2026年Python工程师数据挖掘技术考试试题及真题

2026年Python工程师数据挖掘技术考试试题及真题考试时长：120分钟满分：100分试卷名称：2026年Python工程师数据挖掘技术考试试题及真题考核对象：Python工程师数据挖掘技术初级认证题型分值分布：-判断题（总共10题，每题2分）总分20分-单选题（总共10题，每题2分）总分20分-多选题（总共10题，每题2分）总分20分-案例分析（总共3题，每题6分）总分18分-论述题（总共2题，每题11分）总分22分总分：100分---一、判断题（每题2分，共20分）1.数据清洗是数据挖掘过程中最基础的步骤，其主要目的是去除数据中的噪声和冗余。2.在数据挖掘中，K-Means聚类算法是一种基于距离的划分聚类方法。3.决策树算法是一种非参数的监督学习方法。4.交叉验证是一种评估模型泛化能力的常用方法，通常使用K折交叉验证。5.特征选择的目标是减少特征维度，同时保留对模型预测最有用的特征。6.支持向量机（SVM）在处理高维数据时表现优异，因为它可以有效地将数据映射到高维空间。7.在关联规则挖掘中，提升度（Lift）用于衡量一个项集的关联规则强度。8.随机森林算法是一种集成学习方法，它通过组合多个决策树来提高模型的鲁棒性。9.在时间序列分析中，ARIMA模型是一种常用的预测模型，它考虑了数据的自相关性。10.数据平衡技术（如过采样或欠采样）主要用于解决数据集中类别不平衡的问题。二、单选题（每题2分，共20分）1.下列哪种方法不属于数据预处理技术？（）A.缺失值填充B.数据归一化C.特征编码D.模型训练2.在K-Means聚类算法中，选择初始聚类中心的方法通常包括？（）A.随机选择B.K-means++C.轮盘赌选择D.以上都是3.决策树算法中，用于衡量节点分裂质量的指标是？（）A.信息增益B.Gini系数C.误差率D.以上都是4.交叉验证中，K折交叉验证的典型值是？（）A.2B.5C.10D.205.特征选择的方法中，递归特征消除（RFE）属于？（）A.过滤法B.包裹法C.嵌入法D.以上都不是6.支持向量机（SVM）中，用于控制模型复杂度的参数是？（）A.CB.εC.γD.以上都是7.关联规则挖掘中，置信度（Confidence）的定义是？（）A.P(A|B)B.P(B|A)C.P(A∩B)/P(A)D.P(A∩B)/P(B)8.随机森林算法中，用于构建多个决策树的随机性来源于？（）A.数据随机抽样B.特征随机选择C.以上都是D.以上都不是9.时间序列分析中，ARIMA模型中的p、d、q分别代表？（）A.自回归阶数、差分阶数、移动平均阶数B.移动平均阶数、自回归阶数、差分阶数C.差分阶数、移动平均阶数、自回归阶数D.以上都不对10.在处理数据不平衡问题时，过采样技术通常采用？（）A.SMOTEB.ADASYNC.ROSD.以上都是三、多选题（每题2分，共20分）1.数据清洗的主要任务包括？（）A.去除重复数据B.处理缺失值C.检测异常值D.特征工程2.K-Means聚类算法的优缺点包括？（）A.简单易实现B.对初始聚类中心敏感C.无法处理非凸形状的簇D.计算复杂度较高3.决策树算法的常见剪枝方法包括？（）A.基于误差的剪枝B.基于时间的剪枝C.子树替换D.以上都是4.交叉验证的常见类型包括？（）A.K折交叉验证B.留一交叉验证C.双重交叉验证D.以上都是5.特征选择的方法中，过滤法包括？（）A.相关性分析B.互信息C.卡方检验D.以上都是6.支持向量机（SVM）的常见核函数包括？（）A.线性核B.多项式核C.RBF核D.Sigmoid核7.关联规则挖掘的评价指标包括？（）A.支持度B.置信度C.提升度D.频率8.随机森林算法的优点包括？（）A.鲁棒性强B.对参数不敏感C.易于并行化D.以上都是9.时间序列分析中，常用的模型包括？（）A.ARIMAB.SARIMAC.ProphetD.LSTM10.