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大数据挖掘技术练习试卷及答案

考试时间：______分钟总分：______分姓名：______

一、选择题（每题2分，共20分）

1.下列哪一项不属于大数据挖掘的基本过程？

A.数据预处理

B.数据挖掘

C.数据加载

D.模型评估与应用

2.描述数据集中不同类别实例在属性空间中的分布情况的挖掘任务称为：

A.分类

B.聚类

C.关联规则挖掘

D.异常检测

3.在数据预处理阶段，处理缺失值常用的方法不包括：

A.删除含有缺失值的记录

B.使用均值、中位数或众数填充

C.使用回归或分类算法预测缺失值

D.对缺失值进行编码

4.下列哪种算法属于监督学习算法？

A.K-means聚类算法

B.Apriori算法

C.决策树算法

D.主成分分析算法

5.评价分类模型性能的指标中，哪个指标表示模型正确预测为正类的样本占所有正类样本的比例？

A.精确率

B.召回率

C.F1分数

D.预测率

6.下列哪种数据挖掘任务适用于发现数据项之间的有趣关系？

A.分类

B.聚类

C.关联规则挖掘

D.异常检测

7.在大数据环境下，下列哪种技术可以有效提高数据挖掘算法的效率？

A.数据采样

B.数据泛化

C.分布式计算

D.数据归一化

8.下列哪种模型评估方法可以避免将同一部分数据用于训练和测试，从而更准确地评估模型的泛化能力？

A.交叉验证

B.留一法

C.训练集/测试集分割

D.自举法

9.在大数据挖掘中，Hadoop生态系统中最核心的组件是：

A.Hive

B.Spark

C.HadoopDistributedFileSystem(HDFS)

D.Mahout

10.下列哪种技术不属于数据挖掘的应用领域？

A.推荐系统

B.金融欺诈检测

C.图像识别

D.预测性维护

二、填空题（每题2分，共20分）

1.大数据通常具有______、______和______三个主要特征。

2.数据清洗是数据预处理阶段的关键步骤，主要包括处理______、______、______和______等问题。

3.决策树算法是一种常用的分类算法，其基本结构包括______、______和______。

4.关联规则挖掘中，常用的评估指标有支持度、______和______。

5.交叉验证是一种常用的模型评估方法，常见的交叉验证方法包括______和______。

6.在大数据挖掘中，MapReduce是一种常用的______模型，它将计算任务分解为两个阶段：______和______。

7.Spark是一个快速、通用的______计算系统，它提供了______、______和______等多种组件。

8.异常检测旨在识别数据集中的______或______的实例。

9.数据预处理的目标是将原始数据转换为适合数据挖掘算法处理的______。

10.大数据挖掘技术在______、______和______等领域有着广泛的应用。

三、简答题（每题5分，共25分）

1.简述数据挖掘的主要过程及其各个阶段的主要任务。

2.简述K-means聚类算法的基本原理及其优缺点。

3.简述关联规则挖掘的基本步骤及其在实际应用中的例子。

4.简述交叉验证的原理及其优缺点。

5.简述大数据挖掘与传统的数据挖掘在技术和应用方面的主要区别。

四、论述题（每题10分，共20分）

1.论述大数据挖掘技术在商业决策中的应用，并举例说明。

2.论述大数据挖掘技术在未来可能的发展趋势及其对社会的影响。

试卷答案

一、选择题

1.C

解析：数据挖掘的基本过程包括数据预处理、数据挖掘、模型评估与应用。数据加载不是数据挖掘的典型过程。

2.B

解析：聚类描述数据集中不同类别实例在属性空间中的分布情况，将相似的数据实例归为一类。

3.D

解析：处理缺失值的方法包括删除、填充（均值、中位数、众数、预测值）等。对缺失值进行编码属于数据变换的一种，但不是处理缺失值的主要方法。

4.C

解析：决策树算法是一种典型的监督学习算法，用于分类和回归任务。K-means、Apriori、主成分分析均属于无监督学习或降维技术。

5.A

解析：精确率（Precision）=TruePositives/(TruePositives+FalseP