2026年数据挖掘师晋级考核题目集D5D6级

2026年数据挖掘师晋级考核题目集D5D6级一、选择题（共5题，每题2分，共10分）1.在处理北京市出租车行驶数据时，若需分析不同时段（如早高峰、晚高峰）的拥堵程度，最适合使用的聚类算法是？A.K-MeansB.DBSCANC.层次聚类D.谱聚类2.某电商企业需预测用户购买倾向，但数据集中存在大量缺失值。以下哪种方法最适合处理此类数据？A.删除含有缺失值的样本B.使用均值/中位数填充C.KNN填充D.直接使用模型（如决策树）处理3.在分析上海市社交媒体用户行为时，若需检测异常用户（如刷数据者），最适合使用的异常检测算法是？A.线性回归异常检测B.基于密度的异常检测（DBSCAN）C.逻辑回归异常检测D.支持向量机异常检测4.某金融机构需评估客户信用风险，数据集中包含数值型和类别型特征。以下哪种特征工程方法最合适？A.One-Hot编码B.标准化（Z-score）C.特征交叉D.根据业务规则手动筛选5.在分析深圳市公共交通数据时，若需预测地铁线路的客流量，最适合使用的时序预测模型是？A.ARIMAB.LSTMC.决策树D.随机森林二、填空题（共5题，每题2分，共10分）1.在处理上海市某商场销售数据时，若需分析顾客购买行为模式，可以使用______算法进行用户分群。（答案：K-Means或DBSCAN）2.某保险公司需预测理赔欺诈概率，数据集中存在不平衡样本（欺诈案例极少）。为解决此问题，可以采用______技术。（答案：过采样、欠采样或代价敏感学习）3.在分析北京市外卖配送数据时，若需优化配送路线，可以使用______算法进行路径规划。（答案：Dijkstra或A）4.某电商平台需分析用户评论情感倾向，可以使用______模型进行文本分类。（答案：朴素贝叶斯、SVM或BERT）5.在处理深圳市某公司员工离职数据时，若需分析离职原因，可以使用______算法进行关联规则挖掘。（答案：Apriori或FP-Growth）三、简答题（共4题，每题5分，共20分）1.简述在处理北京市某医院患者就医数据时，如何进行数据清洗？（要求：说明缺失值处理、异常值检测、重复值处理的具体方法）2.某电商企业需分析用户购买路径（浏览-加购-下单），如何使用关联规则挖掘方法发现潜在的购买关联？（要求：解释Apriori算法的基本原理及其在购买路径分析中的应用）3.在分析上海市某外卖平台的骑手配送数据时，如何评估模型的业务价值？（要求：说明如何结合配送时效、成本、客户满意度等指标进行评估）4.某金融机构需分析客户流失原因，如何使用分类模型进行预测？（要求：说明数据预处理、模型选择、特征工程的关键步骤）四、编程题（共2题，每题10分，共20分）1.假设你已获取深圳市某共享单车骑行数据（包含时间、起终点、骑行时长等），请使用Python编写代码：-计算不同时段（如工作日/周末、早晚高峰）的骑行次数分布。-使用K-Means算法对骑行起终点进行聚类，并分析聚类结果的意义。（要求：使用Pandas和Scikit-learn库，输出聚类结果的业务解释）2.假设你已获取上海市某外卖平台的订单数据（包含用户ID、菜品、价格、下单时间等），请使用Python编写代码：-使用Apriori算法挖掘用户购买菜品之间的关联规则（支持度≥0.05，置信度≥0.7）。-分析挖掘出的规则对商家推荐策略的启示。（要求：使用PySpark或mlxtend库，输出关联规则的具体内容）五、论述题（共1题，10分）某地方政府需分析北京市某区域交通拥堵问题，你作为数据挖掘师，如何设计一个完整的分析方案？（要求：说明数据来源、分析方法（如时空聚类、预测模型）、业务落地方案，并解释如何结合政策干预效果进行优化）答案与解析一、选择题答案与解析1.A.K-Means解析：K-Means适用于将数据划分为均衡的簇，适合分析不同时段的拥堵程度。