2026年数据科学数据挖掘与分析方法应用题库

2026年数据科学：数据挖掘与分析方法应用题库一、选择题（每题2分，共20题）1.在中国零售行业中，企业常利用顾客购买历史数据进行客户细分。以下哪种方法最适合进行高维数据的客户细分？（A）A.K-means聚类B.决策树分类C.逻辑回归D.神经网络2.某电商平台希望预测用户对某商品的点击率。以下哪个指标最能反映模型预测的准确性？（C）A.AUCB.MAEC.LogLossD.Kappa3.在处理某城市交通拥堵数据时，发现部分传感器数据缺失。以下哪种方法最适合填补缺失值？（B）A.均值替换B.K近邻（KNN）插补C.回归模型预测D.随机删除4.某银行希望通过客户信用数据预测违约风险。以下哪种模型最适合处理不平衡数据？（D）A.决策树B.线性回归C.朴素贝叶斯D.过采样（SMOTE）5.在分析某城市空气质量数据时，发现PM2.5浓度与气象指标存在非线性关系。以下哪种模型最能捕捉这种关系？（A）A.支持向量机（SVM）B.线性回归C.逻辑回归D.线性判别分析6.某电商企业希望通过用户行为数据预测购买倾向。以下哪种特征工程方法最适用于处理稀疏数据？（C）A.主成分分析（PCA）B.特征缩放C.交互特征D.特征编码7.在分析某城市房价数据时，发现部分房屋面积数据异常。以下哪种方法最适合处理异常值？（B）A.直接删除B.标准化处理C.均值替换D.线性插补8.某医疗企业希望通过患者病历数据预测疾病风险。以下哪种模型最适合处理多分类问题？（C）A.逻辑回归B.支持向量机（SVM）C.随机森林D.K近邻（KNN）9.在分析某城市社交媒体数据时，发现部分文本数据包含噪声。以下哪种方法最适合进行文本预处理？（A）A.分词与停用词过滤B.词嵌入C.文本分类D.情感分析10.某制造企业希望通过设备运行数据预测故障。以下哪种方法最适合进行异常检测？（B）A.决策树B.孤立森林C.逻辑回归D.线性回归二、填空题（每空1分，共10空）1.在数据挖掘中，__________是一种常用的过采样方法，用于解决数据不平衡问题。答案：SMOTE（合成少数过采样技术）2.在特征工程中，__________是一种常用的降维方法，通过保留主要特征来减少数据维度。答案：主成分分析（PCA）3.在客户细分中，__________是一种常用的聚类算法，通过迭代优化簇内距离来划分数据。答案：K-means聚类4.在时间序列分析中，__________是一种常用的平滑方法，通过滑动窗口计算均值来平滑数据。答案：移动平均（MA）5.在异常检测中，__________是一种常用的无监督学习方法，通过随机投影降低数据维度来检测异常。答案：孤立森林6.在文本挖掘中，__________是一种常用的文本预处理步骤，用于将文本数据转换为数值特征。答案：词袋模型（Bag-of-Words）7.在预测建模中，__________是一种常用的评价指标，用于衡量模型预测概率的准确性。答案：LogLoss8.在数据清洗中，__________是一种常用的方法，用于处理缺失值，通过模型预测填补缺失数据。答案：回归插补9.在推荐系统中，__________是一种常用的协同过滤方法，通过用户相似度进行推荐。答案：基于用户的协同过滤10.在分类建模中，__________是一种常用的评价指标，用于衡量模型在不同类别上的预测性能。答案：混淆矩阵三、简答题（每题5分，共5题）1.简述K-means聚类算法的基本步骤及其优缺点。答案：K-means聚类算法的基本步骤如下：（1）随机选择K个数据点作为初始聚类中心；（2）将每个数据点分配到最近的聚类中心，形成K个簇；（3）重新计算每个簇的中心点；（4）重复步骤（2）和（3），直到聚类中心不再变化或达到最大迭代次数。优点：-计算效率高，适用于大规模数据；-简单易实现。缺点：-对初始聚类中心敏感；-无法处理非凸形状的簇；-对异常值敏感。2.解释特征工程的定义及其在数据挖掘中的重要性。答案：特征工程是指通过领域知识和技术手段，从原始数据中提取或构造出更有用的特征，以提高模型性能的过程。重要性：-提高模型准确性；-减少数据维度；-增强模型泛化能力。3.简述过采样和欠采样在处理数据不平衡问题中的应用场景及优缺点。答案：过采样是指增加少数类样本的数量，使其与多数类样本数量相当；欠采样是指减少多数类样本的数量，使其与少数类样本数量相当。应用场景：-过采样适用于少数类样本数量较少且重要的情况；-欠采样适用于多数类样本数量较多且删除损失较小的情况。优缺点：-过采样：可能引入噪声，但能保留少数类特征；-欠采样：可能丢失多数类信息，但计算效率高。4.解释时间序列分析的定义及其常用方法。答案：时间序列分析是指对按时间顺序排列的数据进行分析，以发现数据中的趋势、周期性和季节性等特征。常用方法：-移动平均（MA）；-指数平滑；-ARIMA模型。5.简述协同过滤推荐系统的基本原理及其分类。答案：协同过滤推荐系统通过用户或物品的相似性进行推荐。基本原理如下：-基于用户的协同过滤：通过寻找与目标用户兴趣相似的用户，推荐这些用户喜欢的物品；-基于物品的协同过滤：通过寻找与目标用户喜欢的物品相似的物品，进行推荐。分类：-用户-用户协同过滤；-物品-物品协同过滤。四、计算题（每题10分，共2题）1.某电商平台收集了用户购买数据，部分特征如下表所示。假设使用K-means聚类算法进行客户细分，K=3。请计算初始聚类中心，并将数据点分配到最近的簇。|用户ID|年龄|购买频率|最近购买金额||--||-|--||1|25|5|200||2|30|3|150||3|35|4|300||4|40|2|100||5|45|6|500|答案：（1）随机选择3个初始聚类中心：-中心1：用户1（25,5,200）-中心2：用户2（30,3,150）-中心3：用户5（45,6,500）（2）计算每个数据点到聚类中心的距离：-用户1到中心1：√[(25-25)²+(5-5)²+(200-200)²]=0-用户1到中心2：√[(25-30)²+(5-3)²+(200-150)²]=√125-用户1到中心3：√[(25-45)²+(5-6)²+(200-500)²]=√6300-用户1分配到中心1重复上述步骤，最终分配结果如下：-簇1：用户1-簇2：用户2、用户4-簇3：用户3、用户52.某城市收集了2020-2025年的PM2.5浓度数据，部分数据如下表所示。假设使用线性回归模型预测2026年1月的PM2.5浓度，请计算模型参数并预测2026年1月的PM2.5浓度。|年份|月份|PM2.5浓度||||-||2020|1|50||2020|2|55||2020|3|60||2021|1|52||2021|2|57||2021|3|62|答案：（1）计算年份和月份的线性组合作为自变量：-X=年份+月份（2）计算自变量和因变量的均值：-X均值=(2020+1+2020+2+2020+3+2021+1+2021+2+2021+3)/9=2020.5-Y均值=(50+55+60+52+57+62)/6=56（3）计算模型参数：-β1=Σ[(X-μX)(Y-μY)]/Σ[(X-μX)²]-β0=μY-β1μX计算过程：-X=[2021,2022,2023,2022,2023,2024]-Y=[52,57,62,55,60,65]β1=(915+914+926+925+