關聯分析2025年中級經濟師試題及答案姓名：____________________

一、多項選擇題（每題2分，共10題）

1.下列關于關聯分析的說法中，正確的是：

A.關聯分析是挖掘數據間潛在關系的一種方法

B.關聯分析主要應用于市場分析、客戶關系管理和風險管理等領域

C.關聯分析的基本任務是從大量的數據中找出頻繁集

D.關聯分析不涉及預測分析

2.下列關于Apriori算法的描述中，正確的是：

A.Apriori算法是一種用于發現頻繁項集的算法

B.Apriori算法的核心思想是支持度閾值

C.Apriori算法在處理大數據集時效率較低

D.Apriori算法需要多次掃描數據庫

3.下列關于關聯規則挖掘的說法中，正確的是：

A.關聯規則挖掘是關聯分析的一個應用

B.關聯規則挖掘的主要目標是發現數據間的關聯關系

C.關聯規則挖掘可以用于預測分析

D.關聯規則挖掘不涉及頻繁集的發現

4.下列關于頻繁項集的性質中，正確的是：

A.頻繁項集包含數據集中的所有項

B.頻繁項集的支持度大于用戶設定的最小支持度閾值

C.頻繁項集的置信度大于用戶設定的最小置信度閾值

D.頻繁項集的長度小于用戶設定的最大項集長度

5.下列關于關聯規則評價的指標中，正確的是：

A.支持度

B.置信度

C.提升度

D.減少度

6.下列關于Apriori算法的優化方法中，正確的是：

A.使用閉包屬性減少數據庫掃描次數

B.使用候選項集剪枝減少候選項集的數量

C.使用并行計算提高算法的執行效率

D.以上都是

7.下列關于頻繁項集生成算法的描述中，正確的是：

A.FrequentPatternGrowth算法通過生成閉包來減少數據庫掃描次數

B.FP-Growth算法使用樹結構存儲頻繁項集

C.Eclat算法使用樹結構存儲頻繁項集

D.以上都是

8.下列關于關聯規則挖掘算法的描述中，正確的是：

A.Apriori算法在處理大數據集時效率較高

B.FP-Growth算法在處理大數據集時效率較高

C.Eclat算法在處理大數據集時效率較高

D.以上都是

9.下列關于關聯規則挖掘應用領域的描述中，正確的是：

A.電子商務

B.金融

C.醫療

D.以上都是

10.下列關于關聯分析方法的描述中，正確的是：

A.關聯分析方法可以幫助企業發現數據間的潛在關系

B.關聯分析方法可以用于市場分析、客戶關系管理和風險管理等領域

C.關聯分析方法可以提高企業的決策水平

D.以上都是

二、判斷題（每題2分，共10題）

1.關聯分析是一種無監督學習的方法。（）

2.Apriori算法在挖掘頻繁項集時，其時間復雜度隨著項集長度的增加而增加。（）

3.關聯規則的置信度越高，其關聯性越強。（）

4.在關聯規則挖掘中，支持度表示的是規則在數據集中出現的頻率。（）

5.FrequentPatternGrowth（FP-Growth）算法在處理大數據集時，比Apriori算法更高效。（）

6.關聯規則挖掘的結果可以直接用于預測分析。（）

7.關聯規則挖掘中的提升度（Lift）指標可以用來評估規則的有效性。（）

8.在關聯規則挖掘中，置信度與提升度的值越大，規則越有意義。（）

9.關聯分析通常用于分析數據之間的因果關系。（）

10.關聯分析在數據挖掘中的應用非常廣泛，包括推薦系統、市場籃分析和異常檢測等。（）

三、簡答題（每題5分，共4題）

1.簡述關聯分析在電子商務中的應用及其優勢。

2.解釋Apriori算法中的支持度和置信度的概念，并說明它們在關聯規則挖掘中的作用。

3.舉例說明如何使用關聯規則挖掘技術來構建一個簡單的推薦系統。

4.分析關聯規則挖掘中可能遇到的挑戰，并提出相應的解決方案。

四、論述題（每題10分，共2題）

1.論述關聯規則挖掘在金融風險管理中的應用，包括如何通過關聯分析識別潛在的風險因素，以及如何利用這些信息來優化風險管理策略。

2.分析關聯規則挖掘在醫療領域的應用前景，探討如何利用關聯分析技術來改善醫療服務、提高醫療質量和降低醫療成本。

五、單項選擇題（每題2分，共10題）

1.在關聯規則挖掘中，用于表示規則中條件項與結果項之間關系的指標是：

A.支持度

B.置信度

C.提升度

D.減少度

2.下列關于頻繁項集的描述中，正確的是：

A.頻繁項集是包含數據集中所有項的集合

