2025年大数据分析师职业技能测试卷：数据挖掘算法与模型构建试题.docx

2025年大数据分析师职业技能测试卷：数据挖掘算法与模型构建试题

考试时间：______分钟总分：______分姓名：______

一、选择题（每题2分，共20分）

1.下列哪种算法属于监督学习算法？

A.决策树

B.支持向量机

C.主成分分析

D.K-均值聚类

2.以下哪项是K最近邻算法（KNN）中用于测量距离的常用方法？

A.曼哈顿距离

B.欧几里得距离

C.切比雪夫距离

D.余弦相似度

3.在数据挖掘中，什么是特征选择？

A.选择与目标变量最相关的特征

B.将原始数据转换为更简洁的形式

C.对数据进行降维处理

D.使用机器学习算法对数据进行分类

4.什么是混淆矩阵？

A.用于评估分类模型性能的工具

B.用于数据预处理的方法

C.用于数据集划分的工具

D.用于特征选择的方法

5.以下哪种方法属于集成学习方法？

A.决策树

B.K最近邻算法

C.朴素贝叶斯

D.AdaBoost

6.什么是特征工程？

A.对原始数据进行预处理

B.使用机器学习算法对数据进行分类

C.选择与目标变量最相关的特征

D.将原始数据转换为更简洁的形式

7.在决策树中，什么是信息增益？

A.用于选择最佳划分特征的方法

B.用于评估模型性能的指标

C.用于计算数据熵的方法

D.用于数据集划分的方法

8.什么是随机森林？

A.一种集成学习方法

B.一种监督学习算法

C.一种无监督学习算法

D.一种特征选择方法

9.以下哪种算法属于无监督学习算法？

A.决策树

B.支持向量机

C.K最近邻算法

D.K-均值聚类

10.在数据挖掘中，什么是数据清洗？

A.删除无关数据

B.对数据进行预处理

C.选择与目标变量最相关的特征

D.使用机器学习算法对数据进行分类

二、简答题（每题5分，共20分）

1.简述K最近邻算法（KNN）的原理和步骤。

2.简述决策树在数据挖掘中的应用及其优缺点。

3.简述特征工程在数据挖掘中的重要性以及常见方法。

三、综合应用题（每题15分，共30分）

1.针对以下数据集，使用K最近邻算法（KNN）进行分类，并计算模型准确率。

数据集如下：

A.1,2,3,4,5,6,7,8,9,10

B.2,3,4,5,6,7,8,9,10,11

C.3,4,5,6,7,8,9,10,11,12

D.4,5,6,7,8,9,10,11,12,13

类别标签：A为0，B为1，C为2，D为3

2.针对以下数据集，使用决策树算法进行分类，并计算模型准确率。

数据集如下：

|特征1|特征2|类别|

|---|---|---|

|1|1|A|

|1|2|A|

|2|1|B|

|2|2|B|

|3|1|C|

|3|2|C|

类别标签：A为0，B为1，C为2

四、填空题（每空2分，共10分）

1.在数据挖掘中，特征选择的主要目的是__________。

2.决策树算法中的剪枝操作是为了__________。

3.集成学习方法中，Bagging和Boosting的区别在于__________。

4.在K-均值聚类算法中，聚类中心的初始选择对最终聚类结果有__________。

5.朴素贝叶斯分类器基于__________原理进行分类。

五、论述题（10分）

论述数据预处理在数据挖掘中的重要性，并简要说明常用的数据预处理方法。

六、编程题（15分）

编写一个Python函数，实现K最近邻算法（KNN），要求：

1.输入：训练数据集、测试数据集、K值；

2.输出：测试数据集中每个样本的预测类别及准确率。

本次试卷答案如下：

一、选择题（每题2分，共20分）

1.B.支持向量机

解析：监督学习算法包括线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机等，其中支持向量机（SVM）是一种典型的监督学习算法。

2.B.欧几里得距离

解析：K最近邻算法（KNN）中，欧几里得距离是常用的距离度量方法，用于计算两个样本之间的距离。

3.A.选择与目标变量最相关的特征

解析：特征选择是指在数据集中选择与目标变量最相关的特征，以提高模型性能。

4.A.用于评估分类模型性能的工具

解析：混淆矩阵是用于评估分类模型性能的一种工具，通过展示实际类别与预测类别之间的对应关系来分析模型的准确性。

5.D.AdaBoost

解析：集成学习方法包括Bagging、Boosting和Stacking等，其中AdaBoost是一种Boosting算法。

6.A.