2025年大学数据科学与大数据技术（大数据分析技术）试题及答案

2025年大学数据科学与大数据技术（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40分）答题要求：本大题共10小题，每小题4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.以下哪种算法不属于大数据分析中常用的分类算法？A.决策树算法B.支持向量机算法C.聚类算法D.朴素贝叶斯算法答案：C2.在数据预处理阶段，数据清洗的主要目的不包括以下哪一项？A.去除重复数据B.处理缺失值C.进行数据加密D.纠正错误数据答案：C3.对于大数据存储，以下哪种存储方式适合存储结构化数据？A.分布式文件系统B.关系型数据库C.图数据库D.键值对存储答案：B4.大数据分析中的数据采样技术，主要用于：A.减少数据量以提高分析效率B.增加数据多样性C.对数据进行加密D.提高数据准确性答案：A5.以下哪个指标不是衡量数据挖掘模型准确性的常用指标？A.准确率B.召回率C.F1值D.数据量答案：D6.关于Hadoop生态系统，以下说法错误的是：A.Hadoop分布式文件系统（HDFS）用于存储数据B.MapReduce用于大规模数据处理C.HBase是一个关系型数据库D.Hive提供了类似SQL的查询接口答案：C7.在数据可视化中，哪种图表适合展示数据的分布情况？A.柱状图B.折线图C.饼图D.直方图答案：D8.大数据分析中，数据集成的目的是：A.将不同来源的数据合并在一起B.对数据进行加密C.提高数据存储效率D.减少数据冗余答案：A9.以下哪种技术可用于处理大数据中的流数据？A.批处理技术B.实时处理技术C.数据挖掘技术D.数据可视化技术答案：B10.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.数据项之间的关联关系D.数据的趋势变化答案：C第II卷（非选择题共60分）（一）填空题（共15分）答题要求：本大题共5小题，每小题3分，请将答案填写在题中的横线上。1.大数据的4V特征是指数据量巨大（Volume）、数据类型多样（Variety）、数据处理速度快（Velocity）和____________________（Value）。答案：价值密度低2.在数据挖掘中，频繁项集是指____________________的项集。答案：在数据集中频繁出现3.机器学习中的监督学习算法，需要有____________________作为训练依据。答案：标注数据4.分布式计算框架Spark的核心组件包括SparkCore、SparkSQL、____________________和SparkStreaming。答案：SparkMLlib5.数据可视化的原则包括准确性原则、____________________原则、清晰性原则和美观性原则。答案：可读性（二）简答题（共20分）答题要求：本大题共4小题，每小题5分，请简要回答问题。1.简述数据挖掘中分类算法的基本原理。答案：分类算法是将数据样本划分到不同的类别中。它通过对已知类别的训练数据进行学习，建立分类模型，然后利用该模型对未知数据进行分类预测。例如决策树算法，通过对数据特征的不断划分，构建决策树结构，从而确定数据所属类别。2.大数据分析中，数据预处理包含哪些主要步骤？答案：数据预处理主要步骤包括数据清洗，去除重复、错误和缺失值；数据集成，合并不同来源的数据；数据转换，对数据进行标准化、归一化等处理；数据归约，减少数据量但保持数据特征。3.请说明分布式文件系统HDFS的优点。答案：HDFS具有高容错性，可自动处理数据节点故障；支持大规模数据存储，能存储海量数据；具有良好的可扩展性，方便添加节点；数据以块的形式存储，便于并行处理。4.解释什么是数据可视化，并说明其在大数据分析中的作用。答案：数据可视化是将数据以图形、图表等直观形式展示出来。在大数据分析中，它能帮助用户快速理解数据的特征、模式和趋势，发现数据中的异常和规律，便于做出决策，提高数据分析的效率和效果。（三）材料分析题（共15分）材料：某电商公司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。现在该公司希望通过数据分析来了解用户的购买行为和偏好，以便优化商品推荐系统。答题要求：根据上述材料，回答以下问题。1.请你提出一种数据分析方法，帮助该公司实现优化商品推荐系统的目标。（5分）答案：可以使用关联规则挖掘方法。通过分析用户购买商品之间的关联关系，找出经常一起购买的商品组合。例如，如果很多用户同时购买了手机和手机壳，那么在推荐手机时，可以同时推荐手机壳，从而优化商品推荐系统，提高用户购买的可能性。2.在进行数据分析之前，对这些购物数据可能需要进行哪些预处理操作？（5分）答案：首先要清洗数据，去除重复的购买记录；处理缺失值，比如如果购买时间缺失，可以根据其他相关信息估算或去除该记录；还要检查购买金额等数据是否存在错误数据，进行纠正。同时，对商品名称等数据进行标准化处理，以便更好地进行分析。3.如何通过数据分析评估优化后的商品推荐系统是否有效？（5分）答案：可以通过对比优化前后的商品推荐系统中用户的购买转化率来评估。统计优化后推荐商品的用户购买数量与推荐次数的比例，与优化前进行比较。如果购买转化率提高，说明推荐系统更有效。还可以分析用户对推荐商品的满意度调查结果，若满意度提升，也表明推荐系统优化有效。（四）综合应用题（共10分）答题要求：请根据题目要求，综合运用所学知识进行解答。假设你负责分析某医院的医疗数据，包括患者的基本信息、症状、诊断结果、治疗方案和治疗效果等。医院希望通过数据分析找出影响治疗效果的因素，以便改进治疗方案。1.请设计一个数据分析流程，以实现医院的目标。（5分）答案：首先收集和整理医疗数据，确保数据的完整性和准确性。然后进行数据清洗，去除重复和错误数据。接着对数据进行特征提取，比如提取症状的关键信息等。之后可以使用机器学习中的回归分析算法，将治疗效果作为目标变量，其他因素作为特征变量，建立模型。通过模型分析找出影响治疗效果的显著因素，最后根据分析结果向医院提出改进治疗方案的建议。2.如果你发现某些疾病的治疗效果与患者的年龄和性别有关，请简要说明如何进一步分析这种关系。（5分）答案