2025年高职大数据技术应用（数据挖掘基础）试题及答案.doc

2025年高职大数据技术应用（数据挖掘基础）试题及答案

（考试时间：90分钟 满分100分）
班级______ 姓名______

第I卷（总共10题，每题3分，每题只有一个正确答案，请将正确答案填在括号内）

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. K均值算法
C. 朴素贝叶斯算法
D. 支持向量机算法
2. 数据挖掘过程中，数据预处理不包括以下哪个步骤（ ）
A. 数据清洗
B. 数据集成
C. 模型评估
D. 数据变换
3. 关联规则挖掘中，支持度的含义是（ ）
A. 项集在数据集中出现的概率
B. 项集在数据集中出现的频率
C. 包含该项集的事务占总事务的比例
D. 以上都不对
4. 以下关于聚类算法的说法，错误的是（ ）
A. 聚类是将数据对象分组成为多个类或簇的过程
B. K均值算法是一种基于划分的聚类算法
C. 聚类结果的质量可以通过外部指标和内部指标来评估
D. 聚类算法不需要预先知道数据的类别
5. 数据挖掘中，频繁项集是指（ ）
A. 出现频率高于某个阈值的项集
B. 出现频率低于某个阈值的项集
C. 包含所有项的项集
D. 空项集
6. 决策树算法中，用于选择划分属性的指标是（ ）
A. 信息增益
B. 基尼系数
C. 均方误差
D. 以上都可以
7. 以下哪种数据类型不属于结构化数据（ ）
A. 文本文件
B. 数据库表
C. XML文件
D. JSON文件
8. 数据挖掘的目标不包括（ ）
A. 从大量数据中提取有价值的信息
B. 预测未来趋势
C. 发现数据中的模式和规律
D. 改变数据的原始结构
9. 支持向量机算法主要用于解决（ ）问题
A. 分类
B. 聚类
C. 关联规则挖掘
D. 数据降维
10. 数据挖掘中，数据可视化的作用不包括（ ）
A. 帮助理解数据
B. 发现数据中的异常值
C. 提高模型的准确性
D. 展示数据挖掘的结果

第II卷

（总共4题，第1题10分，第2题15分，第3题25分，第4题20分，请根据题目要求作答）

1. 简述数据挖掘的主要流程，并说明每个流程的作用。（10分）
2. 请解释什么是分类算法，并列举三种常见的分类算法，说明它们的优缺点。（15分）
3. 给定以下数据集：
|事务ID|购买商品|
|----|----|
|1|牛奶，面包，尿布|
|2|可乐，面包，尿布，啤酒|
|3|牛奶，尿布，啤酒，鸡蛋|
|4|面包，牛奶，尿布|
|5|可乐，面包，尿布|
|6|牛奶，尿布，鸡蛋|
|7|面包，尿布，啤酒|
|8|牛奶，尿布，面包，鸡蛋|
|9|可乐，尿布|
|10|牛奶，面包，尿布|
（1）使用Apriori算法挖掘频繁项集，设最小支持度为30%。（15分）
（2）从频繁项集中生成强关联规则，设最小置信度为50%。（10分）
4. 阅读以下材料：
随着互联网的快速发展，电商平台积累了海量的用户数据。某电商平台希望通过数据挖掘技术来提高用户体验，增加销售额。他们收集了用户的购买记录、浏览历史、评价信息等数据。
问题：
（1）请你提出一种数据挖掘方法，帮助该电商平台分析用户行为，挖掘潜在的用户需求。（10分）
（2）说明该方法的具体步骤和预期效果。（10分）

答案：
第I卷：1. B 2. C 3. C 4. D 5. A 6. D 7. A 8. D 9. A 10. C
第II卷：1. 数据挖掘主要流程包括数据预处理、数据挖掘算法选择与应用、模型评估与优化、知识表示与应用。数据预处理作用是清理、集成、变换数据，提高数据质量。算法选择与应用是根据问题选择合适算法挖掘知识。模型评估与优化是评估模型性能并改进。知识表示与应用是将挖掘结果以合适形式呈现并应用。
2. 分类算法是将数据对象划分到不同类别。常见分类算法有决策树算法，优点是简单直观、易于理解，缺点是容易过拟合；朴素贝叶斯算法，优点是对小规模数据表现好、计算开销小，缺点是对输入数据的表达形式敏感；支持向量机算法，优点是在高维空间中表现好、泛化能力强，缺点是对大规模数据训练慢。
3. （1）频繁项集：{牛奶，尿布}支持度40%，{面包，尿布}支持度50%，{尿布，啤酒}支持度40%，{牛奶，面包，尿布}支持度30%，{尿布，啤酒，鸡蛋}支持度30%。（2）关联规则：{牛奶，尿布} -> {面包}置信度7５%，{面包，尿布} -> {牛奶}置信度60%，{尿布，啤酒} -> {牛奶}置信度50%等。
4. （1）可以使用聚类算法。（2）步骤：先收集用户数据，然后选择合适聚类算法如K均值算法，对用户进行聚类。预期效果：能将用户分成不同群体，了解各群体特征和需求，针对性推荐商品，提高用户购买意愿和平台销售额。