2026年数据科学应用大数据分析方法与数据挖掘技术题库

2026年数据科学应用：大数据分析方法与数据挖掘技术题库一、单选题（共10题，每题2分）1.在北京市公共交通大数据分析中，若要预测地铁客流量，最适合使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.决策树分类2.某电商平台利用用户购买数据挖掘用户画像，发现“30-40岁男性用户”对“户外运动装备”的购买频次较高，这属于数据挖掘中的哪种模式？A.聚类分析B.关联规则C.序列模式D.异常检测3.在上海市政务服务大数据中，通过分析企业注册与税务缴纳数据，发现“初创企业”在“第二季度”的税务逾期率较高，该分析方法属于？A.描述性分析B.诊断性分析C.预测性分析D.规范性分析4.某金融机构利用用户征信数据预测“信用卡违约风险”，最适合的算法是？A.K-Means聚类B.神经网络C.Apriori关联规则D.PCA降维5.在深圳市智慧医疗系统中，通过分析电子病历数据，发现“高血压患者”的“糖尿病发病率”较高，该分析属于？A.关联分析B.聚类分析C.回归分析D.时间序列分析6.某制造业企业利用生产设备传感器数据，通过分析温度与振动频率的关系预测设备故障，最适合的算法是？A.决策树B.支持向量机C.AprioriD.线性回归7.在杭州市外卖平台数据分析中，通过用户历史订单数据挖掘“相似菜品推荐”功能，该技术属于？A.序列模式挖掘B.协同过滤C.异常检测D.聚类分析8.某农业科技公司利用卫星遥感数据监测“小麦长势”，通过分析“叶绿素含量”与“产量”的关系，最适合的算法是？A.决策树B.线性回归C.K-Means聚类D.Apriori9.在广州市交通大数据中，通过分析“拥堵路段”与“天气状况”的关系，发现“暴雨天气”时“主干道拥堵指数”显著升高，该分析方法属于？A.关联分析B.时间序列分析C.聚类分析D.回归分析10.某零售企业利用用户购物篮数据挖掘“啤酒与尿布”的关联关系，该技术属于？A.聚类分析B.序列模式C.关联规则挖掘D.决策树分类二、多选题（共5题，每题3分）1.在上海市城市治理大数据中，分析“垃圾分类投放准确率”的影响因素，可能涉及哪些数据挖掘技术？A.线性回归B.决策树C.聚类分析D.关联规则2.某医疗保险公司利用理赔数据预测“慢性病患者的再保险需求”，可能采用哪些算法？A.逻辑回归B.支持向量机C.神经网络D.K-Means聚类3.在深圳市智慧园区管理中，分析“能耗高峰时段”与“设备运行状态”的关系，可能涉及哪些分析方法？A.时间序列分析B.相关性分析C.聚类分析D.回归分析4.某电商平台利用用户评论数据挖掘“产品缺陷”模式，可能采用哪些技术？A.文本聚类B.情感分析C.关联规则D.主题模型5.在杭州市公共交通大数据中，分析“地铁线路拥挤度”的影响因素，可能涉及哪些数据挖掘技术？A.线性回归B.决策树C.聚类分析D.时间序列分析三、简答题（共5题，每题4分）1.简述“大数据分析”在“北京市空气质量监测”中的应用场景及关键技术。2.解释“数据挖掘”在“深圳市电子商务平台”中的价值，并举例说明具体应用。3.描述“聚类分析”在“杭州市医疗资源分配”中的作用，并说明如何选择合适的聚类算法。4.说明“关联规则挖掘”在“广州市超市商品促销”中的应用逻辑，并举例说明如何优化促销策略。5.简述“预测性分析”在“上海市银行信贷风控”中的作用，并列举至少三种关键指标。四、案例分析题（共2题，每题10分）1.某制造业企业通过分析生产设备传感器数据，发现部分设备在运行过程中存在“异常振动”现象，导致故障率上升。请设计一个大数据分析方案，包括数据来源、分析方法及优化建议。2.