2026年数据分析与挖掘专业应用题库

2026年数据分析与挖掘专业应用题库一、选择题（每题2分，共20题）1.题：在北京市某电商平台，通过用户购买行为数据进行用户分群，最适合使用的聚类算法是？A.K-MeansB.DBSCANC.层次聚类D.谱聚类2.题：某金融机构利用逻辑回归模型预测贷款违约风险，若模型在训练集上AUC为0.85，在测试集上为0.75，则可能存在什么问题？A.过拟合B.模型欠拟合C.样本偏差D.模型泛化能力正常3.题：某上海市外卖平台需要预测用户次日订单量，最适合使用的时序分析模型是？A.ARIMAB.ProphetC.LSTMD.XGBoost4.题：某深圳市科技公司分析用户留存率，发现新功能使用率与留存率正相关，若要验证这一假设，应使用什么统计检验？A.t检验B.卡方检验C.相关系数检验D.ANOVA5.题：某杭州市景区通过社交媒体文本数据监测游客满意度，最适合使用的文本分析方法是什么？A.主题模型（LDA）B.情感分析（BERT）C.词嵌入（Word2Vec）D.文本分类（SVM）6.题：某成都市快递公司优化配送路线，需要考虑交通拥堵数据，最适合使用的算法是？A.A算法B.Dijkstra算法C.贪心算法D.模拟退火算法7.题：某武汉市电商平台的商品推荐系统，若采用协同过滤算法，数据稀疏性问题如何解决？A.基于用户的协同过滤B.基于物品的协同过滤C.矩阵分解（SVD）D.热门推荐策略8.题：某广州市医疗机构分析患者复诊数据，发现年龄与复诊率存在非线性关系，最适合使用的回归模型是？A.线性回归B.多项式回归C.岭回归D.Lasso回归9.题：某深圳市安防公司利用视频数据检测异常行为，最适合使用的计算机视觉技术是？A.目标检测（YOLO）B.图像分割（U-Net）C.光流法D.特征点匹配10.题：某上海市零售企业分析用户购物篮数据，发现关联规则挖掘中支持度与置信度矛盾，如何解决？A.提高最小支持度阈值B.使用Apriori算法C.调整事务规模D.以上均无效二、简答题（每题5分，共10题）11.题：某杭州市外卖平台需要分析用户订单取消原因，如何设计数据采集方案和预处理步骤？12.题：某深圳市金融机构利用用户交易数据检测异常交易，如何设计异常检测模型并评估其效果？13.题：某成都市电商平台需要根据用户行为数据预测商品销量，如何选择合适的时序模型并处理季节性因素？14.题：某广州市医疗机构分析患者病历数据，如何处理数据中的缺失值和类别不平衡问题？15.题：某武汉市科技公司利用用户评论数据进行情感分析，如何评估模型的准确性和鲁棒性？16.题：某深圳市物流公司需要优化仓储布局，如何利用聚类算法分析商品关联性并设计分区方案？17.题：某杭州市旅游平台分析游客画像，如何结合用户行为数据和地理数据构建用户分群模型？18.题：某成都市餐饮企业需要预测餐厅客流，如何利用时间序列模型并结合节假日数据进行预测？19.题：某广州市电商平台分析用户流失原因，如何设计A/B测试方案验证改进措施的效果？20.题：某武汉市安防公司利用传感器数据进行入侵检测，如何设计特征工程并选择合适的分类算法？三、计算题（每题10分，共5题）21.题：某深圳市电商平台的商品推荐系统，用户A和用户B的评分矩阵如下：|商品|用户A|用户B|||-|-||商品1|5|3||商品2|4|0||商品3|0|4||商品4|3|5|请计算基于用户的协同过滤的相似度（余弦相似度），并推荐用户A可能喜欢的商品（商品3和商品4）。22.题：某杭州市外卖平台的订单数据如下（时间序列）：|时间|订单量|||--||1|100||2|150||3|120||4|180||5|160|请用ARIMA模型拟合数据，并预测第6期订单量。23.题：某成都市医疗机构的患者复诊数据如下（逻辑回归）：|年龄|是否复诊|||-||20|是||35|否||50|是||65|否|请计算逻辑回归模型的参数，并预测年龄为40岁的患者复诊概率。24.题：某深圳市物流公司的仓储数据如下（K-Means聚类）：|商品ID|库存量|体积（m³）||--|--|||1|200|50||2|150|30||3|300|80||4|100|20|请用K-Means算法将商品分为两类，并说明聚类结果。25.题：某广州市电商平台分析用户购物篮数据，得到关联规则如下：|规则|支持度|置信度|||--|--||{面包}→{牛奶}|0.1|0.8||{面包}→{黄油}|0.05|0.7|请分析哪条规则更有价值，并说明原因。答案与解析一、选择题答案1.A2.A3.A4.C5.B6.B7.C8.B9.A10.A二、简答题答案11.数据采集方案：-通过外卖平台API获取用户订单数据（时间、商品、取消原因等）。-结合客服记录和用户反馈补充取消原因分类。-预处理步骤：-处理缺失值（用众数填充取消原因）。-对文本数据进行分词和去停用词。-构建取消原因分类标签（如“超时”“价格”“口味”）。12.异常检测模型设计：-使用孤立森林算法检测异常交易（计算样本孤立度）。-评估方法：-使用ROC曲线和AUC值评估模型效果。-通过实际交易案例验证模型召回率。13.时序模型选择：-选择ARIMA模型（拟合季节性数据）。-处理季节性因素：分解时间序列为趋势、季节和残差部分。-预测步骤：-训练ARIMA(1,1,1)(1,1,1)模型。-预测第6期订单量（假设结果为175）。14.缺失值和类别不平衡处理：-缺失值：用多重插补法填充病历中的年龄和症状数据。-类别不平衡：使用过采样（SMOTE）或代价敏感学习。15.情感分析评估：-使用BERT模型进行情感分类。-评估指标：-准确率、F1值和BERT微调后的AUC值。-通过人工标注验证模型鲁棒性。16.聚类算法应用：-使用K-Means聚类商品（按库存和体积）。-分区方案：-第一类：高库存大体积商品（商品1、3）。-第二类：低库存小体积商品（商品2、4）。17.用户分群模型：-结合用户行为数据（浏览、购买）和地理数据（IP位置）。-使用K-Means或DBSCAN进行分群。-分群特征：-高消费群体、周边居民群体、游客群体。18.时序模型预测：-使用Prophet模型（处理节假日效应）。-预测步骤：-训练模型时加入节假日参数。-预测第6期客流（假设结果为200）。19.A/B测试方案：-对照组使用原界面，实验组使用改进界面。-验证方法：-比较两组用户留存率差异（假设实验组提升5%）。20.入侵检测特征工程：-提取传感器数据时序特征（均值、方差）。-使用支持向量机（SVM）分类异常行为。三、计算题答案21.协同过滤计算：-余弦相似度：-用户A与用户B的向量夹角余弦值≈0.447。-推荐商品：商品3和商品4（因评分接近）。22.ARIMA预测：-拟合ARIMA(1,1,1)模型：-预测第6期订单量≈175（假设结果）。23.逻辑回归计算：-参数计算：-β₀≈-2.303，β₁≈0.434。-