2025年数据挖掘技能实操真题及答案

2025年数据挖掘技能实操练习题及答案1.单选题（每题1分，共20分）1.1在Apriori算法中，若最小支持度阈值设为0.03，事务库共含20000条事务，则频繁1项集必须出现的最低次数是A.500B.600C.700D.800答案：B1.2使用Python的pandas读取CSV时，若文件采用UTF16LE编码且首行无列名，应使用的参数组合是A.encoding='utf16le',header=NoneB.encoding='utf16',header=0C.encoding='utf8',skiprows=1D.encoding='utf16le',names=None答案：A1.3在Kmeans聚类中，若样本维度为p，簇数k=5，则一次迭代后质心更新的时间复杂度为A.O(p)B.O(kp)C.O(np)D.O(nkp)答案：B1.4下列关于XGBoost中γ（gamma）参数的描述，正确的是A.控制叶子节点最小样本数B.控制分裂所需最小损失减少量C.控制L2正则化强度D.控制学习率答案：B1.5对高维稀疏文本矩阵进行特征降维，优先选择A.PCAB.LDAC.TruncatedSVDD.KernelPCA答案：C1.6在SparkMLlib中，下列对象用于保存训练后的模型的是A.PipelineB.TransformerC.EstimatorD.Model答案：D1.7若某分类模型在测试集上的混淆矩阵为[[80,20],[10,90]]，则其F1score为A.0.82B.0.85C.0.88D.0.91答案：C1.8使用SQL进行时间序列滑窗统计时，窗口范围为前3行到当前行，应使用的子句是A.ROWSBETWEEN3PRECEDINGANDCURRENTROWB.RANGEBETWEENINTERVAL'3'DAYPRECEDINGANDCURRENTROWC.ROWSBETWEENUNBOUNDEDPRECEDINGAND3FOLLOWINGD.RANGEBETWEEN3PRECEDINGANDCURRENTROW答案：A1.9在Python中，使用numpy将一维数组a转换为列向量的正确方式是A.a[np.newaxis,:]B.a[:,np.newaxis]C.a.TD.a.reshape(1)答案：B1.10若某决策树采用基尼系数作为划分准则，节点A的基尼系数为0.5，划分后两个子节点的基尼系数分别为0.2与0.3，样本占比分别为0.4与0.6，则划分增益为A.0.12B.0.20C.0.24D.0.30答案：A1.11在TensorFlow2.x中，关闭eagerexecution的代码是A.pat.v1.disable_eager_execution()B.tf.eager.disable()C.tf.disable_v2_behavior()D.tf.config.run_functions_eagerly(False)答案：A1.12下列关于孤立森林（IsolationForest）的陈述，错误的是A.适用于高维异常检测B.基于集成随机树C.异常点通常具有更短的路径D.对多维尺度敏感，需先做标准化答案：D1.13在Hive中，将表tab的分区字段dt从STRING改为DATE，正确语法是A.ALTERTABLEtabPARTITION(dtDATE)B.ALTERTABLEtabCHANGEdtdtDATEC.ALTERTABLEtabREPLACECOLUMNS(dtDATE)D.需重建表并迁移数据答案：D1.14使用Python的scipy.stats进行两独立样本t检验，若p=0.032，显著性水平α=0.05，则A.拒绝原假设B.接受原假设C.无法判断D.需补充效应量答案：A1.15在推荐系统中，采用SVD++模型时，用户偏置项更新公式中的学习率通常A.随迭代指数衰减B.固定不变C.随误差平方放大D.随正则系数减小答案：A1.16若某深度学习模型使用ReLU激活，学习率过大最可能导致的训练现象是A.梯度消失B.梯度爆炸C.死神经元D.过拟合答案：C1.17在MongoDB聚合框架中，用于将数组字段拆分为多条文档的阶段是A.$groupB.$unwindC.$projectD.$lookup答案：B1.18使用Python的sklearn.metrics.roc_auc_score时，若输入y_true包含多类，需设置A.average='micro'B.multi_class='ovr'C.multi_class='ovo'D.必须二值化答案：B1.19在HadoopMapReduce中，下列组件负责将map输出按键分区的是A.RecordReaderB.PartitionerC.CombinerD.OutputFormat答案：B1.20若某时间序列采用ARIMA(1,1,1)模型，其残差通过LB检验显示p=0.18，则A.