2026年大数据工程师数据挖掘算法考核题库

2026年大数据工程师数据挖掘算法考核题库一、单选题（每题2分，共20题）1.在处理电商用户购买行为数据时，若需发现用户购买商品之间的关联规则，最适合使用的数据挖掘算法是？A.决策树B.关联规则挖掘（Apriori算法）C.聚类算法D.支持向量机2.以下哪种方法不属于交叉验证的常见类型？A.k折交叉验证B.留一交叉验证C.时间序列交叉验证D.留出法3.在金融风控领域，用于预测客户违约概率的算法通常是？A.主成分分析（PCA）B.逻辑回归C.K-Means聚类D.朴素贝叶斯4.对于稀疏数据集，以下哪种特征选择方法更适用？A.卡方检验B.Lasso回归C.相关系数法D.信息增益5.在社交媒体文本分析中，若需提取用户评论的主题，最适合使用？A.K-Means聚类B.主题模型（LDA）C.神经网络D.决策树6.以下哪种模型对异常值最敏感？A.线性回归B.岭回归C.支持向量机D.决策树7.在推荐系统中，协同过滤算法的核心思想是？A.基于内容的相似性B.基于用户或物品的相似性C.基于深度学习D.基于统计分布8.在处理高维数据时，以下哪种方法能有效降维？A.特征编码B.标准化C.主成分分析（PCA）D.数据清洗9.在医疗诊断中，用于分类疾病风险的算法通常是？A.K-Means聚类B.逻辑回归C.线性回归D.决策树集成（随机森林）10.在处理时间序列数据时，以下哪种模型最适合捕捉长期趋势？A.线性回归B.ARIMA模型C.朴素贝叶斯D.支持向量机二、多选题（每题3分，共10题）1.以下哪些属于监督学习算法？A.决策树B.K-Means聚类C.支持向量机D.逻辑回归E.主成分分析2.在特征工程中，以下哪些方法属于特征变换？A.标准化B.特征编码C.主成分分析（PCA）D.数据清洗E.对数变换3.在电商用户分群时，以下哪些指标可用于评估聚类效果？A.轮廓系数B.确定系数（R²）C.调整后的兰德指数D.方差分析（ANOVA）E.熵4.在文本分类中，以下哪些属于常用特征提取方法？A.词袋模型（Bag-of-Words）B.TF-IDFC.Word2VecD.K-Means聚类E.主题模型（LDA）5.在金融欺诈检测中，以下哪些方法有助于提高模型鲁棒性？A.数据增强B.异常值处理C.集成学习D.特征选择E.调整阈值6.在社交网络分析中，以下哪些属于常用算法？A.PageRankB.K-Means聚类C.社区发现（Louvain算法）D.联合聚类E.网络嵌入（Node2Vec）7.在推荐系统中，以下哪些属于冷启动解决方案？A.基于内容的推荐B.热门推荐C.基于规则的推荐D.物品相似度填充E.用户画像8.在处理缺失值时，以下哪些方法常用？A.删除法B.插值法C.回归填充D.KNN填充E.主成分分析（PCA）9.在医疗影像分析中，以下哪些算法适用于病灶检测？A.卷积神经网络（CNN）B.支持向量机C.K-Means聚类D.逻辑回归E.主题模型（LDA）10.在时间序列预测中，以下哪些模型需考虑季节性？A.ARIMAB.ProphetC.LSTMD.线性回归E.支持向量回归三、判断题（每题2分，共10题）1.决策树算法对训练数据的顺序敏感。（×）2.聚类算法可以自动确定最优聚类数量。（×）3.在特征工程中，特征交叉属于特征提取方法。（√）4.支持向量机（SVM）适用于高维数据，但对异常值敏感。（√）5.协同过滤算法不需要用户或物品的标签信息。（×）6.主成分分析（PCA）可以用于非线性降维。（×）7.在电商推荐系统中，用户历史行为是重要的特征。（√）8.交叉验证可以有效避免过拟合。（√）9.逻辑回归属于无监督学习算法。（×）10.在医疗诊断中，模型精度越高越好。（×）四、简答题（每题5分，共5题）1.简述关联规则挖掘的三个基本指标及其含义。2.解释什么是特征工程，并列举三种常见的特征工程方法。3.比较决策树和随机森林算法的优缺点。4.在金融风控中，如何利用数据挖掘技术提升模型性能？