某电商平台希望利用用户购买数据优化“个性化推荐”功能，但面临数据量庞大、维度复杂的问题。请设计一个数据挖掘方案，包括数据预处理、特征工程及推荐算法选择，并说明如何评估推荐效果。答案与解析一、单选题答案与解析1.C解析：预测地铁客流量属于时间序列分析范畴，而“回归分析”是预测连续变量的常用方法，最适合本题场景。2.B解析：用户购买数据挖掘用户画像属于“关联规则”挖掘，即发现商品之间的关联关系。3.B解析：通过分析企业注册与税务缴纳数据，识别“初创企业”的“税务逾期率”模式，属于诊断性分析，目的是找出问题原因。4.B解析：信用卡违约风险预测属于分类问题，而“神经网络”适用于复杂非线性关系建模。5.A解析：分析“高血压患者”与“糖尿病发病率”的关联关系，属于关联分析。6.B解析：设备故障预测属于回归问题，而“支持向量机”适用于非线性关系建模。7.B解析：“相似菜品推荐”属于协同过滤技术，通过用户历史行为挖掘相似性。8.B解析：分析“叶绿素含量”与“产量”的关系属于回归分析。9.A解析：分析“拥堵路段”与“天气状况”的关联关系，属于关联规则挖掘。10.C解析：“啤酒与尿布”的关联关系属于典型的关联规则挖掘案例。二、多选题答案与解析1.A、B、C解析：垃圾分类投放准确率分析可能涉及“线性回归”（影响因素量化）、“决策树”（规则提取）、“聚类分析”（投放行为模式识别），而“关联规则”不直接适用。2.A、B、C解析：慢性病再保险需求预测可能涉及“逻辑回归”（分类）、“支持向量机”（复杂模型）、“神经网络”（深度学习），而“K-Means聚类”不适用。3.A、B、D解析：能耗高峰时段分析可能涉及“时间序列分析”（趋势预测）、“相关性分析”（变量关系）、“回归分析”（影响因素建模），而“聚类分析”不直接适用。4.A、B、D解析：产品缺陷挖掘可能涉及“文本聚类”（问题分类）、“情感分析”（缺陷严重程度）、“主题模型”（缺陷模式提取），而“关联规则”不适用。5.A、B、D解析：地铁拥挤度分析可能涉及“线性回归”（影响因素）、“决策树”（拥挤度预测）、“时间序列分析”（周期性模式），而“聚类分析”不直接适用。三、简答题答案与解析1.答案：-应用场景：通过分析AQI指数、污染物浓度、气象数据等，实时监测空气质量变化，预测未来趋势。-关键技术：-数据采集：传感器网络、卫星遥感数据；-数据存储：Hadoop分布式文件系统（HDFS）；-分析方法：时间序列分析（趋势预测）、回归分析（影响因素）、聚类分析（污染区域划分）。2.答案：-价值：通过挖掘用户行为数据，优化商品推荐、精准营销，提升用户体验和销售额。-案例：分析用户浏览、购买、评论数据，发现“科技爱好者”倾向于购买“智能手表+手机壳”组合，可推出捆绑促销。3.答案：-作用：通过聚类分析将医疗资源需求相似的区域或人群分类，优化资源配置。-算法选择：根据数据特点选择K-Means（简单高效）或层次聚类（无需预设聚类数量）。4.答案：-应用逻辑：通过分析用户购物篮数据，发现商品之间的关联关系，如“啤酒”与“尿布”常被同时购买。-优化策略：将关联商品放在一起陈列，或推出“啤酒+尿布”捆绑套餐。5.答案：-作用：通过分析用户信用数据、交易记录等，预测信贷违约风险，降低坏账率。-关键指标：征信评分、负债率、历史逾期次数、交易频率。四、案例分析题答案与解析1.答案：-数据来源：设备振动传感器数据、运行日志、环境数据（温度、湿度等）。-分析方法：-预处理：数据清洗、缺失值填充、异常值检测；-特征工程：提取振动频率、幅度、变异性等特征；-建模：使用支持向量机或神经网络进行故障预测，结合聚类分析识别异常模式。-优化建议：-实时监测异常振动，提前预警；-优化设备维护计划，降低故