2026年数据分析师考试数据挖掘与处理试题

2026年数据分析师考试：数据挖掘与处理试题一、单选题（共10题，每题2分，合计20分）1.在处理缺失值时，以下哪种方法最适合用于连续型变量？A.删除含有缺失值的行B.使用均值或中位数填充C.使用众数填充D.K最近邻填充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.主成分分析（PCA）D.系统聚类3.在数据预处理中，标准化（Standardization）指的是什么？A.将数据按最大值归一化到[0,1]区间B.将数据按均值归一化到[0,1]区间C.将数据按均值为0，标准差为1转换D.将数据按最小值归一化到[0,1]区间4.以下哪种指标适用于评估分类模型的性能？A.均方误差（MSE）B.R²（决定系数）C.AUC（ROC曲线下面积）D.均值绝对误差（MAE）5.在关联规则挖掘中，支持度（Support）衡量的是什么？A.规则的置信度B.项集在数据集中出现的频率C.规则的Lift值D.规则的准确性6.以下哪种数据聚合方法适用于将时间序列数据按月汇总？A.分组（GroupBy）B.窗口函数（WindowFunction）C.透视表（PivotTable）D.排序（Sort）7.在异常检测中，以下哪种方法适用于高维数据？A.基于统计的方法（如Z-score）B.基于密度的方法（如DBSCAN）C.基于距离的方法（如KNN）D.基于模型的方法（如孤立森林）8.以下哪种特征工程方法适用于处理类别不平衡问题？A.特征缩放B.过采样（Oversampling）C.特征选择D.特征编码9.在数据清洗中，以下哪种方法适用于处理重复值？A.填充缺失值B.删除重复行C.标准化数据D.对缺失值进行插值10.在决策树算法中，以下哪个参数用于控制树的深度？A.学习率（LearningRate）B.最大深度（MaxDepth）C.正则化参数（λ）D.树的节点数二、多选题（共5题，每题3分，合计15分）1.以下哪些属于数据预处理中的常见任务？A.缺失值处理B.异常值检测C.特征编码D.数据降维E.数据聚合2.在关联规则挖掘中，以下哪些指标用于评估规则的强度？A.支持度（Support）B.置信度（Confidence）C.Lift值D.卡方检验E.均方根误差（RMSE）3.以下哪些算法适用于聚类分析？A.K-meansB.层次聚类C.DBSCAND.决策树E.孤立森林4.在特征工程中，以下哪些方法可以提高模型的性能？A.特征组合B.特征选择C.特征缩放D.特征编码E.数据标准化5.在时间序列分析中，以下哪些方法适用于趋势预测？A.ARIMA模型B.线性回归C.Prophet模型D.LSTM神经网络E.移动平均法三、简答题（共4题，每题5分，合计20分）1.简述数据清洗的步骤及其重要性。2.解释什么是特征工程，并举例说明其在数据挖掘中的作用。3.在处理缺失值时，删除行和填充值各有什么优缺点？4.什么是过采样和欠采样？它们分别适用于哪些场景？四、操作题（共2题，每题10分，合计20分）1.假设你有一份电商平台的用户交易数据，包含用户ID、商品ID、购买金额、购买时间等字段。请设计一个数据清洗和预处理流程，并说明每一步的目的。2.假设你使用K-means算法对用户数据进行聚类，发现聚类的结果不太理想。请提出至少三种改进方法，并解释其原理。五、论述题（共1题，15分）某金融机构希望利用数据挖掘技术预测客户的流失风险。请结合实际场景，设计一个数据挖掘流程，包括数据收集、预处理、特征工程、模型选择和评估等步骤，并说明每一步的具体方法和理由。答案与解析一、单选题答案与解析1.B-解析：对于连续型变量，均值或中位数填充能更好地保留数据的分布特征，而删除行会导致数据丢失过多，众数填充适用于类别型变量。K最近邻填充适用于类别型变量。2.B-解析：决策树是一种经典的分类算法，适用于二分类或多分类任务。