關(guān)聯(lián)分析2025年中級(jí)經(jīng)濟(jì)師試題及答案

關(guān)聯(lián)分析2025年中級(jí)經(jīng)濟(jì)師試題及答案姓名：____________________

一、多項(xiàng)選擇題（每題2分，共10題）

1.下列關(guān)于關(guān)聯(lián)分析的說(shuō)法中，正確的是：

A.關(guān)聯(lián)分析是挖掘數(shù)據(jù)間潛在關(guān)系的一種方法

B.關(guān)聯(lián)分析主要應(yīng)用于市場(chǎng)分析、客戶關(guān)系管理和風(fēng)險(xiǎn)管理等領(lǐng)域

C.關(guān)聯(lián)分析的基本任務(wù)是從大量的數(shù)據(jù)中找出頻繁集

D.關(guān)聯(lián)分析不涉及預(yù)測(cè)分析

2.下列關(guān)于Apriori算法的描述中，正確的是：

A.Apriori算法是一種用于發(fā)現(xiàn)頻繁項(xiàng)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(shù)據(jù)集時(shí)效率較低

D.Apriori算法需要多次掃描數(shù)據(jù)庫(kù)

3.下列關(guān)于關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的說(shuō)法中，正確的是：

A.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘是關(guān)聯(lián)分析的一個(gè)應(yīng)用

B.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的主要目標(biāo)是發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián)關(guān)系

C.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘可以用于預(yù)測(cè)分析

D.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘不涉及頻繁集的發(fā)現(xiàn)

4.下列關(guān)于頻繁項(xiàng)集的性質(zhì)中，正確的是：

A.頻繁項(xiàng)集包含數(shù)據(jù)集中的所有項(xiàng)

B.頻繁項(xiàng)集的支持度大于用戶設(shè)定的最小支持度閾值

C.頻繁項(xiàng)集的置信度大于用戶設(shè)定的最小置信度閾值

D.頻繁項(xiàng)集的長(zhǎng)度小于用戶設(shè)定的最大項(xiàng)集長(zhǎng)度

5.下列關(guān)于關(guān)聯(lián)規(guī)則評(píng)價(jià)的指標(biāo)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(guān)于Apriori算法的優(yōu)化方法中，正確的是：

A.使用閉包屬性減少數(shù)據(jù)庫(kù)掃描次數(shù)

B.使用候選項(xiàng)集剪枝減少候選項(xiàng)集的數(shù)量

C.使用并行計(jì)算提高算法的執(zhí)行效率

D.以上都是

7.下列關(guān)于頻繁項(xiàng)集生成算法的描述中，正確的是：

A.FrequentPatternGrowth算法通過(guò)生成閉包來(lái)減少數(shù)據(jù)庫(kù)掃描次數(shù)

B.FP-Growth算法使用樹(shù)結(jié)構(gòu)存儲(chǔ)頻繁項(xiàng)集

C.Eclat算法使用樹(shù)結(jié)構(gòu)存儲(chǔ)頻繁項(xiàng)集

D.以上都是

8.下列關(guān)于關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法的描述中，正確的是：

A.Apriori算法在處理大數(shù)據(jù)集時(shí)效率較高

B.FP-Growth算法在處理大數(shù)據(jù)集時(shí)效率較高

C.Eclat算法在處理大數(shù)據(jù)集時(shí)效率較高

D.以上都是

9.下列關(guān)于關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘應(yīng)用領(lǐng)域的描述中，正確的是：

A.電子商務(wù)

B.金融

C.醫(yī)療

D.以上都是

10.下列關(guān)于關(guān)聯(lián)分析方法的描述中，正確的是：

A.關(guān)聯(lián)分析方法可以幫助企業(yè)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)間的潛在關(guān)系

B.關(guān)聯(lián)分析方法可以用于市場(chǎng)分析、客戶關(guān)系管理和風(fēng)險(xiǎn)管理等領(lǐng)域

C.關(guān)聯(lián)分析方法可以提高企業(yè)的決策水平

D.以上都是

二、判斷題（每題2分，共10題）

1.關(guān)聯(lián)分析是一種無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的方法。（）

2.Apriori算法在挖掘頻繁項(xiàng)集時(shí)，其時(shí)間復(fù)雜度隨著項(xiàng)集長(zhǎng)度的增加而增加。（）

3.關(guān)聯(lián)規(guī)則的置信度越高，其關(guān)聯(lián)性越強(qiáng)。（）

4.在關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中，支持度表示的是規(guī)則在數(shù)據(jù)集中出現(xiàn)的頻率。（）

