2025年大学数据基础应用技术（数据应用）试题及答案

2025年大学数据基础应用技术（数据应用）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）本卷共20小题，每小题2分，共40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.数据挖掘中的关联规则挖掘主要用于发现A.数据之间的因果关系B.数据的聚类情况C.数据的分类模型D.数据的异常值2.以下哪种算法常用于数据分类A.Apriori算法B.K-Means算法C.决策树算法D.PageRank算法3.数据可视化的主要目的是A.展示数据的美观性B.发现数据中的规律和趋势C.对数据进行加密D.增加数据的存储容量4.大数据的特点不包括A.数据量大B.类型多样C.处理速度快D.价值密度高5.数据预处理的步骤不包括A.数据清洗B.数据集成C.数据加密D.数据归约6.以下哪种数据库适合存储大量结构化数据A.NoSQL数据库B.关系型数据库C.图数据库D.文档数据库7.数据挖掘中的分类算法主要用于A.预测数据的类别B.发现数据的关联关系C.对数据进行聚类D.评估数据的质量8.数据仓库的主要作用是A.存储实时数据B.进行数据挖掘C.支持决策分析D.管理数据库事务9.以下哪种技术可用于数据降维A.主成分分析B.支持向量机C.神经网络D.聚类分析10.数据安全的主要威胁不包括A.数据泄露B.数据篡改C.数据可视化D.拒绝服务攻击11.数据挖掘中的聚类算法主要用于A.发现数据中的相似性和差异性B.预测数据的趋势C.对数据进行分类D.评估数据的准确性12.以下哪种数据类型不属于结构化数据A.数字B.文本C.图像D.日期13.数据可视化工具不包括A.ExcelB.TableauC.PythonD.PowerBI14.大数据处理框架不包括A.HadoopB.SparkC.TensorFlowD.Kafka15.数据挖掘中的回归分析主要用于A.预测数值型数据B.发现数据的关联关系C.对数据进行分类D.评估数据的可靠性16.以下哪种数据库适合处理半结构化数据A.NoSQL数据库B.关系型数据库C.图数据库D.文档数据库17.数据质量管理的主要任务不包括A.数据准确性管理B.数据完整性管理C.数据可视化管理D.数据一致性管理18.数据挖掘中的频繁项集挖掘主要用于A.发现数据中的频繁模式B.预测数据的类别C.对数据进行聚类D.评估数据的质量19.以下哪种技术可用于数据特征提取A.词袋模型B.支持向量机C.神经网络D.聚类分析20.数据安全防护措施不包括A.访问控制B.数据加密C.数据可视化D.入侵检测第II卷（非选择题共60分）21.（10分）简述数据挖掘的主要任务及常用算法，并举例说明其中一种算法在实际中的应用。22.（10分）说明数据可视化的重要性，并列举至少三种常见的数据可视化图表及其适用场景。23.（10分）阐述大数据处理的基本流程，并分析每个环节的关键技术和挑战。24.（15分）阅读以下材料：随着电商行业的快速发展，某电商平台积累了大量的用户交易数据。为了更好地了解用户行为，提高用户体验，该平台决定进行数据挖掘分析。请你结合所学知识，设计一个数据挖掘方案，包括数据预处理、选择合适的算法以及预期的挖掘结果。25.（15分）材料：某企业在生产过程中收集了大量的设备运行数据，希望通过数据分析来优化生产流程，提高生产效率。请你基于这些数据，阐述如何进行数据质量管理，以及如何利用数据挖掘技术来发现潜在的生产问题和优化机会。答案：1.A2.C3.B4.D5.C6.B7.A8.C9.A10.C11.A12.C13.C14.C15.A16.D17.C18.A19.A20.C21.数据挖掘主要任务包括分类、聚类、关联规则挖掘、回归分析等。常用算法有决策树、K-Means、Apriori、线性回归等。例如决策树算法，在电信客户流失预测中，通过对客户的各种属性如通话时长、费用等进行分析，构建决策树模型，预测哪些客户可能流失，以便提前采取措施挽留客户。22.数据可视化重要性在于能快速直观地展示数据中的信息和规律。常见图表：柱状图适用于比较数据大小；折线图用于展示数据趋势；饼图用于显示各部分占比关系。23.大数据处理流程：数据采集，关键技术有网络爬虫等，挑战是数据来源广泛质量不一；数据预处理，包括清洗、集成等，技术有数据清洗工具，挑战是处理复杂数据错误；数据分析挖掘，算法多样，挑战是算法选择和性能优化；数据可视化，工具众多，挑战是如何准确美观呈现。24.数据预处理：清理缺失值、重复数据等。算法选择：可选用关联规则挖掘算法如Apriori，挖掘用户购买商品之间的关联关系。预期结果：得到商品关联规则，如购买手机的用户常购买手机壳等，用于优化商品推荐和促销活动。2