数据平衡技术的常见方法包括？（）A.过采样B.欠采样C.SMOTED.ADASYN四、案例分析（每题6分，共18分）案例1：某电商公司收集了用户的购买历史数据，包括用户ID、商品ID、购买时间、商品价格等信息。现需要通过数据挖掘技术分析用户的购买行为，并构建推荐系统。请回答以下问题：（1）在数据预处理阶段，需要进行的步骤有哪些？（2）如何使用聚类算法对用户进行分群？（3）如何使用关联规则挖掘发现用户的购买模式？案例2：某金融机构收集了客户的信用数据，包括年龄、收入、负债、信用评分等信息。现需要通过数据挖掘技术构建信用风险评估模型。请回答以下问题：（1）在特征工程阶段，如何处理类别特征？（2）如何选择合适的模型进行信用风险评估？（3）如何评估模型的性能？案例3：某气象部门收集了多年的气温、湿度、风速等气象数据，现需要通过时间序列分析预测未来一周的气温变化。请回答以下问题：（1）如何对时间序列数据进行预处理？（2）如何选择合适的模型进行气温预测？（3）如何评估模型的预测精度？五、论述题（每题11分，共22分）1.论述数据挖掘在商业决策中的应用价值，并举例说明如何通过数据挖掘技术提升企业竞争力。2.比较并分析决策树、支持向量机（SVM）和随机森林算法的优缺点，并说明在哪些场景下选择哪种算法更合适。---标准答案及解析一、判断题1.√2.√3.×（决策树是监督学习，非参数方法）4.√5.√6.√7.√8.√9.√10.√解析：-第3题：决策树属于监督学习，而非参数方法。-第9题：ARIMA模型考虑了数据的自相关性，是常用的时间序列预测模型。二、单选题1.D2.D3.D4.B5.B6.D7.D8.C9.A10.D解析：-第1题：模型训练属于建模阶段，不属于数据预处理。-第8题：随机森林通过数据随机抽样和特征随机选择引入随机性。三、多选题1.A,B,C2.A,B,C,D3.A,B,C,D4.A,B,D5.A,B,C,D6.A,B,C,D7.A,B,C8.A,B,C,D9.A,B,C10.A,B,C,D解析：-第1题：数据清洗包括去除重复数据、处理缺失值、检测异常值等。-第8题：随机森林的优点包括鲁棒性强、对参数不敏感、易于并行化等。四、案例分析案例1：（1）数据预处理步骤：去除重复数据、处理缺失值、数据归一化、特征编码等。（2）使用K-Means聚类算法对用户进行分群，根据用户的购买频率、购买金额等特征进行聚类。（3）使用关联规则挖掘（如Apriori算法）发现用户的购买模式，例如“购买商品A的用户往往会购买商品B”。解析：-数据预处理是数据挖掘的基础，需要确保数据质量。-聚类算法可以帮助发现用户的购买行为模式。-关联规则挖掘可以用于推荐系统。案例2：（1）处理类别特征的方法包括独热编码（One-HotEncoding）或标签编码（LabelEncoding）。（2）选择合适的模型：可以使用逻辑回归、支持向量机（SVM）或随机森林等。（3）评估模型性能：使用准确率、召回率、F1分数等指标。解析：-类别特征需要转换为数值型特征才能用于建模。-信用风险评估模型可以选择多种算法，具体选择取决于数据特点。-模型性能评估需要综合考虑多种指标。案例3：（1）时间序列数据预处理：去除异常值、平稳性检验、差分处理等。（2）选择合适的模型：可以使用ARIMA、SARIMA或Prophet等模型。（3）评估模型预测精度：使用均方误差（MSE）或均方根误差（RMSE）等指标。解析：-时间序列数据需要满足平稳性条件才能用于建模。-气温预测模型可以选择多种算法，具体选择取决于数据特点。-模型预测精度评估需要使用合适的指标。五、论述题1.数据挖掘在商业决策中的应用价值数据挖掘通过分析大量数据，发现隐藏的模式和趋势，帮助企业做出更明智的决策。例如：-客户细分：通过聚类算法将客户分为不同群体，针对不同群体制定个性化营销策略。-需求预测：通过时间序列分析预测产品需求，优化库存管理。-欺诈检测：通过异常检测算法识别信用卡