2025年大学第四学年（数据科学与大数据技术）大数据建模综合试题及答案

2025年大学第四学年（数据科学与大数据技术）大数据建模综合试题及答案

（考试时间：90分钟满分100分）班级______姓名______第I卷（选择题，共30分）答题要求：每题只有一个正确答案，请将正确答案的序号填在括号内。(总共10题，每题3分)1.以下哪种算法不属于大数据建模中常用的分类算法？（）A.决策树B.支持向量机C.聚类算法D.朴素贝叶斯2.在大数据建模中，数据预处理的主要目的不包括以下哪一项？（）A.数据清洗B.数据集成C.数据加密D.数据变换3.关于大数据建模中的特征选择，以下说法正确的是（）A.特征越多越好，能提高模型准确性B.应选择与目标变量相关性高且相互独立的特征C.不需要考虑特征的冗余性D.随机选择特征即可4.以下哪个指标不是评估分类模型性能的常用指标？（）A.准确率B.召回率C.F1值D.均方误差5.在大数据建模中，处理不平衡数据集时，以下哪种方法效果不佳？（）A.过采样B.欠采样C.调整模型参数D.直接忽略6.对于大数据建模中的回归分析，以下说法错误的是（）A.可以预测连续型变量B.线性回归模型是最常用的回归模型之一C.不需要考虑自变量之间的多重共线性D.可以通过最小二乘法求解回归系数7.大数据建模中，模型评估通常采用以下哪种方式？（）A.交叉验证B.留出法C.自助法D.以上都是8.以下哪种技术不属于大数据建模中的降维技术？（）A.主成分分析B.奇异值分解C.决策树剪枝D.因子分析9.在大数据建模中，当数据集非常大时，以下哪种优化策略不太可行？（）A.分布式计算B.内存优化C.减少数据量D.采用并行算法10.对于大数据建模中的时间序列分析，以下说法正确的是（）A.主要用于预测未来值B.不需要考虑时间顺序C.常用的模型有线性回归模型D.不能处理季节性数据第II卷（非选择题，共70分）二、填空题（每题3分，共15分）答题要求：请在横线上填写正确的答案。1.大数据建模中常用的机器学习算法包括监督学习、无监督学习和________学习。2.数据清洗主要包括去除重复数据、处理缺失值和________。3.决策树的构建过程主要包括特征选择、树的生成和________。4.在聚类算法中，常用的距离度量方法有欧氏距离、曼哈顿距离和________。5.大数据建模中的模型融合方法主要有投票法、平均法和________。三、简答题（每题10分，共20分）答题要求：简要回答问题，条理清晰。1.简述大数据建模中数据预处理的主要步骤及其作用。2.请说明评估分类模型性能的主要指标及其含义。四、案例分析题（共20分）答题要求：阅读以下案例，回答问题。某电商平台收集了大量用户的购物数据，包括用户基本信息、购买商品信息、购买时间等。平台希望通过大数据建模来预测用户的购买行为，以便进行精准营销。1.请分析该案例中可能涉及的大数据建模任务及目标。（5分）2.针对该案例，你认为在数据预处理阶段需要重点处理哪些问题？（5分）3.请提出至少两种适合该案例的大数据建模算法，并说明理由。（10分）五、论述题（共15分）答题要求：结合所学知识，论述大数据建模在实际应用中的挑战与应对策略。答案：第I卷答案1.C2.C3.B4.D5.D6.C7.D8.C9.C10.A第II卷答案二、填空题答案1.半监督2.纠正错误数据3.树的剪枝4.余弦相似度5.堆叠法三、简答题答案1.数据预处理主要步骤包括数据清洗，去除重复、错误数据；数据集成，合并多个数据源数据；数据变换，对数据进行标准化等操作；数据归约，减少数据量。作用是提高数据质量，为建模提供高质量数据基础，提升模型性能和效率。2.评估分类模型性能的主要指标有：准确率，预测正确的样本数占总样本数的比例；召回率，表示实际为正例的样本中被预测为正例的比例；F1值，综合考虑准确率和召回率的指标。四、案例分析题答案1.任务可能是分类或预测用户购买行为。目标是通过分析用户购物数据，预测用户未来购买商品，实现精准营销。2.需重点处理数据缺失值，确保用户基本信息完整；处理数据不一致性，保证购买时间等数据准确；去除重复购买记录，避免干扰建模。3.决策树算法，可直观展示用户购买行为的决策过程；逻辑回归算法，计算简单且能较好处理线性关系，可用于预测用户购买概率。五、论述题答案大数据建模在实际应用中的挑战包括数据质量参差不齐，需加强数据清洗等预