2026年数据分析与数据挖掘技能考核模拟题

2026年数据分析与数据挖掘技能考核模拟题一、单选题（共10题，每题2分，共20分）1.某电商平台在分析用户购买行为时，发现用户的购买频率与用户活跃度呈正相关。若要进一步挖掘用户购买偏好，以下哪种分析方法最合适？A.关联规则挖掘B.聚类分析C.回归分析D.决策树分类2.在处理某城市交通拥堵数据时，数据集中存在大量缺失值。以下哪种方法不适合处理缺失值？A.删除含缺失值的样本B.均值/中位数/众数填补C.K近邻填补D.硬编码（硬分配）填补3.某金融机构需预测客户流失风险，以下哪种模型最适合该场景？A.线性回归模型B.逻辑回归模型C.线性判别分析（LDA）D.K-近邻（KNN）分类4.在特征工程中，以下哪种方法不属于特征变换？A.标准化（Z-score）B.线性组合（如交叉特征）C.降维（PCA）D.特征选择（如Lasso）5.某零售企业通过用户购买数据挖掘用户分群，发现某分群用户偏好高性价比产品。以下哪种方法可能用于解释该分群特征？A.决策树可视化B.聚类特征重要性分析C.关联规则挖掘D.描述性统计分析6.在处理某城市空气质量监测数据时，时间序列数据存在季节性波动。以下哪种模型最适合进行预测？A.ARIMA模型B.支持向量机（SVM）C.神经网络D.朴素贝叶斯分类7.某医疗机构需分析患者病历数据，发现某些特征存在多重共线性。以下哪种方法能有效缓解该问题？A.岭回归（Ridge）B.LASSO回归C.决策树D.逻辑回归8.在电商用户行为分析中，某用户近期频繁购买某一品类商品。以下哪种方法可能用于预测其未来购买行为？A.协同过滤B.时间序列预测C.关联规则挖掘D.半监督学习9.某政府部门需分析城市犯罪数据，发现犯罪地点与时间存在空间依赖性。以下哪种方法最合适？A.热力图分析B.决策树分类C.关联规则挖掘D.线性回归10.在数据预处理中，以下哪种方法不属于异常值处理？A.IQR（四分位数间距）法B.Z-score法C.标准化（Z-score）D.基于聚类的方法二、多选题（共5题，每题3分，共15分）1.在构建推荐系统时，以下哪些方法可能用于提升推荐效果？A.协同过滤B.内容推荐C.深度学习模型D.A/B测试2.在处理文本数据时，以下哪些方法属于文本预处理步骤？A.分词B.停用词过滤C.词性标注D.特征提取（如TF-IDF）3.在分析某城市房价数据时，以下哪些因素可能影响房价？A.房屋面积B.地理位置C.周边配套设施（如学校、医院）D.市场供需关系4.在特征工程中，以下哪些方法属于特征衍生？A.交叉特征B.时间特征（如星期几、节假日）C.对数变换D.交互特征5.在评估模型性能时，以下哪些指标适用于分类问题？A.准确率（Accuracy）B.精确率（Precision）C.召回率（Recall）D.F1分数三、简答题（共5题，每题4分，共20分）1.简述关联规则挖掘中的“支持度”和“置信度”分别代表什么？2.解释什么是“过拟合”及其常见解决方法。3.在数据预处理中，如何处理数据中的重复值？4.简述K-means聚类算法的基本步骤。5.什么是特征交叉？举例说明其应用场景。四、应用题（共3题，每题10分，共30分）1.某电商平台需要分析用户购买数据，发现部分用户在购买某一商品后，短期内会购买另一商品。请设计一个关联规则挖掘任务，并说明如何评估规则质量。2.某金融机构需要预测客户流失风险，数据包含用户基本信息、交易记录、投诉次数等。请设计一个分类模型评估方案，并说明如何选择最优模型。3.某城市交通管理部门需要分析交通流量数据，发现高峰时段拥堵严重。请设计一个时间序列预测模型，并说明如何评估模型性能。五、编程题（共2题，每题10分，共20分）1.假设你有一组用户购买数据，包含用户ID、商品ID和购买金额。请使用Python（不要求写完整代码，只需伪代码或关键步骤）实现以下任务：-计算每个用户的平均购买金额。-找出购买金额最高的前5名用户。2.假设你有一组城市空气质量数据，包含日期、PM2.5、PM10等指标。请使用Python实现以下任务：-绘制PM2.5随时间变化的折线图。-计算PM2.5的日均值，并找出最高和最低的日均值。答案与解析一、单选题答案与解析1.A-解析：用户购买频率与活跃度呈正相关，说明活跃用户可能更倾向于频繁购买。关联规则挖掘（如Apriori算法）可以挖掘用户购买商品之间的关联性，帮助发现潜在购买偏好。-排除法：聚类分析用于分群，回归分析用于预测数值，决策树分类用于分类任务，均不直接适用于挖掘商品关联性。2.D-解析：硬编码（硬分配）通常用于分类特征处理，不适用于数值型缺失值填补。其他方法均适用于缺失值处理。-排除法：删除样本适用于少量缺失值，均值/中位数/众数填补适用于数值型数据，K近邻填补能利用邻域信息填补缺失值。3.B-解析：客户流失风险预测属于二分类问题，逻辑回归模型适合处理此类场景。-排除法：线性回归用于数值预测，LDA用于分类但假设数据线性可分，KNN依赖大量计算且泛化能力较弱。4.D-解析：特征选择属于特征降维过程，而特征变换（如标准化、降维）旨在调整或减少特征维度。-排除法：标准化、线性组合、降维均属于特征变换。5.A-解析：决策树可视化可以展示分群用户的高频购买路径或特征组合，帮助解释分群特征。-排除法：聚类特征重要性分析适用于特征重要性评估，关联规则挖掘关注商品关联，描述性统计仅展示统计量。