2025年大学三年级（大数据技术与应用）大数据分析技术试题及答案

2025年大学三年级（大数据技术与应用）大数据分析技术试题及答案

（考试时间：90分钟满分100分）班级______姓名______第I卷（选择题共30分）请将答案填在下列表格中（此表格不用呈现，仅为示意答题方式）：|题号|1|2|3|4|5|6||----|----|----|----|----|----|----||答案|||||||答题要求：（总共6题，每题5分，每题只有一个正确答案，请将正确答案填在上述示意表格中）w1.以下哪种算法不属于大数据分析中的聚类算法？A.K-Means算法B.DBSCAN算法C.决策树算法D.层次聚类算法w2.大数据分析中，数据预处理的主要目的不包括以下哪一项？A.提高数据质量B.减少数据量C.提升数据可用性D.增强数据安全性w3.对于大规模数据集的存储，以下哪种数据库更适合？A.MySQLB.OracleC.HBaseD.SQLServerw4.在数据挖掘中，关联规则挖掘主要用于发现什么？A.数据之间的因果关系B.数据之间的相关性C.数据的分类模式D.数据的聚类结果w5.以下哪个不是大数据分析中常用的编程语言？A.PythonB.JavaC.C++D.Rw6.大数据分析的基本流程不包括以下哪一步？A.数据采集B.数据可视化C.数据建模D.数据清洗第II卷（非选择题共70分）w7.（10分）简述大数据分析中数据采样的作用及常用的采样方法。________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________w8.（15分）请比较K-Means算法和层次聚类算法的优缺点，并举例说明它们在实际应用中的场景。____________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________w9.（15分）给定一个数据集，包含学生的姓名、年龄、成绩等信息，如何使用Python语言进行数据清洗，去除其中的重复数据和无效数据（如成绩为负数）？请写出主要代码片段。____________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________阅读以下材料，回答w10和w11题：材料：某电商平台收集了大量用户的购物记录，包括购买时间、购买商品、购买金额等信息。通过大数据分析，发现购买某类电子产品的用户往往在购买后一周内会再次购买相关配件。w10.（15分）请设计一个数据分析方案，利用上述数据挖掘出更多有价值的信息，例如预测用户未来的购买行为等，并说明该方案的步骤和使用的技术方法。________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________阅读以下材料，回答w11题：材料：一家连锁超市记录了各门店的销售数据，包括不同时间段、不同商品的销售数量和销售额。发现某些门店在特定时间段内某些商品的销售额明显高于其他门店。w11.（15分）请分析如何通过大数据分析找出影响这些商品销售额差异的因素，并提出相应的营销策略建议。____________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________答案：w1.Cw2.Dw3.Cw4.Bw5.Cw6.Bw7.数据采样作用：在大数据分析中，数据量往往非常庞大，直接对全部数据进行分析处理可能会消耗大量资源且效率低下。数据采样可以从总体数据中抽取一部分具有代表性的数据子集，通过对这些子集的分析来近似推断总体特征，从而提高分析效率、降低成本等。常用采样方法：简单随机采样，即从总体中随机抽取样本；分层采样，先将总体按某些特征分层再从各层中采样；系统采样，按照一定的抽样距离从总体中抽取样本。w8.K-Means算法优点：算法简单、收敛速度快，对处理大数据集有较高效率。缺点：对初始聚类中心敏感，可能导致聚类结果不稳定；需要预先指定聚类簇的数量。应用场景：适合对大规模数据进行快速聚类，如客户细分等。层次聚类算法优点：不需要预先指定聚类簇数量，聚类结果形成树形结构，展示了数据的层次关系。缺点：计算复杂度高，不适用于大规模数据集。应用场景：适合对小数据集进行聚类分析，探索数据的层次结构，如生物分类等。w9.```pythonimportpandasaspddata=pd.read_csv('student_data.csv')去除重复数据data=data.drop_duplicates()去除成绩为负数的数据data=data[data['成绩']>=0]print(data)```w10.方案步骤：首先进行数据预处理，清洗和整合购物记录数据。然后利用关联规则挖掘算法，如Apriori算法，找出购买电子产品和相关配件之间的关联规则。接着通