2026年数据科学考试题库数据挖掘与分析技术

2026年数据科学考试题库：数据挖掘与分析技术一、单选题（每题2分，共20题）1.在数据预处理阶段，对于缺失值的处理方法中，插补法不属于以下哪种类型？A.均值插补B.回归插补C.K最近邻插补D.删除法2.以下哪种算法属于监督学习算法？A.K-means聚类B.决策树分类C.主成分分析（PCA）D.自组织映射（SOM）3.在时间序列分析中，ARIMA模型的适用场景是？A.具有显著季节性的数据B.随机波动较大的数据C.需要非参数估计的数据D.缺乏历史观测值的数据4.以下哪种指标适用于评估分类模型的召回率？A.精确率（Precision）B.F1分数C.AUC值D.召回率（Recall）5.在特征选择方法中，Lasso回归的主要作用是？A.增加模型复杂度B.降低模型方差C.进行特征降维D.提高模型鲁棒性6.在关联规则挖掘中，支持度和置信度分别衡量？A.规则的流行度和规则的可靠性B.规则的可靠性和规则的流行度C.规则的频率和规则的覆盖范围D.规则的覆盖范围和规则的频率7.以下哪种数据库系统最适合存储非结构化数据？A.关系型数据库（MySQL）B.NoSQL数据库（MongoDB）C.图数据库（Neo4j）D.时间序列数据库（InfluxDB）8.在自然语言处理（NLP）中，BERT模型属于哪种类型？A.卷积神经网络（CNN）B.递归神经网络（RNN）C.变分自编码器（VAE）D.预训练语言模型9.在异常检测中，孤立森林算法的优缺点不包括？A.对高维数据效果好B.计算效率高C.对噪声数据敏感D.无需假设数据分布10.在机器学习模型调参中，交叉验证的主要目的是？A.减少模型过拟合B.提高模型泛化能力C.增加模型训练速度D.降低模型训练成本二、多选题（每题3分，共10题）1.以下哪些属于数据预处理中的数据清洗任务？A.缺失值处理B.异常值检测C.数据集成D.数据规范化2.在决策树算法中，信息增益和基尼不纯度分别用于？A.衡量分裂质量B.选择分裂属性C.评估节点纯度D.控制树的生长深度3.在时间序列预测中，指数平滑法的优点包括？A.计算简单B.对近期数据更敏感C.适用于平稳序列D.需要大量历史数据4.在聚类分析中，K-means算法的缺点包括？A.对初始聚类中心敏感B.需要预先指定聚类数量C.无法处理非凸形状的簇D.对高维数据效果较差5.在关联规则挖掘中，Apriori算法的核心思想是？A.频繁项集的所有非空子集也必须频繁B.支持度低的项集无需进一步扩展C.通过迭代生成候选项集并剪枝D.忽略项集的顺序关系6.在特征工程中，特征交互的方法包括？A.多项式特征B.神经网络嵌入C.乘积特征D.逻辑回归组合7.在异常检测中，高斯混合模型（GMM）的适用场景包括？A.数据服从高斯分布B.需要软聚类C.可解释性强D.计算复杂度低8.在自然语言处理中，词嵌入技术的优势包括？A.将词语映射到低维向量空间B.保留语义关系C.对多义词处理效果差D.需要大量标注数据9.在深度学习模型评估中，早停法的作用是？A.防止过拟合B.节省计算资源C.提高模型精度D.降低训练时间10.在推荐系统中，协同过滤算法的类型包括？A.基于用户的协同过滤B.基于物品的协同过滤C.基于模型的协同过滤D.基于内容的协同过滤三、简答题（每题5分，共5题）1.简述数据挖掘的五个基本步骤及其在商业智能中的应用场景。2.解释过拟合和欠拟合的概念，并说明如何通过交叉验证解决这些问题。3.描述关联规则挖掘中的Apriori算法的执行流程，并举例说明其在电商领域的应用。4.说明主成分分析（PCA）的原理及其在数据降维中的作用。5.比较和对比决策树和支持向量机（SVM）在分类任务中的优缺点。四、综合应用题（每题10分，共3题）1.某电商平台需要分析用户的购买行为，数据包含用户ID、商品ID、购买时间、商品类别和价格。请设计一个数据挖掘流程，包括数据预处理、特征工程和模型构建，并说明如何评估模型效果。2.某城市交通管理部门收集了过去一年的交通流量数据，包括时间、路段、车流量和天气情况。请设计一个时间序列预测模型，预测未来一周的交通流量，并解释模型选择的原因。3.某银行希望识别高风险客户，数据包含客户的年龄、收入、信用评分、历史贷款记录等。请设计一个异常检测模型，识别潜在的高风险客户，并说明如何验证模型的有效性。答案与解析一、单选题答案1.D2.B3.A4.D5.C6.A7.B8.D9.C10.B解析：-第1题：删除法不属于插补法，其他选项均为插补方法。-第6题：支持度衡量规则的流行度（出现频率），置信度衡量规则的可靠性（在A出现时B出现的概率）。-第8题：BERT是预训练语言模型，其他选项为神经网络类型。二、多选题答案1.A,B,D2.A,B,C3.A,B,C4.A,B,C5.A,B,C6.A,C7.A,B,C8.A,B9.A,B10.A,B,C,D解析：-第1题：数据清洗包括缺失值处理、异常值检测和数据规范化，数据集成属于数据预处理但非清洗。-第5题：Apriori算法的核心是频繁项集生成和剪枝，忽略顺序关系。三、简答题答案1.数据挖掘步骤：-数据准备：数据清洗、集成、变换、规约。-数据预处理：处理缺失值、异常值、数据规范化。-模型构建：选择合适的算法（分类、聚类、关联等）。-模型评估：使用交叉验证、混淆矩阵等指标。-结果解释：将结果转化为业务决策（如用户画像、营销策略）。应用场景：电商推荐系统、客户流失预测、欺诈检测等。2.过拟合与欠拟合：-过拟合：模型对训练数据拟合过度，泛化能力差（如训练集精度高但测试集低）。-欠拟合：模型过于简单，未能捕捉数据规律（训练集和测试集精度均低）。解决方法：交叉验证通过留出验证集评估模型，调整模型复杂度（如增加正则化、减少层数）。3.Apriori算法流程：-生成候选项集（满足最小支持度）。-计算候选项集支持度。-剪枝（删除不满足支持度的项集）。-重复直到无新项集。电商应用：如“购买面包的用户通常会购买黄油”（支持度>0.5，置信度>0.7）。4.PCA原理：-通过线性变换将高维数据投影到低维空间，保留最大方差。-计算协方差矩阵特征值和特征向量，选择最大方差方向作为主成分。作用：降维、去除冗余、可视化数据。5.决策树vsSVM：-决策树：易解释，非线性，但易过拟合；适合类别不平衡数据。-SVM：高维效果好，泛化能力强，但参数调优复杂；适合线性可分数据。四、综合应用题答案1.电商平台用户行为分析：-数据预处理：清洗缺失值（如用均值填充），规范化价格范围。-特征工程：提取用户购买频率、客单价、商品类别组合等特征。-模型构建：使用决策树或逻辑回归进行分类（如是否复购）。-评估：用AUC、混淆矩阵评估模型。2.交通流量预测：-模型选择：ARIMA（平稳数据）或