6.A-解析：ARIMA模型适用于存在季节性波动的时序数据预测。-排除法：SVM、神经网络、朴素贝叶斯不擅长处理时序数据。7.A-解析：岭回归通过引入L2正则化缓解多重共线性问题。-排除法：LASSO会进行特征选择，决策树不依赖共线性假设，逻辑回归假设线性关系。8.A-解析：协同过滤通过用户行为相似性推荐商品，适合预测频繁购买行为。-排除法：时间序列预测适用于趋势分析，关联规则挖掘关注商品关联，半监督学习依赖标注数据。9.A-解析：热力图分析能有效展示空间分布特征，适合分析犯罪地点和时间依赖性。-排除法：决策树分类、关联规则挖掘、线性回归不适用于空间分析。10.C-解析：标准化属于数据缩放，不属于异常值处理。-排除法：IQR、Z-score、基于聚类的方法均用于异常值检测或处理。二、多选题答案与解析1.A、B、C、D-解析：协同过滤、内容推荐、深度学习模型、A/B测试均可提升推荐效果。-排除法：无无关选项。2.A、B、C、D-解析：分词、停用词过滤、词性标注、特征提取均为文本预处理步骤。-排除法：无无关选项。3.A、B、C、D-解析：房屋面积、地理位置、配套设施、供需关系均影响房价。-排除法：无无关选项。4.A、B、D-解析：交叉特征、时间特征、交互特征属于特征衍生，C属于特征变换。-排除法：标准化属于特征变换。5.A、B、C、D-解析：准确率、精确率、召回率、F1分数均适用于分类模型评估。-排除法：无无关选项。三、简答题答案与解析1.支持度指某个商品项集在所有事务中出现的频率，置信度指在购买A商品的前提下，购买B商品的概率。-解析：支持度衡量商品关联的普遍性，置信度衡量关联的可靠性。2.过拟合指模型对训练数据拟合过度，导致泛化能力差。解决方法包括：增加数据量、正则化（L1/L2）、降维、交叉验证。-解析：过拟合会导致模型在训练集上表现好，但在新数据上表现差。3.处理重复值可以通过以下方法：-删除重复样本（保留第一条或最后一条）。-合并重复样本（如取平均值）。-使用唯一标识符（如用户ID）去重。-解析：重复值会误导统计结果，需清理。4.K-means聚类步骤：-随机选择K个初始聚类中心。-将每个样本分配到最近的聚类中心。-更新聚类中心（均值）。-重复分配和更新，直至收敛。-解析：K-means通过迭代优化聚类中心，适合发现凸状分布数据。5.特征交叉指将两个或多个特征组合成新特征，如“房屋面积×房间数”。应用场景包括：解析：提升模型表达能力，如电商推荐系统中的“用户年龄×商品价格”。四、应用题答案与解析1.关联规则挖掘任务设计：-任务：挖掘用户购买商品之间的关联规则（如“购买A商品的用户，80%会购买B商品”）。-评估指标：支持度（规则在事务中出现的频率）、置信度（规则的前件推出后件的概率）、提升度（规则带来的额外价值）。-解析：关联规则挖掘可发现用户购买行为模式，帮助优化商品布局。2.分类模型评估方案：-步骤：1.数据预处理（清洗、特征工程）。2.划分训练集和测试集。3.尝试多种模型（如逻辑回归、随机森林、XGBoost）。4.评估模型性能（准确率、AUC、F1分数）。5.选择最优模型并进行调优。-解析：分类模型需兼顾预测精度和泛化能力，需多模型对比。3.时间序列预测模型设计：-模型：ARIMA模型（考虑趋势和季节性）。-评估指标：MAE、RMSE、MAPE。-解析：ARIMA适合交通流量预测，需根据数据特性选择参数。五、编程题答案与解析1.伪代码：python计算用户平均购买金额user_total_amount={}forrecordindata:user_id=record['user_id']amount=record['amount']ifuser_idinuser_total_amount:user_total_amount[user_id]+=amountuser_total_amount[user_id]['count']+=1else:user_total_amount[user_id]={'total':amount,'count':1}user_avg_amount={user_id:total['total']/total['count']foruser_id,totalinuser_total_amount.items()}找出前5名用户sorted_users=sorted(user_avg_amount.items(),key=lambdax:x[1],reverse=True)top5_users=sorted_users[:5]-解析：通过哈希表统计每个用户的总金额和购买次数，计算平均值并排序。2.伪代码：pythonimportmatplotlib.pyplotaspltimportpandasaspd读取数据data=pd.read_csv('air_quality.csv')data['date']=pd.to_datetime(data['date'])data.set_index('date',inplace=True)绘制PM2.5折线图plt.plot(data['PM2.5'],label='PM2.5')plt.xlabel('Date')plt.ylabel('PM2.5')plt.title('PM2.5OverT