2026年数据科学DSC练习题数据挖掘与机器学习应用

2026年数据科学DSC练习题：数据挖掘与机器学习应用一、单选题（每题2分，共20题）注：以下题目聚焦中国电商行业数据挖掘与机器学习应用场景。1.在中国电商平台中，若要预测用户购买某商品的倾向性，最适合使用的机器学习模型是？A.决策树B.神经网络C.逻辑回归D.支持向量机2.以下哪项不属于中国电商用户行为数据分析的常用特征工程方法？A.基于时序的用户活跃度聚合B.特征交叉（如商品类别×用户年龄）C.使用LDA模型进行主题聚类D.基于用户画像的标签体系构建3.在中国社交电商场景下，推荐系统中的协同过滤算法主要依赖以下哪种数据？A.用户购买历史B.商品属性特征C.用户地理位置信息D.商品评论情感倾向4.若某中国电商平台需要检测异常交易行为，以下哪种算法最适合用于异常检测？A.K-Means聚类B.逻辑回归分类C.孤立森林（IsolationForest）D.线性回归预测5.中国电商平台的用户流失预测中，若模型欠拟合，可能的原因是？A.特征维度过高B.样本量不足C.过度平滑参数设置D.噪声干扰过大6.在中国外卖平台中，若要优化配送路线，以下哪种算法最适合？A.A搜索算法B.K-Means聚类C.神经网络回归D.决策树分类7.中国电商平台的商品相似度计算中，以下哪种度量方法最常用？A.余弦相似度B.欧氏距离C.曼哈顿距离D.Jaccard相似度8.在中国短视频平台中，若要分析用户观看时长与内容标签的关系，最适合使用？A.线性回归B.逻辑回归C.广义线性模型D.时间序列分析9.中国电商平台中，若要分析用户评论的情感倾向，以下哪种NLP技术最适用？A.词嵌入（WordEmbedding）B.主题模型（LDA）C.关联规则挖掘D.图神经网络10.在中国电商平台的库存管理中，若要预测未来销量，以下哪种模型最合适？A.ARIMA时间序列B.朴素贝叶斯分类C.深度强化学习D.决策树回归二、多选题（每题3分，共10题）注：以下题目聚焦中国零售行业的客户细分与营销策略优化场景。1.在中国零售行业，客户细分常用的方法包括？A.K-Means聚类B.逻辑回归分类C.层次聚类D.DBSCAN密度聚类2.中国电商平台的用户画像构建中，常用的数据源包括？A.用户交易数据B.社交媒体互动数据C.商品浏览记录D.用户地理位置信息3.在中国快消品行业，关联规则挖掘可应用于？A.推荐系统B.商品类目优化C.营销活动设计D.库存管理4.中国电商平台中的用户流失预警系统，常用的特征包括？A.购买频率B.最近一次购买时间（RFM模型中的R）C.用户活跃度D.商品客单价5.中国餐饮行业的智能点餐系统，可使用以下哪些技术？A.语音识别（ASR）B.自然语言处理（NLP）C.深度学习推荐模型D.强化学习优化菜品组合6.在中国电商平台的欺诈检测中，以下哪些特征可帮助识别异常交易？A.支付金额分布B.用户设备信息C.商品类别与交易金额的关联性D.用户IP地理位置异常7.中国商超的促销活动效果评估中，可使用以下哪些指标？A.转化率提升B.用户参与度C.活动期间销售额增量D.活动后用户留存率8.在中国电商平台中，个性化推荐系统可使用以下哪些算法？A.基于内容的推荐B.协同过滤C.深度学习嵌入模型D.强化学习动态调优9.中国共享单车平台的骑行行为分析中，可使用以下哪些技术？A.地理空间聚类B.时间序列预测C.用户骑行路径优化D.异常骑行行为检测10.中国电商平台的用户评论分析中，可使用以下哪些NLP技术？A.情感分析B.主题建模C.文本分类D.实体关系抽取三、简答题（每题5分，共6题）注：以下题目聚焦中国医疗行业的数据挖掘应用。1.在中国医保数据分析中，如何利用机器学习模型预测患者慢性病复发风险？2.中国医院排队系统如何通过数据挖掘优化资源配置？3.在中国智慧医疗场景下，可使用哪些数据挖掘技术提升诊疗效率？4.中国医疗影像分析中，深度学习模型的应用有哪些优势？5.如何利用数据挖掘技术分析中国基层医疗机构的就诊模式？6.中国药品销售数据分析中，如何构建预测模型以优化库存管理？四、综合应用题（每题15分，共2题）注：以下题目结合中国物流行业场景，要求综合运用数据挖掘与机器学习技术。1.中国快递物流公司需要优化配送路线以降低运输成本，请设计一个数据挖掘方案，包括数据预处理、模型选择和评估指标。2.中国外卖平台的骑手调度系统面临动态需求波动，请设计一个机器学习模型，以实现实时调度优化。答案与解析一、单选题答案1.C逻辑回归适用于二分类问题（如购买/不购买），且计算效率高，适合电商场景。2.CLDA是主题模型，不属于特征工程方法。其余选项均为特征工程常用技术。3.A协同过滤依赖用户行为数据（如购买、评分），而非商品属性或地理位置。4.C孤立森林适用于高维异常检测，能有效识别异常交易行为。5.B欠拟合通常因模型复杂度不足，样本量不足是常见原因。6.AA搜索算法适用于路径优化问题，如外卖配送路线。7.A余弦相似度适用于高维稀疏数据（如用户购买向量）。8.A线性回归适用于分析时长与内容标签的数值关系。9.A词嵌入可将评论文本转化为向量，便于情感分析。10.AARIMA适用于电商销量预测的时序数据。二、多选题答案1.A,C,D逻辑回归是分类模型，不适用于客户细分。2.A,B,C,D以上均为用户画像构建的常见数据源。3.A,B,C关联规则挖掘不直接用于库存管理。4.A,B,C客单价不是流失预警的核心特征。5.A,B,C,D以上均为智能点餐系统关键技术。6.A,B,C,D以上均为欺诈检测的常用特征。7.A,B,C,D以上均为促销效果评估指标。8.A,B,C,D以上均为个性化推荐算法。9.A,B,C,D以上均为骑行行为分析技术。10.A,B,C,D以上均为用户评论分析技术。三、简答题答案1.预测患者慢性病复发风险-数据预处理：清洗医保记录（年龄、性别、病史、用药记录、生活习惯等）。-模型选择：逻辑回归、随机森林或梯度提升树。-评估指标：AUC、F1-score。2.优化医院排队系统-数据挖掘：分析各科室就诊时长分布、患者流量时序特征。-优化方法：动态排队引导、预约系统优化。3.提升诊疗效率-技术应用：医学影像AI辅助诊断、电子病历自然语言处理。4.深度学习在医疗影像分析中的优势-高精度识别病灶（如肿瘤、结节）。-自动化特征提取，减少人工标注成本。5.分析基层医疗机构就诊模式-数据挖掘：聚类分析（按科室、年龄分层），时序分析（节假日就诊高峰）。6.优化药品库存管理-模型选择：ARIMA+随机森林（销量预测+库存阈值动态调整）。四、综合应用题答案1.快递物流配送路线优化方案-数据预处理：清洗GPS轨迹数据、订单信息（重量、体积）。-模型选择：D