2025年大学第三学年（大数据管理与应用）数据分析阶段测试题及答案

2025年大学第三学年（大数据管理与应用）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40分）答题要求：本卷共20小题，每小题2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。请将正确答案的序号填在括号内。1.以下哪种数据分析方法主要用于探索数据中的潜在模式和关系？（）A.描述性分析B.相关性分析C.聚类分析D.回归分析2.在数据预处理中，处理缺失值的方法不包括（）A.删除法B.插补法C.平滑法D.替代法3.下列关于数据可视化的说法，错误的是（）A.能快速清晰地展示数据特征B.不同类型图表适用于不同数据展示需求C.颜色使用越多越能突出数据重点D.可帮助发现数据中的异常点4.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5.以下哪种数据库适合存储大规模结构化数据？（）A.NoSQL数据库B.关系型数据库C.图数据库D.文档数据库6.数据挖掘中的关联规则挖掘主要是发现（）A.数据之间的因果关系B.数据之间的相关性C.数据的聚类情况D.数据的分类规则7.对于时间序列数据，常用的分析方法不包括（）A.趋势分析B.季节性分析C.回归分析D.分类分析8.以下哪个不是数据分析流程中的环节？（）A.数据采集B.数据清洗C.数据加密D.数据分析9.主成分分析的目的是（）A.降低数据维度B.增加数据维度C.提取数据特征D.对数据进行分类10.在数据分析中，数据抽样的目的是（）A.减少数据量，提高分析效率B.增加数据量，丰富数据内容C.改变数据分布D.去除数据噪声11.关于机器学习算法在数据分析中的应用，正确的是（）A.决策树算法可用于分类和预测B.支持向量机只能用于回归分析C.神经网络不能处理复杂数据D.聚类算法可用于数据分类12.数据仓库与数据库的区别不包括（）A.数据仓库面向主题，数据库面向应用B.数据仓库数据是历史的，数据库数据是当前的C.数据仓库用于数据分析，数据库用于事务处理D.数据仓库存储的数据量比数据库小13.以下哪种数据类型不属于结构化数据？（）A.文本文件B.数据库表C.XML文件D.Excel表格14.在数据分析中，数据质量的评估指标不包括（）A.准确性B.完整性C.可读性D.一致性15.以下哪个工具常用于数据分析和可视化？（）A.PhotoshopB.ExcelC.WordD.PowerPoint16.关于数据分析中的假设检验，以下说法正确的是（）A.原假设一定是正确的B.备择假设是我们想要证明的C.显著性水平越高越好D.不能拒绝原假设就说明原假设一定成立17.以下哪种分析方法可用于预测客户流失？（）A.关联分析B.分类分析C.时间序列分析D.回归分析18.在大数据环境下，数据存储面临的挑战不包括（）A.存储容量B.数据安全性C.数据处理速度D.数据格式统一19.数据分析师需要具备的技能不包括（）A.编程能力B.数学基础C.艺术设计能力D.业务理解能力20.以下哪个是数据分析中常用的编程语言？（）A.JavaB.PythonC.C++D.C第II卷（非选择题共60分）21.（10分）请简要阐述数据分析的主要流程，并说明每个流程的关键任务。22.（10分）在数据可视化中，如何选择合适的图表类型来展示不同类型的数据？请举例说明。23.（10分）已知数据集包含多个特征变量和一个目标变量，简述如何使用决策树算法进行数据分析和预测。24.（15分）材料：某电商平台收集了大量用户的购物行为数据，包括购买商品种类、购买时间、购买金额等。问题：请分析这些数据，提出可以帮助电商平台提高销售额的建议。25.（15分）材料：一家连锁超市记录了各门店的销售数据，发现部分门店销售额持续下降。问题：请运用数据分析方法找出可能导致销售额下降的原因，并提出相应的改进措施。答案：1.C2.C3.C4.C5.B6.B7.D8.C9.A10.A11.A12.D13.C14.C15.B16.B17.B18.D19.C20.B21.数据分析主要流程包括：数据采集，关键任务是从各种数据源获取数据；数据预处理，包括清洗、转换、集成等，处理缺失值、异常值等；数据分析，选择合适方法如统计分析、机器学习算法等探索数据；数据可视化，将分析结果以直观图表展示；结果解读与应用，根据可视化结果得出结论并指导决策。22.对于展示数据分布，可用直方图；展示数据关系，如相关性，可用散点图；展示时间序列数据，可用折线图；展示分类数据占比，可用饼图；展示数据对比，可用柱状图。比如分析不同产品销量占比用饼图，分析销量随时间变化用折线图。23.首先将数据集划分为训练集和测试集。然后使用训练集数据训练决策树模型，通过选择合适的特征和划分标准构建决策树。在构建过程中，计算信息增益等指标来确定最优划分。训练完成后，用测试集评估模型性能，如准确率、召回率等。根据评估结果调整模型参数，最后用训练好的模型对新数据进行预测。24.可分析用户购买高峰时段，调整商品上架时间；分析热门商品组合，进行关联推荐；根据购买金额分层，对高消费用户提供专属优惠等，吸引用户增加购买频