2026年商业数据分析师初级数据挖掘技能实操练习题集

2026年商业数据分析师初级数据挖掘技能实操练习题集一、选择题（每题2分，共10题）说明：请根据题意选择最合适的答案。1.某电商平台需要根据用户购买历史预测其复购率。以下哪种算法最适合用于此场景？A.决策树B.线性回归C.逻辑回归D.K-means聚类2.在数据预处理阶段，处理缺失值最常用的方法是？A.删除缺失值B.填充均值/中位数C.插值法D.以上都是3.某零售企业需要分析顾客的购买偏好，以下哪种分析方法最合适？A.关联规则挖掘B.聚类分析C.回归分析D.时间序列分析4.在特征工程中，以下哪种方法可以提高模型的预测精度？A.特征缩放B.特征编码C.特征选择D.以上都是5.某银行需要识别高风险客户，以下哪种模型最适合？A.逻辑回归B.神经网络C.决策树D.SVM6.在交叉验证中，K折交叉验证的K值通常取多少？A.2B.5C.10D.207.某电商企业需要分析用户评论的情感倾向，以下哪种技术最合适？A.主题模型B.情感分析C.文本聚类D.关联规则8.在数据挖掘中，以下哪种方法属于无监督学习？A.逻辑回归B.决策树C.聚类分析D.线性回归9.某快消品企业需要根据销售数据预测未来销量，以下哪种模型最适合？A.线性回归B.ARIMAC.SVMD.决策树10.在模型评估中，以下哪个指标最适合用于分类问题？A.均方误差（MSE）B.R²C.准确率D.AUC二、填空题（每空1分，共10空）说明：请根据题意填写正确答案。1.数据挖掘的步骤通常包括：数据收集、__________、数据预处理、模型构建、模型评估和结果解释。2.在特征工程中，将类别特征转换为数值特征的方法称为__________。3.交叉验证中，留一法（LOOCV）适用于__________数据集。4.决策树算法中，选择分裂节点的标准通常包括信息增益和__________。5.在聚类分析中，K-means算法的缺点是容易受到初始聚类中心的影响，可以通过__________方法改进。6.时间序列分析中，ARIMA模型通常用于预测__________数据。7.逻辑回归模型的输出通常在0到1之间，适用于__________问题。8.在特征选择中，递归特征消除（RFE）算法通过__________来逐步筛选特征。9.关联规则挖掘中，常用的评估指标包括支持度、置信度和__________。10.情感分析中，常用的技术包括情感词典和__________。三、简答题（每题5分，共6题）说明：请根据题意简要回答问题。1.简述数据挖掘在零售行业中的应用场景。2.解释特征工程的重要性，并列举三种常见的特征工程方法。3.描述K-means聚类算法的基本原理及其适用场景。4.解释交叉验证的作用，并说明K折交叉验证的流程。5.简述逻辑回归模型的优缺点。6.如何评估一个分类模型的性能？请列举三个常用的评估指标。四、操作题（每题10分，共2题）说明：请根据题意完成数据分析和模型构建。1.某电商企业提供了2023年1月至12月的用户购买数据（包含用户ID、购买金额、购买品类、购买时间等字段），请完成以下任务：-提取每月的总销售额和平均购买金额。-分析不同品类的销售额占比，并绘制饼图。-使用K-means聚类算法将用户分为3类，并解释聚类结果的业务意义。2.某银行提供了2023年1月至12月的客户信用数据（包含客户年龄、收入、信用评分、贷款余额等字段），请完成以下任务：-使用逻辑回归模型预测客户是否违约（1表示违约，0表示未违约）。-评估模型的性能，并解释AUC指标的含义。-分析哪些特征对预测结果影响最大。答案与解析一、选择题答案1.A2.D3.A4.D5.A6.B7.B8.C9.B10.D解析：1.决策树适合分类和回归任务，此处用于预测复购率合理。2.处理缺失值常用多种方法，需根据数据情况选择。3.关联规则挖掘用于分析顾客购买行为，如“购买A商品的用户也购买B商品”。4.特征工程包括缩放、编码、选择等，均能提升模型性能。5.逻辑回归适用于二分类问题，如高风险/低风险客户识别。6.K折交叉验证常用K=5或10，平衡计算效率和模型稳定性。7.情感分析用于分析文本情感倾向，如用户评论。8.聚类分析属于无监督学习，无需标签数据。9.ARIMA适用于时间序列预测，如销量预测。10.AUC（AreaUndertheROCCurve）用于评估分类模型性能。二、填空题答案1.数据探索2.特征编码3.小规模4.基尼不纯度5.K-means++6.时间序列7.二分类8.基于模型重要性9.提升度（Lift）10.深度学习解析：1.数据挖掘步骤包括数据探索、预处理、建模等。2.类别特征需编码为数值才能用于模型。3.留一法适用于小规模数据集，避免过拟合。4.基尼不纯度是另一种分裂标准。5.K-means++改进初始化方式，减少偏差。6.ARIMA用于预测时间序列数据。7.逻辑回归输出在0-1之间，适合二分类。8.RFE通过递归移除不重要特征。9.提升度衡量关联规则的商业价值。10.深度学习可用于复杂情感分析。三、简答题答案1.数据挖掘在零售行业中的应用场景：-用户画像分析（如年龄段、消费偏好）。-促销效果评估（如折扣对销量的影响）。-库存优化（预测商品需求，减少滞销）。-客户流失预警（识别高风险流失用户）。2.特征工程的重要性及方法：-重要性：提高模型精度，降低噪声干扰。-方法：特征编码（如独热编码）、特征组合（如创建新字段）、特征选择（如Lasso回归）。3.K-means聚类原理及适用场景：-原理：将数据点划分为K个簇，使簇内距离最小化。-适用场景：用户分群、市场细分、异常检测。4.交叉验证的作用及K折流程：-作用：评估模型泛化能力，避免过拟合。-K折流程：将数据分为K份，轮流留一份作测试，其余作训练。5.逻辑回归优缺点：-优点：简单易解释，适合二分类。-缺点：线性边界，对非线性数据效果差。6.分类模型评估指标：-准确率（分类正确的比例）。-精确率（正例预测正确的比例）。-召回率（正例被正确预测的比例）。四、操作题答案1.电商数据任务：-销售额分析：使用SQL/Python统计每月总销售额和平均金额。-品类占比：使用Pandas计算品类销售额占比，用Matplotlib绘制饼图。-K-means聚类：pythonfromsklearn.clusterimportKMeanskmeans=KMeans(n_clusters=3).fit(data)labels=kmeans.labels_分析簇内特征差异（如消费金额、品类偏好）。2.银行数据任务：-逻辑回归模型：pythonfromsklearn.linear_modelimportLogisticRegressionmodel=LogisticRegression().fit(X_train,y_train)-AUC评估：pythonfromsklearn.metricsimportroc_auc_scoreauc