2026年数据分析大数据分析与挖掘实践题集

2026年数据分析：大数据分析与挖掘实践题集一、选择题（每题2分，共20题）1题：某电商平台希望分析用户购买行为，最适合使用的关联规则挖掘算法是？A.决策树B.K-Means聚类C.AprioriD.神经网络2题：在处理高维稀疏数据时，以下哪种降维方法最适用？A.PCA（主成分分析）B.LDA（线性判别分析）C.t-SNED.因子分析3题：某银行需要预测客户违约概率，最适合使用的分类算法是？A.K-MeansB.SVM（支持向量机）C.AprioriD.簇状分析4题：大数据中的“3V”特征不包括以下哪项？A.速度（Velocity）B.容量（Volume）C.价值（Value）D.维度（Variety）5题：以下哪种工具最适合实时流数据处理？A.HadoopMapReduceB.SparkSQLC.FlinkD.Hive6题：某零售企业需要分析用户购物篮数据，最适合使用的算法是？A.决策树B.K-MeansC.AprioriD.神经网络7题：在大数据处理中，以下哪种存储方式最适合非结构化数据？A.关系型数据库B.NoSQL数据库（如MongoDB）C.HDFSD.Redis8题：某医疗企业需要分析患者病历数据，最适合使用的算法是？A.决策树B.K-MeansC.AprioriD.神经网络9题：在大数据分析中，以下哪种技术最适合分布式计算？A.PythonB.SparkC.RD.SAS10题：某电信运营商需要分析用户通话数据，最适合使用的算法是？A.决策树B.K-MeansC.AprioriD.神经网络二、简答题（每题5分，共5题）1题：简述大数据分析在金融行业的应用场景及优势。2题：解释什么是特征工程，并举例说明其在数据分析中的重要性。3题：比较Hadoop和Spark在大数据处理中的优缺点。4题：描述关联规则挖掘的三个基本评价指标：支持度、置信度和提升度。5题：解释什么是过拟合和欠拟合，并说明如何解决这些问题。三、计算题（每题10分，共3题）1题：某电商平台收集了用户购买数据，部分数据如下表所示：|用户ID|商品A|商品B|商品C|商品D||--|-|-|-|-||1|是|否|是|否||2|否|是|否|是||3|是|是|否|否||4|否|否|是|是|请计算以下项：（1）商品A和商品B的支持度；（2）商品A→商品B的置信度；（3）商品A→商品B的提升度。2题：某医院收集了患者的年龄和血压数据，部分数据如下表所示：|年龄|血压（mmHg）|||--||25|120||30|125||35|130||40|135||45|140|请使用线性回归模型预测年龄为50岁时的血压值。3题：某电商企业需要分析用户购买行为，收集了以下数据：|用户ID|购买金额|购买次数||--|-|-||1|100|2||2|200|1||3|150|3||4|300|2|请计算该企业的用户平均购买金额和购买次数。四、综合应用题（每题15分，共2题）1题：某电商平台希望分析用户购买行为，收集了以下数据：|用户ID|商品A|商品B|商品C|商品D||--|-|-|-|-||1|是|否|是|否||2|否|是|否|是||3|是|是|否|否||4|否|否|是|是|请设计一个关联规则挖掘方案，分析用户购买行为，并提出商业建议。2题：某银行需要分析客户违约概率，收集了以下数据：|客户ID|年龄|收入|是否违约||--|||-||1|25|5000|是||2|30|6000|否||3|35|7000|是||4|40|8000|否|请设计一个分类模型，预测客户违约概率，并解释模型选择的原因。答案与解析一、选择题答案1.C2.A3.B4.D5.C6.C7.B8.A9.B10.B解析：1.Apriori算法适用于关联规则挖掘，如购物篮分析。2.PCA适用于高维稀疏数据降维。3.SVM适用于二分类问题，如客户违约预测。4.大数据“3V”包括速度、容量、价值，维度属于数据特征但非“3V”之一。5.Flink适用于实时流数据处理。6.Apriori适用于购物篮分析。7.NoSQL数据库适合非结构化数据。8.决策树适用于结构化数据分类，如病历分析。9.Spark适合分布式计算。10.K-Means适用于通话数据聚类分析。二、简答题答案1题：金融行业应用场景：-风险控制：分析交易数据，识别欺诈行为。-客户画像：分析用户消费习惯，精准营销。-信贷评估：预测客户违约概率，优化信贷政策。优势：-提高决策效率：通过数据驱动决策，降低人工成本。-降低风险：实时监控异常行为，减少损失。-提升客户满意度：个性化服务提高用户黏性。2题：特征工程定义：特征工程是将原始数据转化为机器学习模型可用的特征的过程，包括特征提取、选择和转换。重要性：-提高模型性能：合适的特征能显著提升模型准确率。-减少数据噪声：剔除无关特征，避免模型过拟合。-加速训练速度：减少特征维度，降低计算复杂度。3题：Hadoop优点：-成熟稳定，适合批处理。-开源免费，生态完善。缺点：-低延迟不适用，如实时分析。-配置复杂，运维成本高。Spark优点：-支持批处理和流处理。-内存计算，速度快。缺点：-对资源依赖高，需集群支持。4题：关联规则评价指标：-支持度：某项商品被购买的比例，如商品A的支持度=购买A的用户数/总用户数。-置信度：购买A的用户中购买B的比例，如A→B的置信度=购买A且B的用户数/购买A的用户数。-提升度：A→B的实际购买比例与随机购买比例之比，如提升度=置信度/随机购买B的比例。5题：过拟合：模型对训练数据拟合过度，泛化能力差。欠拟合：模型过于简单，未捕捉数据规律。解决方法：-过拟合：增加数据量、简化模型、正则化。-欠拟合：增加模型复杂度、特征工程、调整参数。三、计算题答案1题：（1）支持度：-商品A=3/4=75%-商品B=2/4=50%-A∪B=1/4=25%（2）置信度：-A→B=1/3≈33.3%（3）提升度：-提升度=33.3%/50%≈0.672题：线性回归公式：y=ax+b计算系数：a=(Σ(x-x̄)(y-ȳ))/(Σ(x-x̄)²)≈2.5b=ȳ-ax̄≈102.5预测血压=2.550+102.5=202.5mmHg3题：平均购买金额=(100+200+150+300)/4=187.5平均购买次数=(2+1+3+2)/4=2四、综合应用题答案1题：关联规则挖掘方案：1.使用Apriori算法挖掘频繁项集。2.计算置信度和提