统计预测与决策在数据挖掘中的应用，2025年大学期末考试试题集.docx

统计预测与决策在数据挖掘中的应用，2025年大学期末考试试题集

考试时间：______分钟总分：______分姓名：______

一、选择题

要求：从下列各题的四个选项中，选择一个最符合题意的答案。

1.下列关于数据挖掘的说法，不正确的是：

A.数据挖掘是数据库技术、人工智能、机器学习等领域知识的综合应用。

B.数据挖掘的目标是从大量数据中提取出有价值的信息。

C.数据挖掘方法有分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测等。

D.数据挖掘只能用于商业领域。

2.下列关于统计预测的方法，不属于时间序列分析的是：

A.自回归模型（AR）

B.移动平均模型（MA）

C.自回归移动平均模型（ARMA）

D.逻辑回归模型

3.下列关于决策树的说法，错误的是：

A.决策树是一种常用的数据挖掘方法。

B.决策树通过一系列规则来对数据进行分类或回归。

C.决策树没有剪枝操作，可能会导致过拟合。

D.决策树可以用于处理高维数据。

4.下列关于关联规则挖掘的说法，正确的是：

A.关联规则挖掘是数据挖掘的一个基本任务。

B.关联规则挖掘主要用于挖掘频繁项集。

C.关联规则挖掘可以用于发现数据之间的潜在关系。

D.关联规则挖掘的结果都是精确的。

5.下列关于数据可视化技术的说法，错误的是：

A.数据可视化技术可以将数据以图形化的方式展示出来。

B.数据可视化技术可以帮助人们更好地理解数据。

C.数据可视化技术可以用于辅助决策。

D.数据可视化技术只能用于展示数据，不能用于分析。

6.下列关于支持向量机（SVM）的说法，正确的是：

A.支持向量机是一种基于统计学习的方法。

B.支持向量机主要用于分类任务。

C.支持向量机可以处理非线性问题。

D.支持向量机对数据的分布要求较高。

7.下列关于贝叶斯网络的说法，错误的是：

A.贝叶斯网络是一种概率图模型。

B.贝叶斯网络可以用于表示变量之间的依赖关系。

C.贝叶斯网络可以用于推理和预测。

D.贝叶斯网络只适用于分类任务。

8.下列关于K-近邻算法的说法，正确的是：

A.K-近邻算法是一种基于实例的学习方法。

B.K-近邻算法对数据的分布没有要求。

C.K-近邻算法的预测结果比较稳定。

D.K-近邻算法适用于处理高维数据。

9.下列关于主成分分析（PCA）的说法，错误的是：

A.主成分分析是一种降维方法。

B.主成分分析可以用于提取数据中的主要特征。

C.主成分分析可以提高模型的预测能力。

D.主成分分析只适用于线性数据。

10.下列关于神经网络的说法，正确的是：

A.神经网络是一种模拟人脑神经元连接的模型。

B.神经网络可以用于处理非线性问题。

C.神经网络对数据的分布没有要求。

D.神经网络适用于处理高维数据。

二、填空题

要求：在横线上填写正确答案。

1.数据挖掘的基本任务包括______、______、______、______、______等。

2.时间序列分析中的自回归模型（AR）是一种______模型，它假设当前值与过去的______之间存在线性关系。

3.决策树是一种______方法，它通过一系列规则来对数据进行______或______。

4.关联规则挖掘主要用于挖掘______，它可以用于发现数据之间的潜在关系。

5.数据可视化技术可以将数据以______化的方式展示出来，它可以帮助人们更好地理解数据。

6.支持向量机（SVM）是一种______方法，它主要用于______任务。

7.贝叶斯网络是一种______模型，它可以用于表示变量之间的______关系。

8.K-近邻算法是一种______方法，它通过比较______的相似度来进行预测。

9.主成分分析（PCA）是一种______方法，它可以用于提取数据中的______。

10.神经网络是一种______模型，它可以用于处理______问题。

四、简答题

要求：对以下问题进行简要回答，字数控制在200字以内。

4.简述时间序列分析方法在金融市场预测中的应用。

五、论述题

要求：对以下问题进行论述，字数控制在300字以内。

5.论述数据挖掘中分类算法与聚类算法的区别和联系。

六、计算题

要求：根据给出的数据，完成相应的计算，并写出计算过程。

6.假设有一组数据，包含两个特征变量x1和x2，以及对应的标签变量y。已知x1的范围为[0,100]，x2的范围为[0,100]，y为二元分类标签，如下所示：

x1x2y

50700

80601

60900

70501

40800

90401

60600

请使用K-近邻算法（K=3）对