数据挖掘概念与技术期末考试题库
一、课程简介
数据挖掘是一门涉及到数据库、统计学、机器学习等多学科领域的交叉学科，它旨在从大量的数据中发现隐藏的模式、趋势和关系，为企业和组织提供决策支持和商业价值，本课程主要介绍数据挖掘的基本概念、技术和方法，包括数据预处理、分类、聚类、关联规则挖掘、回归分析等，通过本课程的学习，学生将掌握数据挖掘的基本技能，能够运用数据挖掘技术解决实际问题。
二、考试内容
（一）数据挖掘的基本概念
1、数据挖掘的定义和目标
2、数据挖掘的应用领域
3、数据挖掘的基本流程
（二）数据预处理
1、数据清洗
2、数据集成
3、数据变换
4、数据规约
（三）分类
1、分类的基本概念
2、决策树分类算法
3、朴素贝叶斯分类算法
4、支持向量机分类算法
5、神经网络分类算法
（四）聚类
1、聚类的基本概念
2、K-Means 聚类算法
3、层次聚类算法
4、密度聚类算法
5、模糊聚类算法
（五）关联规则挖掘
1、关联规则挖掘的基本概念
2、Apriori 算法
3、FP-Growth 算法
4、关联规则的评估和可视化
（六）回归分析
1、回归分析的基本概念
2、线性回归分析
3、非线性回归分析
4、回归模型的评估和选择
三、考试题型
（一）选择题（每题 2 分，共 20 分）
1、数据挖掘的主要目的是（ ）
A. 发现数据中的隐藏模式
B. 提高数据的准确性
C. 减少数据的存储空间
D. 提高数据的传输速度
2、以下哪种数据预处理技术可以用于处理缺失值（ ）
A. 数据清洗
B. 数据集成
C. 数据变换
D. 数据规约
3、决策树分类算法的主要优点是（ ）
A. 易于理解和解释
B. 对噪声数据不敏感
C. 能够处理高维度数据
D. 具有很强的泛化能力
4、K-Means 聚类算法的主要缺点是（ ）
A. 需要事先指定聚类的数量
B. 对初始聚类中心的选择敏感
C. 计算复杂度较高
D. 容易陷入局部最优解
5、关联规则挖掘的主要任务是（ ）
A. 发现数据中的频繁项集
B. 发现数据中的关联规则
C. 发现数据中的异常值
D. 发现数据中的趋势和模式
6、线性回归分析的主要目的是（ ）
A. 建立变量之间的线性关系
B. 预测变量的取值
C. 评估变量之间的相关性
D. 检验变量之间的因果关系
7、以下哪种评估指标可以用于评估回归模型的准确性（ ）
A. 均方误差
B. 准确率
C. 召回率
D. F1 值
8、以下哪种可视化技术可以用于展示聚类结果（ ）
A. 柱状图
B. 饼图
C. 散点图
D. 聚类树图
9、以下哪种机器学习算法属于监督学习算法（ ）
A. K-Means 聚类算法
B. 决策树分类算法
C. 关联规则挖掘算法
D. 神经网络分类算法
10、以下哪种数据挖掘技术可以用于发现数据中的异常值（ ）
A. 分类
B. 聚类
C. 关联规则挖掘
D. 回归分析
（二）填空题（每题 2 分，共 20 分）
1、数据挖掘的基本流程包括数据预处理、________、________、________和评估。
2、数据预处理的主要任务包括数据清洗、________、________和________。
3、分类算法的主要目的是将数据分为不同的类别，常用的分类算法包括决策树分类算法、________、________和________。
4、聚类算法的主要目的是将数据分为不同的簇，常用的聚类算法包括 K-Means 聚类算法、________、________和________。
5、关联规则挖掘的主要任务是发现数据中的频繁项集和关联规则，常用的关联规则挖掘算法包括 Apriori 算法、________和________。
6、回归分析的主要目的是建立变量之间的线性关系或非线性关系，常用的回归分析算法包括线性回归分析、________和________。
7、评估指标是用于评估数据挖掘模型性能的标准，常用的评估指标包括准确率、召回率、________和________。
8、可视化技术是用于将数据挖掘结果以直观的方式展示出来的技术，常用的可视化技术包括柱状图、饼图、________和________。
9、机器学习算法可以分为监督学习算法、无监督学习算法和________，常用的监督学习算法包括决策树分类算法、________和________。
10、数据挖掘技术可以应用于多个领域，包括商业、医疗、金融、________和________。
（三）简答题（每题 10 分，共 30 分）
1、请简述数据挖掘的基本概念和主要任务。
2、请简述数据预处理的主要步骤和方法。
3、请简述分类算法的主要分类和特点。
（四）案例分析题（每题 20 分，共 30 分）
1、假设有一个数据集，包含了学生的身高、体重和成绩等信息，请使用数据挖掘技术对该数据集进行分析，找出学生的身高、体重和成绩之间的关系，并给出相应的结论和建议。
2、假设有一个超市销售数据集，包含了商品的名称、价格、销售数量和销售时间等信息，请使用数据挖掘技术对该数据集进行分析，找出商品的销售规律和趋势，并给出相应的营销策略和建议。
四、考试注意事项
1、考试时间为 120 分钟，满分 100 分。
2、考试题型包括选择题、填空题、简答题和案例分析题，考生应根据题目要求认真作答。
3、考生应携带有效身份证件参加考试，迟到 15 分钟以上者不得入场。
4、考试期间，考生应遵守考场纪律，不得作弊。
5、考试结束后，考生应将试卷和答题纸交回监考老师，不得带走。
是一份数据挖掘概念与技术期末考试题库的内容，希望对考生有所帮助。
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