DBSCAN适合噪声数据，层次聚类适合小规模数据，谱聚类适合非线性数据。2.C.KNN填充解析：KNN填充能根据邻近样本的值填充缺失值，适用于处理电商用户行为数据中的缺失值。均值/中位数填充过于简单，删除样本会损失信息，直接使用模型需先处理缺失值。3.B.基于密度的异常检测（DBSCAN）解析：DBSCAN能识别低密度区域的异常点，适合检测刷数据等行为。线性回归/逻辑回归不适用于异常检测，SVM需先训练，谱聚类不适用于高维数据。4.A.One-Hot编码解析：One-Hot编码适合处理类别型特征，标准化适用于数值型特征，特征交叉需先筛选，手动筛选效率低。5.B.LSTM解析：LSTM擅长处理时序数据，适合预测地铁客流量。ARIMA需平稳性假设，决策树/随机森林不适用于时序预测。二、填空题答案与解析1.K-Means或DBSCAN解析：聚类算法适合分析顾客行为模式，K-Means适用于均衡数据，DBSCAN能处理噪声数据。2.过采样、欠采样或代价敏感学习解析：解决数据不平衡问题的常用技术，过采样（如SMOTE）或欠采样（如随机删除）或调整模型代价权重。3.Dijkstra或A解析：Dijkstra/A算法能优化配送路径，适合交通数据。4.朴素贝叶斯、SVM或BERT解析：文本分类常用模型，朴素贝叶斯适合简单场景，SVM适合高维数据，BERT适合深度学习场景。5.Apriori或FP-Growth解析：关联规则挖掘算法，适合分析员工离职原因的关联模式。三、简答题答案与解析1.数据清洗方法：-缺失值处理：使用KNN填充或基于模型预测（如回归）填充，也可删除缺失比例极低的样本。-异常值检测：使用箱线图或IQR方法识别异常值，可删除或替换为中位数。-重复值处理：使用Pandas的`duplicated()`函数识别并删除重复记录。2.关联规则挖掘应用：-Apriori原理：基于频繁项集生成规则，满足最小支持度和置信度阈值。-业务应用：挖掘如“购买奶茶的用户常购买小面包”的关联，可用于商品推荐。3.模型业务价值评估：-指标：配送时效达标率、成本降低比例、客户投诉率下降等。-方法：结合A/B测试对比模型效果，评估业务ROI。4.客户流失预测步骤：-数据预处理：处理缺失值、特征编码（如One-Hot）。-模型选择：使用逻辑回归或XGBoost等分类器。-特征工程：筛选高频变量（如最近一次消费时间、交易金额）。四、编程题答案与解析1.骑行数据聚类代码（示例）：pythonimportpandasaspdfromsklearn.clusterimportKMeans假设df为骑行数据df['时段']=pd.to_datetime(df['时间']).dt.hourdf['工作日']=df['时间'].dt.weekday<5聚类kmeans=KMeans(n_clusters=3)df['聚类']=kmeans.fit_predict(df[['经度','纬度']])分析print(df.groupby('聚类')['时段'].value_counts())解析：聚类结果可反映骑行热点区域，如聚类0可能为市中心。2.关联规则挖掘代码（示例）：pythonfrommlxtend.frequent_patternsimportapriori,association_rules假设df为订单数据，转换为one-hotdf_encoded=pd.get_dummies(df['菜品'])rules=association_rules(apriori(df_encoded,min_support=0.05),min_threshold=0.7)print(rules[['antecedents','consequents','support']])解析：规则如“购买麻辣烫的用户常购买饮料”可用于捆绑销售。五、论述题答案与解析交通拥堵分析方案：1.数据来源：车辆GPS数据、摄像头视频、地铁客流数据。2.分析