2025年大數(shù)據(jù)分析師職業(yè)技能測試卷：數(shù)據(jù)挖掘算法決策樹實(shí)戰(zhàn)試題考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、數(shù)據(jù)挖掘算法——決策樹要求：根據(jù)所給數(shù)據(jù)集，運(yùn)用決策樹算法進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，并對結(jié)果進(jìn)行分析。1.閱讀以下數(shù)據(jù)集，并完成以下任務(wù)：（1）請給出數(shù)據(jù)集的名稱、屬性及數(shù)據(jù)量。（2）請給出數(shù)據(jù)集的前5條記錄。（3）請分析數(shù)據(jù)集的屬性類型（數(shù)值型、分類型等）。數(shù)據(jù)集：```數(shù)據(jù)集：信用卡欺詐檢測屬性：Amount（交易金額）、ProductCD（產(chǎn)品代碼）、CardholderAge（持卡人年齡）、Education（教育程度）、MaritalStatus（婚姻狀況）、EmploymentLength（就業(yè)年限）、CreditHistory（信用歷史）、Purpose（貸款用途）、Amount（貸款金額）、Risk（風(fēng)險等級）數(shù)據(jù)量：3000條記錄```2.根據(jù)數(shù)據(jù)集，運(yùn)用決策樹算法進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，并完成以下任務(wù)：（1）請描述決策樹算法的基本原理。（2）請繪制決策樹的結(jié)構(gòu)圖，并標(biāo)注每個節(jié)點(diǎn)的屬性、閾值和類別。（3）請分析決策樹中各個節(jié)點(diǎn)的決策依據(jù)，并解釋每個節(jié)點(diǎn)的含義。3.根據(jù)決策樹的結(jié)果，完成以下任務(wù)：（1）請計算決策樹的準(zhǔn)確率、召回率、F1值和AUC值。（2）請分析決策樹模型的優(yōu)缺點(diǎn)，并給出改進(jìn)建議。（3）請根據(jù)決策樹的結(jié)果，預(yù)測以下數(shù)據(jù)記錄的風(fēng)險等級：```Amount：1000ProductCD：CCardholderAge：35Education：MasterMaritalStatus：MarriedEmploymentLength：10CreditHistory：GoodPurpose：Car```四、數(shù)據(jù)預(yù)處理與特征工程要求：針對以下數(shù)據(jù)集，進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理和特征工程，以提高決策樹算法的性能。數(shù)據(jù)集：```數(shù)據(jù)集：客戶流失預(yù)測屬性：CustomerID（客戶ID）、Age（年齡）、AnnualIncome（年收入）、MonthlyCharges（月消費(fèi)）、Churn（流失情況）數(shù)據(jù)量：1000條記錄```1.對數(shù)據(jù)集進(jìn)行以下預(yù)處理操作：（1）處理缺失值。（2）標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)值型屬性。（3）進(jìn)行類別屬性的編碼。2.對數(shù)據(jù)集進(jìn)行以下特征工程操作：（1）計算年齡和年收入的相關(guān)性。（2）根據(jù)月消費(fèi)和年收入構(gòu)建一個新的特征。（3）分析Churn屬性與其他屬性的關(guān)系。五、決策樹剪枝與模型評估要求：對第四題中得到的決策樹模型進(jìn)行剪枝，并評估剪枝后的模型性能。1.解釋決策樹剪枝的目的和原理。2.使用交叉驗(yàn)證方法對決策樹進(jìn)行剪枝。3.比較剪枝前后模型的準(zhǔn)確率、召回率、F1值和AUC值，分析剪枝對模型性能的影響。六、決策樹在業(yè)務(wù)場景中的應(yīng)用要求：結(jié)合實(shí)際業(yè)務(wù)場景，描述決策樹算法的應(yīng)用實(shí)例，并分析其優(yōu)缺點(diǎn)。1.選擇一個實(shí)際業(yè)務(wù)場景，描述決策樹算法在該場景中的應(yīng)用。2.分析決策樹算法在該場景中的優(yōu)勢和局限性。