2025年大学大数据处理（数据挖掘基础）试题及答案.doc

2025年大学大数据处理（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（选择题 共30分）
答题要求：以下每题有四个选项，其中只有一个选项是正确的，请将正确选项的序号填在括号内。(总共10题，每题3分)
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（ ）。
A. 关联规则挖掘可以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X的事务中同时包含Y的概率
D. 提升度大于1表示规则是有效的
w4. 数据挖掘中，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. 数据转换
D. 模型评估
w5. 以下哪种数据类型不适合用聚类算法进行分析？（ ）
A. 数值型数据
B. 文本型数据
C. 图像数据
D. 时间序列数据
w6. 在决策树算法中，用于选择划分属性的指标通常是（ ）。
A. 信息增益
B. 基尼系数
C. 均方误差
D. 以上都是
w7. 以下关于支持向量机的说法，正确的是（ ）。
A. 支持向量机只能处理线性可分的数据
B. 支持向量机的目标是找到最大间隔超平面
C. kernel函数的作用是将低维数据映射到高维空间
D. 以上都正确
w8. 数据挖掘中，频繁项集是指（ ）。
A. 出现频率大于某个阈值的项集
B. 包含所有属性的项集
C. 出现频率最高的项集
D. 以上都不对
w9. 以下哪种算法常用于处理文本数据的分类问题？（ ）
A. 线性回归算法
B. 逻辑回归算法
C. 主成分分析算法
D. 层次聚类算法
w10. 在数据挖掘中，模型选择和评估的目的不包括（ ）。
A. 选择最优的模型
B. 评估模型的性能
C. 确定模型的参数
D. 对数据进行可视化

第II卷（非选择题 共70分）
w11. （10分）简述数据挖掘的定义和主要任务。
w12. （15分）请详细说明决策树算法的基本原理和构建过程。
w13. （15分）在数据挖掘中，如何进行数据清洗？请列举常见的数据清洗方法。
w14. （15分）材料：某电商平台收集了大量用户的购买记录，包括商品名称、购买时间、购买金额等信息。现在想要通过数据挖掘技术分析用户的购买行为模式，例如哪些商品经常一起被购买，不同时间段用户的购买偏好等。
问题：请设计一个数据挖掘方案，包括选择合适的算法和步骤，以实现上述分析目标。
w15. （15分）材料：有一批医疗数据，包含患者的症状、诊断结果、治疗方法等信息。希望通过数据挖掘来辅助医生进行疾病诊断和治疗方案推荐。
问题：请阐述如何运用数据挖掘技术从这些数据中提取有价值的信息，以及可能面临的挑战和解决方案。

答案：
w1. C
w2. D
w3. C
w4. D
w5. C
w6. D
w7. B
w8. A
w9. B
w10. D
w11. 数据挖掘是从大量数据中提取潜在的、有价值模式（如关联规则、分类模型等）的过程。主要任务包括分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测、趋势分析等。
w12. 决策树算法基本原理是基于信息论，选择信息增益大的属性进行划分，构建树形结构。构建过程：首先确定根节点，选择最优划分属性；然后对每个划分结果递归构建子树，直到满足停止条件，如所有样本属于同一类或属性用完。
w13. 数据清洗方法：处理缺失值，可填充、删除或插补；处理重复数据，可删除重复记录；处理错误数据，如异常值，可采用统计方法或机器学习方法检测并处理。
w14. 算法选择关联规则挖掘算法如Apriori算法。步骤：首先对购买记录进行数据预处理，包括清洗、集成等；然后使用Apriori算法挖掘频繁项集；最后根据频繁项集生成关联规则，分析商品关联关系和购买偏好。
w15. 可运用分类算法如决策树、支持向量机等构建疾病诊断模型，关联规则挖掘分析症状与诊断结果、治疗方法的关系。挑战：数据质量问题，解决方案是数据清洗；数据不平衡，可采用过采样等方法。