2026年数据科学与高级分析师职称评审数据挖掘与数据建模试题

2026年数据科学与高级分析师职称评审：数据挖掘与数据建模试题一、单选题（共10题，每题2分，合计20分）1.在零售行业中，用于预测顾客购买行为的模型，最适合采用哪种算法？A.决策树B.线性回归C.K-近邻D.神经网络2.以下哪项不是数据预处理中的常见步骤？A.缺失值填充B.特征编码C.模型选择D.数据标准化3.在时间序列分析中，ARIMA模型的适用场景是？A.具有周期性波动的数据B.线性关系明显的数据C.多变量交互影响的数据D.稳定分布的高斯数据4.电商行业常用的用户分群方法中，哪种算法对高维数据效果较差？A.K-MeansB.DBSCANC.层次聚类D.PCA降维后聚类5.在金融风控领域，用于检测异常交易行为的模型，最适合采用？A.逻辑回归B.朴素贝叶斯C.孤立森林D.支持向量机6.在医疗行业，用于预测疾病进展的模型，哪种评估指标最常用？A.准确率B.AUCC.F1分数D.召回率7.在社交网络分析中，哪种算法适用于发现社群结构？A.聚类分析B.关联规则挖掘C.序列模式挖掘D.社区发现算法（如Louvain）8.在供应链管理中，用于预测库存需求的模型，哪种算法稳定性较高？A.随机森林B.线性回归C.神经网络D.梯度提升树9.在自然语言处理中，用于情感分析的多分类模型，哪种激活函数最常用？A.ReLUB.SigmoidC.SoftmaxD.Tanh10.在城市交通领域，用于预测拥堵状况的模型，哪种特征工程方法最有效？A.特征交叉B.特征选择C.特征变换D.特征编码二、多选题（共5题，每题3分，合计15分）1.在工业设备故障预测中，以下哪些特征属于时序特征？A.温度变化率B.噪音水平C.故障间隔时间D.设备运行速度2.在用户行为分析中，以下哪些算法可用于异常检测？A.3-Sigma法则B.LOF算法C.One-ClassSVMD.决策树3.在金融行业，用于信用评分的模型中，以下哪些指标需要关注？A.贷款逾期率B.收入水平C.资产规模D.年龄分布4.在电商推荐系统中，以下哪些算法可用于协同过滤？A.用户基协同过滤B.物品基协同过滤C.混合推荐D.矩阵分解5.在医疗诊断中，以下哪些方法可用于多模态数据融合？A.特征级融合B.决策级融合C.模型级融合D.平行融合三、简答题（共5题，每题4分，合计20分）1.简述零售行业用户分群的应用场景及关键指标。2.解释金融风控中异常检测的挑战及常用方法。3.描述电商行业时间序列预测的模型选择依据及评估指标。4.说明医疗行业疾病进展预测的特征工程要点及模型优化方法。5.分析社交网络分析中的社群发现算法原理及适用场景。四、论述题（共2题，每题10分，合计20分）1.结合实际案例，论述数据挖掘在供应链管理中的具体应用及价值。2.分析自然语言处理中的情感分析技术难点及行业解决方案。五、实际操作题（共1题，20分）某电商公司需要预测用户购买转化率，提供以下数据集（包含用户年龄、收入、浏览时长、购买历史等字段），要求：1.设计数据预处理方案，包括缺失值处理、特征工程等。2.选择合适的模型进行训练，并解释选择理由。3.评估模型性能，并提出至少3点改进建议。（注：此处仅要求题目描述，实际考试中需提供具体数据集）答案与解析一、单选题1.A解析：决策树适合处理非线性关系，能捕捉顾客购买行为中的决策路径。2.C解析：模型选择属于建模阶段，不属于预处理步骤。3.A解析：ARIMA适用于具有周期性或趋势的时间序列数据。4.A解析：K-Means对高维数据计算复杂度高，效果较差。5.C解析：孤立森林擅长检测异常点，适合金融风控中的异常交易检测。6.B解析：AUC衡量模型区分能力，适合疾病进展预测的多分类场景。7.D解析：社区发现算法（如Louvain）专门用于发现无标度网络中的社群结构。8.B解析：线性回归稳定性高，适合需求预测的平稳性要求。9.C解析：Softmax用于多分类输出层的激活函数。10.A解析：特征交叉能有效组合高维特征，提升交通预测精度。二、多选题1.A、B、C解析：时序特征包括连续变化和周期性指标，D属于静态特征。2.A、B、C解析：决策树不适用于异常检测。3.A、B、C解析：年龄分布不属于信用评分关键指标。4.A、B、C解析：D属于深度学习方法，不属于协同过滤。5.A、B、C解析：D平行融合不属于主流方法。三、简答题1.零售行业用户分群应用场景：精准营销、用户分层运营。关键指标：RFM模型（最近购买、频次、金额）、用户生命周期价值。2.金融风控异常检测挑战：数据稀疏、欺诈模式隐蔽。常用方法：孤立森林、One-ClassSVM、聚类异常检测。3.电商时间序列预测模型选择依据：数据平稳性（ARIMA）、交互性（LSTM）。评估指标：MAPE、RMSE、AIC。4.医疗疾病进展预测特征工程：时间序列特征提取、多模态特征融合。模型优化：集成学习（XGBoost）、正则化（Lasso）。5.社交网络社群发现原理：基于图论，通过节点间相似度聚合社群。适用场景：社交推荐、舆情分析。四、论述题1.供应链管理中的数据挖掘应用案例：某快消品公司通过历史销售数据+天气+节假日信息，预测区域库存需求，减少缺货率15%。关键点：多源数据融合、时序预测模型（ARIMA+LSTM）、动态库存优化。2.自然语言处理情感分析难点难点：语义歧义、情感强度量化、领域适应性。行业方案：多模态融合（文本+语音）、迁移学习（BERT预训练）。五、实际操作题参考答案：1.预处理：-缺失值填充：均值/中位数/模型预测；-特征工程：交叉特征（年龄×收入）、PCA降维。2.模型选择