數據挖掘與數據分析測試題帶答案1.數據挖掘的主要目的是什么？A.數據壓縮B.數據備份C.數據探索D.數據刪除答案：C2.以下哪個不是數據挖掘的步驟？A.數據預處理B.數據挖掘C.數據清洗D.數據分析（作為單獨步驟提出，而非挖掘過程中的一環）答案：D3.數據挖掘中使用最多的算法是什么？A.決策樹B.關聯規則C.神經網絡D.貝葉斯答案：A4.數據挖掘的主要功能是什么？A.挖掘數據潛在的信息B.對數據進行記錄和處理C.提高數據存儲的效率D.對數據進行分類和排序答案：A5.下列哪種算法不屬于聚類算法？A.K-MeansB.BP神經網絡C.DBSCAND.層次聚類答案：B6.在數據挖掘中，關聯規則挖掘通常用于什么分析？A.預測分析B.分類分析C.聚類分析D.時序分析（盡管時序數據可用于關聯規則挖掘，但關聯規則挖掘本身不直接等同于時序分析）答案：需根據具體情境，但一般關聯規則挖掘不特指于D，更偏向于發現項集間的關聯，這里選非直接對應的A以示區別。7.以下哪個算法不屬于機器學習算法？A.決策樹B.支持向量機C.神經網絡D.數據庫查詢語言答案：D8.在數據挖掘中，哪個概念表示數據集中不同屬性之間的依賴關系？A.相關性B.聚類C.異常D.關聯答案：A（但D也相關，通常指具體規則；此處按題意選更泛指的依賴關系概念）9.以下哪個不是數據挖掘中的數據預處理步驟？A.數據清洗B.數據集成C.數據轉換D.數據抽取（數據抽取通常是數據獲取或ETL過程的一部分，而非嚴格意義上的預處理步驟）答案：D10.在數據挖掘中，哪個概念表示數據集中具有相似性的數據對象？A.異常B.聚類C.關聯D.相關性答案：B11.以下哪個算法屬于無監督學習算法？A.決策樹B.支持向量機C.K-均值聚類D.邏輯回歸答案：C12.在數據挖掘中，哪個概念表示數據集中具有異常值的記錄？A.異常B.聚類C.關聯D.相關性答案：A13.以下哪個算法屬于監督學習算法？A.決策樹B.K-均值聚類C.主成分分析D.邏輯回歸（雖也是監督，但此題需選與數據挖掘分類更直接的）答案：A（D也是監督學習，但題目要求選與數據挖掘分類任務更直接相關的，故A更貼切）14.數據挖掘的預處理不包括下列哪項？A.數據壓縮B.數據清洗C.數據變換D.數據標準化答案：A15.下列哪項不是特征選擇的標準方法？A.嵌入B.過濾C.包裝D.抽樣答案：D16.以下哪個算法屬于關聯規則挖掘算法？A.K-均值聚類B.決策樹C.支持向量機D.Apriori算法答案：D17.當不知道數據所帶標簽時，可以使用哪種技術促使帶同類標簽的數據與帶其他標簽的數據相分離？A.分類B.聚類C.關聯分析D.隱馬爾可夫鏈答案：B18.以下哪個不是創建新屬性的相關方法？A.特征提取B.特征修改C.映射數據到新的空間D.特征構造的反面（如刪除特征，但選項未直接給出此意）答案：理解為非直接創建方法，選最不符合題意的B的變體解釋，但標準答案可能指向一個更明確的“非創建”選項，這里按邏輯推斷選B的非直接創建含義。19.下列哪項描述了數據挖掘中頻繁模式挖掘的任務？A.數據清洗B.分類和預測C.數據預處理D.發現數據集中重復出現的模式答案：D（雖預處理可能涉及模式識別準備，但直接描述頻繁模式挖掘的選D）20.數據挖掘可以發現數據中的什么規律？A.明確已知的B.需要用戶指定的C.潛在的D.僅限于數值數據的答案：C21.以下哪個不是決策樹中的結點類型？A.根結點B.內部結點C.外部結點（通常不這樣稱呼決策樹中的結點）D.葉結點答案：C22.在數據挖掘中，哪個步驟涉及將原始數據進行集成、變換、維度規約等操作？A.頻繁模式挖掘B.分類和預測C.數據預處理D.數據流挖掘答案：C23.下列哪個不是數據預處理的主要方法？A.數據清洗B.數據備份（通常不作為預處理步驟）C.數據變換D.數據歸約答案：B24.對于高維數據集，哪種技術可以用于降低維度同時盡量保留數據特性？A.數據清洗B.數據標準化C.主成分分析D.關聯規則挖掘答案：C25.在決策樹中，根節點對應的是什么？A.任意數據點B.分類的最終結果C.需要進一步劃分的屬性或特征D.葉節點（葉節點是最終分類或結果）答案：C26.以下哪個不是聚類分析常用算法的優點？A.K-Means算法計算復雜度低B.層次聚類算法層次性強C.DBSCAN算法對用戶指定聚類數量敏感D.層次聚類算法計算復雜度也低（相對于其缺點而言）答案：C（DBSCAN不需用戶指定聚類數量是其優點之一）27.數據挖掘類型不包括以下哪項？A.分類B.聚類C.關聯規則挖掘D.數據可視化（雖重要，但不屬于數據挖掘的直接類型）答案：D28.在處理缺失數據時，哪種方法可能不適用于所有情況？A.刪除含有缺失值的記錄B.使用均值、中位數或眾數填充C.使用插值法D.不做任何處理，直接分析（通常不推薦）答案：D29.以下哪個不是數據挖