2026年大数据分析师认证题库数据挖掘与分析考试题集

2026年大数据分析师认证题库：数据挖掘与分析考试题集一、单选题（共10题，每题2分）1.在零售行业中，利用顾客购买历史数据进行关联规则挖掘，最适合使用的算法是？A.决策树B.聚类分析C.关联规则（Apriori）D.神经网络2.某电商公司希望预测用户次日流失概率，数据集包含用户行为日志和交易记录，以下哪种模型最适合？A.线性回归B.逻辑回归C.支持向量机D.K近邻算法3.在数据预处理阶段，处理缺失值最常用的方法是？A.删除含有缺失值的样本B.填充均值或中位数C.插值法D.以上都是4.某银行需要识别欺诈交易，数据集特征包括交易金额、时间、地点等，以下哪种算法最适合？A.决策树B.聚类分析C.异常检测（孤立森林）D.线性回归5.在社交媒体数据分析中，衡量用户活跃度的指标通常是？A.用户数量B.点赞数C.转发数D.以上都是6.某制造企业希望优化生产线，收集了设备运行数据，以下哪种方法适合发现异常模式？A.关联规则挖掘B.时间序列分析C.聚类分析D.决策树7.在客户细分中，如果数据分布不均匀，哪种聚类算法更鲁棒？A.K-MeansB.DBSCANC.层次聚类D.谱聚类8.某医疗公司需要预测慢性病患者的病情恶化风险，以下哪种特征工程方法最有效？A.特征组合B.特征缩放C.特征选择D.以上都是9.在推荐系统中，协同过滤算法的核心思想是？A.基于内容的推荐B.基于用户的相似度C.基于物品的相似度D.基于统计模型10.某物流公司希望优化配送路线，数据集包含订单地点、时间、交通状况等，以下哪种算法适合？A.A路径规划B.贝叶斯网络C.聚类分析D.决策树二、多选题（共5题，每题3分）1.在数据挖掘流程中，以下哪些属于建模前的准备阶段？A.数据清洗B.特征工程C.模型评估D.数据集成2.在电商行业，用于用户行为分析的常用指标包括？A.跳出率B.转化率C.用户留存率D.客单价3.在金融风控中，用于评估模型性能的指标包括？A.准确率B.召回率C.F1分数D.AUC4.在社交媒体数据分析中，以下哪些属于情感分析的任务？A.文本分类B.关键词提取C.观点挖掘D.主题建模5.在时间序列分析中，常用的平滑方法包括？A.移动平均法B.指数平滑法C.ARIMA模型D.聚类分析三、判断题（共5题，每题2分）1.关联规则挖掘中，支持度和置信度的阈值越高，规则越可靠。（对/错）2.聚类分析是无监督学习，不需要标签数据。（对/错）3.特征工程是数据挖掘中最重要的环节之一。（对/错）4.异常检测算法通常用于识别正常模式。（对/错）5.推荐系统中的协同过滤算法只适用于稀疏数据。（对/错）四、简答题（共5题，每题4分）1.简述数据挖掘的五个基本步骤及其含义。2.解释什么是特征工程，并列举三种常见的特征工程方法。3.在零售行业中，如何利用关联规则挖掘提升销售额？4.描述异常检测算法在金融风控中的应用场景。5.比较协同过滤算法和基于内容的推荐算法的优缺点。五、论述题（共2题，每题10分）1.结合中国电商行业的现状，论述如何利用数据挖掘技术提升用户体验。2.分析制造业中设备故障预测的数据挖掘流程，并说明关键步骤及挑战。答案与解析一、单选题答案与解析1.C.关联规则（Apriori）-解析：关联规则挖掘适用于发现数据项之间的频繁项集和关联关系，如“购买尿布的用户通常会购买啤酒”，符合零售行业的场景。2.B.逻辑回归-解析：预测用户流失概率属于二分类问题，逻辑回归是常用且效果较好的模型。3.D.以上都是-解析：处理缺失值的方法包括删除样本、填充均值/中位数、插值法等，需根据数据情况选择。4.C.异常检测（孤立森林）-解析：欺诈交易属于异常模式，孤立森林适用于高维数据且效率高。5.D.以上都是-解析：用户活跃度综合反映在用户数量、点赞数、转发数等指标上。6.B.时间序列分析-解析：设备运行数据具有时间属性，时间序列分析适合发现异常模式。7.B.DBSCAN-解析：DBSCAN对数据分布不均匀的聚类问题更鲁棒，无需预设簇数量。8.D.以上都是-解析：特征工程包括特征组合、缩放、选择等，对模型效果至关重要。9.B.基于用户的相似度-解析：协同过滤的核心是“人以群分”，通过用户相似度推荐商品。10.A.A路径规划-解析：物流路线优化属于路径规划问题，A算法效率高且适合实际应用。二、多选题答案与解析1.A.数据清洗,B.特征工程,D.数据集成-解析：建模前需清洗数据、构建特征、整合多源数据，评估和集成通常在建模后进行。2.A.跳出率,B.转化率,C.用户留存率,D.客单价-解析：这些指标综合反映用户行为和商业价值。3.A.准确率,B.召回率,C.F1分数,D.AUC-解析：金融风控需关注模型对正例的识别能力，这些指标是常用评估标准。4.A.文本分类,C.观点挖掘-解析：情感分析的核心是分类和挖掘观点，关键词提取和主题建模辅助但非主要任务。5.A.移动平均法,B.指数平滑法,C.ARIMA模型-解析：聚类分析属于分类算法，不用于时间序列平滑。三、判断题答案与解析1.对-解析：高阈值可减少误报，但可能导致漏报，需权衡。2.对-解析：聚类分析无需标签，通过距离或密度划分簇。3.对-解析：特征工程直接影响模型效果，是关键环节。4.错-解析：异常检测的目标是识别偏离正常模式的样本。5.错-解析：协同过滤也适用于稠密数据，但稀疏数据需特殊处理（如矩阵分解）。四、简答题答案与解析1.数据挖掘的五个基本步骤及其含义：-数据准备：数据清洗、集成、变换、规约。-数据理解：通过探索性数据分析（EDA）了解数据特征。-模型建立：选择并训练算法（如分类、聚类等）。-模型评估：使用测试集评估模型性能。-模型部署：将模型应用于实际场景。2.特征工程含义及方法：-含义：通过转换和选择原始特征，提升模型效果。-方法：特征组合（如交叉乘积）、特征缩放（标准化）、特征选择（过滤法如卡方检验）。3.关联规则挖掘提升销售额的方法：-通过“啤酒+尿布”等关联规则设计促销策略（如捆绑销售），增加交叉销售机会。4.异常检测在金融风控中的应用：-识别异常交易（如大额转账），预防欺诈行为，减少企业损失。5.协同过滤与基于内容的推荐对比：-协同过滤：依赖用户行为数据，普适性强但数据稀疏时效果差。-基于内容：依赖物品属性，解释性强但冷启动问题突出。五、论述题答案与解析1.中国电商行业的数据挖掘应用：-个性化推荐：基于用户历史行为，推荐商品，提升转化率。-用户画像：通过聚类分析细分用户，优化营销策略。-舆情监测：分析用户评