2025年大学第三学年（大数据分析）技术应用阶段测试题及答案

2025年大学第三学年（大数据分析）技术应用阶段测试题及答案

（考试时间：90分钟满分100分）班级______姓名______第I卷（选择题共40分）答题要求：本卷共8小题，每小题5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.以下哪种算法常用于大数据分类任务？A.K均值聚类算法B.决策树算法C.支持向量机算法D.主成分分析算法2.对于大规模数据集，以下哪种数据存储方式效率较高？A.关系型数据库B.分布式文件系统C.本地硬盘存储D.内存存储3.在数据清洗过程中，处理缺失值的方法不包括以下哪项？A.删除含有缺失值的记录B.用均值填充缺失值C.用模型预测缺失值D.直接忽略缺失值4.大数据分析中，数据可视化的主要目的是？A.使数据更美观B.发现数据中的规律和趋势C.减少数据量D.提高数据安全性5.以下哪个指标可用于评估分类模型的准确性？A.召回率B.均方误差C.相关系数D.方差6.当处理高维数据时，常用的降维方法是？A.线性回归B.逻辑回归C.奇异值分解D.岭回归7.对于实时大数据分析，哪种计算框架更合适？A.HadoopB.SparkStreamingC.MapReduceD.TensorFlow8.在大数据环境下，数据挖掘的主要步骤不包括？A.数据采集B.数据标注C.模型选择与训练D.结果评估与解释第II卷（非选择题共60分）9.（10分）简述大数据分析中数据预处理的主要步骤及其作用。10.（15分）请解释什么是聚类算法，并列举两种常见的聚类算法及其适用场景。11.（15分）在大数据分析中，模型评估指标有哪些？请分别阐述其含义和计算方法。12.（材料分析题10分）材料：某电商平台收集了大量用户的购物数据，包括购买时间、购买商品、购买金额等。数据分析团队希望通过这些数据了解用户的购买行为模式，以便进行精准营销。问题：请你提出一种数据分析方法，并说明如何运用该方法来实现了解用户购买行为模式的目标。13.（材料分析题20分）材料：一家互联网公司拥有海量的用户行为数据，如浏览页面、点击广告、搜索关键词等。公司想要通过分析这些数据来优化产品推荐系统，提高用户体验和转化率。问题：（1）请描述一种可能的数据分析流程，从数据收集到推荐系统优化的各个环节。（2）针对如何评估推荐系统的效果，提出至少两个评估指标，并说明其意义。答案：1.B2.B3.D4.B5.A6.C7.B8.B9.数据预处理主要步骤包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据归约。数据清洗用于处理缺失值、噪声数据等，提高数据质量；数据集成将多个数据源的数据整合在一起；数据变换如进行数据标准化等，使数据更适合分析；数据归约减少数据量同时保持数据特征，提高分析效率。10.聚类算法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。常见的聚类算法有K均值聚类算法，适用于发现球形簇；层次聚类算法，适用于对数据进行层次化分组。11.常见的模型评估指标有准确率、召回率、F1值、均方误差等。准确率是预测正确的样本数占总样本数的比例；召回率是预测为正例且实际为正例的样本数占实际正例样本数的比例；F1值是准确率和召回率的调和平均值；均方误差用于回归模型，衡量预测值与真实值之间的平均误差平方。12.可以使用关联规则挖掘方法。首先对用户购买时间、商品、金额等数据进行整理。然后通过关联规则算法找出不同商品之间的关联关系，比如哪些商品经常被一起购买。通过分析这些关联关系，就能了解用户的购买行为模式，例如用户购买某类商品后大概率会购买的其他商品，从而为精准营销提供依据。13.（1）数据分析流程：先收集用户行为数据；接着进行数据清洗和预处理；然后选择合适的算法如协同过滤算法进行分析；根据分析结果构建推荐模型；对推荐系统进行测试和评估；最后根据评估结果优