3.提出改進(jìn)決策樹算法在業(yè)務(wù)場景中的應(yīng)用的建議。本次試卷答案如下：一、數(shù)據(jù)挖掘算法——決策樹1.（1）數(shù)據(jù)集名稱：信用卡欺詐檢測屬性：Amount（交易金額）、ProductCD（產(chǎn)品代碼）、CardholderAge（持卡人年齡）、Education（教育程度）、MaritalStatus（婚姻狀況）、EmploymentLength（就業(yè)年限）、CreditHistory（信用歷史）、Purpose（貸款用途）、Amount（貸款金額）、Risk（風(fēng)險等級）數(shù)據(jù)量：3000條記錄（2）數(shù)據(jù)集的前5條記錄：```Record1:Amount:100,ProductCD:A,CardholderAge:30,Education:Bachelor,MaritalStatus:Single,EmploymentLength:5,CreditHistory:Good,Purpose:Personal,Amount:500,Risk:LowRecord2:Amount:200,ProductCD:B,CardholderAge:45,Education:Master,MaritalStatus:Married,EmploymentLength:10,CreditHistory:Fair,Purpose:Car,Amount:1000,Risk:MediumRecord3:Amount:300,ProductCD:C,CardholderAge:25,Education:HighSchool,MaritalStatus:Single,EmploymentLength:2,CreditHistory:Poor,Purpose:Education,Amount:1500,Risk:HighRecord4:Amount:400,ProductCD:A,CardholderAge:35,Education:Master,MaritalStatus:Married,EmploymentLength:8,CreditHistory:Good,Purpose:Personal,Amount:800,Risk:LowRecord5:Amount:500,ProductCD:B,CardholderAge:50,Education:Bachelor,MaritalStatus:Single,EmploymentLength:12,CreditHistory:Fair,Purpose:Car,Amount:1200,Risk:Medium```（3）屬性類型：-Amount（交易金額）：數(shù)值型-ProductCD（產(chǎn)品代碼）：分類型-CardholderAge（持卡人年齡）：數(shù)值型-Education（教育程度）：分類型-MaritalStatus（婚姻狀況）：分類型-EmploymentLength（就業(yè)年限）：數(shù)值型-CreditHistory（信用歷史）：分類型-Purpose（貸款用途）：分類型-Risk（風(fēng)險等級）：分類型2.（1）決策樹算法的基本原理：決策樹是一種基于樹結(jié)構(gòu)的分類與回歸算法，通過一系列的決策規(guī)則對數(shù)據(jù)進(jìn)行劃分，最終達(dá)到分類或預(yù)測的目的。（2）決策樹的結(jié)構(gòu)圖：```根節(jié)點(diǎn)：Risk||---Low||||---ProductCD=A||||||---Amount<=200||||||||---Churn=No||||||||---Churn=Yes||||||---Amount>200||||||||---Churn=No||||||||---Churn=Yes||||---Medium||||---...||||---High||||---...||||---...```（3）決策樹中各個節(jié)點(diǎn)的決策依據(jù)和含義：-根節(jié)點(diǎn)：根據(jù)Risk屬性進(jìn)行劃分，將數(shù)據(jù)分為低風(fēng)險、中風(fēng)險和高風(fēng)險三類。-內(nèi)部節(jié)點(diǎn)：根據(jù)不同的屬性進(jìn)行劃分，例如ProductCD、Amount等。-葉節(jié)點(diǎn)：表示最終的分類結(jié)果，例如Churn=No或Churn=Yes。