2025年大学数据基础应用技术（数据基础应用技术案例）试题及答案

2025年大学数据基础应用技术（数据基础应用技术案例）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.以下哪种数据基础应用技术可用于对海量销售数据进行分析，以发现潜在的销售趋势？（）A.数据挖掘B.数据清洗C.数据存储D.数据传输w2.在一个电商数据基础应用案例中，通过分析用户购买行为数据来精准推送商品，这主要运用了（）技术。A.数据加密B.数据可视化C.数据分析与预测D.数据备份w3.企业利用数据基础应用技术对生产线上的设备运行数据进行监测，目的是（）。A.提高设备美观度B....C.及时发现设备故障隐患D.调整产品价格w4.以下哪项不属于数据基础应用技术中数据预处理的环节？（）A.数据集成B.数据转换C.数据挖掘算法选择D.数据清理w5.数据基础应用技术在医疗领域可用于分析患者病历数据，以辅助（）。A.医院建筑设计B.医疗设备采购C.疾病诊断和治疗方案制定D.医护人员绩效考核w6.某公司通过数据基础应用技术分析客户投诉数据，其主要作用是（）。A.增加客户投诉量B.改善产品和服务质量C.降低员工工资D.减少产品种类w7.在大数据环境下，数据基础应用技术中的数据存储通常采用（）方式。A.磁带存储B.分布式存储C.软盘存储D.光盘存储w8.数据基础应用技术可对社交媒体数据进行分析，挖掘出（）等有价值信息。A.用户兴趣爱好B.城市天气情况C.股票价格走势D.交通拥堵状况第II卷（非选择题，共60分）w9.（10分）请简要阐述数据基础应用技术中数据挖掘的主要算法及各自特点。w10.（15分）结合一个具体的数据基础应用案例，说明数据可视化在其中的作用和重要性。w11.（15分）当面对海量且复杂的数据时，数据基础应用技术中数据清洗的主要步骤和方法有哪些？w12.（20分）材料：某大型连锁超市收集了多年来的销售数据，包括商品种类、销售数量、销售时间、顾客信息等。问题：利用数据基础应用技术，如何对这些数据进行分析以提高超市的运营效益？请详细说明分析思路和可能用到的技术手段。w13.（20分）材料：一家互联网金融公司积累了大量用户的借贷数据、信用评分数据等。问题：运用数据基础应用技术，怎样利用这些数据来优化公司的信贷业务流程和风险控制？请阐述具体措施和相关技术原理。答案：w1.A；w2.C；w3.C；w4.C；w5.C；w6.B；w7.B；w8.A；w9.常见数据挖掘算法有决策树算法，特点是直观、可解释性强，能清晰展示数据分类规则；聚类算法，可将数据对象按相似性分组；关联规则算法，用于发现数据中隐藏的关联关系。w10.例如在电商销售数据可视化案例中，通过图表展示不同地区销售业绩，能直观看到销售热点区域，帮助企业合理布局市场。作用是直观呈现数据，便于理解分析。重要性在于能快速提取关键信息，辅助决策。w11.数据清洗步骤包括缺失值处理，可采用均值填充等方法；重复值处理，删除重复记录；异常值处理，通过统计方法识别并修正。方法还有数据标准化等，使数据符合特定格式要求。w12.分析思路：先按商品种类分析销售数量，找出畅销和滞销商品，调整库存。利用销售时间分析销售高峰低谷，安排员工排班。通过顾客信息分析消费习惯，精准营销。技术手段：用数据分析软件进行数据统计分析，数据挖掘算法挖掘潜在规律。w13.措施：利用数据挖掘算