2025年大数据分析师职业技能测试卷：数据挖掘算法与应用试题解析.docx
2025年大数据分析师职业技能测试卷：数据挖掘算法与应用试题解析
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一、数据挖掘算法概述
要求：理解数据挖掘的基本概念，熟悉常见的数据挖掘算法及其应用场景。
1.数据挖掘的主要目的是什么？
A.数据压缩
B.数据存储
C.数据查询
D.数据分析
2.以下哪种算法属于监督学习算法？
A.K-means聚类
B.决策树
C.KNN
D.聚类算法
3.在数据挖掘中，以下哪种方法属于特征选择？
A.特征提取
B.特征筛选
C.特征工程
D.特征转换
4.以下哪种算法属于无监督学习算法？
A.支持向量机
B.决策树
C.K-means聚类
D.神经网络
5.在数据挖掘中，以下哪种方法属于关联规则挖掘？
A.分类算法
B.聚类算法
C.关联规则挖掘
D.朴素贝叶斯
6.以下哪种算法属于分类算法？
A.聚类算法
B.支持向量机
C.决策树
D.KNN
7.以下哪种算法属于预测算法？
A.决策树
B.支持向量机
C.KNN
D.K-means聚类
8.在数据挖掘中，以下哪种方法属于数据预处理？
A.数据清洗
B.特征工程
C.数据转换
D.数据压缩
9.以下哪种算法属于异常检测算法？
A.决策树
B.KNN
C.K-means聚类
D.神经网络
10.在数据挖掘中，以下哪种方法属于可视化分析？
A.数据清洗
B.特征工程
C.数据转换
D.可视化分析
二、数据挖掘常用算法
要求：掌握常用数据挖掘算法的原理和实现方法。
1.决策树算法的原理是什么？
A.基于熵的决策树
B.基于信息增益的决策树
C.基于Gini指数的决策树
D.基于KNN的决策树
2.以下哪种算法属于集成学习方法？
A.决策树
B.支持向量机
C.随机森林
D.神经网络
3.在支持向量机算法中，以下哪种核函数比较常用？
A.线性核
B.多项式核
C.RBF核
D.sigmoid核
4.以下哪种算法属于贝叶斯分类算法？
A.朴素贝叶斯
B.KNN
C.决策树
D.神经网络
5.在K-means聚类算法中，以下哪种方法用于确定聚类中心？
A.最近邻法
B.随机法
C.K-means++算法
D.最近公共祖先法
6.在关联规则挖掘中，以下哪种方法用于生成频繁项集？
A.剪枝法
B.优先队列法
C.支持度阈值法
D.基于路径的挖掘法
7.在神经网络算法中，以下哪种激活函数比较常用？
A.Sigmoid函数
B.ReLU函数
C.Tanh函数
D.Softmax函数
8.在KNN算法中，以下哪种距离度量方法比较常用？
A.欧几里得距离
B.曼哈顿距离
C.余弦相似度
D.Hamming距离
9.在K-means聚类算法中，以下哪种方法用于优化聚类中心？
A.K-means++算法
B.最近邻法
C.随机法
D.最近公共祖先法
10.在关联规则挖掘中，以下哪种方法用于评估关联规则的兴趣度？
A.支持度
B.置信度
C.覆盖度
D.升序
四、数据预处理与特征工程
要求：理解数据预处理和特征工程的重要性，掌握常用的数据预处理方法和特征工程技巧。
1.数据预处理的主要步骤包括哪些？
A.数据清洗
B.数据集成
C.数据变换
D.数据归一化
2.在数据清洗过程中，以下哪种方法用于处理缺失值？
A.删除
B.填充
C.随机生成
D.忽略
3.数据归一化的目的是什么？
A.增加数据的可解释性
B.减少数据的方差
C.保持数据的分布
D.缩小数据的范围
4.特征选择的主要目的是什么？
A.减少数据冗余
B.提高模型的性能
C.降低计算复杂度
D.以上都是
5.在特征工程中，以下哪种方法用于特征提取？
A.主成分分析
B.特征组合
C.特征编码
D.特征选择
6.以下哪种特征