2026年软考中级数据挖掘与分析师考试技巧

2026年软考中级数据挖掘与分析师考试技巧一、选择题（共10题，每题2分，合计20分）1.在处理电商用户购物行为数据时，若需分析用户购买频率与客单价的关系，最适合使用的可视化图表是？A.散点图B.饼图C.条形图D.热力图2.某银行需要预测客户流失概率，以下哪种算法最适合用于此类分类问题？A.线性回归B.决策树C.K-Means聚类D.PCA降维3.在数据预处理阶段，处理缺失值时，若数据集缺失比例超过30%，以下哪种方法最不推荐？A.删除缺失值B.均值/中位数填充C.KNN插补D.基于模型预测缺失值4.某电商平台用户评论数据中包含大量情感倾向，若需分析用户满意度，最适合使用的文本分析方法是？A.关联规则挖掘B.主题模型（LDA）C.词嵌入（Word2Vec）D.神经网络分类5.在时间序列预测中，若数据存在明显的季节性波动，以下哪种模型效果最差？A.ARIMAB.ProphetC.LSTMD.移动平均法6.某制造业企业需优化供应链，以下哪种算法最适合用于需求预测？A.AprioriB.K-MeansC.回归分析D.PageRank7.在特征工程中，若需将类别特征转换为数值特征，以下哪种方法会导致信息损失最小？A.One-Hot编码B.标准化C.LabelEncodingD.二进制编码8.某保险公司需评估客户欺诈风险，以下哪种模型最适合用于异常检测？A.逻辑回归B.孤立森林C.线性判别分析D.朴素贝叶斯9.在模型评估中，若数据集类别不平衡（如正负样本比例1:99），以下哪种指标最不适合用于评估模型性能？A.AUCB.F1分数C.准确率D.召回率10.某零售企业需分析用户购物路径，以下哪种算法最适合用于序列模式挖掘？A.决策树B.AprioriC.神经网络D.K-Means二、填空题（共5题，每题2分，合计10分）1.在数据挖掘中，用于处理高维稀疏数据的降维方法有__________和__________。（答案：主成分分析（PCA）；线性判别分析（LDA））2.评估分类模型性能时，若需衡量模型在少数类上的表现，常用的指标是__________。（答案：召回率）3.在文本挖掘中，__________是一种常用的主题模型，通过概率分布挖掘文档潜在主题。（答案：LDA）4.电商用户行为分析中，__________算法常用于挖掘频繁项集，如购物篮分析。（答案：Apriori）5.时间序列数据中，__________是衡量数据平滑程度的指标，常用于移动平均模型。（答案：窗口大小）三、简答题（共3题，每题10分，合计30分）1.简述在数据预处理阶段，如何处理数据中的异常值？并说明不同处理方法的优缺点。答案：-异常值处理方法：1.删除异常值：优点：操作简单，计算效率高。缺点：可能丢失重要信息，尤其当异常值是真实数据时。2.分箱（离散化）：优点：将连续值转换为类别值，减少异常影响。缺点：信息损失较大。3.变换方法：优点：如对数变换可平滑数据分布。缺点：需确保变换后的数据仍符合模型假设。4.基于模型的方法：优点：如孤立森林可识别异常值。缺点：计算复杂度较高。2.某零售企业需分析用户购买行为，请列出至少三种可挖掘的特征，并说明其作用。答案：1.购买频率：反映用户忠诚度，高频率用户可能需针对性营销。2.客单价：体现消费能力，高客单价用户可推荐高端产品。3.商品品类偏好：分析用户兴趣，如偏好家电的用户可推送相关促销。4.购物时段分布：如夜间购物用户可推送夜间特惠活动。3.在评估数据挖掘模型性能时，为何需进行交叉验证？并列举两种交叉验证方法。答案：-交叉验证必要性：1.避免过拟合，确保模型泛化能力。2.有效利用小数据集，减少单次划分的偶然性。-交叉验证方法：1.K折交叉验证：将数据分为K份，轮流作为验证集，其余作为训练集。2.留一交叉验证（LOOCV）：每次留一份数据作为验证集，其余作为训练集。四、综合应用题（共2题，每题20分，合计40分）1.某电商平台需通过用户评论数据分析产品满意度，请设计一个完整的分析流程，包括数据预处理、特征工程、模型选择和评估指标。答案：-数据预处理：1.清洗：去除HTML标签、特殊符号，统一标点。2.分词：使用jieba分词工具处理中文文本。3.停用词过滤：移除“的”“了”等无意义词汇。-特征工程：1.TF-IDF：提取文本特征，衡量词重要性。2.情感词典：如知网情感词典，计算评论情感得分。-模型选择：1.朴素贝叶斯：简单高效，适合文本分类。2.SVM：处理高维数据效果好。-评估指标：1.准确率、召回率：衡量分类效果。2.混淆矩阵：分析分类误差类型。2.某城市交通管理局需预测早晚高峰拥堵指数，请设计一个时间序列预测方案，包括数据来源、模型选择和优化策略。答案：-数据来源：1.车流量传感器数据（路口/路段）。2.公交GPS数据（线路运行速度）。3.天气数据（如雨雪天气影响拥堵）。-模型选择：1.ARIMA：处理平稳时间序列，需差分平稳化。2.Prophet：适合含节假日/季节性的数据。-优化策略：1.特征工程：加入历史拥堵指数、天气等外生变量。2.模型融合：ARIMA+Prophet混合预测，提高精度。3.动态调整：实时更新模型，如突发事故后快速修正预测。答案与解析一、选择题1.A（散点图直观展示数值型特征关系）2.B（决策树适合处理高维分类问题）3.A（缺失比例过高删除会丢失大量信息）4.B（LDA适合挖掘文本主题）5.D（移动平均法无法捕捉季节性）6.C（回归分析最直接用于需求预测）7.A（One-Hot编码保留类别信息完整）8.B（孤立森林适合高维异常检测）9.C（准确率在类别不平衡时误导性强）10.B（Apriori用于序列模式挖掘）二、填空题1.主成分分析（PCA）；线性判别分析（LDA）2.召回率3.LDA4.Apriori5.窗口大小三、简答题1.异常值处