2025 年高职大数据技术与应用（数据分析）试题及答案

2025年高职大数据技术与应用（数据分析）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，请将正确答案填在括号内）1.以下哪种数据类型通常用于表示文本信息？（）A.数值型B.字符型C.日期型D.布尔型2.在数据分析中，用于描述数据离散程度的统计量是（）。A.均值B.中位数C.标准差D.众数3.数据清洗的目的不包括（）。A.去除重复数据B.处理缺失值C.增加数据量D.纠正错误数据4.以下哪个工具常用于数据可视化？（）A.PythonB.RC.ExcelD.Tableau5.关联规则挖掘中，支持度的含义是（）。A.规则出现的频率B.满足前件和后件的记录数占总记录数的比例C.规则的可信度D.规则的重要性6.聚类分析的主要目的是（）。A.发现数据中的模式和规律B.预测未来数据值C.对数据进行分类D.评估数据的质量7.线性回归模型中，用于评估模型拟合优度的指标是（）。A.R²B.F值C.t值D.p值8.以下哪种抽样方法是等概率抽样？（）A.简单随机抽样B.分层抽样C.整群抽样D.系统抽样9.数据挖掘中的分类算法不包括（）。A.决策树B.支持向量机C.K近邻算法D.主成分分析10.在数据分析流程中，数据探索性分析通常在（）阶段进行。A.数据收集B.数据清洗C.数据建模D.数据可视化二、多项选择题（总共5题，每题4分，每题至少有两个正确答案，请将正确答案填在括号内）1.以下属于数据分析常用的编程语言有（）。A.PythonB.JavaC.RD.SQL2.数据预处理包括以下哪些步骤？（）A.数据清洗B.数据集成C.数据转换D.数据归约3.以下哪些是描述数据集中趋势的统计量？（）A.均值B.中位数C.众数D.标准差4.机器学习中的监督学习算法包括（）。A.决策树B.支持向量机C.聚类算法D.神经网络5.数据分析中常用的可视化图表有（）。A.柱状图B.折线图C.饼图D.散点图三、判断题（总共10题，每题2分，请判断对错，对的打√，错的打×）1.大数据就是数据量特别大的数据。（）2.数据挖掘是从大量数据中提取有价值信息的过程。（）3.缺失值的处理方法只有删除含有缺失值的记录这一种。（）4.线性回归模型只能处理线性关系的数据。（）5.聚类算法不需要事先知道数据的类别。（）6.数据可视化的目的只是为了让数据看起来更美观。（）7.关联规则挖掘中，置信度越高的规则越有价值。（）8.主成分分析是一种无监督学习算法。（）9.抽样调查可以完全替代全面调查。（）10.数据分析的结果可以直接用于决策，不需要进一步验证。（）四、简答题（总共3题，每题10分，请简要回答问题）1.请简述数据清洗的主要内容和方法。2.什么是机器学习？机器学习主要有哪些分类？3.说明线性回归模型的基本原理，并列举其在数据分析中的应用场景。五、综合应用题（总共1题，20分，请结合所学知识解决实际问题）某电商平台收集了用户的购买行为数据，包括用户ID、购买时间、购买商品种类、购买金额等信息（部分数据如下表所示）。现在需要分析用户的购买行为模式，预测用户未来可能购买的商品种类。请设计一个数据分析方案，包括数据预处理、特征提取、模型选择和评估等步骤，并说明理由。|用户ID|购买时间|购买商品种类|购买金额||---|---|---|---||1|2025-01-01|手机、耳机|5000||2|2025-01-02|衣服、鞋子|3000||3|2025-01-03|电脑、鼠标|6000||...|...|...|...|答案：一、选择题1.B2.C3.C4.D5.B6.C7.A8.A9.D10.B二、多项选择题1.ACD2.ABCD3.ABC4.ABD5.ABCD三、判断题1.×2.√3.×4.√5.√6.×7.×8.√9.×10.×四、简答题1.数据清洗主要内容包括去除重复数据、处理缺失值、纠正错误数据等。方法有删除重复记录、填充缺失值（如均值填充、中位数填充等）、数据标准化等。2.机器学习是让计算机自动从数据中学习模式和规律的技术。分类有监督学习（有标签数据）、无监督学习（无标签数据）、半监督学习、强化学习。3.线性回归基本原理是通过建立自变量和因变量的线性关系来进行预测。应用场景如预测销售数据、分析成本与收益关系等，可根据历史数据建立模型预测未来趋势。五、综合应用题数据预处理：清洗数据，处理缺失值，统一数据格式。特征提取：提取购买金额、购