的性能。以下哪些指标可以用于此场景？A.准确率B.召回率C.F1分数D.AUC值3.在某金融市场中，分析师需要预测股票价格的走势。以下哪些模型可以用于此场景？A.时间序列分析模型B.线性回归模型C.决策树模型D.逻辑回归模型4.在某零售企业的销售数据中，分析师需要发现不同商品之间的关联关系。以下哪些算法可以用于此场景？A.协同过滤算法B.关联规则挖掘算法C.聚类算法D.序列模式挖掘算法5.在某电商平台的用户行为数据中，分析师需要预测用户的购买行为。以下哪些模型可以用于此场景？A.线性回归模型B.决策树模型C.逻辑回归模型D.K-近邻模型三、简答题（共5题，每题5分，共25分）1.简述特征工程的步骤及其在数据分析中的作用。2.简述交叉验证的原理及其在模型评估中的作用。3.简述关联规则挖掘的基本概念及其在商业分析中的应用。4.简述时间序列分析的原理及其在金融市场中的应用。5.简述文本挖掘的基本概念及其在社交媒体分析中的应用。四、计算题（共3题，每题10分，共30分）1.某电商平台的用户行为数据如下表所示，请计算用户购买商品A和商品B的关联规则的支持度、置信度和提升度。|用户ID|商品A|商品B||--|-|-||1|购买|购买||2|购买|未购买||3|未购买|购买||4|购买|购买||5|未购买|未购买|2.某医疗诊断系统的数据如下表所示，请计算模型的准确率、召回率和F1分数。|实际值|预测值||--|-||患病|患病||未患病|患病||患病|未患病||未患病|未患病|3.某金融市场的股票价格数据如下表所示，请计算股票价格的时间序列模型的移动平均和指数平滑值。|日期|股票价格||--|-||2023-01-01|100||2023-01-02|105||2023-01-03|103||2023-01-04|106|五、论述题（共2题，每题10分，共20分）1.论述特征工程在数据分析中的重要性及其具体方法。2.论述数据挖掘技术在商业决策中的应用及其面临的挑战。答案与解析一、单选题1.C.逻辑回归模型逻辑回归模型适用于二分类问题，预测用户购买某商品的可能性。2.C.使用K-近邻填充K-近邻填充可以根据周围样本的值来填充缺失值，适用于小规模缺失值处理。3.B.特征选择特征选择可以筛选出对模型性能影响较大的特征，提高模型的泛化能力。4.B.支持向量机模型支持向量机模型适用于二分类问题，能够有效处理高维数据。5.D.文本挖掘算法文本挖掘算法可以分析用户发布的内容，提取关键词和主题。6.B.关联规则挖掘算法关联规则挖掘算法可以发现用户购买商品之间的关联关系。7.A.时间序列分析模型时间序列分析模型适用于预测股票价格的走势。8.B.关联规则挖掘算法关联规则挖掘算法可以发现不同商品之间的关联关系。9.C.逻辑回归模型逻辑回归模型适用于预测用户的购买行为。10.A.交叉验证交叉验证可以评估模型的泛化能力，减少过拟合风险。二、多选题1.A.协同过滤算法,B.关联规则挖掘算法,D.序列模式挖掘算法协同过滤算法、关联规则挖掘算法和序列模式挖掘算法都可以用于发现用户购买商品之间的关联关系。2.A.准确率,B.召回率,C.F1分数,D.AUC值准确率、召回率、F1分数和AUC值都可以用于评估模型的性能。3.A.时间序列分析模型,C.决策树模型时间序列分析模型和决策树模型可以用于预测股票价格的走势。4.A.协同过滤算法,B.关联规则挖掘算法,D.序列模式挖掘算法协同过滤算法、关联规则挖掘算法和序列模式挖掘算法都可以用于发现不同商品之间的关联关系。5.B.决策树模型,C.逻辑回归模型,D.K-近邻模型决策树模型、逻辑回归模型和K-近邻模型都可以用于预测用户的购买行为。三、简答题1.特征工程的步骤及其在数据分析中的作用特征工程的步骤包括：数据清洗、特征提取、特征选择和特征转换。特征工程在数据分析中的作用是提高模型的性能和泛化能力，减少过拟合风险。2.交叉验证的原理及其在模型评估中的作用交叉验证的原理是将数据分成若干份，轮流使用其中一份作为测试集，其余作为训练集，计算模型的平均性能。交叉验证在模型评估中的作用是减少过拟合风险，提高模型的泛化能力。3.关联规则挖掘的基本概念及其在商业分析中的应用关联规则挖掘的基本概念是发现数据项之间的关联关系，例如“购买商品A的用户也购买商品B”。在商业分析中，关联规则挖掘可以用于商品推荐、购物篮分析等。4.时间序列分析的原理及其在金融市场中的应用时间序列分析的原理是分析数据随时间变化的趋势和规律，例如股票价格的走势。在金融市场中的应用包括预测股票价格的走势、分析市场波动等。5.文本挖掘的基本概念及其在社交媒体分析中的应用文本挖掘的基本概念是分析文本数据，提取关键词和主题，例如分析用户发布的内容。在社交媒体分析中的应用包括舆情分析、用户行为分析等。四、计算题1.计算用户购买商品A和商品B的关联规则的支持度、置信度和提升度支持度=(购买A和购买B的次数)/总次数=2/5=0.4置信度=支持度/购买A的次数=0.4/4=0.1提升度=置信度/购买B的次数=0.1/2=0.052.计算模型的准确率、召回率和F1分数准确率=(预测正确的次数)/总次数=2/4=0.5召回率=(预测正确的患病次数)/实际患病的次数=1/2=0.5F1分数=2准确率召回率/(准确率+召回率)=0.53.计算股票价格的时间序列模型的移动平均和指数平滑值移动平均=(100+105+103+106)/4=104.25指数平滑值=0.6106+0.4104.25=104.15五、论述题1.论述特征工程在数据分析中的重要性及其具体方法特征工程在数据分析中的重要性在于提高模型的性能和泛化能力，减少过拟合风险。具体方法包括数据清洗、特征提取、特征选择和特征转换。数据清洗可以去除噪声和异常值，特征提取可以提取更有用的特征，特征选择可以筛选出对模型性能影响较大的特征，特征转换可以转换特征的分布，提高模型的性