2025年大学数据科学与大数据技术（技术研究实务）试题及答案

2025年大学数据科学与大数据技术（技术研究实务）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.以下哪种算法在处理大规模数据时具有较高的效率？A.朴素贝叶斯算法B.决策树算法C.梯度下降算法D.支持向量机算法答案：C2.数据挖掘中的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.数据的聚类结果D.数据的分类模型答案：B3.大数据的特点不包括以下哪一项？A.数据量大B.类型多样C.处理速度快D.价值密度高答案：D4.以下哪个工具常用于数据清洗和预处理？A.HadoopB.SparkC.SQLD.Python答案：C5.机器学习中的监督学习和无监督学习的主要区别在于？A.是否有标注数据B.算法的复杂度C.数据的规模D.模型的训练时间答案：A6.对于时间序列数据，哪种模型常用于预测？A.线性回归模型B.逻辑回归模型C.隐马尔可夫模型D.神经网络模型答案：C7.数据可视化的主要目的是？A.展示数据的美观性B.发现数据中的模式和趋势C.提高数据的安全性D.减少数据的存储量答案：B8.以下哪种数据库适合存储大规模结构化数据？A.关系型数据库B.非关系型数据库C.内存数据库D.分布式数据库答案：D第II卷（非选择题，共60分）（一）简答题（共20分）答题要求：简要回答以下问题，每题10分。1.请简述梯度下降算法的基本原理和步骤。梯度下降算法是一种用于优化目标函数的迭代算法。其基本原理是通过不断调整参数，使得目标函数的值逐渐减小。步骤如下：首先初始化参数，然后计算目标函数关于参数的梯度，接着根据梯度更新参数，重复上述步骤直到目标函数收敛或达到设定的迭代次数。2.简述数据挖掘中分类算法的评估指标有哪些。分类算法的评估指标主要有准确率、召回率、F1值、精确率、混淆矩阵等。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值是精确率和召回率的调和均值；精确率是预测为正例且实际为正例的样本数占预测为正例样本数的比例；混淆矩阵则直观地展示了分类算法在不同类别上的预测情况。（二）论述题（共20分）答题要求：详细论述以下问题，20分。论述大数据技术在医疗领域的应用及面临的挑战。大数据技术在医疗领域有诸多应用。例如，通过分析大量的医疗数据，包括病历、影像等，可以辅助疾病诊断，提高诊断的准确性和效率。还能进行疾病预测，提前发现潜在的疾病风险。在医疗资源管理方面，可优化资源分配。然而，也面临一些挑战。数据的隐私和安全问题至关重要，医疗数据包含患者敏感信息，需严格保护。数据的质量参差不齐，可能影响分析结果。此外，不同医疗机构的数据格式和标准不统一，整合难度大。（三）材料分析题（共20分）答题要求：阅读以下材料，回答问题，每题10分。材料：在某电商平台的数据分析中，发现用户购买行为存在一定规律。通过对大量用户购买记录的分析，发现购买某类电子产品的用户，往往在购买后一段时间内会再次购买相关的配件产品。同时，还发现用户的购买时间与季节、节假日等因素有关。1.请分析该电商平台数据挖掘的结果对其营销策略有何启示？该电商平台可以根据用户购买电子产品后会购买相关配件的规律推荐配件产品，提高配件产品的销售额。针对用户购买时间与季节、节假日的关系，在相应时间段推出促销活动或推荐适合该时段的产品，吸引用户购买，从而优化营销策略，提升销售业绩。2.如何进一步利用这些数据挖掘结果来提升用户体验？可以在用户购买电子产品后及时推送相关配件产品的信息，方便用户购买。根据季节和节假日的特点，为用户提供个性化的产品推荐和服务，如在特定节日推荐适合送礼的电子产品或配件。还可以通过分析用户购买时间规律，合理安排客服人员值班，及时处理用户咨询和售后问题，提升用户体验。（四）算法设计题（共20分）答题要求：根据以下问题描述，设计相应的算法，20分。假设你有一组学生成绩数据，包含学生姓名、课程名称和成绩。请设计一个算法，找出成绩最高的学生及其对应的课程。算法设计如下：首先初始化一个变量maxScore为0，用于存储最高成绩，初始化一个变量bestStudent为空字符串，用于存储成绩最高的学生姓名，初始化一个变量bestCourse为空字符串，用于存储成绩最高的课程名称。然后遍历学生成绩数据，对于每一条记录，比较其成绩与maxScore。如果成绩大于maxScore，则更新maxScore为该成绩