2026年数据分析能力测试题目数据挖掘基础训练题库

2026年数据分析能力测试题目：数据挖掘基础训练题库一、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.删除含有缺失值的样本B.使用均值或中位数填充C.基于模型预测缺失值D.以上都是2.以下哪种算法属于监督学习算法？A.K-Means聚类B.决策树C.主成分分析（PCA）D.Apriori关联规则3.在特征工程中，以下哪项操作不属于特征转换？A.标准化B.二值化C.特征组合D.降维4.以下哪种模型适合处理高维稀疏数据？A.线性回归B.逻辑回归C.支持向量机（SVM）D.决策树5.在交叉验证中，k折交叉验证的k值通常取多少？A.2B.5C.10D.206.以下哪种指标适用于评估分类模型的性能？A.均方误差（MSE）B.R²C.精确率D.均值绝对误差（MAE）7.在关联规则挖掘中，支持度和置信度的含义是什么？A.支持度表示项集出现的频率，置信度表示规则的可信度B.支持度表示规则的错误率，置信度表示样本量C.支持度表示模型的拟合度，置信度表示模型的泛化能力D.支持度表示模型的鲁棒性，置信度表示模型的方差8.以下哪种方法可以用于异常值检测？A.线性回归B.箱线图分析C.决策树D.关联规则9.在数据挖掘中，以下哪种技术不属于聚类算法？A.K-MeansB.DBSCANC.层次聚类D.Apriori10.在特征选择中，以下哪种方法属于过滤法？A.递归特征消除（RFE）B.Lasso回归C.递归特征消除D.基于模型的特征选择二、多选题（每题3分，共10题）1.以下哪些属于数据预处理的主要步骤？A.数据清洗B.数据集成C.数据变换D.数据规约2.以下哪些算法可以用于分类任务？A.逻辑回归B.K-近邻（KNN）C.支持向量机（SVM）D.决策树3.以下哪些指标可以用于评估回归模型的性能？A.均方误差（MSE）B.R²C.均值绝对误差（MAE）D.精确率4.以下哪些属于聚类算法的优缺点？A.优点：无需标签数据B.缺点：对初始值敏感C.优点：可发现隐藏模式D.缺点：计算复杂度高5.以下哪些属于特征工程的方法？A.特征缩放B.特征组合C.特征选择D.特征编码6.以下哪些属于异常值检测的方法？A.箱线图分析B.基于密度的异常值检测C.线性回归残差分析D.支持向量机7.以下哪些属于关联规则挖掘的算法？A.AprioriB.FP-GrowthC.EclatD.K-Means8.以下哪些属于数据挖掘的常见应用领域？A.金融风控B.电商推荐系统C.医疗诊断D.社交网络分析9.以下哪些属于交叉验证的优点？A.减少过拟合风险B.提高模型泛化能力C.充分利用数据D.避免单一数据分割的偏差10.以下哪些属于特征选择的方法？A.过滤法B.包裹法C.嵌入法D.递归特征消除三、判断题（每题1分，共10题）1.数据清洗的主要目的是去除噪声和冗余数据。（√）2.特征工程是数据挖掘中最重要的步骤之一。（√）3.关联规则挖掘只能发现数据之间的频繁项集。（×）4.决策树模型容易受到噪声数据的影响。（√）5.交叉验证可以完全避免模型选择偏差。（×）6.聚类算法不需要标签数据。（√）7.异常值检测只能用于数值型数据。（×）8.特征选择可以提高模型的解释性。（√）9.关联规则挖掘常用于电商推荐系统。（√）10.主成分分析（PCA）属于降维方法。（√）四、简答题（每题5分，共5题）1.简述数据清洗的主要步骤及其目的。2.解释特征工程的定义及其重要性。3.简述决策树算法的基本原理。4.描述聚类算法的应用场景及其优缺点。5.解释关联规则挖掘中的支持度、置信度和提升度的含义。五、论述题（每题10分，共2题）1.结合实际案例，论述特征工程在数据挖掘中的重要性。2.分析交叉验证在模型评估中的作用及其常见问题。答案与解析一、单选题1.D-解释：数据预处理阶段常采用多种方法处理缺失值，包括删除、填充和模型预测。2.B-解释：决策树属于监督学习算法，需要标签数据进行训练。3.B-解释：二值化属于特征编码，特征转换包括标准化、归一化等。4.C-解释：SVM适用于高维稀疏数据，如文本分类。5.B-解释：k折交叉验证通常取5或10，平衡计算效率和模型评估。6.C-解释：精确率衡量预测正类的正确率，适用于分类模型。7.A-解释：支持度表示项集出现频率，置信度表示规则可信度。8.B-解释：箱线图分析常用于异常值检测。9.D-解释：Apriori属于关联规则挖掘算法，不属于聚类算法。10.B-解释：Lasso回归属于嵌入法，而过滤法包括方差分析等。二、多选题1.ABCD-解释：数据预处理包括清洗、集成、变换和规约。2.ABCD-解释：逻辑回归、KNN、SVM和决策树均用于分类。3.ABC-解释：MSE、R²和MAE用于评估回归模型，精确率用于分类。4.ABCD-解释：聚类算法无需标签、发现模式、对初始值敏感且计算复杂。5.ABCD-解释：特征工程包括缩放、组合、选择和编码等。6.ABCD-解释：箱线图、基于密度、残差分析和SVM均可用于异常值检测。7.ABC-解释：Apriori、FP-Growth和Eclat属于关联规则挖掘算法。8.ABCD-解释：金融风控、电商推荐、医疗诊断和社交网络分析均需数据挖掘。9.ABCD-解释：交叉验证可减少过拟合、提高泛化能力、充分利用数据和避免偏差。10.ABCD-解释：特征选择包括过滤法、包裹法、嵌入法和递归特征消除。三、判断题1.√2.√3.×-解释：关联规则挖掘还可发现规则强度。4.√5.×-解释：交叉验证不能完全避免偏差，但可降低偏差。6.√7.×-解释：异常值检测也可用于类别数据。8.√9.√10.√四、简答题1.数据清洗的主要步骤及其目的-步骤：去重、处理缺失值、处理异常值、数据格式转换。-目的：提高数据质量，减少噪声干扰。2.特征工程的定义及其重要性-定义：通过转换和选择原始特征，提升模型性能。-重要性：直接影响模型效果，减少过拟合。3.决策树算法的基本原理-基于贪心策略，递归划分数据，选择最优特征。4.聚类算法的应用场景及其优缺点-场景：客户细分、图像分割等。-优点：无需标签、发现模式；缺点：对初始值敏感、解释性差。5.关联规则挖掘中的支持度、置信度和提升度-支持度：项集出现频率。-置信度：规则可信度。-提升度：规则强度。五、论述题1.特征工程在数据挖掘中的重要性-案例：