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数据挖掘工程师招聘面试题及回答建议(某大型央企)2025年

姓名：__________考号：__________

题号

一

二

三

四

五

总分

评分

一、单选题(共10题)

1.数据挖掘中，什么是K-means算法的目的是什么？()

A.聚类分析

B.回归分析

C.聚类预测

D.描述性统计分析

2.在进行数据预处理时，以下哪种方法可以用于处理缺失值？()

A.删除含有缺失值的行

B.填充平均值

C.使用最频繁的值填充

D.以上所有

3.在机器学习中，以下哪项不是特征工程的一部分？()

A.特征选择

B.特征提取

C.特征标准化

D.模型选择

4.以下哪种机器学习算法最适合处理分类问题？()

A.支持向量机

B.决策树

C.神经网络

D.以上都可以

5.在数据挖掘中，什么是过拟合现象？()

A.模型对训练数据拟合得很好，但对测试数据表现不佳

B.模型对测试数据拟合得很好，但对训练数据表现不佳

C.模型对训练数据和测试数据都拟合得很好

D.模型对训练数据和测试数据都不拟合

6.以下哪种数据库管理系统适合大数据处理？()

A.MySQL

B.PostgreSQL

C.MongoDB

D.Oracle

7.在Python中，以下哪个库用于数据可视化？()

A.NumPy

B.SciPy

C.Matplotlib

D.Pandas

8.以下哪个算法属于无监督学习？()

A.KNN

B.线性回归

C.决策树

D.K-means

9.在数据挖掘中，什么是维度灾难？()

A.特征数量过多导致模型性能下降

B.特征数量过少导致模型性能下降

C.特征维度不匹配导致模型性能下降

D.以上都不是

10.以下哪种机器学习模型适用于时间序列数据？()

A.决策树

B.线性回归

C.随机森林

D.LSTM

二、多选题(共5题)

11.以下哪些是数据挖掘中常用的数据预处理步骤？()

A.数据清洗

B.数据集成

C.数据变换

D.数据归一化

E.数据离散化

12.以下哪些是评估机器学习模型性能的指标？()

A.准确率

B.精确率

C.召回率

D.F1分数

E.ROC曲线

13.以下哪些算法属于监督学习？()

A.KNN

B.决策树

C.线性回归

D.K-means

E.随机森林

14.以下哪些技术可以用于提高机器学习模型的泛化能力？()

A.特征选择

B.特征提取

C.正则化

D.超参数调优

E.数据增强

15.以下哪些是数据挖掘中常用的聚类算法？()

A.K-means

B.DBSCAN

C.层次聚类

D.聚类因子分析

E.聚类预测

三、填空题(共5题)

16.数据挖掘中，常用的评估模型分类性能的指标有准确率、精确率、召回率和F1分数，其中，当正类和负类的样本数量不均衡时，通常更关注于提高______。

17.在数据预处理过程中，为了解决特征量纲不一致的问题，通常会使用______方法对特征进行标准化。

18.在机器学习中，用于评估模型预测结果稳定性的指标是______。

19.在K-means聚类算法中，用于确定聚类数量的常用指标是______。

20.数据挖掘中，用于描述数据集中不同特征之间相关性的指标是______。

四、判断题(共5题)

21.主成分分析（PCA）能够减少数据的维数而不损失太多信息。()

A.正确B.错误

22.在决策树中，非叶节点总是表示一个决策规则。()

A.正确B.错误

23.数据挖掘中的聚类分析只能用于数值型数据。()

A.正确B.错误

24.在机器学习中，正则化技术可以防止过拟合。()

A.正确B.错误

25.关联规则挖掘中的支持度表示一个事务中包含特定项的概率。()

A.正确B.错误

五、简单题(共5题)

26.请解释什么是特征工程，并简要说明其在数据挖掘中的重要性。

27.什么是交叉验证？请说明其在机器学习中的应用及其优势。

28.请描述决策树算法的基本原理，并说明其优缺点。

29.请解释什么是数据泄露，并举例说明其在数据挖掘项目中的潜在风险。

30.请比较监督学习和无监督学习的区别，并说明它们各自适用于哪些场景。

数据挖掘工程师招聘面试题及回答建议(某大型央企)2025年

一、单选题