大学（数据科学与大数据技术）数据分析与建模2026年综合测试题

大学（数据科学与大数据技术）数据分析与建模2026年综合测试题

（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.以下哪种算法常用于数据降维？（）A.决策树算法B.支持向量机算法C.主成分分析算法D.朴素贝叶斯算法2.在数据分析中，用于衡量数据离散程度的指标是（）。A.均值B.中位数C.方差D.众数3.以下哪个不是常见的数据可视化工具？（）A.ExcelB.TableauC.Python的MatplotlibD.SQL4.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.模型的目标是最小化残差平方和C.不需要对数据进行预处理D.预测结果一定准确5.数据挖掘中的关联规则挖掘主要用于发现（）。A.数据之间的因果关系B.数据之间的相关性C.数据的聚类结果D.数据的分类标签6.以下哪种数据结构适合存储大规模的有序数据？（）A.数组B.链表C.哈希表D.堆7.在机器学习中，交叉验证的主要目的是（）。A.增加数据量B.提高模型的泛化能力C.加速模型训练D.减少模型参数8.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.聚类分析D.趋势分析9.以下哪种数据库适合处理大规模的结构化数据？（）A.MySQLB.MongoDBC.RedisD.Cassandra10.在数据分析流程中，数据清洗的主要任务不包括（）。A.处理缺失值B.去除重复数据C.数据加密D.处理异常值二、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，请将正确答案填入括号内，多选、少选、错选均不得分）1.以下哪些算法属于监督学习算法？（）A.决策树算法B.支持向量机算法C.K近邻算法D.聚类算法2.在数据分析中，常用的数据预处理方法包括（）。A.数据清洗B.数据集成C.数据变换D.数据归约3.以下哪些是数据可视化的基本原则？（）A.准确性B.简洁性C.美观性D.复杂性4.对于分类问题，评价模型性能的指标有（）。A.准确率B.召回率C.F1值D.均方误差5.以下哪些技术可以用于处理高维数据？（）A.主成分分析B.奇异值分解C.岭回归D.Lasso回归三、判断题（总共10题，每题2分，请判断下列说法的对错，在括号内打“√”或“×”）1.数据挖掘就是从大量数据中发现有用信息和知识的过程。（）2.线性回归模型中，自变量和因变量之间必须是线性关系。（）3.聚类算法是一种无监督学习算法，不需要预先定义类别。（）4.数据可视化只能展示简单的数据，对于复杂数据无法有效呈现。（）5.在处理大规模数据时，内存计算比分布式计算更高效。（）6.决策树算法对数据的分布没有要求，可以处理各种类型的数据。（）7.支持向量机算法主要用于解决分类和回归问题。（）8.数据降维可以减少数据的存储和计算量，但可能会损失一些信息。（）9.对于时间序列数据，预测未来值时不需要考虑历史数据的趋势。（）10.数据库管理系统只能管理结构化数据，无法处理非结构化数据。（）四、简答题（总共3题，每题10分，请简要回答下列问题）1.请简述数据挖掘的主要任务和常用技术。2.说明线性回归模型的基本原理，并举例说明其在实际中的应用。3.解释什么是数据可视化，以及它在数据分析中的作用。五、综合应用题（总共2题，每题15分，请结合所学知识解决以下实际问题）1.某电商平台收集了用户的购买记录数据，包括用户ID、商品ID、购买时间、购买数量等信息。请设计一个数据分析方案，分析用户的购买行为模式，例如购买频率、购买时间分布、购买商品种类等，并提出相应的营销策略建议。2.有一组关于房价的数据，包含房屋面积、房龄、周边配套设施等特征以及对应的房价。请建立一个房价预测模型，选择合适的算法进行训练，并评估模型的性能。答案：一、选择题1.C2.C3.D4.B5.B6.D7.B8.C9.A10.C二、多项选择题1.ABC2.ABCD3.ABC4.ABC5.AB三、判断题1.√2.√3.√4.×5.×6.×7.√8.√9.×10.×四、简答题1.数据挖掘主要任务包括分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测等。常用技术有决策树、支持向量机、神经网络、K近邻等算法。2.线性回归模型基本原理是以自变量的线性组合来预测因变量。比如预测房价，房屋面积、房龄等为自变量，通过建立线性关系预测房价。在房地产评估等场景有应用。3.数据可视化是将数据以图形、图表等直观形式展示。作用是能快速理解数据特征、发现规律和趋势，辅助决策，便于与他人交流数据信息。五、综合应用题1.首先清洗数据，去除重复和错误记录。利用数据分析工具按用户ID统计购买频率、按时间分组分析购买时间分布，按商品ID分析购买种类。对于购买频率高的用户可提供