大学（数据科学与大数据技术）大数据分析应用2026年阶段测试题及答案

大学（数据科学与大数据技术）大数据分析应用2026年阶段测试题及答案

（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.以下哪种算法不属于分类算法？（）A.决策树B.支持向量机C.K近邻D.聚类算法2.在大数据分析中，数据清洗的目的不包括（）A.去除重复数据B.处理缺失值C.提升数据质量D.增加数据维度3.对于线性回归模型，以下说法正确的是（）A.只能处理线性关系的数据B.模型复杂度越高越好C.不需要进行特征缩放D.可以自动选择最优特征4.以下哪个指标不是评估分类模型性能的常用指标？（）A.准确率B.召回率C.F1值D.均方误差5.大数据分析中，数据可视化的主要作用是（）A.使数据更美观B.便于数据存储C.帮助理解数据D.提高数据安全性6.关于数据挖掘中的关联规则，以下说法错误的是（）A.用于发现数据中项集之间的关联关系B.支持度表示规则出现的频繁程度C.置信度越高，规则越可靠D.提升度大于1表示规则没有意义7.对于时间序列数据，常用的分析方法不包括（）A.移动平均法B.指数平滑法C.主成分分析D.趋势分析8.在机器学习中，模型评估时使用交叉验证的目的是（）A.增加训练数据量B.提高模型的泛化能力C.加速模型训练D.减少模型参数9.以下哪种数据类型不适合用朴素贝叶斯算法进行分类？（）A.数值型数据B.文本数据C.图像数据D.混合数据10.大数据分析流程的第一步通常是（）A.数据采集B.数据预处理C.数据分析D.数据可视化二、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、多选均不得分）1.以下属于大数据特征的有（）A.大量性B.多样性C.高速性D.价值性E.准确性2.在数据预处理中，可能用到的技术有（）A.数据集成B.数据转换C.数据归约D.数据离散化E.数据加密3.以下哪些算法属于无监督学习算法？（）A.聚类算法B.降维算法C.关联规则挖掘算法D.决策树算法E.神经网络算法4.评估回归模型性能的指标有（）A.均方误差B.平均绝对误差C.决定系数D.准确率E.召回率5.数据可视化的常见图表类型有（）A.柱状图B.折线图C.饼图D.散点图E.箱线图三、判断题（总共10题，每题2分，判断对错，请在括号内打“√”或“×”）1.大数据分析只能处理结构化数据。（）2.数据挖掘就是从大量数据中发现有价值的信息和知识。（）3.分类算法的目标是将数据划分到不同的类别中。（）4.特征选择可以提高模型的训练速度和泛化能力。（）5.支持向量机只能处理线性可分的数据。（）6.时间序列分析可以预测未来的趋势和值。（）7.数据可视化只是为了让数据看起来更美观，没有实际作用。（）8.朴素贝叶斯算法基于贝叶斯定理和特征条件独立假设。（）9.模型训练过程中，训练数据越多越好，不需要考虑数据的质量。（）10.聚类算法的结果是事先已知的。（）四、简答题（总共3题，每题10分，请简要回答问题）1.请简述大数据分析的主要流程，并说明每个步骤的作用。2.什么是特征工程？请列举至少三种常见的特征工程方法，并简要说明其作用。3.请解释分类算法中的过拟合和欠拟合现象，并说明如何避免这两种情况。五、综合应用题（总共1题，20分）给定一个数据集，包含多个特征和一个目标变量（类别标签）。请设计一个完整的大数据分析流程，包括数据预处理、选择合适的分类算法进行模型训练、评估模型性能，并提出改进模型的建议。要求：详细描述每个步骤所使用的方法和技术，以及选择这些方法的原因。答案：一、1.D2.D3.A4.D5.C6.D7.C8.B9.C10.A二、1.ABCD2.ABCD3.ABC4.ABC5.ABCDE三、1.×2.√3.√4.√5.×6.√7.×8.√9.×10.×四、1.大数据分析流程包括数据采集、数据预处理、数据分析、数据可视化。数据采集获取原始数据；预处理清洗、转换等提升质量；分析用算法建模挖掘价值；可视化直观展示结果便于理解决策。2.特征工程是对原始数据进行处理，构造出更能体现数据本质、更有利于模型学习的特征。常见方法：特征提取，降维；特征选择，去除冗余；特征构建，组合新特征；离散化，处理连续值。3.过拟合是模型在训练集上表现很好，但在测试集上表现很差，原因是模型过于复杂。欠拟合是模型在训练集和测试集上表现都差，原因是模型过于简单。避免过拟合可简化模型、正