1、
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
2、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
3、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
4、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
5、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。
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