2026年数据分析（数据处理）综合测试题及答案

2026年数据分析（数据处理）综合测试题及答案

（考试时间：90分钟满分100分）班级______姓名______第I卷（选择题共40分）（总共8题，每题5分，每题只有一个正确答案，请将正确答案填在括号内）w1.以下哪种数据处理方法常用于数据的初步探索性分析，以发现数据中的潜在模式和趋势？（）A.聚类分析B.主成分分析C.关联规则挖掘D.描述性统计分析w2.在处理大规模数据集时，为了提高数据处理效率，以下哪种技术是不合适的？（）A.分布式计算B.并行处理C.批处理D.实时处理w3.对于缺失值的处理，以下哪种方法可能会改变原始数据的分布特征？（）A.删除含有缺失值的记录B.使用均值填充C.使用中位数填充D.使用多重填补法w4.以下哪种算法是用于分类问题的监督学习算法？（）A.支持向量机B.K近邻算法C.决策树算法D.以上都是w5.当数据存在严重的偏态分布时，以下哪种统计量更能代表数据的中心位置？（）A.均值B.中位数C.众数D.标准差w6.在数据可视化中，用于展示两个变量之间关系的常用图表是（）。A.柱状图B.折线图C.散点图D.饼图w7.以下哪种数据标准化方法是将数据映射到[0,1]区间？（）A.最小-最大标准化B.Z-score标准化C.小数定标标准化D.以上都不是w8.对于时间序列数据，以下哪种分析方法常用于预测未来趋势？（）A.回归分析B.移动平均法C.聚类分析D.关联规则挖掘第II卷（非选择题共60分）w9.（10分）简述数据清洗的主要步骤和目的。w10.（15分）某数据集包含学生的数学成绩、语文成绩和英语成绩，现要分析不同学科成绩之间的相关性。请描述你会使用的数据分析方法，并说明如何进行操作。w11.（15分）给出一段Python代码示例，用于读取一个CSV格式的数据文件，并计算数据中某一列的均值、中位数和标准差。材料：有一份关于某城市不同区域房价的数据表，包含区域名称、房屋面积、价格、房龄等信息。w12.（10分）根据上述材料，若要分析不同区域房价的差异，你会采用什么数据分析方法？请简要说明步骤。材料：某电商平台记录了用户的购买行为数据，包括购买时间、购买商品种类、购买金额等。w13.（20分）请根据上述材料，设计一个数据分析方案，以了解用户的购买偏好和消费趋势。要求详细说明分析步骤和使用的数据分析工具或方法。答案：w1.Dw2.Dw3.Aw4.Dw5.Bw6.Cw7.Aw8.Bw9.数据清洗主要步骤包括：缺失值处理，可采用删除记录、均值填充、多重填补等方法；异常值处理，如基于统计方法或机器学习方法识别并处理；重复值处理，去除重复记录。目的是提高数据质量，消除噪声和错误数据，使数据更适合后续分析。w10.可使用相关性分析方法。操作如下：首先将数学、语文、英语成绩数据导入分析工具（如Python的pandas库）。然后使用corr函数计算各学科成绩之间的相关系数。通过相关系数的值判断不同学科成绩之间的相关性强弱及方向。w11.```pythonimportpandasaspddata=pd.read_csv('data.csv')col_mean=data['某列'].mean()col_median=data['某列'].median()col_std=data['某列'].std()print('均值:',col_mean)print('中位数:',col_median)print('标准差:',col_std)```w12.可采用方差分析方法。步骤：先将不同区域房价数据按区域分类。然后使用方差分析模型，检验不同区域房价均值是否有显著差异。若有显著差异，再进一步通过多重比较等方法确定具体哪些区域之间存在差异。w13.分析方案：首先导入购买行为数据到数据分析工具（如Python的pandas和matplotlib等）。对于购买偏好，按商品种类统计