K-means和系统聚类属于聚类算法，PCA和孤立森林属于降维或回归算法。3.C-解析：标准化（Standardization）将数据转换为均值为0，标准差为1的分布，适用于需要消除量纲影响的场景，如机器学习中的梯度下降。4.C-解析：AUC（AreaUndertheROCCurve）是评估分类模型性能的常用指标，表示模型区分正负样本的能力。MSE、R²和MAE主要用于回归模型。5.B-解析：支持度（Support）衡量项集在数据集中出现的频率，是关联规则挖掘的基础指标。置信度（Confidence）和Lift值衡量规则的强度。6.A-解析：分组（GroupBy）可以将时间序列数据按月、年等维度汇总，适用于聚合操作。窗口函数和透视表也用于数据聚合，但分组更直接。7.B-解析：DBSCAN是一种基于密度的异常检测算法，适用于高维数据，能发现任意形状的簇。其他方法在高维下效果较差。8.B-解析：过采样（Oversampling）通过复制少数类样本来平衡类别，适用于类别不平衡问题。欠采样（Undersampling）通过删除多数类样本，但可能导致信息丢失。9.B-解析：删除重复行可以避免数据冗余对模型的影响，而填充缺失值、标准化和插值是其他数据清洗方法。10.B-解析：最大深度（MaxDepth）控制决策树的层级，防止过拟合。学习率用于梯度下降，正则化参数用于L1/L2惩罚，树节点数是模型复杂度的体现。二、多选题答案与解析1.A、B、C、D-解析：数据预处理包括缺失值处理、异常值检测、特征编码和降维等任务，数据聚合属于数据分析阶段，不是预处理。2.A、B、C-解析：支持度、置信度和Lift值是评估关联规则的常用指标。卡方检验用于检验项集独立性，RMSE是回归模型评估指标。3.A、B、C-解析：K-means、层次聚类和DBSCAN是聚类算法。决策树和孤立森林主要用于分类或回归。4.A、B、C、D-解析：特征组合、特征选择、特征缩放和特征编码都是提升模型性能的常用方法，数据标准化属于特征缩放的一种。5.A、C、E-解析：ARIMA、Prophet和移动平均法适用于趋势预测。线性回归和LSTM更适用于回归或分类任务。三、简答题答案与解析1.数据清洗的步骤及其重要性-步骤：1.缺失值处理：删除或填充缺失值。2.异常值检测：识别并处理异常值。3.重复值处理：删除重复记录。4.数据类型转换：确保字段类型正确。5.格式统一：统一日期、文本格式等。-重要性：清洗后的数据能提高模型准确性和可靠性，避免错误分析。2.特征工程的作用及举例-特征工程是通过转换或组合原始特征，生成更有效的输入，提升模型性能。-例子：-特征组合：将“年龄”和“收入”组合成“消费能力”。-特征编码：将类别变量转为数值（如独热编码）。3.删除行和填充值的优缺点-删除行：+优点：简单高效，避免填充偏差。+缺点：数据丢失过多。-填充值：+优点：保留更多数据。+缺点：可能引入偏差（如均值填充平滑真实分布）。4.过采样和欠采样的适用场景-过采样：适用于少数类样本过少，如欺诈检测。-欠采样：适用于多数类样本过多，如医疗诊断。四、操作题答案与解析1.数据清洗和预处理流程-步骤：1.缺失值处理：检查缺失比例，若低则删除，若高则填充（如均值填充金额）。2.异常值检测：用箱线图识别异常金额，删除或替换。3.数据类型转换：确保时间字段为日期类型。4.特征工程：新增“购买小时”字段，进行用户分群。5.数据标准化：对金额进行Z-score标准化。-目的：提高数据质量，避免模型误导。2.K-means聚类改进方法-方法：1.调整K值：用肘部法则确定最优K值。2.优化初始化：使用K-means++初始化。3.特征选择：删除冗余特征（如用户ID）。-原理：避免局部最优和维度灾难。五、论述题答案与解析金融机构客户流失风险预测流程1.数据收集：收集用户交易、行为、人口统计等数据。2.预处理：清洗