5.FrequentPatternGrowth（FP-Growth）算法在處理大數(shù)據(jù)集時(shí)，比Apriori算法更高效。（）

6.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的結(jié)果可以直接用于預(yù)測(cè)分析。（）

7.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中的提升度（Lift）指標(biāo)可以用來(lái)評(píng)估規(guī)則的有效性。（）

8.在關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中，置信度與提升度的值越大，規(guī)則越有意義。（）

9.關(guān)聯(lián)分析通常用于分析數(shù)據(jù)之間的因果關(guān)系。（）

10.關(guān)聯(lián)分析在數(shù)據(jù)挖掘中的應(yīng)用非常廣泛，包括推薦系統(tǒng)、市場(chǎng)籃分析和異常檢測(cè)等。（）

三、簡(jiǎn)答題（每題5分，共4題）

1.簡(jiǎn)述關(guān)聯(lián)分析在電子商務(wù)中的應(yīng)用及其優(yōu)勢(shì)。

2.解釋Apriori算法中的支持度和置信度的概念，并說(shuō)明它們?cè)陉P(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中的作用。

3.舉例說(shuō)明如何使用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘技術(shù)來(lái)構(gòu)建一個(gè)簡(jiǎn)單的推薦系統(tǒng)。

4.分析關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中可能遇到的挑戰(zhàn)，并提出相應(yīng)的解決方案。

四、論述題（每題10分，共2題）

1.論述關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘在金融風(fēng)險(xiǎn)管理中的應(yīng)用，包括如何通過(guò)關(guān)聯(lián)分析識(shí)別潛在的風(fēng)險(xiǎn)因素，以及如何利用這些信息來(lái)優(yōu)化風(fēng)險(xiǎn)管理策略。

2.分析關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用前景，探討如何利用關(guān)聯(lián)分析技術(shù)來(lái)改善醫(yī)療服務(wù)、提高醫(yī)療質(zhì)量和降低醫(yī)療成本。

五、單項(xiàng)選擇題（每題2分，共10題）

1.在關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中，用于表示規(guī)則中條件項(xiàng)與結(jié)果項(xiàng)之間關(guān)系的指標(biāo)是：

A.支持度

B.置信度

C.提升度

D.減少度

2.下列關(guān)于頻繁項(xiàng)集的描述中，正確的是：

A.頻繁項(xiàng)集是包含數(shù)據(jù)集中所有項(xiàng)的集合

B.頻繁項(xiàng)集的支持度大于用戶設(shè)定的最小支持度閾值

C.頻繁項(xiàng)集的置信度大于用戶設(shè)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(xiàng)集數(shù)量的技術(shù)是：

A.閉包屬性

B.候選項(xiàng)集剪枝

C.并行計(jì)算

D.數(shù)據(jù)庫(kù)掃描

4.下列關(guān)于FP-Growth算法的描述中，正確的是：

A.FP-Growth算法使用哈希樹(shù)來(lái)存儲(chǔ)頻繁項(xiàng)集

B.FP-Growth算法比Apriori算法更高效

C.FP-Growth算法不需要進(jìn)行數(shù)據(jù)庫(kù)掃描

D.以上都是

5.在關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中，支持度表示的是：

A.規(guī)則中條件項(xiàng)和結(jié)果項(xiàng)同時(shí)出現(xiàn)的頻率

B.規(guī)則中條件項(xiàng)出現(xiàn)的頻率

C.規(guī)則中結(jié)果項(xiàng)出現(xiàn)的頻率

D.規(guī)則出現(xiàn)的頻率

6.下列關(guān)于提升度的描述中，正確的是：

A.提升度表示規(guī)則中條件項(xiàng)和結(jié)果項(xiàng)同時(shí)出現(xiàn)的概率

B.提升度表示規(guī)則中條件項(xiàng)出現(xiàn)的概率

C.提升度表示規(guī)則中結(jié)果項(xiàng)出現(xiàn)的概率

D.提升度表示規(guī)則出現(xiàn)的概率

7.在關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中，用于評(píng)估規(guī)則質(zhì)量的是：

A.支持度

B.置信度

C.提升度

D.以上都是

8.下列關(guān)于關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘優(yōu)化的描述中，正確的是：

A.使用閉包屬性可以減少候選項(xiàng)集的數(shù)量

B.使用候選項(xiàng)集剪枝可以提高算法的效率

C.使用并行計(jì)算可以加速算法的執(zhí)行

D.以上都是

9.下列關(guān)于關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘應(yīng)用領(lǐng)域的描述中，正確的是：

