2025年大数据分析师职业技能测试卷：数据挖掘算法实战与优化试题解析.docx
2025年大数据分析师职业技能测试卷：数据挖掘算法实战与优化试题解析
考试时间：______分钟总分：______分姓名：______
一、数据挖掘基础理论
要求：考察学生对数据挖掘基本概念、数据预处理、数据挖掘流程等知识的掌握程度。
1.下列哪项不是数据挖掘的典型应用领域？
A.财务分析
B.电子商务
C.天气预报
D.医疗健康
2.数据挖掘的主要步骤包括：
A.数据收集、数据预处理、数据挖掘、结果评估
B.数据预处理、数据收集、数据挖掘、结果评估
C.数据挖掘、数据预处理、数据收集、结果评估
D.结果评估、数据挖掘、数据预处理、数据收集
3.数据挖掘中的数据预处理步骤包括：
A.数据清洗、数据集成、数据转换、数据规约
B.数据清洗、数据转换、数据规约、数据集成
C.数据规约、数据清洗、数据转换、数据集成
D.数据集成、数据规约、数据清洗、数据转换
4.下列哪种方法不属于数据清洗的范畴？
A.缺失值处理
B.异常值处理
C.数据类型转换
D.数据规约
5.数据挖掘中的数据集成是指：
A.将多个数据源中的数据合并成一个数据集
B.将数据集中的数据拆分成多个数据集
C.对数据进行分类
D.对数据进行聚类
6.数据挖掘中的数据转换包括：
A.数据类型转换、数据规范化、数据离散化
B.数据规范化、数据类型转换、数据离散化
C.数据离散化、数据规范化、数据类型转换
D.数据类型转换、数据离散化、数据规范化
7.数据挖掘中的数据规约是指：
A.对数据进行压缩，减少数据量
B.对数据进行分类，提取特征
C.对数据进行聚类，找出相似数据
D.对数据进行清洗，去除噪声
8.下列哪种方法不属于数据挖掘中的特征选择？
A.基于信息增益的方法
B.基于距离的方法
C.基于相关性分析的方法
D.基于主成分分析的方法
9.数据挖掘中的特征选择目的是：
A.提高模型预测能力
B.降低模型复杂度
C.减少数据量
D.以上都是
10.下列哪种方法不属于数据挖掘中的特征提取？
A.主成分分析（PCA）
B.逻辑回归
C.决策树
D.K最近邻（KNN）
二、关联规则挖掘
要求：考察学生对关联规则挖掘基本概念、算法、应用等知识的掌握程度。
1.关联规则挖掘的主要目的是：
A.发现数据集中频繁出现的模式
B.预测数据集中可能出现的模式
C.识别数据集中的异常值
D.以上都是
2.下列哪项不是关联规则挖掘中的支持度？
A.频繁项集出现的次数
B.频繁项集在数据集中的比例
C.频繁项集在数据集中的数量
D.频繁项集的长度
3.下列哪项不是关联规则挖掘中的置信度？
A.频繁项集的关联强度
B.频繁项集在数据集中的比例
C.频繁项集在数据集中的数量
D.频繁项集的长度
4.Apriori算法是：
A.基于深度优先搜索的算法
B.基于广度优先搜索的算法
C.基于递归的算法
D.基于贪心算法的算法
5.Apriori算法的基本思想是：
A.生成频繁项集，然后生成关联规则
B.生成关联规则，然后生成频繁项集
C.生成关联规则，然后生成规则评价
D.生成规则评价，然后生成频繁项集
6.下列哪种算法不属于关联规则挖掘算法？
A.Apriori算法
B.FP-growth算法
C.CBA算法
D.K-means算法
7.FP-growth算法的主要优点是：
A.减少数据量，提高算法效率
B.提高规则质量，降低噪声
C.支持多种数据类型，如文本、图像等
D.以上都是
8.CBA算法是：
A.基于关联规则的算法
B.基于分类的算法
C.基于聚类的算法
D.基于决策树的算法
9.CBA算法的主要目的是：
A.发现数据集中的频繁项集
B.发现数据集中的关联规则
C.发现数据集中的分类规则
D.发现数据集中的聚类规则
10.下列哪种算法不属于关联规则挖掘算法？
A.Apriori算法
B.FP-growth算法
C.CBA算法
D.K-means算法
三、分类算法
要求：考察学生对分类算法基本概念、算法原理、应用等知识的掌握程度。
1.下列哪种算法不属于监督学习算法？
A.决策树
B.支持向量机
C.K最近邻
D.聚类算法
2.决策树算法的目的是：
A.将数据集划分为不同的类别
B.生成分类规则
C.识别数据集中的异常值
D.以上都是
3.决策树算法中的叶节点表示：
A.数据集的一个子集
B.数据集的一个类别
C.数据集的一个特征
D.以上都是
4.决策树算法中的内部节点表示：
A.数据集的一个子集
B.数据集的一个类别
C.数据集的一个特征
D