2026年数据分析师考试数据挖掘与分析案例

2026年数据分析师考试数据挖掘与分析案例一、选择题（共5题，每题2分，合计10分）背景：某电商平台希望通过数据挖掘技术提升用户购物体验，收集了2023-2025年用户行为数据，包括浏览记录、购买记录、用户画像等。现需分析用户购买偏好及流失原因。1.在分析用户购买偏好时，以下哪种方法最适合挖掘用户潜在需求？A.聚类分析B.关联规则挖掘C.决策树分类D.神经网络预测2.若要识别高价值用户并制定针对性营销策略，应优先使用哪种模型？A.逻辑回归模型B.线性回归模型C.用户分群模型（K-Means）D.聚类分析（DBSCAN）3.在用户流失预测中，以下哪个指标最能反映用户行为变化？A.购买频率B.浏览时长C.最近一次购买时间（Recency）D.用户注册时间4.若电商平台需优化商品推荐系统，以下哪种算法最适合实现协同过滤？A.SVM（支持向量机）B.决策树集成（随机森林）C.矩阵分解（SVD）D.朴素贝叶斯分类5.在处理用户评论数据时，以下哪种方法能有效提取情感倾向？A.主成分分析（PCA）B.主题模型（LDA）C.情感分析（TextBlob）D.时间序列分析二、简答题（共3题，每题5分，合计15分）1.简述关联规则挖掘的三个基本指标（支持度、置信度、提升度）及其在实际场景中的应用场景。2.描述交叉验证在模型评估中的作用，并说明如何避免过拟合问题。3.解释数据预处理中缺失值处理的三种常见方法（删除、填充、插值），并比较其优缺点。三、计算题（共2题，每题10分，合计20分）背景：某零售企业收集了2023年1-12月的销售数据，部分字段如下表所示：|用户ID|商品类别|购买金额|购买时间（天）||--|-|-|-||001|服装|200|30||002|食品|50|15||003|服装|300|45||...|...|...|...|1.计算商品类别为“服装”的用户平均购买金额，并绘制箱线图分析购买金额的分布情况（假设数据完整）。2.若需预测用户是否会在未来30天内再次购买（二分类问题），请设计一个简单的逻辑回归模型，并列出模型输入特征及假设函数。四、案例分析题（共2题，每题10分，合计20分）背景：某金融机构希望利用客户数据预测信用卡违约风险，收集了2022-2025年的客户数据，包括年龄、收入、信用评分、历史还款记录等。1.设计一个数据清洗流程，说明如何处理异常值、重复值及特征缺失问题。2.若需构建一个违约预测模型，请选择两种合适的模型（需说明理由），并简述模型训练和评估的关键步骤。五、综合应用题（共1题，20分）背景：某外卖平台希望通过用户行为数据优化骑手配送路线，收集了2024年1-10月的订单数据，包括订单时间、起送点、目的地、天气状况等。任务：1.分析订单时间分布规律，并识别高峰时段。2.设计一个聚类模型，将订单按起送点与目的地距离分组，并说明聚类结果的应用价值。3.若需预测订单配送时长，请选择一个合适的模型，并列出需考虑的关键特征。答案与解析一、选择题答案1.B（关联规则挖掘适合发现商品组合关系，如“购买服装的用户常购买鞋类”。）2.C（用户分群模型能识别高价值用户群体，如高频高消费用户。）3.C（Recency能直接反映用户活跃度，是流失预测的关键指标。）4.C（矩阵分解适用于稀疏数据推荐，如协同过滤中的隐式反馈。）5.C（情感分析工具可直接处理文本数据，提取情感倾向。）二、简答题解析1.关联规则指标及应用：-支持度：衡量商品同时出现的频率，如“服装+鞋类”的支持度。-置信度：若购买A，购买B的可能性，如“购买服装→购买鞋类”的置信度。-提升度：A出现时B出现的概率是否高于随机水平，用于判断规则强度。应用场景：超市促销（如“买牛奶送面包”）、商品推荐。2.交叉验证及过拟合规避：-交叉验证：将数据分为训练集和测试集多次，减少模型偏差。-规避过拟合：减少模型复杂度（如降低树深度）、增加数据量、正则化（L1/L2）。3.缺失值处理方法：-删除：适用于缺失比例低或随机缺失，但可能丢失信息。-填充：用均值/中位数/众数填充，简单但可能扭曲分布。-插值：基于邻近值估计，适用于时间序列数据。三、计算题解析1.箱线图分析：-平均购买金额=Σ(购买金额)/计数（假设服装类数据为200,300,...）。-箱线图显示金额分布范围，中位数反映典型消费水平。2.逻辑回归模型设计：-特征：年龄、收入、信用评分、还款逾期次数。-假设函数：`P(Y=1)=1/(1+e^(-z))`，其中`z=β0+β1年龄+...+βn还款次数`。四、案例分析题解析1.数据清洗流程：-异常值：用IQR法识别并剔除/替换。-重复值：通过用户ID/订单号去重。-缺失值：信用评分用均值填充，历史还款记录用插值法补全。2.违约预测模型选择：-XGBoost（树模型，能处理非线性关系，适合金融风控）。-逻辑回归（解释性强，适合初步筛选）。评估步骤：划分数据集→模型训练→AUC/ROC评估→调参优化。五、综合应用题解析1.订单时间分析：-统计小时级订单量，识别18-20时、12-14时为高峰。2.聚类模型设计：-K-Means分组