2026年数据科学家数据挖掘与预测模型实践操作习题

2026年数据科学家数据挖掘与预测模型实践操作习题一、选择题（每题2分，共10题）1.在某电商平台的用户行为数据分析中，若要预测用户是否会在未来一个月内购买某一特定商品，最适合使用的预测模型是？A.决策树B.线性回归C.逻辑回归D.K-近邻算法2.在处理某城市公共交通系统的乘客流量数据时，发现数据中存在大量缺失值，以下哪种方法不适合用于缺失值处理？A.删除含有缺失值的样本B.使用均值/中位数/众数填充C.使用多重插补法D.使用机器学习模型预测缺失值3.在某银行客户流失预测中，若要评估模型的泛化能力，以下哪种指标最合适？A.准确率B.召回率C.F1分数D.AUC值4.在某医疗机构的病人病情预测中，若要处理数据中的非线性关系，以下哪种模型最合适？A.线性回归B.逻辑回归C.支持向量机（SVM）D.K-近邻算法5.在某零售企业的销售额预测中，若要处理时间序列数据，以下哪种模型最合适？A.线性回归B.ARIMA模型C.逻辑回归D.决策树二、填空题（每题2分，共5题）6.在数据挖掘过程中，用于评估模型拟合优度的指标是______。7.在处理文本数据时，常用的特征提取方法是______。8.在逻辑回归模型中，输出结果通常表示为______。9.在K-近邻算法中，选择合适的K值通常使用______方法。10.在处理高维数据时，常用的降维方法有______和______。三、简答题（每题5分，共4题）11.简述数据预处理在数据挖掘中的重要性及其主要步骤。12.解释交叉验证在模型评估中的作用及其常见方法。13.描述决策树模型的工作原理及其优缺点。14.说明时间序列数据的特点及其在预测模型中的应用。四、操作题（每题10分，共2题）15.某电商平台提供了一批用户行为数据，包括用户ID、购买商品类别、购买时间、浏览时长等。请设计一个预测模型，预测用户是否会购买某一特定商品（购买为1，未购买为0），并说明模型的构建步骤和评估方法。16.某医疗机构收集了一批病人的临床数据，包括年龄、性别、病情指标等，并已知部分病人已经康复，部分尚未康复。请设计一个预测模型，预测病人是否会康复（康复为1，未康复为0），并说明模型的构建步骤和评估方法。答案与解析一、选择题1.C.逻辑回归解析：逻辑回归适用于二分类问题，适合预测用户是否会在未来一个月内购买某一特定商品。2.A.删除含有缺失值的样本解析：删除样本会导致数据丢失，不适合处理大量缺失值。均值/中位数/众数填充、多重插补法和机器学习预测缺失值都是更合理的方法。3.D.AUC值解析：AUC值（AreaUndertheROCCurve）用于评估模型的泛化能力，特别是在不平衡数据集中。4.C.支持向量机（SVM）解析：SVM能够处理非线性关系，适合处理医疗数据中的复杂关系。5.B.ARIMA模型解析：ARIMA模型专门用于时间序列数据分析，适合预测销售额等时序数据。二、填空题6.R²（决定系数）解析：R²用于评估模型对数据的拟合程度。7.TF-IDF解析：TF-IDF（TermFrequency-InverseDocumentFrequency）是常用的文本特征提取方法。8.概率值解析：逻辑回归输出的是事件发生的概率。9.交叉验证解析：交叉验证用于选择合适的K值，避免过拟合。10.主成分分析（PCA）和线性判别分析（LDA）解析：PCA和LDA是常用的降维方法。三、简答题11.数据预处理在数据挖掘中的重要性及其主要步骤重要性：数据预处理是数据挖掘的基础，能够提高数据质量和模型性能。主要步骤包括：-数据清洗：处理缺失值、异常值和重复值。-数据集成：合并多个数据源。-数据变换：规范化、归一化等。-数据规约：减少数据量，如抽样、特征选择等。12.交叉验证在模型评估中的作用及其常见方法作用：交叉验证通过多次训练和验证，评估模型的泛化能力，避免过拟合。常见方法包括：-k折交叉验证：将数据分为k份，轮流作为验证集。-留一交叉验证：每次留一份作为验证集。-组交叉验证：按组别进行交叉验证。13.决策树模型的工作原理及其优缺点工作原理：通过递归分割数据，构建树状结构，每个节点代表一个特征，每条路径代表一个决策。优点：易于理解和解释，适合处理非线性关系。缺点：容易过拟合，对数据敏感。14.时间序列数据的特点及其在预测模型中的应用特点：具有时间顺序性、趋势性、季节性等。应用：常用于预测销售额、股票价格、交通流量等。常用模型包括ARIMA、LSTM等。四、操作题15.预测用户是否会购买某一特定商品构建步骤：-数据预处理：清洗缺失值，将类别特征转换为数值特征。-特征工程：提取购买时间、浏览时长等特征。-模型选择：选择逻辑回归或随机森林模型。-模型训练：使用训练数据训练模型。-模型评估：使用AUC值或F1分数评估模型性能。16.预测病人是否会康复构建步骤：-数据预处理：清洗缺失值，将类别特征转换为数值特征。-特征工程：提取年