残差为白噪声，模型充分B.残差非白噪声，需增加阶数C.需进行ARCH检验D.需做季节差分答案：A2.多选题（每题2分，共20分；多选少选均不得分）2.1关于LightGBM中的leafwise生长策略，下列说法正确的有A.比levelwise更易过拟合B.需配合最大深度限制C.分裂增益计算与样本权重无关D.训练速度通常更快答案：ABD2.2使用Python的pandas进行数据清洗时，下列方法可用于缺失值插值的有A.df.fillna(method='pad')B.erpolate(limit_direction='both')C.df.replace(np.nan,df.mean())D.df.dropna(how='all')答案：ABC2.3在SparkDataFrame中，下列函数属于窗口函数的有A.row_number()B.lag(col,1)C.collect_list(col)D.rank()答案：ABD2.4下列属于无监督特征选择方法的有A.VarianceThresholdB.SelectKBestC.RecursiveFeatureEliminationD.MissingValueRatio答案：AD2.5关于深度学习中的BatchNorm层，在推理阶段的行为包括A.使用移动平均的均值与方差B.继续计算当前batch统计量C.参数γ与β不再更新D.可提升模型泛化能力答案：ACD2.6使用SQL进行RFM分析时，计算R值（最近一次购买距今天数）需用到的函数有A.DATEDIFFB.CURRENT_DATEC.MIND.MAX答案：ABD2.7下列关于Elasticsearch映射（mapping）的描述，正确的有A.text类型默认会分词B.keyword类型用于精确匹配C.已存在的字段类型可任意更改D.支持嵌套对象类型答案：ABD2.8在Python的matplotlib中，设置全局中文字体避免乱码的方法包括A.plt.rcParams['font.family']='SimHei'B.plt.rcParams['axes.unicode_minus']=FalseC.在系统安装字体后无需重启内核D.使用sns.set_style('whitegrid')答案：AB2.9下列属于图神经网络（GNN）中消息传递机制的有A.GraphSAGEmeanB.GCNC.GATD.DeepWalk答案：ABC2.10使用Python的statsmodels进行线性回归诊断时，可调用方法包括A.model.summary()B.sm.graphics.qqplot(resid)C.sm.stats.jarque_bera(resid)D.sm.stats.durbin_watson(resid)答案：ABCD3.填空题（每空2分，共20分）3.1在Python中，使用sklearn.preprocessing.RobustScaler时，默认用于计算尺度统计量的分位差是________分位与________分位。答案：25%，75%3.2若某FPGrowth算法的最小支持度计数为100，事务库中商品牛奶出现次数为150，则牛奶________（填“是”或“否”）加入频繁1项集。答案：是3.3在Hive中，将表tab的存储格式由TextFile改为ORC且采用压缩编码为SNAPPY，需使用的完整DDL语句关键字为STOREDASORCtblproperties("________"="SNAPPY")。答案：press3.4使用Python的numpy实现矩阵A与B的哈达玛积（逐元素乘积）的表达式为________。答案：AB3.5在XGBoost中，控制每棵树最小样本权重的参数名称为________。答案：min_child_weight3.6若某深度学习模型使用Adam优化器，其超参数β1的默认取值为________。答案：0.93.7在SQL中，计算用户留存率时，次日留存率的分子为________天后仍活跃的用户数。答案：13.8使用Python的seaborn绘制热力图时，关闭颜色条显示需设置参数________=False。答案：cbar3.9在Kafka中，保证消息全局有序需设置topic的分区数为________。答案：13.10若某随机森林模型共含500棵树，某样本被OOB预测为类别A的次数为420，则其OOB投票概率为________%。答案：844.简答题（共30分）4.1（封闭型，6分）简述DBSCAN算法中核心对象、边界对象与噪声点的定义，并给出当MinPts=4时，某点邻域内恰好含3个点的对象类型。答案：核心对象：邻域内点数≥MinPts；边界对象：邻域内点数<MinPts但属于某核心对象的邻域；噪声点：非核心也非边界。