2024系统分析师考试关联分析技巧试题及答案

2024系统分析师考试关联分析技巧试题及答案姓名：____________________

一、单项选择题（每题1分，共20分）

1.关联分析中，支持度是指？

A.事务中包含的项集数量

B.事务中包含的项集出现的频率

C.项集在所有事务中出现的频率

D.项集在所有事务中出现的次数

2.在Apriori算法中，如何处理频繁项集的生成？

A.直接计算所有项集的支持度

B.从单个项开始，逐步增加项的数量

C.从频繁项集开始，逐步减少项的数量

D.从非频繁项集开始，逐步增加项的数量

3.关联规则挖掘中，置信度表示？

A.规则中前件出现的频率

B.规则中后件出现的频率

C.规则中前件和后件同时出现的频率

D.规则中前件和后件同时出现的概率

4.关联分析中，Apriori算法的时间复杂度主要取决于？

A.数据库大小

B.项集大小

C.事务大小

D.数据库大小和项集大小

5.在关联规则挖掘中，如何处理噪声数据？

A.移除含有噪声的数据项

B.对数据项进行标准化处理

C.使用模糊逻辑技术

D.以上都是

6.关联分析中，Apriori算法的效率主要受到什么因素的影响？

A.数据库大小

B.项集大小

C.事务大小

D.数据库大小和项集大小

7.在关联规则挖掘中，支持度阈值的作用是什么？

A.控制挖掘的深度

B.控制挖掘的广度

C.控制挖掘的粒度

D.控制挖掘的精度

8.关联分析中，Apriori算法的闭包性质是指？

A.如果一个项集是频繁的，那么它的所有超集也是频繁的

B.如果一个项集是频繁的，那么它的所有子集也是频繁的

C.如果一个项集是频繁的，那么它的所有前件也是频繁的

D.如果一个项集是频繁的，那么它的所有后件也是频繁的

9.在关联规则挖掘中，如何处理数据不平衡问题？

A.移除不平衡的数据项

B.对不平衡的数据项进行加权处理

C.使用数据采样技术

D.以上都是

10.关联分析中，Apriori算法的剪枝操作是为了？

A.减少计算量

B.提高挖掘效率

C.提高挖掘质量

D.以上都是

二、多项选择题（每题3分，共15分）

1.以下哪些是关联分析中Apriori算法的步骤？

A.生成候选项集

B.计算支持度

C.生成频繁项集

D.生成关联规则

2.关联规则挖掘中，哪些因素会影响置信度？

A.规则中前件出现的频率

B.规则中后件出现的频率

C.规则中前件和后件同时出现的频率

D.规则中前件和后件同时出现的概率

3.在关联分析中，以下哪些方法可以处理噪声数据？

A.移除含有噪声的数据项

B.对数据项进行标准化处理

C.使用模糊逻辑技术

D.以上都是

4.关联分析中，以下哪些因素会影响Apriori算法的效率？

A.数据库大小

B.项集大小

C.事务大小

D.数据库大小和项集大小

5.在关联规则挖掘中，以下哪些方法可以处理数据不平衡问题？

A.移除不平衡的数据项

B.对不平衡的数据项进行加权处理

C.使用数据采样技术

D.以上都是

三、判断题（每题2分，共10分）

1.关联分析中，支持度是指事务中包含的项集数量。（）

2.在Apriori算法中，频繁项集的生成是从单个项开始的。（）

3.关联规则挖掘中，置信度表示规则中前件和后件同时出现的概率。（）

4.关联分析中，Apriori算法的时间复杂度主要取决于数据库大小。（）

5.在关联规则挖掘中，支持度阈值的作用是控制挖掘的深度。（）

