1、
2025年高职（大数据技术）数据挖掘综合测试卷
（考试时间：90分钟 满分100分）
班级______ 姓名______
第I卷（选择题 共30分）
（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）
w1. 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
w2. 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
w3. 以下关于关联规则挖掘的说法，错误的是（ ）。
2、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. 支持度是指项集在数据集中出现的频率
C. 置信度是指包含前项的事务中同时包含后项的比例
D. 提升度大于1表示规则没有实际意义
w4. 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. 用随机值填充缺失值 D. 用模型预测值填充缺失值
w5. 以下哪种数据预处理技术可以将连续型数据转换为离散型数据？（ ）
A. 归一化 B. 离散化 C. 标准化 D. 降维
w6. 在聚类分析中，K均值算法的主要步骤不包括（ ）。
A. 随机选择K个聚类中心
3、B. 计算每个数据点到聚类中心的距离
C. 合并距离最近的聚类 D. 重新计算聚类中心
w7. 数据挖掘中，用于特征选择的方法不包括（ ）。
A. 信息增益 B. 主成分分析 C. 决策树 D. 支持向量机
w8. 以下关于回归分析说法正确的是（ ）。
A. 回归分析主要用于预测连续型变量
B. 线性回归模型中自变量和因变量必须是线性关系
C. 逻辑回归用于分类问题，输出是连续值
D. 岭回归不能解决多重共线性问题
w9. 数据挖掘中，关于数据可视化的作用，说法错误的是（ ）。
A. 帮助用户更好地理解数据 B. 发现数据中的模式和趋势
C. 提高数据挖掘
4、算法的效率 D. 辅助决策制定
w10. 以下哪种算法常用于处理不平衡数据分类问题？（ ）
A. AdaBoost算法 B. KNN算法 C. 决策树算法 D. 线性回归算法
第II卷（非选择题 共70分）
w11. 简答题（共20分）
（1）请简要阐述数据挖掘的定义和主要任务。（10分）
（2）说明分类算法和聚类算法的区别。（10分）
w12. 综合题（共20分）
假设你有一个数据集，包含学生的数学成绩、语文成绩、英语成绩以及是否通过考试（通过为1，未通过为0）。请设计一个数据挖掘方案，利用决策树算法预测学生是否能通过考试，并简要说明步骤。
w1
5、3. 材料分析题（共15分）
材料：在某电商平台的销售数据中，发现购买手机的用户往往也会购买手机壳。通过关联规则挖掘得到规则：购买手机 -> 购买手机壳，支持度为30%，置信度为80%。
问题：
（1）解释支持度和置信度的含义。（5分）
（2）如果该电商平台想利用此规则进行促销，你认为是否可行？请说明理由。（10分）
w14. 算法设计题（共1分）
请设计一个简单的算法，用于在给定的数据集中查找出现次数最多的元素。
w15. 论述题（共10分）
论述数据挖掘在大数据时代的重要性和面临的挑战。
答案：w1.C；w2.D；w3.D；w4.C；w5.B；w6.C；w7.
6、D；w8.A；w9.C；w10.A ；w11.（1）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、回归分析、异常检测等。（2）分类算法是已知类别标签的数据进行学习以建立分类模型，用于预测未知数据的类别。聚类算法是将数据对象划分为不同的簇，使得同一簇内的数据对象相似度高，不同簇的数据对象相似度低。分类有预先定义的类别，聚类没有。w12.首先对数据集进行预处理，包括数据清洗、特征选择等。然后使用决策树算法（如ID3、C4.5等）进行训练，以数学成绩、语文成绩、英语成绩为特征，是否通过考试为目标变量。训练过程中，决策树会根据数据的特征不断划分节点，
7、生成决策规则。最后用训练好的决策树对新数据进行预测，判断学生是否能通过考试.w13.（1）支持度是指项集在数据集中出现的频率。置信度是指包含前项的事务中同时包含后项 的比例。（2）可行。支持度为30%说明该规则有一定的普遍性，置信度为80%说明购买手机的用户有较高概率购买手机壳。电商平台可以针对购买手机的用户推荐手机壳，进行促销活动，提高手机壳的销量。w14. 可以使用哈希表来实现。遍历数据集，对于每个元素，在哈希表中记录其出现的次数。如果元素已经在哈希表中，将其出现次数加1；如果元素不在哈希表中，将其加入哈希表并记录出现次数为1。遍历完数据集后，哈希表中出现次数最多的元素即为所求。w15. 重要性：在大数据时代，数据量巨大且复杂，数据挖掘能帮助企业和组织从海量数据中发现有价值的信息，如客户行为模式、市场趋势等，从而辅助决策、优化业务流程、提高竞争力。挑战：数据量增长带来存储和计算压力；数据类型多样，包括结构化、半结构化和非结构化数据，增加处理难度；数据质量参差不齐，存在噪声、缺失值等问题；隐私和安全问题，在挖掘过程中需保护敏感信息。
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