2025年大学大四（数据科学与大数据技术）数据分析专项测试题及答案

2025年大学大四（数据科学与大数据技术）数据分析专项测试题及答案

（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：本卷共6题，每题5分。在每题给出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的。请将正确答案的序号填在括号内。1.以下哪种数据结构最适合用于存储和快速查询大量的键值对数据？（）A.数组B.链表C.哈希表D.栈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.标准差D.众数3.以下哪种算法常用于数据降维？（）A.K-Means算法B.决策树算法C.PCA算法D.朴素贝叶斯算法4.对于时间序列数据，以下哪种方法可以用于预测未来值？（）A.线性回归B.逻辑回归C.支持向量机D.移动平均法5.在处理缺失值时，以下哪种方法是将缺失值替换为该列的均值？（）A.简单删除法B.均值填充法C.中位数填充法D.插补法6.以下哪种数据库适合处理大规模的结构化数据存储和查询？（）A.MySQLB.MongoDBC.RedisD.Cassandra第II卷（非选择题共70分）7.（10分）简述数据清洗的主要步骤和目的。8.（15分）请解释什么是聚类分析，并说明K-Means聚类算法的基本原理。9.（15分）给定以下数据集：[12,15,18,20,22,25,28,30,32,35]，请计算其均值、中位数和标准差。10.（20分）材料：某电商平台收集了用户的购买记录，包括用户ID、商品ID、购买时间、购买金额等信息。现在需要分析用户的购买行为，例如哪些用户购买频率较高，哪些商品最受欢迎等。问题：请设计一个数据分析方案，包括数据预处理、分析方法选择及预期结果。11.（20分）材料：某公司记录了员工的工作时长、绩效评分以及薪资等数据，希望通过数据分析找出影响薪资的关键因素。问题：请建立一个简单的线性回归模型来分析工作时长和绩效评分对薪资的影响，并解释模型的系数含义。答案：1.C2.C3.C4.D5.B6.A7.数据清洗主要步骤包括：缺失值处理，可采用删除缺失值所在行、均值填充、中位数填充等方法；异常值处理，通过统计方法识别并处理；重复值处理，去除重复记录。目的是提高数据质量，使数据更准确、完整、一致，为后续分析提供可靠基础。8.聚类分析是将数据对象划分为不同的组或簇，使得同一簇内的数据对象相似度高，不同簇的数据对象相似度低。K-Means聚类算法基本原理：首先随机选择K个聚类中心，然后计算每个数据点到聚类中心的距离，将数据点分配到最近的聚类中心所在簇，接着重新计算每个簇的中心，不断迭代直到聚类中心稳定或满足终止条件。9.均值：(12+15+18+20+22+25+28+30+32+35)/10=23.7；中位数：排序后中间两个数22和25的平均值，即(22+25)/2=23.5；标准差：先计算方差，再开方。方差计算：[(12-23.7)^2+(15-23.7)^2+...+(35-23.7)^2]/10，计算得方差约为47.21，标准差约为6.87。10.数据预处理：检查数据完整性，清理缺失值和异常值；对购买时间进行时间格式转换等。分析方法选择：用分组聚合统计用户购买频率；用关联规则挖掘分析商品关联购买情况。预期结果：找出高购买频率用户群体特征；发现热门商品及其关联商品组合。11.设工作时长为x1，绩效评分为x2，薪资为y，建立线性回归模型y=β0+