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2025年超星尔雅学习通《商业数据挖掘算法与智能商业应用》章节测试题库及答案解析

单位所属部门：________姓名：________考场号：________考生号：________

一、选择题

1.商业数据挖掘的首要步骤是（）

A.数据可视化

B.数据预处理

C.模型选择

D.结果解释

答案：B

解析：商业数据挖掘流程中，数据预处理是基础且关键的一步，包括数据清洗、集成、转换和规约等，为后续分析提供高质量的数据。数据可视化、模型选择和结果解释都是在数据预处理之后进行的。

2.下列哪种方法不属于分类算法？（）

A.决策树

B.神经网络

C.聚类分析

D.逻辑回归

答案：C

解析：分类算法主要用于将数据点分配到预定义的类别中，包括决策树、神经网络、逻辑回归等。聚类分析属于无监督学习算法，用于将数据点根据相似性分组，不属于分类算法。

3.在数据挖掘中，过拟合现象指的是（）

A.模型对训练数据拟合得过于紧密

B.模型对训练数据拟合得不够紧密

C.数据量过小

D.数据质量差

答案：A

解析：过拟合是指模型在训练数据上表现非常好，但在新的、未见过的数据上表现较差。这通常是因为模型过于复杂，学习了训练数据中的噪声和细节，而不是潜在的规律。过拟合会导致模型的泛化能力下降。

4.以下哪个指标常用于评估分类模型的性能？（）

A.均方误差

B.决策树深度

C.准确率

D.相关系数

答案：C

解析：准确率是分类模型性能评估中常用的指标，表示模型正确预测的样本数占总样本数的比例。均方误差主要用于回归模型评估，决策树深度是模型结构的参数，相关系数用于衡量两个变量之间的线性关系。

5.关联规则挖掘中，支持度和置信度分别衡量（）

A.规则的流行度和规则的可靠性

B.规则的可靠性和规则的流行度

C.规则的频率和规则的重要性

D.规则的重要性与规则的频率

答案：A

解析：在关联规则挖掘中，支持度衡量一个规则在所有交易中出现的频率，即规则的流行度；置信度衡量在包含前提项的交易中，同时包含结论项的比例，即规则的可靠性。

6.以下哪种算法不属于聚类算法？（）

A.K-均值

B.层次聚类

C.DBSCAN

D.支持向量机

答案：D

解析：聚类算法用于将数据点根据相似性分组，包括K-均值、层次聚类和DBSCAN等。支持向量机是一种分类算法，用于构建分类模型，不属于聚类算法。

7.在数据预处理中，缺失值填充的目的是（）

A.提高数据质量

B.减少数据量

C.增加数据维度

D.改变数据分布

答案：A

解析：缺失值填充是数据预处理的重要步骤，旨在提高数据的质量和完整性，使得数据更适合后续的分析和挖掘。通过填充缺失值，可以减少因缺失值导致的分析偏差和错误。

8.以下哪个不是大数据的特征？（）

A.海量性

B.多样性

C.实时性

D.稳定性

答案：D

解析：大数据通常具有海量性、多样性、实时性和价值密度等特征。稳定性不是大数据的主要特征，大数据往往具有动态性和不确定性。

9.机器学习中，过拟合和欠拟合分别指的是（）

A.模型过于简单和模型过于复杂

B.模型过于复杂和模型过于简单

C.模型训练不足和模型训练过度

D.模型泛化能力差和模型泛化能力好

答案：B

解析：过拟合是指模型过于复杂，学习了训练数据中的噪声和细节，而不是潜在的规律，导致模型在新的、未见过的数据上表现较差。欠拟合是指模型过于简单，未能捕捉到数据中的基本规律，导致模型在训练数据和新的数据上都表现较差。

10.修改在数据挖掘中，特征选择的目的是（）

A.减少数据量

B.提高模型性能

C.增加数据维度

D.改变数据分布

答案：B

解析：特征选择是数据挖掘中的重要步骤，旨在通过选择最相关的特征来提高模型的性能和泛化能力。通过选择合适的特征，可以减少模型的复杂度，提高模型的准确性和效率。

11.商业数据挖掘的目标不包括（）

A.发现潜在的商业规律

B.预测未来的市场趋势

C.完全自动化所有商业决策

D.提升企业的运营效率

答案：C

解析：商业数据挖掘的目标是通过分析大量数据，发现潜在的商业规律，预测未来的市场趋势，并为企业提供决策支持，从而提升企业的运营效率和竞争力。完全自动化所有商业决策超出了数据挖掘的范畴，因为商业决策还需要考虑很多非数据因素，如市场环境、政策法规、企业文化等。

12.以下哪种方法不属于数据预处理技术？（）

A.数据清洗

B.数据集成

C.特征提取

D.模型训练

答案：D

解析：数据预处理是数据挖掘流程中的重要步骤，包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约等。特征提取虽然也涉及数据的转换，但通常被认为是数据挖掘过程中的一个独立环节，其目的是从原始数据中提取最有用的信息，形成新的特征。模