2025 年大学大数据管理与应用（大数据分析）试题及答案

2025年大学大数据管理与应用（大数据分析）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，请将正确答案填在括号内）1.以下哪种算法不属于聚类算法（）A.K-Means算法B.DBSCAN算法C.决策树算法D.层次聚类算法2.在数据预处理中，处理缺失值的方法不包括（）A.填充法B.删除法C.均值法D.关联法3.大数据的特点不包括（）A.大量B.有结构C.高速D.多样4.以下哪个不是常用的数据分析工具（）A.ExcelB.SQLServerC.PythonD.Photoshop5.对于分类问题，评估模型性能的指标不包括（）A.准确率B.召回率C.F1值D.均方误差6.主成分分析的主要目的是（）A.数据降维B.数据分类C.数据聚类D.数据回归7.以下哪种数据类型不适合用朴素贝叶斯算法处理（）A.数值型数据B.文本数据C.图像数据D.混合数据8.支持向量机的核心思想是（）A.最大化间隔B.最小化误差C.聚类数据D.分类数据9.在时间序列分析中，常用的模型不包括（）A.ARIMA模型B.线性回归模型C.移动平均模型D.自回归模型10.关于数据挖掘，以下说法错误的是（）A.是从大量数据中发现潜在模式和规律的过程B.只能处理数值型数据C.可以用于商业决策等领域D.包含多种算法和技术二、多项选择题（总共5题，每题5分，每题有两个或两个以上正确答案，请将正确答案填在括号内，少选、多选、错选均不得分）1.以下属于数据可视化工具的有（）A.TableauB.PowerBIC.EchartsD.Matplotlib2.机器学习中的监督学习算法包括（）A.线性回归B.逻辑回归C.决策树D.K-Means算法3.数据清洗的内容包括（）A.去除重复数据B.处理缺失值C.纠正错误数据D.数据加密4.大数据分析中常用的降维方法有（）A.主成分分析B.奇异值分解C.因子分析D.聚类分析5.以下哪些是数据分析的流程步骤（）A.明确问题B.数据收集C.数据预处理D.模型选择与评估三、判断题（总共10题，每题2分，请判断对错，在括号内打“√”或“×”）1.大数据就是数据量特别大的数据。（）2.聚类算法是无监督学习算法。（）3.数据挖掘和机器学习是完全相同的概念。（）4.线性回归模型只能处理线性关系的数据。（）5.数据可视化的目的只是为了让数据看起来更美观。（）6.决策树算法对数据的分布没有要求。（）7.朴素贝叶斯算法基于贝叶斯定理和特征条件独立假设。（）8.主成分分析中提取的主成分之间是相互独立的。（）9.时间序列分析主要用于预测未来数据的趋势。（）10.在数据分析中，数据量越大越好。（）四、简答题（总共3题，每题10分，请简要回答问题）1.请简述K-Means算法的基本步骤。2.说明数据预处理在大数据分析中的重要性及主要内容。空白区域：3.简述常用的分类评估指标及其含义。空白区域：五、综合题（总共2题，每题15分，请结合所学知识进行综合分析解答）1.给定一个数据集，包含多个特征和一个目标变量（分类变量），请设计一个完整的数据分析流程来构建一个有效的分类模型，并说明每一步的目的和可能使用的方法。空白区域：2.假设你是一家电商公司的数据分析师，负责分析用户购买行为数据。请描述你会如何进行数据分析来提高用户购买转化率，并给出具体的分析思路和可能用到的技术方法。空白区域：答案：一、选择题1.C2.D3.B4.D5.D6.A7.C8.A9.B10.B二、多项选择题1.ABCD2.ABC3.ABC4.ABC5.ABCD三、判断题1.×2.√3.×4.√5.×6.×7.√8.√9.√10.×四、简答题1.K-Means算法基本步骤：首先随机选择K个聚类中心；然后计算每个数据点到聚类中心的距离，将数据点分配到最近的聚类中心；接着重新计算每个聚类的中心；重复上述步骤直到聚类中心不再变化或达到设定的迭代次数。2.数据预处理重要性：提高数据质量，便于后续分析。主要内容：包括数据清洗（去重、处理缺失值等）、数据集成（合并多个数据源）、数据变换（标准化等）、数据归约（降维等）。3.常用分类评估指标及含义：准确率是预测正确的样本数占总样本数的比例；召回率是预测为正例且实际为正例的样本数占实际正例样本数的比例；F1值是准确率和召回率的调和平均值，综合反映模型性能。五、综合题1.数据分析流程：明确问题为构建分类模型。收集数据后进行预处理，处理缺失值等。选择合适的分类算法如决策树、逻辑回归等。用交叉验证等方法评估模型性能，根据评估结果调整模型参数或更换算法，最终得到有效分类模型。2.分析思