2026年数据分析与挖掘实战案例练习题集

2026年数据分析与挖掘实战案例练习题集一、选择题（每题2分，共20题）1.某电商平台需分析用户购买行为，最适合使用的聚类算法是？A.K-MeansB.AprioriC.SVMD.决策树2.在处理缺失值时，以下哪种方法最适用于连续型数据？A.删除缺失值B.填充均值C.填充中位数D.回归填充3.某银行需预测客户违约风险，最适合使用的模型是？A.线性回归B.逻辑回归C.神经网络D.KNN4.在特征工程中，以下哪项属于降维方法？A.PCAB.特征组合C.标准化D.One-Hot编码5.某零售企业分析促销活动效果，最适合使用的分析指标是？A.转化率B.客单价C.用户留存率D.以上都是6.在处理时序数据时，以下哪种方法适用于季节性分解？A.ARIMAB.ProphetC.LSTMD.XGBoost7.某外卖平台需优化配送路线，最适合使用的算法是？A.DijkstraB.AprioriC.K-MeansD.决策树8.在文本分类中，以下哪种模型效果最好？A.朴素贝叶斯B.RNNC.CNND.GBDT9.某保险公司在定价时，需考虑用户年龄、性别等因素，最适合使用的模型是？A.线性回归B.逻辑回归C.决策树D.神经网络10.在异常检测中，以下哪种方法适用于高维数据？A.IsolationForestB.LOFC.DBSCAND.Z-Score二、填空题（每题2分，共10题）1.在数据预处理中，标准化是指将数据缩放到均值为0，标准差为1的过程。2.关联规则挖掘常用于发现商品之间的购买关系，例如“啤酒与尿布”定律。3.交叉验证是一种评估模型泛化能力的方法，常用K折交叉验证。4.在时序预测中，ARIMA模型可以捕捉数据的自相关性。5.特征工程是提升模型性能的关键步骤，包括特征选择、特征构造等。6.决策树是一种非参数模型，可以处理分类和回归问题。7.异常值处理是数据清洗的重要环节，常用Z-Score或IQR方法识别。8.逻辑回归适用于二分类问题，输出为概率值。9.集成学习通过组合多个模型提升性能，例如随机森林。10.梯度下降是优化模型参数的常用方法，适用于大规模数据。三、简答题（每题5分，共6题）1.简述数据预处理的主要步骤及其目的。2.解释什么是过拟合，如何解决过拟合问题？3.描述K-Means聚类算法的基本原理及其优缺点。4.说明关联规则挖掘的三个基本指标：支持度、置信度、提升度。5.阐述时序数据的特点及其分析方法。6.比较决策树和逻辑回归在分类任务上的区别。四、应用题（每题10分，共3题）1.某电商公司收集了用户购买数据，包括用户ID、商品ID、购买金额、购买时间等。请设计一个分析方案，评估促销活动效果。2.某银行需要预测客户是否会申请贷款，请设计一个机器学习模型，并说明数据预处理和特征工程的关键步骤。3.某外卖平台需要优化配送路线，请设计一个算法方案，并说明如何评估算法效果。答案与解析一、选择题答案1.A-解析：K-Means适用于用户分群，通过距离聚类分析用户行为模式，适合电商平台需求。2.B-解析：填充均值适用于正态分布数据，中位数适用于偏态数据，回归填充更复杂但效果更好。3.B-解析：逻辑回归适用于二分类问题，银行违约风险属于典型分类任务。4.A-解析：PCA（主成分分析）是降维方法，其他选项属于特征工程或数据标准化。5.D-解析：评估促销效果需综合多个指标，转化率、客单价、留存率均需分析。6.B-解析：Prophet适用于季节性数据预测，ARIMA也可但需手动调整参数。7.A-解析：Dijkstra算法用于最短路径计算，适合外卖配送路线优化。8.C-解析：CNN在文本分类中表现最佳，能捕捉语义特征。9.A-解析：线性回归适用于定价分析，考虑多个连续变量影响。10.A-解析：IsolationForest适用于高维异常检测，效率高且效果稳定。二、填空题答案1.标准化2.关联规则挖掘3.交叉验证4.ARIMA模型5.特征工程6.决策树7.异常值处理8.逻辑回归9.集成学习10.梯度下降三、简答题答案1.数据预处理步骤及其目的-步骤：数据清洗（处理缺失值、异常值）、数据集成（合并数据源）、数据变换（标准化、归一化）、数据规约（降维）。-目的：提升数据质量，增强模型性能，避免噪声干扰。2.过拟合及其解决方法-过拟合：模型对训练数据拟合过度，泛化能力差。-解决方法：增加训练数据、正则化（L1/L2）、剪枝、交叉验证。3.K-Means聚类原理及优缺点-原理：通过迭代将数据点分配到最近的中心点，动态调整中心点直至收敛。-优点：简单高效，适合大数据集。-缺点：对初始中心点敏感，无法处理非凸形状数据。4.关联规则指标-支持度：商品A和B同时出现的频率。-置信度：购买A时购买B的概率。-提升度：购买A时购买B的概率相对于随机购买的概率提升。5.时序数据特点及分析-特点：时间依赖性、周期性、趋势性。-分析：ARIMA、季节性分解、LSTM等模型。6.决策树与逻辑回归比较-决策树：树状结构，可解释性强，适合非线性关系。-逻辑回归：概率输出，参数模型，适合线性关系。四、应用题答案1.电商促销活动效果分析方案-数据预处理：清洗缺失值，时间格式转换，用户行为特征提取（购买频率、客单价等）。-分析方法：-对比分析：促销组vs非促销组转化率、客单价差异。-A/B测试：随机分组验证效果。-时序分析：活动期间销售额变化趋势。-指标：转化率、客单价、用户留存率。2.银行贷款预测模型设计-数据预处理：缺失值填充（均值/中位数），特征编码（One-Hot），异常值处理。-特征工程：提取用户信用分、收入、负债率等关键特征。-模型选择：逻辑回归或XGBoost，交叉验证调参。-评估指标：AUC、精确率、