B.頻繁項集的支持度大于用戶設定的最小支持度閾值

C.頻繁項集的置信度大于用戶設定的最小置信度閾值

D.以上都是

3.Apriori算法中，用于減少候選項集數量的技術是：

A.閉包屬性

B.候選項集剪枝

C.并行計算

D.數據庫掃描

4.下列關于FP-Growth算法的描述中，正確的是：

A.FP-Growth算法使用哈希樹來存儲頻繁項集

B.FP-Growth算法比Apriori算法更高效

C.FP-Growth算法不需要進行數據庫掃描

D.以上都是

5.在關聯規則挖掘中，支持度表示的是：

A.規則中條件項和結果項同時出現的頻率

B.規則中條件項出現的頻率

C.規則中結果項出現的頻率

D.規則出現的頻率

6.下列關于提升度的描述中，正確的是：

A.提升度表示規則中條件項和結果項同時出現的概率

B.提升度表示規則中條件項出現的概率

C.提升度表示規則中結果項出現的概率

D.提升度表示規則出現的概率

7.在關聯規則挖掘中，用于評估規則質量的是：

A.支持度

B.置信度

C.提升度

D.以上都是

8.下列關于關聯規則挖掘優化的描述中，正確的是：

A.使用閉包屬性可以減少候選項集的數量

B.使用候選項集剪枝可以提高算法的效率

C.使用并行計算可以加速算法的執行

D.以上都是

9.下列關于關聯規則挖掘應用領域的描述中，正確的是：

A.電子商務

B.金融

C.醫療

D.以上都是

10.下列關于關聯分析方法的特點描述中，正確的是：

A.關聯分析方法可以幫助企業發現數據間的潛在關系

B.關聯分析方法可以用于市場分析、客戶關系管理和風險管理等領域

C.關聯分析方法可以提高企業的決策水平

D.以上都是

試卷答案如下

一、多項選擇題（每題2分，共10題）

1.ABC

解析思路：關聯分析是挖掘數據間潛在關系的方法，應用廣泛，頻繁集的發現是關聯分析的基本任務。

2.ABC

解析思路：Apriori算法基于支持度閾值，通過多次掃描數據庫來發現頻繁項集，效率較低。

3.ABC

解析思路：關聯規則挖掘的目標是發現數據間的關聯關系，可以用于預測分析。

4.B

解析思路：頻繁項集的支持度需大于最小支持度閾值，置信度需大于最小置信度閾值。

5.ABC

解析思路：支持度、置信度、提升度和減少度是評價關聯規則的重要指標。

6.D

解析思路：Apriori算法的優化方法包括閉包屬性、候選項集剪枝和并行計算。

7.A

解析思路：FrequentPatternGrowth（FP-Growth）算法使用樹結構存儲頻繁項集，效率較高。

8.B

解析思路：FP-Growth算法在處理大數據集時，比Apriori算法更高效。

9.D

解析思路：關聯規則挖掘在電子商務、金融和醫療等領域都有廣泛應用。

10.D

解析思路：關聯分析方法可以用于發現數據間潛在關系，應用于多個領域，有助于企業決策。

二、判斷題（每題2分，共10題）

1.×

解析思路：關聯分析是一種監督學習的方法。

2.√

解析思路：Apriori算法的時間復雜度隨項集長度增加而增加。

3.√

解析思路：關聯規則的置信度越高，表示規則越可靠。

4.√

解析思路：支持度表示規則在數據集中出現的頻率。

5.√

解析思路：FP-Growth算法在處理大數據集時，效率較高。

6.×

解析思路：關聯規則挖掘的結果不能直接用于預測分析。

7.√

解析思路：提升度可以用來評估規則的有效性。

8.√

解析思路：置信度和提升度越大，規則越有意義。

9.×

解析思路：關聯分析用于發現數據間的關聯關系，而非因果關系。

10.√

解析思路：關聯分析在多個領域有廣泛應用，有助于改善服務和決策。

三、簡答題（每題5分，共4題）

1.關聯分析在電子商務中的應用包括：個性化推薦、交叉銷售、欺詐檢測等。優勢在于：提高用戶體驗、增加銷售額、降低運營成本。

2.支持度表示規則中條件項和結果項同時出現的頻率；置信度表示規則中條件項出現的前提下，結果項出現的概率。它們在關聯規則挖掘中用于評估規則的質量和重要性。

3.以電影推薦系統為例，通過關聯規則挖掘，分析用戶觀看電影的偏好，發現用戶同時觀看的影片，然后根據這些關聯規則向用戶推薦相似的電影。

4.挑戰包括：數據量大、計算復雜度高、噪聲數據、冗余規則等。解決