2026年数据挖掘与分析实战技能题库

2026年数据挖掘与分析实战技能题库一、单选题（每题2分，共20题）1.某电商平台需要对用户购买行为进行分析，以提升推荐系统的精准度。以下哪种算法最适合用于发现用户购买模式？A.决策树B.K-means聚类C.关联规则挖掘（Apriori）D.神经网络2.在处理缺失值时，以下哪种方法在数据量较大且缺失比例不高时效果最好？A.直接删除缺失值B.均值/中位数填充C.回归插补D.KNN填充3.某城市交通管理部门需要预测高峰时段拥堵情况，以下哪种时间序列模型最适合？A.ARIMAB.GBDTC.LSTMD.逻辑回归4.在银行反欺诈场景中，如何处理数据不平衡问题？A.过采样少数类B.欠采样多数类C.SMOTE算法D.以上都是5.某电商公司需要分析用户评论情感倾向，以下哪种模型最合适？A.支持向量机（SVM）B.朴素贝叶斯C.情感词典法D.深度学习情感分类6.在零售行业，如何衡量商品关联规则的强度？A.支持度（Support）B.置信度（Confidence）C.提升度（Lift）D.以上都是7.某医院需要分析患者病历数据，以下哪种特征工程方法最有效？A.标准化B.主成分分析（PCA）C.特征编码D.以上都是8.在金融风控中，如何评估模型的业务价值？A.AUC指标B.ROI（投资回报率）C.F1分数D.以上都是9.某外卖平台需要优化配送路线，以下哪种算法最适合？A.Dijkstra最短路径B.贪心算法C.模拟退火D.以上都是10.在用户画像构建中，以下哪种方法最能有效识别用户群体？A.K-means聚类B.离群点检测C.逻辑回归D.以上都是二、多选题（每题3分，共10题）1.以下哪些属于数据预处理步骤？A.缺失值处理B.特征缩放C.数据清洗D.模型调参2.在电商推荐系统中，以下哪些算法可以用于协同过滤？A.基于用户的协同过滤B.基于物品的协同过滤C.矩阵分解D.决策树3.在金融领域，以下哪些指标可以用于评估信用风险？A.逾期率B.贷款金额C.客户收入D.模型偏差4.在自然语言处理中，以下哪些技术可以用于文本分类？A.朴素贝叶斯B.词嵌入（Word2Vec）C.情感分析D.主题模型5.在零售行业，以下哪些方法可以用于需求预测？A.时间序列分析B.机器学习回归模型C.生命周期分析D.以上都是6.在交通流量预测中，以下哪些因素需要考虑？A.天气状况B.节假日C.车流量历史数据D.地理位置信息7.在医疗数据分析中，以下哪些算法可以用于疾病预测？A.逻辑回归B.随机森林C.支持向量机D.LSTM8.在用户行为分析中，以下哪些指标可以用于衡量用户活跃度？A.日活跃用户（DAU）B.跳出率C.平均会话时长D.用户留存率9.在社交网络分析中，以下哪些方法可以用于识别关键用户？A.网络中心性B.�社群检测C.PageRank算法D.以上都是10.在工业领域，以下哪些方法可以用于设备故障预测？A.传感器数据分析B.生存分析C.循环神经网络（RNN）D.以上都是三、简答题（每题5分，共6题）1.简述数据挖掘在零售行业中的典型应用场景及价值。2.如何评估数据挖掘模型的业务效果？请列举至少三种指标。3.解释关联规则挖掘中的支持度、置信度和提升度的含义。4.在处理高维数据时，如何进行特征选择？请列举两种方法。5.描述时间序列分析中ARIMA模型的原理及其适用场景。6.如何解决数据不平衡问题对模型性能的影响？请提出三种方法。四、案例分析题（每题15分，共2题）1.某生鲜电商平台需要通过用户购买数据优化商品推荐策略。请设计一个数据挖掘流程，包括数据预处理、特征工程、模型选择和评估。2.