2025 年大学大数据科学与技术（大数据分析）试题及答案

2025年大学大数据科学与技术（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______第一部分：选择题（总共10题，每题3分，每题只有一个正确答案，请将正确答案填涂在答题卡相应位置）1.以下哪种算法不属于机器学习中的监督学习算法？A.决策树B.支持向量机C.聚类算法D.线性回归2.在大数据分析中，数据清洗的目的不包括以下哪一项？A.去除重复数据B.处理缺失值C.增加数据维度D.纠正错误数据3.对于时间序列数据，常用的分析方法是？A.关联分析B.回归分析C.趋势分析D.聚类分析4.以下哪个不是大数据的特点？A.大量（Volume）B.高速（Velocity）C.高价值（Value）D.高成本（Cost）5.主成分分析（PCA）的主要作用是？A.数据降维B.数据分类C.数据聚类D.数据预测6.以下哪种数据库适合存储大数据？A.OracleB.MySQLC.MongoDBD.SQLServer7.在数据分析中，用来衡量模型预测准确性的指标是？A.召回率B.准确率C.F1值D.以上都是8.数据挖掘中的频繁项集挖掘主要用于？A.发现数据中的关联规则B.进行数据分类C.数据聚类D.数据降维9.以下哪种编程语言在大数据分析中应用广泛？A.JavaB.PythonC.C++D.C10.对于大数据分析项目，数据预处理阶段通常占整个项目时间的比例约为？A.10%-20%B.30%-40%C.50%-60%D.70%-80%第二部分：多项选择题（总共5题，每题5分，每题有多个正确答案，请将正确答案填涂在答题卡相应位置，少选、多选或错选均不得分）1.以下哪些属于大数据分析中的可视化工具？A.TableauB.PowerBIC.ExcelD.Matplotlib2.机器学习中的无监督学习算法包括？A.神经网络B.聚类算法C.降维算法D.强化学习3.在数据挖掘中，关联规则的评价指标有？A.支持度B.置信度C.提升度D.准确率4.大数据分析中常用的数据存储方式有？A.分布式文件系统B.关系型数据库C.非关系型数据库D.云存储5.以下哪些技术可用于大数据的分布式计算？A.HadoopB.SparkC.FlinkD.TensorFlow第三部分：判断题（总共10题，每题2分，请在答题卡相应位置打“√”或“×”）1.大数据分析就是对海量数据进行简单的存储和查询。（）2.监督学习算法需要有标注的训练数据。（）3.数据可视化只能展示数据，不能帮助发现数据中的规律。（）4.聚类算法可以将数据分成不同的组，组内数据相似性高，组间数据差异大。（）5.大数据分析中，数据量越大，分析结果一定越准确。（）6.线性回归模型只能处理线性关系的数据。（）7.数据挖掘中的分类算法可以预测数据的类别。（）8.分布式文件系统可以提高数据存储的可靠性和读写性能。（）9.深度学习算法在大数据分析中不需要大量的数据进行训练。（）10.大数据分析项目中，数据探索性分析是可有可无的步骤。（）第四部分：简答题（总共3题，每题10分）1.请简要阐述大数据分析的一般流程。2.说明支持向量机（SVM）的基本原理，并举例说明其在实际中的应用场景。3.简述数据挖掘中分类算法的评估方法有哪些。第五部分：综合应用题（总共2题，每题20分）1.假设你负责分析某电商平台的用户购买行为数据，以提高平台的销售业绩。请描述你将如何进行大数据分析，包括数据收集、数据清洗、数据分析以及可能采取的措施。2.现有一批医疗数据，包含患者的症状、诊断结果等信息。请设计一个基于机器学习的方法来预测患者可能患有的疾病，并阐述具体的步骤和所选用的算法。答案：第一部分：选择题1.C2.C3.C4.D5.A6.C7.D8.A9.B10.D第二部分：多项选择题1.ABCD2.BC3.ABC4.ABCD5.ABC第三部分：判断题1.×2.√3.×4.√5.×6.√7.√8.√9.×10.×第四部分：简答题1.大数据分析一般流程：首先是数据收集，从各种数据源获取数据；接着进行数据清洗，处理缺失值、重复值等；然后是数据分析，选择合适算法挖掘数据价值；最后根据分析结果进行决策和可视化展示。2.支持向量机基本原理：寻找一个最优超平面将不同类数据分开，使得间隔最大。应用场景：如在图像分类中区分不同物体，在文本分类中区分不同主题文本等。3.分类算法评估方法：准确率，正确分类样本数占总样本数比例；召回率，正确召回正例样本数占实际正例样本数比例；F1值，综合考虑准确率和召回率；还有ROC曲线、AUC值等评估指标。第五部分：综合应用题1.对于电商平台用户购买行为数据分析：数据收集可从平台数据库、日志文件等获取用户浏览、购买等行为数据。数据清洗去除重复、错误数据，处理缺失值。数据分析用关联分析找商品关联，聚类分析分用户群体，预测分析预测用户购买倾向。可根据分析结果优化推荐系统、调整商品布局等。2.基于机器