6.关联分析中，Apriori算法的闭包性质是指如果一个项集是频繁的，那么它的所有超集也是频繁的。（）

7.在关联规则挖掘中，数据不平衡问题可以通过移除不平衡的数据项来解决。（）

8.关联分析中，Apriori算法的剪枝操作是为了减少计算量。（）

9.关联规则挖掘中，置信度阈值的作用是控制挖掘的广度。（）

10.关联分析中，Apriori算法的效率主要受到数据库大小和项集大小的影响。（）

四、简答题（每题10分，共25分）

1.题目：简述Apriori算法在关联规则挖掘中的主要步骤。

答案：Apriori算法在关联规则挖掘中的主要步骤包括：

（1）生成候选项集：从数据库中提取所有项，生成所有可能的项集，然后根据最小支持度阈值筛选出频繁项集。

（2）计算支持度：对筛选出的频繁项集，计算每个项集的支持度，并去除不满足最小支持度阈值的支持集。

（3）生成频繁项集：根据最小支持度阈值，生成满足条件的频繁项集。

（4）生成关联规则：从频繁项集中生成关联规则，并计算规则的相关度，筛选出满足最小置信度阈值的关联规则。

2.题目：解释关联规则挖掘中支持度和置信度的概念，并说明它们之间的关系。

答案：支持度是指某个项集在所有事务中出现的频率，通常用百分比表示。置信度是指某个规则中前件和后件同时出现的概率。支持度和置信度之间的关系是：支持度高的规则，其置信度不一定高；但置信度高的规则，其支持度一定高。

3.题目：简述如何处理关联规则挖掘中的数据不平衡问题。

答案：处理关联规则挖掘中的数据不平衡问题可以采取以下方法：

（1）移除不平衡的数据项：删除含有噪声的数据项，降低数据不平衡程度。

（2）对不平衡的数据项进行加权处理：对数据项进行加权，使得不平衡的数据项在计算支持度和置信度时具有更高的权重。

（3）使用数据采样技术：对数据进行采样，以减少数据不平衡对挖掘结果的影响。

4.题目：比较Apriori算法和FP-growth算法在关联规则挖掘中的优缺点。

答案：Apriori算法和FP-growth算法在关联规则挖掘中的优缺点如下：

Apriori算法：

优点：算法简单，易于理解和实现。

缺点：计算量较大，尤其是在大数据集上，需要多次扫描数据库，效率较低。

FP-growth算法：

优点：不需要生成候选项集，减少了计算量，提高了效率；适用于处理大规模数据集。

缺点：算法复杂度较高，理解难度较大。

五、论述题

题目：论述关联规则挖掘在商业分析中的应用及其重要性。

答案：关联规则挖掘是一种强大的数据分析技术，在商业分析中具有重要的应用价值。以下是一些关联规则挖掘在商业分析中的应用及其重要性的论述：

1.顾客购买行为分析：通过关联规则挖掘，企业可以分析顾客的购买行为，识别顾客偏好，从而进行精准营销。例如，挖掘出“购买咖啡的顾客通常也会购买蛋糕”的规则，企业可以推出相应的营销策略，如捆绑销售或促销活动。

2.库存管理优化：关联规则挖掘可以帮助企业优化库存管理。通过分析销售数据，识别销售趋势和顾客购买模式，企业可以更准确地预测需求，减少库存积压，降低库存成本。

3.交叉销售和推荐系统：关联规则挖掘可以用于构建推荐系统，通过分析顾客购买记录，推荐与之相关的商品。这有助于提高交叉销售率，增加销售额。

4.促销活动策划：通过关联规则挖掘，企业可以分析不同促销活动的效果，识别哪些促销方式最有效。例如，挖掘出“在特定时间段内，折扣商品与特定品牌的组合销售效果最好”的规则，帮助企业制定更有效的促销策略。