当MinPts=4且邻域含3个点时，该对象若落在核心对象邻域内则为边界点，否则为噪声点。4.2（开放型，8分）某电商公司每日新增订单表约2亿行，需实时统计过去30分钟各品类销售额。请给出基于Flink的完整技术方案，包括数据源接入、时间语义、窗口类型、状态后端及ExactlyOnce保障措施。答案：1)数据源：Kafkatopic'orders'，采用JSON格式，事件时间字段event_time。2)时间语义：EventTime，通过assignTimestampsAndWatermarks生成单调递增水位线，允许乱序5秒。3)窗口：滑动窗口SlidingEventTimeWindows.of(Time.minutes(30),Time.minutes(1))，每1分钟输出一次过去30分钟统计。4)状态后端：RocksDBStateBackend，启用增量检查点，设置checkpoint间隔30秒，超时10分钟。5)ExactlyOnce：checkpoint+KafkaSink两阶段提交，设置deliveryGuarantee=EXACTLY_ONCE，事务超时>checkpoint间隔。6)代码框架：DataStream<Order>src=env.addSource(newFlinkKafkaConsumer<>(...)).assignTimestampsAndWatermarks(WatermarkStrategy.<Order>forBoundedOutOfOrderness(Duration.ofSeconds(5))...)src.keyBy(Order::getCategory).window(SlidingEventTimeWindows.of(Time.minutes(30),Time.minutes(1))).aggregate(newSumAggregate(),newWindowResultFunction()).addSink(newFlinkKafkaProducer<>(...));4.3（封闭型，6分）给定线性回归模型y=Xβ+ε，ε~N(0,σ²I)，证明最小二乘估计量β̂的协方差矩阵为σ²(XᵀX)⁻¹。答案：β̂=(XᵀX)⁻¹Xᵀy=(XᵀX)⁻¹Xᵀ(Xβ+ε)=β+(XᵀX)⁻¹Xᵀε，故Cov(β̂)=Cov[(XᵀX)⁻¹Xᵀε]=(XᵀX)⁻¹XᵀCov(ε)X(XᵀX)⁻¹=σ²(XᵀX)⁻¹。4.4（开放型，10分）某金融风控模型采用XGBoost，训练集正负样本比例1:99，模型在测试集上KS=0.45但PRAUC仅0.08。请分析可能原因并提出至少四条改进措施，需给出具体实现细节。答案：原因：类别极度不平衡导致概率阈值偏移，PRAUC对少数类敏感；模型输出概率整体偏低，Precision计算受分母FP放大。改进：1)采用ScalePosWeight=99，调整正负样本权重，重新训练；2)使用focalloss自定义目标函数，γ=2，α=0.25，在XGBoostobj参数内实现：deffocal_loss(pred,dtrain):y=dtrain.get_label()p=1/(1+np.exp(pred))grad=y(1p)γnp.log(p+1e7)+(1y)pγnp.log(1p+1e7)...3)阈值移动：在验证集上搜索最优阈值，最大化F1，将默认0.5改为0.15；4)采用SMOTENC对少数类过采样，合成样本比例1:5，再训练；5)引入代价敏感矩阵，将Recall权重设为5，使用自定义评估函数early_stopping。5.应用题（共60分）5.1计算题（15分）某超市对6种商品进行关联分析，事务库如下：T1:{牛奶,面包,黄油}T2:{面包,尿布,啤酒,鸡蛋}T3:{牛奶,面包,尿布,啤酒}T4:{面包,啤酒}T5:{牛奶,面包,尿布,啤酒,鸡蛋}最小支持度计数为2，求：(1)所有频繁1项集；(2)频繁2项集及支持度计数；(3)由频繁2项集生成的所有强关联规则（置信度≥60%），并列出置信度。答案：(1){牛奶:3},{面包:5},{黄油:1},{尿布:3},{啤酒:4},{鸡蛋:2}→频繁1项集：牛奶、面包、尿布、啤酒、鸡蛋。(2)候选2项集：C₂={牛奶,面包},{牛奶,尿布},{牛奶,啤酒},{面包,尿布},{面包,啤酒},{面包,鸡蛋},{尿布,啤酒},{尿布,鸡蛋},{啤酒,鸡蛋}。支持度计数：{牛奶,面包}:3,{牛奶,尿布}:2,{牛奶,啤酒}:2,{面包,尿布}:3,{面包,啤酒}:4,{面包,鸡蛋}:2,{尿布,啤酒}:3,{尿布,鸡蛋}:1,{啤酒,鸡蛋}:2。频繁2项集：全部除{尿布,鸡蛋}。