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2025年超星尔雅学习通《大数据挖掘与商业运用》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.大数据挖掘在商业领域的核心价值在于（）

A.提高数据处理速度

B.降低存储成本

C.发现潜在的商业规律和机会

D.增加系统复杂性

答案：C

解析：大数据挖掘的主要目的是从海量数据中提取有价值的信息，帮助企业在竞争中获得优势。通过分析消费者行为、市场趋势等，企业可以识别新的商机，优化决策过程。提高数据处理速度和降低存储成本虽然也是大数据技术的优势，但并非其核心价值。增加系统复杂性则与大数据挖掘的目标背道而驰。

2.以下哪种方法不属于大数据挖掘中的分类算法（）

A.决策树

B.逻辑回归

C.聚类分析

D.支持向量机

答案：C

解析：分类算法的目标是将数据点分配到预定义的类别中。决策树、逻辑回归和支持向量机都是常用的分类算法。聚类分析属于无监督学习算法，其目的是将相似的数据点分组，而不是进行分类。因此，聚类分析不属于分类算法。

3.在大数据挖掘过程中，数据预处理的主要目的是（）

A.提高数据存储效率

B.增强数据安全性

C.清理和转换数据，使其适合挖掘分析

D.减少数据量

答案：C

解析：数据预处理是大数据挖掘过程中的关键步骤，旨在解决数据质量问题，如缺失值、异常值和不一致性。通过清洗和转换数据，可以确保挖掘结果的准确性和可靠性。提高数据存储效率和增强数据安全性虽然也是数据处理的目标，但不是数据预处理的直接目的。减少数据量可能是预处理的一部分，但不是主要目的。

4.以下哪个指标最适合用来评估分类模型的预测准确性（）

A.召回率

B.精确率

C.F1分数

D.AUC值

答案：C

解析：F1分数是精确率和召回率的调和平均值，适用于评估分类模型的综合性能。精确率衡量模型预测为正类的样本中实际为正类的比例，召回率衡量实际为正类的样本中被模型正确预测为正类的比例。AUC值（AreaUndertheROCCurve）衡量模型在不同阈值下的性能，适用于比较不同模型的泛化能力。虽然召回率、精确率和AUC值都是评估分类模型的重要指标，但F1分数更适合综合评估模型的预测准确性。

5.在大数据挖掘中，关联规则挖掘的主要目的是（）

A.预测未来趋势

B.分类数据点

C.发现数据项之间的频繁项集和关联关系

D.减少数据冗余

答案：C

解析：关联规则挖掘的目标是从大量数据中发现有趣的关联关系，例如“购买啤酒的人通常会购买尿布”。这种挖掘方法广泛应用于购物篮分析、推荐系统等领域。预测未来趋势属于时间序列分析的任务，分类数据点属于分类算法的范畴，减少数据冗余属于数据压缩的范畴。因此，发现数据项之间的频繁项集和关联关系是关联规则挖掘的主要目的。

6.以下哪种技术不属于机器学习范畴（）

A.神经网络

B.决策树

C.主成分分析

D.K最近邻算法

答案：C

解析：机器学习是一个广泛的领域，包括各种算法和技术，如神经网络、决策树、支持向量机和K最近邻算法等。主成分分析（PCA）是一种降维技术，属于统计学和数据分析的范畴，而不是机器学习。因此，主成分分析不属于机器学习范畴。

7.在大数据挖掘中，特征选择的主要目的是（）

A.提高数据存储效率

B.减少模型复杂度，提高泛化能力

C.增加数据量

D.提高数据传输速度

答案：B

解析：特征选择的目标是从原始特征集中选择最相关的特征子集，以减少模型复杂度，提高模型的泛化能力和解释性。通过选择重要的特征，可以避免过拟合，提高模型的性能。提高数据存储效率和增加数据量虽然可能是特征选择间接带来的好处，但不是其主要目的。提高数据传输速度与特征选择无关。

8.以下哪个工具最适合用于大数据挖掘任务（）

A.Excel

B.SPSS

C.Hadoop

D.Access

答案：C

解析：Hadoop是一个分布式计算框架，专门设计用于处理和分析大规模数据集，因此非常适合用于大数据挖掘任务。Excel和Access是桌面级的数据处理工具，适用于小型数据集。SPSS是一款统计分析软件，虽然可以处理较大的数据集，但不如Hadoop适合大规模数据挖掘任务。因此，Hadoop是用于大数据挖掘任务的理想工具。

9.在大数据挖掘中，异常值检测的主要目的是（）

A.提高数据完整性

B.发现潜在的数据质量问题

C.增加数据多样性

D.减少数据量

答案：B

解析：异常值检测的目标是识别数据集中的异常或离群点，这些数据点可能表示错误数据、欺诈行为或其他重要事件。通过检测异常值，可以发现潜在的数据质量问题，并采取相应的措施进行处理。提高数据完整性、增加数据多样性和减少数据量虽然可能是异常值检