2025年大数据分析师职业技能测试卷：数据挖掘算法关联规则实战试题.docx

2025年大数据分析师职业技能测试卷：数据挖掘算法关联规则实战试题

考试时间：______分钟总分：______分姓名：______

一、数据挖掘算法概述

要求：理解并掌握数据挖掘算法的基本概念、分类及其应用场景。

1.下列哪项不属于数据挖掘的三个主要阶段？

A.数据预处理

B.数据挖掘

C.数据可视化

D.数据清洗

2.数据挖掘算法主要分为哪几类？

A.分类算法

B.聚类算法

C.关联规则挖掘算法

D.以上都是

3.下列哪项不是数据挖掘算法的目标？

A.提高决策质量

B.发现数据中的规律

C.降低数据存储成本

D.增加数据存储空间

4.下列哪项不是数据挖掘算法的特点？

A.自动化

B.交互性

C.可解释性

D.智能化

5.下列哪项不是数据挖掘算法的挑战？

A.数据质量

B.数据量

C.算法选择

D.模型可解释性

6.下列哪项不是数据挖掘算法的分类？

A.监督学习

B.无监督学习

C.半监督学习

D.强化学习

7.下列哪项不是数据挖掘算法的应用场景？

A.银行风险控制

B.电商推荐系统

C.健康医疗

D.气象预报

8.下列哪项不是数据挖掘算法的步骤？

A.数据预处理

B.特征选择

C.模型训练

D.模型评估

9.下列哪项不是数据挖掘算法的优化方法？

A.调整参数

B.增加数据

C.减少数据

D.选择合适的算法

10.下列哪项不是数据挖掘算法的挑战？

A.数据稀疏性

B.数据不平衡

C.数据噪声

D.数据隐私

二、关联规则挖掘算法

要求：理解并掌握关联规则挖掘算法的基本概念、原理及其应用。

1.关联规则挖掘算法的核心是什么？

A.支持度

B.置信度

C.提升度

D.以上都是

2.下列哪项不是关联规则挖掘算法的步骤？

A.数据预处理

B.生成候选项

C.计算支持度

D.生成关联规则

3.下列哪项不是关联规则挖掘算法的挑战？

A.数据稀疏性

B.数据不平衡

C.数据噪声

D.数据隐私

4.下列哪项不是关联规则挖掘算法的应用场景？

A.电商推荐系统

B.零售业促销策略

C.金融欺诈检测

D.气象预报

5.下列哪项不是关联规则挖掘算法的评价指标？

A.支持度

B.置信度

C.提升度

D.准确率

6.下列哪项不是关联规则挖掘算法的优化方法？

A.使用高效算法

B.调整参数

C.增加数据

D.减少数据

7.下列哪项不是关联规则挖掘算法的挑战？

A.数据稀疏性

B.数据不平衡

C.数据噪声

D.数据隐私

8.下列哪项不是关联规则挖掘算法的应用场景？

A.电商推荐系统

B.零售业促销策略

C.金融欺诈检测

D.气象预报

9.下列哪项不是关联规则挖掘算法的评价指标？

A.支持度

B.置信度

C.提升度

D.准确率

10.下列哪项不是关联规则挖掘算法的优化方法？

A.使用高效算法

B.调整参数

C.增加数据

D.减少数据

四、Apriori算法

要求：掌握Apriori算法的基本原理、实现步骤和优化方法。

1.Apriori算法中，什么是频繁项集？

2.Apriori算法中，如何计算项集的支持度？

3.Apriori算法中，如何处理事务数据库的噪声数据？

4.Apriori算法中，什么是闭项集？

5.Apriori算法中，如何优化算法减少计算量？

6.Apriori算法在处理大型数据集时可能遇到的问题是什么？

7.Apriori算法在数据挖掘中的局限性有哪些？

8.如何通过Apriori算法挖掘购物篮数据中的关联规则？

9.Apriori算法的算法复杂度是多少？

10.Apriori算法在实际应用中如何处理高维稀疏数据？

五、FP-growth算法

要求：理解FP-growth算法的基本原理、实现步骤和与Apriori算法的比较。

1.FP-growth算法中，什么是频繁模式树（FP-tree）？

2.FP-growth算法中，如何生成频繁模式树？

3.FP-growth算法中，如何利用频繁模式树挖掘关联规则？

4.FP-growth算法相比Apriori算法有哪些优点？

5.FP-growth算法在处理大数据集时的效率如何？

6.FP-growth算法中如何处理事务数据库的噪声数据？

7.FP-growth算法在挖掘关联规则时对内存的要求如何？

8.FP-growth算法在数据挖掘中的实际应用案例有哪些？

9.FP-growth算法在处理高维数据时的表现如何？

10.FP-growth算法与Apriori算法在性能和资源消耗方面的比较结果是什么？

六、关联规则评价与优化

要求：掌握关联规则的评价