2025年大数据分析师职业技能测试卷：数据挖掘与机器学习案例分析试题
考试时间：______分钟总分：______分姓名：______
一、数据挖掘技术概述
要求：请根据以下描述，选择正确的答案。
1.数据挖掘的目的是什么？
A.数据压缩
B.数据可视化
C.数据发现
D.数据备份
2.以下哪项不是数据挖掘的步骤？
A.数据预处理
B.数据选择
C.数据清洗
D.数据加密
3.什么是数据挖掘中的“噪声”？
A.数据中的错误
B.数据中的重复
C.数据中的异常值
D.以上都是
4.以下哪个算法属于分类算法？
A.K-means
B.Apriori
C.NaiveBayes
D.DecisionTree
5.数据挖掘中的关联规则挖掘主要用于什么目的？
A.分类
B.聚类
C.预测
D.异常检测
6.什么是数据挖掘中的“过拟合”？
A.模型在训练集上表现良好，但在测试集上表现不佳
B.模型在测试集上表现良好，但在训练集上表现不佳
C.模型在训练集和测试集上都表现良好
D.模型在训练集和测试集上都表现不佳
7.以下哪个算法属于聚类算法？
A.K-means
B.Apriori
C.NaiveBayes
D.DecisionTree
8.数据挖掘中的“特征选择”是指什么？
A.选择最相关的特征
B.选择最不相关的特征
C.选择所有的特征
D.以上都不对
9.什么是数据挖掘中的“数据预处理”？
A.对数据进行清洗、转换、归一化等操作
B.对数据进行分类、聚类、关联规则等操作
C.对数据进行预测、分类、聚类等操作
D.以上都不对
10.数据挖掘中的“模型评估”主要目的是什么？
A.评估模型的准确率
B.评估模型的泛化能力
C.评估模型的运行时间
D.以上都是
二、机器学习算法
要求：请根据以下描述，选择正确的答案。
1.以下哪个算法属于监督学习算法？
A.K-means
B.Apriori
C.NaiveBayes
D.DecisionTree
2.以下哪个算法属于无监督学习算法？
A.K-means
B.Apriori
C.NaiveBayes
D.DecisionTree
3.什么是支持向量机（SVM）？
A.一种分类算法
B.一种回归算法
C.一种聚类算法
D.一种关联规则挖掘算法
4.以下哪个算法属于集成学习算法？
A.K-means
B.Apriori
C.AdaBoost
D.DecisionTree
5.什么是神经网络？
A.一种机器学习算法
B.一种深度学习算法
C.一种传统机器学习算法
D.一种无监督学习算法
6.以下哪个算法属于深度学习算法？
A.K-means
B.Apriori
C.AdaBoost
D.ConvolutionalNeuralNetwork
7.什么是朴素贝叶斯分类器？
A.一种基于贝叶斯定理的分类器
B.一种基于决策树的分类器
C.一种基于支持向量机的分类器
D.一种基于神经网络的分类器
8.什么是K最近邻（KNN）算法？
A.一种基于距离的分类算法
B.一种基于决策树的分类算法
C.一种基于支持向量机的分类算法
D.一种基于神经网络的分类算法
9.什么是决策树？
A.一种基于规则的学习算法
B.一种基于距离的学习算法
C.一种基于神经网络的分类算法
D.一种基于贝叶斯定理的分类算法
10.什么是Apriori算法？
A.一种关联规则挖掘算法
B.一种分类算法
C.一种聚类算法
D.一种回归算法
四、机器学习项目实施
要求：请根据以下场景，回答问题。
1.在一个机器学习项目中，你负责对一组客户数据进行分析，以预测客户是否会流失。你选择了逻辑回归算法进行建模。以下哪个步骤是在逻辑回归建模过程中必须执行的？
A.特征选择
B.数据预处理
C.模型评估
D.以上所有步骤
2.在实施机器学习项目时，遇到了以下问题：数据集中存在大量的缺失值。以下哪种方法最适合处理这个问题？
A.删除含有缺失值的记录
B.使用均值、中位数或众数填充缺失值
C.使用模型预测缺失值
D.以上方法均可，取决于具体情境
3.以下哪个指标通常用于评估逻辑回归模型的性能？
A.精确度
B.召回率
C.F1分数
D.以上都是
4.在进行机器学习项目时，你注意到模型在训练集上的表现很好，但在测试集上的表现不佳。这可能是由于什么原因？
A.模型过拟合
B.模型欠拟合
C.数据预处理不当
D.以上都是
5.在实施机器学习项目时，你使用交叉验证来评估模型的性能。以下哪种交叉