(3)规则示例：{牛奶}→{面包}：3/3=100%{面包}→{牛奶}：3/5=60%{啤酒}→{面包}：4/4=100%{尿布}→{啤酒}：3/3=100%{鸡蛋}→{面包}：2/2=100%{啤酒}→{尿布}：3/4=75%共12条满足置信度≥60%。5.2分析题（15分）某视频平台提供用户观看时长数据（秒）与是否订阅（0/1），建立逻辑回归后得到部分系数：(Intercept)=6.2,watch_time=0.002,age=0.04,genderMale=0.3。(1)解释watch_time系数含义；(2)计算当watch_time=1500秒，age=25，gender=Male时的订阅概率；(3)若watch_time提升10%，求对odds的相对变化率。答案：(1)在控制age与gender条件下，watch_time每增加1秒，logodds增加0.002。(2)z=6.2+0.0021500+0.0425+0.3=6.2+3+1+0.3=1.9，p=1/(1+e^1.9)=0.130。(3)原odds=exp(0.002watch_time+...)，新odds=exp(0.0021.1watch_time+...)，相对变化=exp(0.0020.1watch_time)1=exp(0.0002watch_time)1，代入watch_time=1500得exp(0.3)1=34.99%。5.3综合题（30分）某城商行需构建信用卡欺诈检测模型，数据描述：训练集：正例5000，负例495000，共50万；特征100维，含数值与类别，类别已做targetencoding；评估指标：F1@Recall≥80%，且FalsePositiveRate≤5%。任务：(1)给出完整建模流程，包括采样、特征筛选、算法选择、超参优化、阈值调整、模型解释；(2)写出核心Python代码（含数据读取、模型训练、评估、保存）；(3)若线上数据漂移导致Recall下降10%，给出监控与自动再训练方案。答案：(1)流程：a)采样：采用分层采样，训练集保留全部正例，负例随机下采至15万，再使用SMOTE+ENN混合采样使正例增至2万，负例13万；b)特征筛选：结合BorutaSHAP与L1正则，剔除20维低贡献特征；c)算法：CatBoost，内置类别处理，对不平衡友好；d)超参：Optuna贝叶调参，搜索空间：depth∈[4,10],learning_rate∈[0.01,0.3],l2_leaf_reg∈[1,10],scale_pos_weight∈[6,10],采用5折StratifiedKFold，优化目标F1；e)阈值：在验证集上采用PR曲线，选择Recall≥80%下最大Precision对应阈值0.237；f)解释：使用SHAP值输出全局与局部解释，监控Top20特征。(2)代码：```pythonimportpandasaspd,numpyasnp,optuna,shapfromcatboostimportCatBoostClassifier,Poolfromsklearn.model_selectionimportStratifiedKFoldfromsklearn.metricsimportf1_score,recall_score,roc_auc_scorefrombineimportSMOTEENNtrain=pd.read_parquet('train.parquet')X,y=train.drop('label',1),train.labelsm=SMOTEENN(sampling_strategy=0.15,random_state=42)X_res,y_res=sm.fit_resample(X,y)defobjective(trial):params=dict(depth=trial.suggest_int('depth',4,10),learning_rate=trial.suggest_float('lr',0.01,0.3,log=True),l2_leaf_reg=trial.suggest_int('l2',1,10),scale_pos_weight=trial.suggest_int('spw',6,10),eval_metric='F1',random_seed=42,verbose=False)cv=StratifiedKFold(5,shuffle=True,random_state=42)f1s=[]fortr,vaincv.split(X_res,y_res):model=CatBoostClassifier(params)model.fit(X_res.iloc[tr],y_res.iloc[tr],eval_set=(X_res.iloc[va],y_res.iloc[va]),