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2024年CPMM数据分析试题及答案
姓名：____________________
一、单项选择题（每题1分，共20分）
1.下列哪项不是数据挖掘的基本任务？
A.数据清洗
B.数据集成
C.数据抽取
D.数据可视化
2.在进行数据挖掘时，数据预处理的第一步是什么？
A.数据清洗
B.数据集成
C.数据转换
D.数据归一化
3.以下哪个算法属于聚类算法？
A.决策树
B.神经网络
C.K-means
D.支持向量机
4.下列哪个指标用于评估分类模型的性能？
A.精确率
B.召回率
C.F1值
D.以上都是
5.在进行关联规则挖掘时，支持度表示什么？
A.规则出现的频率
B.规则的关联强度
C.规则的可信度
D.规则的置信度
6.以下哪个算法属于时序分析算法？
A.主成分分析
B.K-means
C.ARIMA
D.决策树
7.在进行数据可视化时，常用的二维图表是什么？
A.散点图
B.饼图
C.柱状图
D.折线图
8.以下哪个算法属于分类算法？
A.KNN
B.K-means
C.主成分分析
D.聚类
9.在进行数据预处理时，以下哪项操作不属于特征选择？
A.特征提取
B.特征选择
C.特征归一化
D.特征转换
10.以下哪个算法属于关联规则挖掘算法？
A.KNN
B.决策树
C.Apriori
D.神经网络
11.在进行数据挖掘时，以下哪个阶段不属于数据预处理？
A.数据清洗
B.数据集成
C.数据挖掘
D.数据可视化
12.以下哪个算法属于聚类算法？
A.KNN
B.K-means
C.主成分分析
D.决策树
13.在进行关联规则挖掘时，置信度表示什么？
A.规则出现的频率
B.规则的关联强度
C.规则的可信度
D.规则的置信度
14.以下哪个指标用于评估聚类模型的性能？
A.精确率
B.召回率
C.F1值
D.聚类数
15.在进行数据挖掘时，以下哪个算法属于监督学习算法？
A.KNN
B.K-means
C.主成分分析
D.决策树
16.以下哪个算法属于非监督学习算法？
A.KNN
B.K-means
C.主成分分析
D.决策树
17.在进行数据预处理时，以下哪项操作不属于特征选择？
A.特征提取
B.特征选择
C.特征归一化
D.特征转换
18.以下哪个算法属于关联规则挖掘算法？
A.KNN
B.决策树
C.Apriori
D.神经网络
19.在进行数据挖掘时，以下哪个阶段不属于数据预处理？
A.数据清洗
B.数据集成
C.数据挖掘
D.数据可视化
20.以下哪个指标用于评估分类模型的性能？
A.精确率
B.召回率
C.F1值
D.以上都是
二、多项选择题（每题3分，共15分）
1.数据挖掘的基本任务包括哪些？
A.数据清洗
B.数据集成
C.数据抽取
D.数据可视化
2.在进行数据预处理时，以下哪些操作属于特征选择？
A.特征提取
B.特征选择
C.特征归一化
D.特征转换
3.以下哪些算法属于分类算法？
A.KNN
B.决策树
C.K-means
D.Apriori
4.在进行关联规则挖掘时，以下哪些指标用于评估规则？
A.支持度
B.置信度
C.精确率
D.召回率
5.以下哪些算法属于聚类算法？
A.KNN
B.K-means
C.主成分分析
D.聚类
三、判断题（每题2分，共10分）
1.数据挖掘的基本任务包括数据清洗、数据集成、数据抽取和数据可视化。（）
2.数据预处理是数据挖掘过程中非常重要的一步。（）
3.KNN算法属于监督学习算法。（）
4.决策树算法属于非监督学习算法。（）
5.数据可视化可以帮助我们更好地理解数据挖掘的结果。（）
6.支持度表示规则出现的频率。（）
7.置信度表示规则的可信度。（）
8.F1值用于评估分类模型的性能。（）
9.主成分分析算法属于聚类算法。（）
10.K-means算法属于关联规则挖掘算法。（）
四、简答题（每题10分，共25分）
1.简述数据挖掘中“过拟合”现象及其解决方法。
答案：过拟合现象是指模型在训练数据上表现得非常好，但在新数据上的表现却很差的状况。解决过拟合的方法包括：
（1）增加训练数据量；
（2）简化模型，降低复杂度；
（3）正则化技术；
（4）交叉验证；
（5）特征选择，减少特征数量；
（6）早停法（提前停止训练）。
2.解释关联规则挖掘中的“支持度”和“置信度”概念，并说明它们之间的关系。
答案：支持度是指事务集中包