2026年数据挖掘技术及应用测试题库

2026年数据挖掘技术及应用测试题库一、单选题（每题2分，共20题）1.在数据预处理阶段，以下哪项技术最适合处理缺失值？A.删除缺失值B.均值/中位数填充C.回归填充D.K-最近邻填充答案：B2.以下哪种算法不属于监督学习范畴？A.决策树B.神经网络C.聚类分析D.支持向量机答案：C3.在电商行业，用于分析用户购买行为的推荐算法通常属于？A.分类算法B.聚类算法C.协同过滤D.回归算法答案：C4.以下哪种模型适合处理高维稀疏数据？A.决策树B.逻辑回归C.LDA（线性判别分析）D.朴素贝叶斯答案：D5.在时间序列分析中，ARIMA模型的核心假设是？A.数据呈线性关系B.数据具有自相关性C.数据分布正态D.数据无季节性答案：B6.以下哪种指标最适合评估分类模型的性能？A.MAEB.RMSEC.AUCD.F1分数答案：C7.在社交网络分析中，节点度值通常用于衡量？A.节点的重要性B.节点的连接数量C.节点的聚类系数D.节点的中心性答案：B8.以下哪种技术属于异常检测的常用方法？A.K-Means聚类B.DBSCAN聚类C.One-ClassSVMD.Apriori算法答案：C9.在自然语言处理中，词嵌入技术主要解决的问题是？A.文本分类B.意图识别C.词义表示D.主题建模答案：C10.在金融风控领域，用于评估客户信用风险的模型通常是？A.回归模型B.决策树模型C.逻辑回归模型D.聚类模型答案：C二、多选题（每题3分，共10题）1.数据预处理阶段可能涉及哪些操作？A.数据清洗B.特征工程C.数据集成D.数据变换答案：ABCD2.以下哪些算法可用于文本分类？A.朴素贝叶斯B.支持向量机C.卷积神经网络D.K-Means聚类答案：ABC3.在推荐系统中，协同过滤算法的主要类型包括？A.基于用户的协同过滤B.基于物品的协同过滤C.混合推荐算法D.基于内容的推荐算法答案：AB4.以下哪些技术可用于异常检测？A.IsolationForestB.LOF算法C.DBSCAN聚类D.逻辑回归答案：ABC5.在时间序列分析中，ARIMA模型包含哪些组成部分？A.自回归（AR）项B.滑动平均（MA）项C.随机波动项D.趋势项答案：AB6.社交网络分析中常用的指标包括？A.节点度值B.聚类系数C.中心性D.网络密度答案：ABCD7.以下哪些属于特征工程的方法？A.特征选择B.特征缩放C.特征组合D.特征编码答案：ABCD8.在电商行业，用于用户行为分析的模型包括？A.用户分群模型B.购物篮分析C.用户流失预测D.客户生命周期价值模型答案：ABCD9.在自然语言处理中，词嵌入技术常用的模型包括？A.Word2VecB.GloVeC.FastTextD.BERT答案：ABC10.在金融风控领域，用于评估客户信用风险的指标包括？A.消费能力B.偿债能力C.信用历史D.行为特征答案：ABCD三、简答题（每题5分，共6题）1.简述数据挖掘的流程及其各阶段的主要任务。答案：数据挖掘流程通常包括以下阶段：-数据准备：数据收集、清洗、集成、变换和规约；-模型选择：根据任务类型选择合适的算法；-模型训练：使用训练数据拟合模型；-模型评估：使用测试数据评估模型性能；-模型部署：将模型应用于实际场景。2.解释什么是特征工程，并列举三种常见的特征工程方法。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新的特征，以提高模型性能。常见方法包括：-特征选择：选择对任务最有用的特征；-特征缩放：如归一化、标准化；-特征组合：将多个特征组合成新的特征。3.在电商推荐系统中，协同过滤算法的优缺点是什么？答案：优点：-基于用户行为数据，推荐结果较为准确；-实现简单，计算效率高。缺点：-数据稀疏性问题；-冷启动问题（新用户或新物品难以推荐）。4.什么是异常检测，并列举两种常见的异常检测算法。答案：异常检测是指识别数据集中与其他数据显著不同的数据点。常见算法包括：-IsolationForest：通过随机分割数据构建树模型，异常点更容易被隔离；-One-ClassSVM：假设大部分数据属于同一类，通过边界圈定异常点。5.在自然语言处理中，词嵌入技术如何表示词义？答案：词嵌入技术通过将词映射到低维向量空间，使语义相近的词在向量空间中距离较近。例如，Word2Vec通过上下文预测词向量，GloVe通过全局词频统计构建向量。6.在金融风控领域，如何利用数据挖掘技术评估客户信用风险？答案：通过收集客户的消费行为、信用历史、社交关系等数据，构建信用评分模型（如逻辑回归、XGBoost等），预测客户的违约概率，从而评估信用风险。四、论述题（每题10分，共2题）1.结合实际案例，论述数据挖掘在智慧城市中的应用场景及其价值。答案：数据挖掘在智慧城市中有广泛应用，如：-交通管理：通过分析实时交通数据，优化信号灯配时，缓解拥堵（案例：新加坡智慧交通系统）；-公共安全：通过视频监控数据检测异常行为，预防犯罪（案例：美国芝加哥城市大脑项目）；-能源管理：通过智能电表数据预测能源需求，优化供电策略（案例：德国智慧能源计划）。价值：提高城市管理效率，提升居民生活质量。2.分析数据挖掘在医疗健康领域的应用挑战与机遇。答案：挑战：-数据隐私保护（如HIPAA法规限制数据共享）；-数据质量参差不齐（医疗数据来源多样，格式不一）。机遇：-疾病预测：通