大学（大数据分析）数据挖掘应用2026年阶段测试题及答案.doc

大学（大数据分析）数据挖掘应用2026年阶段测试题及答案

（考试时间：90分钟 满分100分）
班级______ 姓名______

一、选择题（总共10题，每题3分，每题只有一个正确答案，请将正确答案填入括号内）
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. 聚类算法
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. 以下关于关联规则挖掘的说法，错误的是（ ）
A. 关联规则挖掘的目的是发现数据中项集之间的关联关系
B. 支持度表示项集在数据集中出现的频率
C. 置信度表示在包含A的事务中同时包含B的概率
D. 提升度大于1表示A和B之间存在负相关
4. 数据预处理阶段不包括以下哪个步骤？（ ）
A. 数据清洗
B. 数据集成
C. 数据挖掘算法选择
D. 数据转换
5. 以下哪种数据类型通常不适合作为数据挖掘的输入？（ ）
A. 结构化数据
B. 半结构化数据
C. 非结构化数据
D. 图像数据
6. 在聚类算法中，K-Means算法的缺点是（ ）
A. 对初始聚类中心敏感
B. 计算复杂度高
C. 不能处理高维数据
D. 聚类结果不稳定
7. 以下关于回归分析的说法，正确的是（ ）
A. 回归分析用于预测连续型变量的值
B. 线性回归模型只能处理线性关系
C. 逻辑回归用于分类问题，输出为连续值
D. 岭回归和Lasso回归不能解决多重共线性问题
8. 数据挖掘中，频繁项集是指（ ）
A. 支持度大于等于最小支持度的项集
B. 置信度大于等于最小置信度的项集
C. 提升度大于等于最小提升度的项集
D. 包含所有项的项集
9. 以下哪种算法常用于处理文本数据的分类和聚类？（ ）
A. 神经网络算法
B. 遗传算法
C. 隐马尔可夫模型
D. 支持向量机算法
10. 在数据挖掘中，特征选择的目的不包括（ ）
A. 提高模型的准确性
B. 减少模型的训练时间
C. 增加模型的复杂度
D. 降低数据的维度

二、多项选择题（总共5题，每题5分，每题有两个或两个以上正确答案，请将正确答案填入括号内）
1. 以下属于数据挖掘中的监督学习算法的包括（ ）
A. 决策树算法
B. 聚类算法
C. 支持向量机算法
D. 朴素贝叶斯算法
E. K-Means算法
2. 数据挖掘中常用的特征提取方法有（ ）
A. 主成分分析
B. 奇异值分解
C. 线性判别分析
D. 决策树
E. 神经网络
3. 关联规则挖掘中，以下哪些指标用于衡量规则的强度？（ ）
A. 支持度
B. 置信度
C. 提升度
D. 准确率
E. 召回率
4. 以下关于数据挖掘算法的描述，正确的有（ ）
A. 决策树算法易于理解和解释
B. 支持向量机算法在处理高维数据时效果较好
C. 聚类算法不需要预先知道数据的类别
D. 神经网络算法能够自动提取数据的特征
E. 遗传算法是一种基于自然选择和遗传变异的优化算法
5. 在数据挖掘中，数据可视化的作用包括（ ）
A. 帮助理解数据
B. 发现数据中的模式和趋势
C. 提高数据挖掘算法的性能
D. 展示数据挖掘的结果
E. 增强数据的安全性

三、判断题（总共10题，每题2分，请在括号内打“√”或“×”）
1. 数据挖掘就是从大量数据中提取有价值信息的过程。（ ）
2. 分类算法只能用于预测离散型变量的值。（ ）
3. 关联规则挖掘中，如果一个规则的支持度和置信度都很高，那么它一定是一个强规则。（ ）
4. 数据预处理的质量对数据挖掘的结果没有影响。（ ）
5. 聚类算法可以将数据分为不同类别，类别数量是已知的。（ ）
6. 线性回归模型中，自变量和因变量之间必须是线性关系才能使用。（ ）
7. 频繁项集的支持度一定大于等于最小支持度。（ ）
8. 数据挖掘算法的选择只取决于数据的规模。（ ）
9. 特征选择可以提高模型的泛化能力。（ ）
10. 数据可视化是数据挖掘过程中的一个重要环节，主要用于美观展示数据。（ ）

四、简答题（总共3题，每题10分）
1. 请简要介绍数据挖掘中的分类算法，并说明其应用场景。
2. 阐述关联规则挖掘中支持度、置信度和提升度的含义，并举例说明如何根据这些指标评估关联规则的强度。
3. 简述数据预处理的主要步骤及其作用。

五、综合题（总共2题，每题15分）
1. 假设你有一个包含客户购买记录的数据集，其中包括客户ID、购买时间、购买商品种类和购买金额等信息。请设计一个数据挖掘方案，分析客户的购买行为模式，例如哪些商品经常一起被购买，不同时间段客户的购买偏好等。请详细说明你的方案包括哪些步骤，使用哪些算法或技术。
2. 给定一个数据集，其中包含多个特征和一个目标变量。请描述如何使用数据挖掘技术构建一个预测模型，预测目标变量的值。请说明你选择的算法，以及如何进行模型的训练、评估和优化。

答案：
一、1.C 2.D 3.D 4.C 5.D 6.A 7.A （8.A 9.C 10.C）
二、1.ACD 2.ABC 3.ABC 4.ABCDE 5.ABD
三、1.√ 2.× 3.× 4.× 5.× 6.√ 7.√ 8.× 9.√ 10.×
四、1.分类算法是将数据分类到不同类别中的算法。常见的有决策树算法、支持向量机算法、朴素贝叶斯算法等。应用场景广泛，如客户分类、疾病诊断、信用评估等。
2.支持度表示项集在数据集中出现的频率；置信度表示在包含A的事务中同时包含B的概率；提升度表示A和B同时出现的概率与A单独出现和B单独出现概率乘积的比值。提升度大于1表明A和B存在正相关，支持度和置信度越高，规则越强。
3.数据预处理步骤包括数据清洗，去除噪声、重复数据等；数据集成，合并多个数据源的数据；数据转换，将数据转换为适合挖掘的形式；数据归约，减少数据量。作用是提高数据质量，为数据挖掘提供良好基础。
五、1.方案步骤：首先进行数据清洗，去除无效记录。然后进行关联规则挖掘，使用Apriori算法找出经常一起购买的商品。再按时间段进行数据分组，对不同时间段购买金额进行统计分析，找出购买偏好。技术包括数据清洗工具、关联规则挖掘算法、数据分析软件。
2.选择决策树算法。训练时，将数据集分为训练集和测试集，用训练集构建决策树模型。评估用测试集计算准确率、召回率等指标。优化可通过剪枝等方法防止过拟合，调整参数如树的深度等来提高模型性能。