2025年中职大数据技术应用（数据统计分析）试题及答案

2025年中职大数据技术应用（数据统计分析）试题及答案

（考试时间：90分钟满分100分）班级______姓名______一、选择题（总共10题，每题3分，每题只有一个正确答案，请将正确答案填入括号内）1.以下哪种数据类型通常用于表示数值？（）A.字符串B.整数C.布尔值D.日期2.在数据统计分析中，用于描述数据集中趋势的指标是（）。A.方差B.中位数C.标准差D.四分位数间距3.若要从一个数据集中筛选出满足特定条件的数据，可使用（）操作。A.排序B.分组C.过滤D.汇总4.相关系数的取值范围是（）。A.[-1,1]B.[0,1]C.[-1,0]D.(0,1)5.以下哪种图表最适合展示数据的分布情况？（）A.柱状图B.折线图C.饼图D.直方图6.在数据清洗过程中，处理缺失值的方法不包括（）。A.删除含有缺失值的记录B.用均值填充C.用随机值填充D.直接忽略7.进行数据统计分析时，首先要进行的步骤是（）。A.数据可视化B.数据收集C.数据建模D.数据分析8.对于分类数据，常用的统计分析方法是（）。A.均值检验B.方差分析C.卡方检验D.回归分析9.数据挖掘中的聚类算法主要用于（）。A.预测B.分类C.关联规则挖掘D.数据分组10.若要计算数据集中某一列的总和，可使用（）函数。A.SUMB.AVGC.COUNTD.MAX二、多项选择题（总共5题，每题4分，每题有两个或两个以上正确答案，请将正确答案填入括号内，少选、多选、错选均不得分）1.以下属于数据统计分析中常用的描述性统计量有（）。A.均值B.众数C.极差D.偏度E.峰度2.在数据可视化中，可用于展示时间序列数据的图表有（）。A.柱状图B.折线图C.面积图D.散点图E.气泡图3.数据预处理包括以下哪些步骤？（）A.数据清洗B.数据集成C.数据转换D.数据归约E.数据挖掘4.进行相关性分析时，可使用的方法有（）。A.皮尔逊相关系数B.斯皮尔曼等级相关系数C.肯德尔等级相关系数D.卡方检验E.t检验5.以下哪些属于数据挖掘的任务？（）A.分类B.聚类C.关联规则挖掘D.异常检测E.回归分析三、填空题（总共10题，每题2分，请将正确答案填入横线处）1.数据统计分析的目的是从数据中提取有价值的______。2.数据可视化是将数据以______的形式展示出来，以便更好地理解和分析。3.箱线图主要展示数据的______、______和______。4.数据清洗的主要目的是去除数据中的______、______和______。5.常用的数据分析工具包括______、______和______等。6.回归分析用于研究变量之间的______关系。7.主成分分析是一种数据降维技术，其目的是将多个相关的变量转化为少数几个______的主成分。8.数据挖掘算法的性能评估指标包括______、______和______等。9.时间序列分析主要用于预测______数据。10.数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，用于支持企业或组织的______和______。四、简答题（总共3题，每题10分）1.请简述数据统计分析的基本流程。2.举例说明如何使用数据可视化来发现数据中的异常值。3.在进行数据分类时，常用的分类算法有哪些？请简要介绍其中一种。五、综合分析题（总共1题，20分）以下是某电商平台部分用户的购买数据：|用户ID|购买金额|购买次数|购买商品种类|是否为会员||---|---|---|---|---||1|500|3|5|是||2|200|2|3|否||3|1000|4|8|是||4|300|1|2|否||5|800|3|6|是||6|100|1|1|否||7|700|2|4|是||8|400|2|3|否|请根据以上数据，回答以下问题：1.计算购买金额的均值、中位数和标准差。2.分析购买次数与购买金额之间的关系，可使用哪种统计方法？并简单描述分析步骤。3.对于是否为会员和购买商品种类进行分析，你会采用什么方法？请说明理由。答案1.B2.B3.C4.A5.D6.D7.B8.C9.D10.A1.ABCDE2.BC3.ABCD4.ABC5.ABCDE1.信息2.直观图形3.中位数、四分位数、极值4.噪声、重复数据、缺失值5.Excel、SPSS、Python6.线性7.互不相关8.准确率、召回率、F1值9.时间序列10.决策支持、数据分析四、简答题答案1.数据统计分析的基本流程包括：明确问题、收集数据、数据清洗、数据分析、数据可视化、结果解读与报告。2.例如，使用箱线图展示数据分布。若数据集中存在某个数据点超出箱线图的上下限很远，那么这个数据点可能就是异常值。通过观察箱线图中异常值的位置和分布情况，能直观地发现数据中的异常情况。3.常用的分类算法有决策树、支持向量机、朴素贝叶斯、神经网络等。以决策树为例，它是一种基于树结构进行决策的分类方法。通过对数据集进行特征划分，构建决策树模型，每个内部节点是一个属性上的测试，分支是测试输出，叶节点是类别或类别分布。决策树易于理解和解释，计算复杂度低，但可能存在过拟合问题。五、综合分析题答案1.均值：(500+200+1000+300+800+100+700+400)÷8=450排序后数据：100、200、300、400、500、700、800、1000，中位数：(400+500)÷2=450标准差：先计算方差，方差=[(500-450)^2+(200-450)^2+(1000-450)^2+(300-450)^2+(800-450)^2+(100-450)^2+(700-450)^2+(400-450)^2]÷8=91875，标准差=√91875≈299.82.可使用线性回归分析两者关系。步骤如下：设购买次数为自变量x，购买金额为因变量y。首先计算x和y的均值，然后计算x与均值的差、y与均值的差，接着计算两者差值的乘积和x差值的平方和，根据公式计算回归系数，从而得到回归方程