2025年高职（大数据分析与应用）数据分析综合实训阶段测试题及答案

2025年高职（大数据分析与应用）数据分析综合实训阶段测试题及答案

（考试时间：90分钟满分100分）班级______姓名______第I卷（选择题共30分）答题要求：本大题共10小题，每小题3分。在每小题给出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的。1.以下哪种数据预处理方法常用于处理数据中的缺失值？A.数据归一化B.数据离散化C.均值填充D.主成分分析2.关于数据挖掘算法，以下说法正确的是？A.决策树算法只能处理数值型数据B.支持向量机算法对数据分布没有要求C.聚类算法可以发现数据中的潜在模式D.关联规则算法主要用于预测数值3.在数据分析中，用于描述数据集中各变量间线性关系的统计量是？A.方差B.协方差C.中位数D.标准差4.以下哪种数据库适合存储大规模结构化数据？A.NoSQL数据库B.关系型数据库C.图数据库D.文档数据库5.数据可视化时，哪种图表适合展示数据随时间的变化趋势？A.柱状图B.折线图C.饼图D.散点图6.对于大数据分析，以下哪个不是常用的分布式计算框架？A.HadoopB.SparkC.TensorFlowD.Flink7.在数据清洗过程中，去除重复数据属于以下哪种操作？A.数据转换B.数据集成C.数据清理D.数据归约8.关于数据分析中的特征选择，以下说法错误的是？A.可以提高模型的训练效率B.能减少模型的过拟合风险C.所有特征都对模型有同等重要性D.有助于降低模型的复杂度9.以下哪种数据分析方法可以用于探索数据中的异常值？A.回归分析B.聚类分析C.箱线图分析D.关联分析10.在数据分析项目中，数据探索性分析的主要目的是？A.验证数据的准确性B.发现数据中的规律和特征C.建立预测模型D.进行数据可视化展示第II卷（非选择题共70分）11.（总共1题，每题10分，答题要求：请简要阐述数据挖掘的主要任务，并举例说明其在实际中的应用场景。）12.（总共1题，每题分15分，答题要求：请说明数据预处理包括哪些步骤，并解释每个步骤的作用。）13.（总共1题，每题15分，答题要求：在数据分析中，如何评估一个分类模型的性能？请列举常用的评估指标并简要说明。）14.材料：某电商平台收集了大量用户的购物数据，包括购买商品的种类、价格、购买时间等等。现在要分析用户的购买行为模式。（总共1题，每题15分，答题要求：请设计一个数据分析方案，包括数据清洗、特征提取、分析方法选择等步骤，以实现对用户购买行为模式的分析。）15.材料：为了提高某地区的医疗服务质量，收集了该地区医院的患者就诊数据，如患者年龄、疾病类型、就诊科室、治疗费用等。（总共1题，每题15分，答题要求：请根据这些数据提出一个数据分析问题，并说明如何通过数据分析来解决该问题，以及可能得到的结论。）答案：1.C2.C3.B4.B5.B6.C7.C8.C9.C10.B11.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。分类如根据客户属性预测是否会购买产品；聚类可将客户按购买行为等特征聚类；关联规则挖掘像发现啤酒和尿布的关联；异常检测可找出异常消费行为的客户。12.数据预处理步骤有数据清洗，去除噪声、缺失值等；数据集成，合并多个数据源数据；数据转换，如归一化等；数据归约，减少数据量。清洗保证数据质量，集成整合数据，转换使数据适合分析，归约提高效率。13.评估分类模型性能常用指标有准确率，正确分类样本占总样本比例；召回率，实际正例中被正确预测的比例；F1值，综合考虑准确率和召回率；还有ROC曲线、AUC值等。14.数据清洗：去除重复、错误数据。特征提取：提取购买频率、购买金额等特征。分析方法：用关联规则挖掘购买商品间关系，聚类分析用户