某城市公交公司需要分析乘客流量数据，以优化线路安排。请提出一个数据挖掘方案，包括数据采集、分析方法、结果解读及业务建议。答案与解析一、单选题答案与解析1.C解析：关联规则挖掘（Apriori）适用于发现用户购买模式，如“购买牛奶的用户往往会购买面包”。其他选项不直接适用于模式发现。2.B解析：均值/中位数填充适用于缺失比例不高且数据量较大的场景，简单高效。其他方法可能引入更多偏差或计算成本高。3.A解析：ARIMA适用于平稳时间序列的预测，适合交通拥堵这类周期性数据。LSTM虽能处理时序，但需大量标注数据，且ARIMA更轻量。4.D解析：反欺诈场景需结合过采样、欠采样和SMOTE算法处理数据不平衡，单一方法可能效果有限。5.D解析：深度学习情感分类能处理复杂语义，优于传统机器学习方法。朴素贝叶斯和情感词典法较简单，但效果有限。6.D解析：关联规则分析需综合支持度、置信度和提升度评估，单一指标无法全面衡量。7.D解析：特征工程需结合标准化、PCA和特征编码，单一方法效果有限。8.D解析：金融风控需综合AUC、ROI和F1分数评估模型，单一指标无法全面衡量。9.A解析：Dijkstra算法能高效求解最短路径，适合配送路线优化。贪心算法和模拟退火可能无法保证最优解。10.A解析：K-means聚类能有效识别用户群体，适用于用户画像构建。其他方法或模型不直接针对群体识别。二、多选题答案与解析1.A,B,C解析：数据预处理包括缺失值处理、特征缩放和数据清洗，模型调参属于建模阶段。2.A,B,C解析：协同过滤包括基于用户/物品的推荐和矩阵分解，决策树不适用。3.A,C,D解析：逾期率、客户收入和模型偏差是信用风险评估关键指标，贷款金额非直接指标。4.A,B,D解析：朴素贝叶斯、词嵌入和主题模型可用于文本分类，情感分析属于应用场景。5.A,B,D解析：时间序列分析、回归模型和生命周期分析均可用于需求预测，单一方法效果有限。6.A,B,C,D解析：交通流量受天气、节假日、历史数据和地理位置多重因素影响。7.A,B,C解析：逻辑回归、随机森林和SVM适用于疾病预测，LSTM更适用于序列数据。8.A,C,D解析：DAU、平均会话时长和留存率是活跃度指标，跳出率反映用户体验但非直接活跃度。9.A,B,C,D解析：网络中心性、社群检测和PageRank均能识别关键用户，综合分析更有效。10.A,B,C,D解析：传感器数据、生存分析和RNN均可用于设备故障预测，需结合业务场景。三、简答题答案与解析1.数据挖掘在零售行业的应用及价值答：应用场景包括用户画像构建、精准营销、商品推荐、库存管理等。价值体现在提升用户满意度、增加销售额、优化运营效率等方面。2.数据挖掘模型业务效果评估指标答：AUC（区分能力）、ROI（投资回报率）、F1分数（平衡性）。需结合业务目标选择指标。3.关联规则挖掘指标解释答：支持度反映商品同时出现的频率；置信度反映规则的前件推出后件的概率；提升度反映规则是否比随机出现更频繁。4.高维数据特征选择方法答：Lasso回归（惩罚系数选择）、特征重要性排序（如随机森林）。5.ARIMA模型原理及适用场景答：ARIMA基于自回归、差分和移动平均，适用于平稳时间序列。适用于周期性数据预测，如交通流量。6.数据不平衡问题解决方案答：过采样（SMOTE）、欠采样、代价敏感学习（调整权重）。四、案例分析题答案与解析1.生鲜电商推荐策略优化流程答：-数据预处理：清洗缺失值，对用户行为数据（购买记录、浏览历史）进行特征工程（如商品类别、购买频率）。-模型选择：采用协同过滤（基于用户/物品）结合矩阵分解，或混合推荐模型。