2025年高职（大数据技术）数据挖掘基础阶段测试题及答案.doc

2025年高职（大数据技术）数据挖掘基础阶段测试题及答案

（考试时间：90分钟 满分100分）
班级______ 姓名______

第I卷（选择题，共40分）
答题要求：本卷共8小题，每小题5分。在每小题给出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的。
1. 以下哪种算法不属于数据挖掘中的分类算法？（ ）
A. 决策树算法 B. 支持向量机算法 C. K均值算法 D. 朴素贝叶斯算法
2. 在数据挖掘中，用于评估分类模型性能的指标不包括（ ）
A. 准确率 B. 召回率 C. F1值 D. 均方误差
3. 数据挖掘中，关联规则挖掘主要用于发现（ ）
A. 数据之间的因果关系 B. 数据之间的关联关系
C. 数据的聚类情况 D. 数据的分布规律
4. 以下哪个是数据挖掘中常用的降维方法？（ ）
A. 主成分分析 B. 线性回归 C. 逻辑回归 D. 决策树
5. 对于数据挖掘中的频繁项集挖掘，以下说法正确的是（ ）
A. 频繁项集的支持度一定大于最小支持度阈值
B. 频繁项集的置信度一定大于最小置信度阈值
C. 频繁项集的长度一定大于等于2
D. 频繁项集的数量是固定不变的
6. 数据挖掘中，处理缺失值的方法不包括（ ）
A. 删除含有缺失值的记录 B. 用均值填充缺失值
C. 用中位数填充缺失值 D. 用最大值填充缺失值
7. 在数据挖掘中，用于处理不平衡数据集的方法是（ ）
A. 过采样 B. 降采样 C. 调整分类算法的参数 D以上都是
8. 数据挖掘中，文本挖掘主要涉及对（ ）的处理和分析。
A. 结构化数据 B. 半结构化数据 C. 非结构化数据 D. 以上都不对

第II卷（非选择题，共60分）
9. （10分）简述数据挖掘的定义和主要任务。

10. （15分）请详细说明决策树算法的基本原理和构建过程。

11. （15分）在数据挖掘中，如何评估一个聚类算法的好坏？请列举至少三个评估指标并简要说明。

材料：某电商平台收集了用户的购买记录数据，包括用户ID、购买商品名称、购买时间、购买金额等信息。
12. （10分）请根据上述材料，说明如何利用数据挖掘技术分析用户的购买行为，例如发现购买频繁的商品组合等。

材料：某数据集包含多个属性和类别标签，用于预测客户是否会购买某产品。
13. （20分）请设计一个简单的数据挖掘流程，利用该数据集构建一个分类模型，预测客户购买行为，并说明每个步骤的主要操作和目的。

答案：1. C 2. D 3. B 4. A 5. A 6. D 7. D 8. C
9. 数据挖掘是从大量数据中提取潜在的、有价值的信息和知识的过程。主要任务包括分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测、预测等。
10. 决策树算法基本原理是基于信息熵或基尼系数等指标，对数据进行划分，构建树形结构。构建过程：首先选择最优划分属性，将数据集划分为子集，对子集重复上述过程，直到满足停止条件，如子集纯度达到要求或样本数量过少等。
11. 评估聚类算法好坏的指标：轮廓系数（衡量样本聚类的紧密程度和分离程度）、DB指数（综合考虑类内距离和类间距离）、CH指数（评估聚类结果与真实类别分布的符合程度）等。
12. 可以通过关联规则挖掘，设置合适的支持度和置信度阈值，发现购买频繁的商品组合。先对购买记录数据进行预处理，然后运用关联规则挖掘算法，分析商品之间的关联关系。
13. 数据挖掘流程：数据预处理（清洗、集成、转换等），然后选择分类算法（如决策树），划分训练集和测试集，训练模型，用测试集评估模型性能，根据评估结果调整模型。目的是构建准确的分类模型预测客户购买行为。