A.電子商務(wù)

B.金融

C.醫(yī)療

D.以上都是

10.下列關(guān)于關(guān)聯(lián)分析方法的特點(diǎn)描述中，正確的是：

A.關(guān)聯(lián)分析方法可以幫助企業(yè)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)間的潛在關(guān)系

B.關(guān)聯(lián)分析方法可以用于市場(chǎng)分析、客戶關(guān)系管理和風(fēng)險(xiǎn)管理等領(lǐng)域

C.關(guān)聯(lián)分析方法可以提高企業(yè)的決策水平

D.以上都是

試卷答案如下

一、多項(xiàng)選擇題（每題2分，共10題）

1.ABC

解析思路：關(guān)聯(lián)分析是挖掘數(shù)據(jù)間潛在關(guān)系的方法，應(yīng)用廣泛，頻繁集的發(fā)現(xiàn)是關(guān)聯(lián)分析的基本任務(wù)。

2.ABC

解析思路：Apriori算法基于支持度閾值，通過(guò)多次掃描數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)發(fā)現(xiàn)頻繁項(xiàng)集，效率較低。

3.ABC

解析思路：關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的目標(biāo)是發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，可以用于預(yù)測(cè)分析。

4.B

解析思路：頻繁項(xiàng)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(píng)價(jià)關(guān)聯(lián)規(guī)則的重要指標(biāo)。

6.D

解析思路：Apriori算法的優(yōu)化方法包括閉包屬性、候選項(xiàng)集剪枝和并行計(jì)算。

7.A

解析思路：FrequentPatternGrowth（FP-Growth）算法使用樹(shù)結(jié)構(gòu)存儲(chǔ)頻繁項(xiàng)集，效率較高。

8.B

解析思路：FP-Growth算法在處理大數(shù)據(jù)集時(shí)，比Apriori算法更高效。

9.D

解析思路：關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘在電子商務(wù)、金融和醫(yī)療等領(lǐng)域都有廣泛應(yīng)用。

10.D

解析思路：關(guān)聯(lián)分析方法可以用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)間潛在關(guān)系，應(yīng)用于多個(gè)領(lǐng)域，有助于企業(yè)決策。

二、判斷題（每題2分，共10題）

1.×

解析思路：關(guān)聯(lián)分析是一種監(jiān)督學(xué)習(xí)的方法。

2.√

解析思路：Apriori算法的時(shí)間復(fù)雜度隨項(xiàng)集長(zhǎng)度增加而增加。

3.√

解析思路：關(guān)聯(lián)規(guī)則的置信度越高，表示規(guī)則越可靠。

4.√

解析思路：支持度表示規(guī)則在數(shù)據(jù)集中出現(xiàn)的頻率。

5.√

解析思路：FP-Growth算法在處理大數(shù)據(jù)集時(shí)，效率較高。

6.×

解析思路：關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的結(jié)果不能直接用于預(yù)測(cè)分析。

7.√

解析思路：提升度可以用來(lái)評(píng)估規(guī)則的有效性。

8.√

解析思路：置信度和提升度越大，規(guī)則越有意義。

9.×

解析思路：關(guān)聯(lián)分析用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，而非因果關(guān)系。

10.√

解析思路：關(guān)聯(lián)分析在多個(gè)領(lǐng)域有廣泛應(yīng)用，有助于改善服務(wù)和決策。

三、簡(jiǎn)答題（每題5分，共4題）

1.關(guān)聯(lián)分析在電子商務(wù)中的應(yīng)用包括：個(gè)性化推薦、交叉銷售、欺詐檢測(cè)等。優(yōu)勢(shì)在于：提高用戶體驗(yàn)、增加銷售額、降低運(yùn)營(yíng)成本。

2.支持度表示規(guī)則中條件項(xiàng)和結(jié)果項(xiàng)同時(shí)出現(xiàn)的頻率；置信度表示規(guī)則中條件項(xiàng)出現(xiàn)的前提下，結(jié)果項(xiàng)出現(xiàn)的概率。它們?cè)陉P(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中用于評(píng)估規(guī)則的質(zhì)量和重要性。

3.以電影推薦系統(tǒng)為例，通過(guò)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘，分析用戶觀看電影的偏好，發(fā)現(xiàn)用戶同時(shí)觀看的影片，然后根據(jù)這些關(guān)聯(lián)規(guī)則向用戶推薦相似的電影。

4.挑戰(zhàn)包括：數(shù)據(jù)量大、計(jì)算復(fù)雜度高、噪聲數(shù)據(jù)、冗余規(guī)則等。解決