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2025年超星尔雅学习通《大数据挖掘与商业智能的应用》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.大数据挖掘在商业智能中的主要作用是（）

A.直接生成销售报告

B.发现隐藏在数据中的模式和趋势

C.自动完成市场预测

D.完全替代人工数据分析

答案：B

解析：大数据挖掘的核心价值在于从海量数据中提取有价值的信息，发现人类难以察觉的模式和趋势，从而为商业决策提供支持。它不能完全替代人工，但能极大地增强分析能力。

2.下列哪种技术不属于数据预处理阶段常用方法（）

A.数据清洗

B.数据集成

C.数据变换

D.模型训练

答案：D

解析：数据预处理包括数据清洗、数据集成、数据变换等步骤，目的是提高数据质量。模型训练属于数据分析阶段，不属于预处理范畴。

3.商业智能系统中，KPI通常指的是（）

A.关键绩效指标

B.关键产品指标

C.关键运营指标

D.关键技术指标

答案：A

解析：KPI是KeyPerformanceIndicator的缩写，即关键绩效指标，是衡量企业或部门绩效的重要标准。

4.在数据可视化中，折线图最适用于表现（）

A.各类别数据的分布情况

B.时间序列数据的趋势变化

C.不同类别之间的数量比较

D.数据之间的相关性

答案：B

解析：折线图通过点与点的连接，能够清晰地展示数据随时间或其他连续变量的变化趋势，特别适合时间序列分析。

5.以下哪种方法不属于关联规则挖掘中的常见算法（）

A.Apriori

B.FP-Growth

C.K-Means

D.Eclat

答案：C

解析：Apriori、FP-Growth和Eclat都是经典的关联规则挖掘算法，而K-Means是聚类算法，属于分类算法的一种。

6.商业智能系统中的OLAP技术主要支持（）

A.交互式数据挖掘

B.大规模数据存储

C.多维数据分析

D.实时数据流处理

答案：C

解析：OLAP（OnlineAnalyticalProcessing）技术通过多维数据立方体，支持用户从不同角度、不同层次对数据进行切片、切块、钻取等分析操作。

7.在进行客户细分时，RFM模型主要考虑的三个维度是（）

A.交易频率、消费金额、最近购买时间

B.年龄、性别、职业

C.地区、行业、规模

D.产品类别、品牌偏好、价格敏感度

答案：A

解析：RFM模型通过Recency（最近购买时间）、Frequency（交易频率）和Monetary（消费金额）三个维度来评估客户价值。

8.以下哪种数据源不适合用于商业智能分析（）

A.销售交易数据

B.社交媒体数据

C.生产设备数据

D.政府统计数据

答案：C

解析：商业智能主要关注与市场和客户相关的数据，生产设备数据通常属于运营管理范畴，与商业决策关联度较低。

9.在构建预测模型时，过拟合现象的主要表现是（）

A.模型训练误差很小，测试误差很大

B.模型训练和测试误差都很小

C.模型训练误差很大，测试误差很小

D.模型对训练数据拟合不足

答案：A

解析：过拟合是指模型在训练数据上表现很好，但在新的测试数据上表现较差，即泛化能力不足。

10.商业智能系统中，数据仓库的主要作用是（）

A.实时处理交易数据

B.存储历史分析数据

C.存储结构化配置数据

D.管理业务规则

答案：B

解析：数据仓库是面向主题的、集成的、稳定的、反映历史变化的数据集合，主要支持决策分析。

11.关联规则挖掘中的支持度衡量的是（）

A.项目集出现的频率

B.项目集预测的准确性

C.项目集之间的相关强度

D.项目集生成的复杂度

答案：A

解析：支持度是指一个项目集在所有交易记录中出现的频率，反映了该组合的普遍程度。

12.以下哪种技术最适合处理高维稀疏数据（）

A.决策树

B.线性回归

C.神经网络

D.Apriori算法

答案：D

解析：Apriori算法是为处理高维、稀疏的关联规则数据而设计的经典算法，能有效应对项目数量多、每个交易中包含的项目少的情况。

13.商业智能系统中，数据集市通常是根据什么来组织的（）

A.数据的采集时间

B.数据的存储位置

C.数据的主题域

D.数据的更新频率

答案：C

解析：数据集市是围绕特定主题域（如销售、客户、产品）组织的数据集合，为特定分析需求提供结构化的数据视图。

14.在进行客户流失预测时，通常将哪些客户特征作为重要输入（）

A.客户年龄、性别、职业

B.客户消费金额、购买频率、最近购买时间

C.客户教育程度、收入水平、家庭状况

D.客户使用的设备型号、浏览器类型

答案：B

解析：客户流失预测的核