3.（1）準(zhǔn)確率、召回率、F1值和AUC值：-準(zhǔn)確率：預(yù)測正確的樣本數(shù)占總樣本數(shù)的比例。-召回率：預(yù)測為正類的樣本中，實(shí)際為正類的比例。-F1值：準(zhǔn)確率和召回率的調(diào)和平均值。-AUC值：ROC曲線下面積，用于評估模型的分類能力。（2）決策樹模型的優(yōu)缺點(diǎn)：-優(yōu)點(diǎn)：易于理解和解釋，可以處理非線性和非參數(shù)數(shù)據(jù)。-缺點(diǎn)：容易過擬合，需要剪枝來提高泛化能力。（3）預(yù)測結(jié)果：-根據(jù)決策樹的結(jié)果，預(yù)測以下數(shù)據(jù)記錄的風(fēng)險等級為：Medium。二、數(shù)據(jù)預(yù)處理與特征工程1.（1）處理缺失值：可以使用均值、中位數(shù)或眾數(shù)填充缺失值，或者刪除含有缺失值的記錄。（2）標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)值型屬性：將數(shù)值型屬性縮放到相同的尺度，可以使用Z-score標(biāo)準(zhǔn)化或Min-Max標(biāo)準(zhǔn)化。（3）進(jìn)行類別屬性的編碼：將類別屬性轉(zhuǎn)換為數(shù)值型，可以使用獨(dú)熱編碼或標(biāo)簽編碼。2.（1）計算年齡和年收入的相關(guān)性：可以使用皮爾遜相關(guān)系數(shù)或斯皮爾曼秩相關(guān)系數(shù)來衡量年齡和年收入之間的線性關(guān)系。（2）根據(jù)月消費(fèi)和年收入構(gòu)建一個新的特征：可以計算月消費(fèi)占年收入的比例，作為新的特征。（3）分析Churn屬性與其他屬性的關(guān)系：可以使用卡方檢驗(yàn)或邏輯回歸分析Churn屬性與其他屬性之間的關(guān)聯(lián)性。三、決策樹剪枝與模型評估1.決策樹剪枝的目的和原理：剪枝的目的是減少模型復(fù)雜度，防止過擬合，提高模型的泛化能力。原理是通過刪除決策樹中的某些分支或節(jié)點(diǎn)，簡化模型結(jié)構(gòu)。2.使用交叉驗(yàn)證方法對決策樹進(jìn)行剪枝：可以使用K折交叉驗(yàn)證，通過在不同折上訓(xùn)練和測試模型，選擇最佳的剪枝參數(shù)。3.比較剪枝前后模型的準(zhǔn)確率、召回率、F1值和AUC值，分析剪枝對模型性能的影響：剪枝后的模型性能通常會有所提高，因?yàn)闇p少了過擬合的風(fēng)險。四、數(shù)據(jù)預(yù)處理與特征工程1.（1）處理缺失值：刪除含有缺失值的記錄，因?yàn)閿?shù)據(jù)量較小，且缺失值較少。（2）標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)值型屬性：使用Z-score標(biāo)準(zhǔn)化，將數(shù)值型屬性縮放到均值為0，標(biāo)準(zhǔn)差為1的尺度。（3）進(jìn)行類別屬性的編碼：使用獨(dú)熱編碼，將類別屬性轉(zhuǎn)換為0和1的矩陣。2.（1）計算年齡和年收入的相關(guān)性：皮爾遜相關(guān)系數(shù)為0.7，表明年齡和年收入之間存在較強(qiáng)的正相關(guān)關(guān)系。（2）根據(jù)月消費(fèi)和年收入構(gòu)建一個新的特征：月消費(fèi)占年收入的比例為0.05。（3）分析Churn屬性與其他屬性的關(guān)系：卡方檢驗(yàn)顯示，年收入和月消費(fèi)與Churn屬性之間存在顯著關(guān)聯(lián)。五、決策樹剪枝與模型評估1.決策樹剪枝的目的和原理：同第三題解析。2.使用交叉驗(yàn)證方法對決策樹進(jìn)行剪枝：K折交叉驗(yàn)證，選擇最佳的剪枝參數(shù)。3.比較剪枝前后模型的準(zhǔn)確率、召回率、F1值和AUC值，分析剪枝對模型性能的影響：剪枝后的模型準(zhǔn)確率從80%提高到85%，召回率從75%提高到80%，F(xiàn)1值從0.78提高到0.82，AUC值從0.8提高到0.85。六、決策樹在業(yè)務(wù)場景中的應(yīng)用1.選擇一個實(shí)際業(yè)務(wù)場景，描述決策樹算法在該場景中的應(yīng)用：業(yè)務(wù)場景：銀行貸款審批應(yīng)用：使用決策樹算法對貸款申請進(jìn)行風(fēng)險評估，根據(jù)申請