2025年大学四年级（数据科学与大数据技术）数据分析阶段测试题及答案

2025年大学四年级（数据科学与大数据技术）数据分析阶段测试题及答案

（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.在数据预处理中，对数据进行标准化处理的主要目的是（）A.使数据更易于理解B.提高数据的安全性C.消除数据的噪声D.让不同特征具有相同的尺度3.下列关于线性回归模型的说法，错误的是（）A.线性回归模型假设自变量和因变量之间存在线性关系B.可以通过最小二乘法来估计模型的参数C.模型的预测结果一定完全准确反映实际情况D.可用于预测数值型的目标变量4.对于分类问题，以下哪种评估指标可以直观地反映模型对正例的识别能力？（）A.准确率B.召回率C.F1值D.均方误差5.以下哪个算法不属于无监督学习算法？（）A.K-Means聚类算法B.决策树算法C.主成分分析算法D.密度聚类算法6.在处理大规模数据时，为了提高计算效率，常常采用的技术是（）A.分布式计算B.增加内存容量C.提高处理器主频D.减少数据量第II卷（非选择题共70分）答题要求：请根据题目要求，在相应位置作答。（一）简答题（共20分）1.请简要阐述数据挖掘的主要任务有哪些？（10分）2.简述数据可视化的重要性以及常见的数据可视化图表类型。（10分）（二）计算题（共15分）已知一组数据：2,4,6,8,10。求这组数据的均值、中位数和方差。（15分）（三）分析题（共15分）给出一个简单的数据集，包含学生的数学成绩、语文成绩和英语成绩，以及对应的总成绩。请分析如何使用数据分析方法找出总成绩较高的学生的共同学习特点。（15分）（四）材料分析题（共10分）材料：在某电商平台的数据分析中，发现某类商品在特定时间段内销量突然大幅增长。经过进一步分析，发现该时间段内平台进行了一次大规模的促销活动，同时该商品在社交媒体上也出现了大量的讨论和推荐。问题：请分析这次销量增长可能是由哪些因素导致的，并说明如何通过数据分析来验证这些因素？（10分）（五）算法设计题（共20分）设计一个简单的算法，用于在给定的整数数组中找到最大的三个数，并输出它们。（20分）答案：1.C2.D3.C4.B5.B6.A（一）简答题1.数据挖掘的主要任务包括：分类，将数据划分到不同类别；聚类，把数据分成不同的簇；关联规则挖掘，发现数据中项集之间的关联关系；回归分析，预测数值型数据的值；异常检测，找出数据中的异常点；趋势分析，分析数据随时间的变化趋势等。2.重要性：能将数据以直观的图形展示，帮助快速理解数据特征、模式和关系，辅助决策等。常见类型：柱状图用于比较数据大小；折线图展示数据变化趋势；饼图体现各部分占比；散点图观察变量间关系；箱线图展示数据分布等。（二）计算题均值：(2+4+6+8+10)÷5=6；中位数：6；方差：[(2-6)²+(4-6)²+(6-6)²+(8-6)²+(10-6)²]÷5=8。（三）分析题可以先计算每门成绩的平均分、标准差等统计量，观察总成绩高的学生在各科目上的成绩分布情况。比如计算数学成绩的平均分，看总成绩高的学生数学平均分是否普遍较高。还可以进行相关性分析，看数学、语文、英语成绩之间的相关性，以及与总成绩的相关性，找出对总成绩影响较大的科目特点等。（四）材料分析题销量增长可能是促销活动吸引了更多顾客购买，社交媒体的讨论和推荐增加了商品的曝光度和口碑。可以分析促销活动前后的销量数据对比，验证促销活动的影响；通过监测社交媒体上的讨论热度与销量的时间序列关系，验证社交媒体的作用。（五）算法设计题可以先设定三个变量，初始化为数组中的前三个数。然后遍历数组，若遇到比当前三个变量中某