5.解释协同过滤算法的两种主要类型及其适用场景。五、综合应用题（每题10分，共3题）1.某电商平台需分析用户购买行为数据，发现商品之间的关联规则。请设计一个基于Apriori算法的解决方案，并说明关键步骤。2.某医院需预测患者术后并发症风险，请设计一个基于逻辑回归的预测模型，并说明特征选择和模型评估方法。3.某社交媒体平台需对用户评论进行主题分类，请设计一个基于LDA的解决方案，并说明如何评估模型效果。答案与解析一、单选题1.B解析：关联规则挖掘（Apriori算法）适用于发现商品之间的关联关系，如“购买A商品的用户往往也会购买B商品”。2.D解析：留出法属于数据划分方法，不属于交叉验证类型。3.B解析：逻辑回归适用于二分类问题，如预测客户是否违约。4.B解析：Lasso回归通过L1正则化可以有效处理稀疏数据，筛选重要特征。5.B解析：LDA（主题模型）适用于提取文本主题，如分析用户评论的情感倾向。6.A解析：线性回归对异常值敏感，易受极端值影响。7.B解析：协同过滤基于用户或物品的相似性进行推荐，如“猜你喜欢”功能。8.C解析：PCA通过线性变换将高维数据降维，保留主要信息。9.D解析：随机森林集成算法适用于医疗诊断，能处理不平衡数据并提高鲁棒性。10.B解析：ARIMA模型包含趋势和季节性成分，适合长期预测。二、多选题1.A、C、D解析：K-Means聚类属于无监督学习，PCA属于降维方法。2.A、C、E解析：特征变换包括标准化、PCA和对数变换，数据清洗属于数据预处理。3.A、B、C解析：轮廓系数、确定系数和调整后的兰德指数是聚类评估指标。4.A、B、C解析：词袋模型、TF-IDF和Word2Vec是文本特征提取方法。5.A、B、C、D解析：数据增强、异常值处理、特征选择和集成学习可提升模型鲁棒性。6.A、C、E解析：PageRank、Louvain算法和网络嵌入属于社交网络分析算法。7.B、D、E解析：热门推荐、物品相似度填充和用户画像可解决冷启动问题。8.A、B、C、D解析：删除法、插值法、回归填充和KNN填充是缺失值处理方法。9.A、B解析：CNN和SVM适用于病灶检测，逻辑回归和主题模型不适用。10.A、B解析：ARIMA和Prophet可处理季节性数据，LSTM需额外建模，线性回归忽略季节性。三、判断题1.×解析：决策树算法对训练数据顺序不敏感，采用贪心策略。2.×解析：聚类数量需根据业务需求或算法参数确定。3.√解析：特征交叉通过组合多个特征生成新特征。4.√解析：SVM在高维空间表现优异，但对异常值敏感。5.×解析：协同过滤依赖用户/物品标签数据（如评分、购买记录）。6.×解析：PCA是线性降维方法，非线性降维需用核PCA等。7.√解析：用户历史行为是推荐系统的重要特征。8.√解析：交叉验证通过多次验证避免过拟合。9.×解析：逻辑回归属于监督学习算法。10.×解析：医疗诊断需平衡精度和召回率，避免漏诊。四、简答题1.关联规则挖掘的三个基本指标-支持度（Support）：表示商品A和B同时被购买的比例。-置信度（Confidence）：表示购买A的用户中购买B的比例。-提升度（Lift）：表示购买A和B的概率是否独立。2.特征工程解释：将原始数据转化为对模型有用的特征。方法：特征提取（如PCA）、特征编码（如One-Hot）、特征变换（如对数变换）。3.决策树vs随机森林-决策树：易过拟合，单棵树鲁棒性差。-随机森林：集成多棵树，抗噪声能力强，但计算复杂。4.金融风控模型提升方法-特征工程：提取更多风险相关特征（如交易频率、设备异常）。-数据平衡：处理样本不均衡问题。-集成学习：结合多模型（如XGBoost）。5.协同过滤类型-基于用户的协同过滤：找到相似用户推荐。-基于物品的协同过滤：根据物品相似性推荐。五、综合应用题1.Apriori算法解决方案步骤：a.扫描事务数据，统计单项商品支持度。b.生成候选项集，筛选满足最小支持度的规则。c.计算规则置信度，选择高置信度规则。d