2026年专家级数据挖掘技术考试题库

2026年专家级数据挖掘技术考试题库一、单选题（每题2分，共20题）1.在处理电商用户行为数据时，若需分析用户购买路径对复购率的影响，最适合采用的数据挖掘技术是？A.关联规则挖掘B.聚类分析C.回归分析D.分类算法2.以下哪种方法不属于异常检测的常用算法？A.神经网络B.K-means聚类C.孤立森林D.支持向量机（SVM）3.在金融风控领域，若需预测贷款违约概率，哪种模型最适合？A.决策树B.线性回归C.逻辑回归D.KNN算法4.对于稀疏数据集（如文本数据），以下哪种降维方法效果最显著？A.PCA（主成分分析）B.LDA（线性判别分析）C.t-SNED.特征选择5.在社交媒体数据分析中，若需识别虚假账号，哪种算法最有效？A.K-means聚类B.PageRankC.Apriori关联规则D.朴素贝叶斯6.在时间序列预测中，若数据存在明显的季节性波动，以下哪种模型最适用？A.ARIMAB.LSTMC.GRUD.逻辑回归7.在医疗影像分析中，若需检测肿瘤，哪种算法准确性最高？A.决策树B.卷积神经网络（CNN）C.KNND.朴素贝叶斯8.在推荐系统中，协同过滤算法的核心思想是？A.基于内容的相似度B.基于用户的相似度C.基于物品的相似度D.基于统计分布9.在自然语言处理中，若需进行文本情感分析，哪种模型最常用？A.逻辑回归B.支持向量机（SVM）C.深度学习模型（如BERT）D.决策树10.在供应链管理中，若需预测产品需求，哪种算法稳定性最好？A.线性回归B.随机森林C.ARIMAD.KNN二、多选题（每题3分，共10题）1.在数据预处理阶段，以下哪些方法可用于处理缺失值？A.删除缺失值B.均值/中位数填充C.回归填充D.KNN填充2.在异常检测中，以下哪些算法适用于高维数据？A.孤立森林B.神经网络C.LOF（局部离群因子）D.K-means3.在金融领域，用于欺诈检测的算法包括哪些？A.逻辑回归B.XGBoostC.孤立森林D.决策树4.在降维方法中，以下哪些属于非线性降维技术？A.PCAB.t-SNEC.LDAD.LLE（局部线性嵌入）5.在社交网络分析中，以下哪些指标可用于衡量节点重要性？A.度中心性B.系统动力学C.PageRankD.聚类系数6.在时间序列分析中，以下哪些方法可用于季节性调整？A.ARIMAB.季节分解（STL）C.移动平均D.指数平滑7.在图像识别中，以下哪些技术可提高模型鲁棒性？A.数据增强B.正则化C.批归一化D.迁移学习8.在推荐系统中，以下哪些因素影响协同过滤效果？A.用户画像B.物品相似度C.冷启动问题D.数据稀疏性9.在文本分类中，以下哪些模型可处理长距离依赖？A.朴素贝叶斯B.CNNC.RNN（循环神经网络）D.BERT10.在供应链预测中，以下哪些方法可提高准确性？A.时间序列模型B.回归分析C.神经网络D.集成学习三、判断题（每题1分，共10题）1.决策树算法对数据缩放敏感。（×）2.K-means聚类算法能处理高维数据。（√）3.逻辑回归模型属于非参数模型。（×）4.PCA适用于非线性降维。（×）5.PageRank算法主要用于社交网络分析。（√）6.ARIMA模型能处理多重共线性问题。（×）7.CNN在图像识别中效果优于传统机器学习方法。（√）8.协同过滤算法可解决冷启动问题。（×）9.BERT模型需要大量标注数据。（×）10.时间序列分析中，趋势项和季节项可相互抵消。（×）四、简答题（每题5分，共5题）1.简述数据挖掘在电商领域的应用场景及价值。2.解释异常检测在金融风控中的作用及常用算法。3.描述降维技术的必要性及其对模型的影响。4.说明推荐系统中协同过滤算法的优缺点。5.阐述自然语言处理中情感分析的方法及挑战。五、论述题（每题10分，共2题）1.结合实际案例，论述时间序列预测在供应链管理中的应用及优化方法。2.分析深度学习在医疗影像分析中的优势及局限性，并提出改进方案。答案与解析一、单选题答案1.A解析：用户购买路径分析属于关联规则挖掘范畴，旨在发现用户行为之间的潜在关系。2.B解析：K-means聚类属于无监督聚类算法，不适用于异常检测。3.C解析：逻辑回归适用于二分类问题，如贷款违约概率预测。4.C解析：t-SNE适用于高维稀疏数据降维，效果优于PCA等线性方法。5.B解析：PageRank算法通过节点间链接权重识别虚假账号。6.A解析：ARIMA模型能处理季节性时间序列数据。7.B解析：CNN在图像识别中表现优于传统算法。8.B解析：协同过滤基于用户相似度推荐物品。9.C解析：BERT等深度学习模型在情感分析中效果最佳。10.B解析：随机森林对噪声数据鲁棒性高，适合需求预测。二、多选题答案1.ABCD解析：缺失值处理方法包括删除、填充（均值/中位数/回归/KNN）。2.AC解析：LOF和神经网络适用于高维异常检测，K-means不适用。3.ABC解析：逻辑回归、XGBoost、孤立森林均用于欺诈检测。4.BD解析：t-SNE和LLE为非线性降维方法，PCA和LDA为线性方法。5.AC解析：度中心性和PageRank衡量节点重要性，系统动力学和聚类系数不适用。6.ABC解析：ARIMA、STL、移动平均用于季节性调整，指数平滑不适用。7.ABCD解析：数据增强、正则化、批归一化、迁移学习均提高鲁棒性。8.BCD解析：物品相似度、冷启动、数据稀疏性影响协同过滤，用户画像不直接相关。9.CD解析：RNN和BERT处理长距离依赖，朴素贝叶斯和CNN不适用。10.ABCD解析：时间序列、回归、神经网络、集成学习均可用于供应链预测。三、判断题答案1.×解析：决策树对数据缩放不敏感。2.√解析：K-means可扩展至高维数据。3.×解析：逻辑回归为参数模型。4.×解析：PCA为线性降维方法。5.√解析：PageRank用于社交网络节点排序。6.×解析：ARIMA需处理多重共线性。7.√解析：CNN在图像识别中优于传统方法。8.×解析：协同过滤无法解决冷启动问题。9.×解析：BERT可微调无需大量标注。10.×解析：趋势项和季节项可叠加，不可抵消。四、简答题答案1.电商领域数据挖掘应用场景及价值-场景：用户行为分析、精准营销、库存管理、欺诈检测。-价值：提升用户体验、增加销售额、优化运营效率、降低风险。2.异常检测在金融风控中的作用及算法-作用：识别异常交易、预防欺诈。-算法：孤立森林、LOF、神经网络。3.降维技术的必要性及影响-必要性：降低数据维度、减少计算成本、避免过拟合。-影响：可能丢失信息，需平衡降维效果与模型性能。4.协同过滤算法的优缺点-优点：简单有效、无需特征工程。-缺点：冷启动问题、数据稀疏性。5.情感分析方法及挑战-方法：机器学习（朴素贝叶斯）、深度学习（BERT）。-挑战：语义理解、多模态数据融合。五、论述题答案1.时间序列预测在供应链管理中的应用及优化-应