5.风险评估与欺诈检测：在金融领域，关联规则挖掘可以用于风险评估和欺诈检测。通过分析交易数据，识别异常交易模式，有助于防范金融风险和欺诈行为。

6.供应链管理：关联规则挖掘可以帮助企业优化供应链管理，通过分析供应商、物流和库存数据，识别供应链中的瓶颈和潜在问题，提高供应链效率。

7.新产品研发：关联规则挖掘可以用于分析市场趋势和顾客需求，帮助企业发现潜在的新产品机会，指导新产品研发方向。

关联规则挖掘在商业分析中的重要性体现在以下几个方面：

-提高决策质量：通过关联规则挖掘，企业可以获得深入的洞察，支持更有效的决策制定。

-增强竞争力：通过分析顾客行为和市场趋势，企业可以更好地满足顾客需求，提高市场竞争力。

-降低成本：通过优化库存、供应链管理和营销策略，企业可以降低运营成本。

-创造新的商机：关联规则挖掘可以帮助企业发现新的市场机会，开拓新的业务领域。

试卷答案如下：

一、单项选择题（每题1分，共20分）

1.C

解析思路：支持度是指项集在所有事务中出现的频率，因此选项C正确。

2.B

解析思路：Apriori算法从单个项开始，逐步增加项的数量来生成频繁项集，因此选项B正确。

3.C

解析思路：置信度表示规则中前件和后件同时出现的频率，因此选项C正确。

4.D

解析思路：Apriori算法的时间复杂度主要取决于数据库大小和项集大小，因此选项D正确。

5.D

解析思路：处理噪声数据可以通过移除含有噪声的数据项、对数据项进行标准化处理和使用模糊逻辑技术，因此选项D正确。

6.D

解析思路：Apriori算法的效率主要受到数据库大小和项集大小的影响，因此选项D正确。

7.B

解析思路：支持度阈值的作用是控制挖掘的广度，即控制生成频繁项集的数量，因此选项B正确。

8.A

解析思路：Apriori算法的闭包性质是指如果一个项集是频繁的，那么它的所有超集也是频繁的，因此选项A正确。

9.D

解析思路：处理数据不平衡问题可以通过移除不平衡的数据项、对不平衡的数据项进行加权处理和使用数据采样技术，因此选项D正确。

10.D

解析思路：Apriori算法的剪枝操作是为了减少计算量、提高挖掘效率、提高挖掘质量，因此选项D正确。

二、多项选择题（每题3分，共15分）

1.ABCD

解析思路：Apriori算法的步骤包括生成候选项集、计算支持度、生成频繁项集和生成关联规则，因此选项ABCD都是正确的。

2.ABCD

解析思路：置信度受规则中前件出现的频率、后件出现的频率、前件和后件同时出现的频率以及前件和后件同时出现的概率影响，因此选项ABCD都是正确的。

3.ABCD

解析思路：处理噪声数据可以通过移除含有噪声的数据项、对数据项进行标准化处理、使用模糊逻辑技术以及以上所有方法，因此选项ABCD都是正确的。

4.ABCD

解析思路：Apriori算法的效率受数据库大小、项集大小、事务大小以及数据库大小和项集大小的影响，因此选项ABCD都是正确的。

5.ABCD

解析思路：处理数据不平衡问题可以通过移除不平衡的数据项、对不平衡的数据项进行加权处理、使用数据采样技术以及以上所有方法，因此选项ABCD都是正确的。

三、判断题（每题2分，共10分）

1.×

解析思路：支持度是指项集在所有事务中出现的频率，而不是事务中包含的项集数量，因此选项错误。

2.√

解析思路：Apriori算法从单个项开始，逐步增加项的数量来生成频繁项集，因此选项正确。

3.√

解析思路：置信度表示规则中前件和后件同时出现的频率，因此选项正确。

4.×

解析思路：Apriori算法的时间复杂度主要取决于数据库大小和项集大小，而不是数据库大小，因此选项错误。

5.√

解析思路：支持度阈值的作用是控制挖掘的广度，即控制生成频繁项集的数量，因此选项正确。

6.√

解析思路：Apriori算法的闭包性质是指如果一个项