2025年大学数据综合实训（综合技能）试题及答案

2025年大学数据综合实训（综合技能）试题及答案

（考试时间：90分钟满分100分）班级______姓名______第一大题（第I卷）：单选题（总共10题，每题3分，每题只有一个正确答案，请将答案填在每题后面的括号内）1.数据预处理不包括以下哪个环节？（）A.数据清洗B.数据集成C.数据分析D.数据转换2.对于大数据量的文本数据，以下哪种存储方式效率较高？（）A.关系型数据库B.分布式文件系统C.内存数据库D.图形数据库3.以下哪个算法常用于数据分类？（）A.K-MeansB.决策树C.关联规则挖掘D.主成分分析4.数据可视化的主要目的是（）A.展示数据美观性B.发现数据中的规律和趋势C.存储数据D.加密数据5.以下哪种数据类型不属于结构化数据？（）A.数字B.日期C.文本段落D.布尔值6.数据挖掘中的频繁项集挖掘主要是为了发现（）A.数据中的异常值B.经常同时出现的项集C.数据的聚类结果D.数据的回归模型7.当处理高维数据时，通常会采用以下哪种方法降维？（）A.增加特征数量B.数据离散化C.特征选择或提取D.数据加密8.以下哪个工具不是常用的数据挖掘工具？（）A.PythonB.RC.SQLServerD.MATLAB9.数据仓库的主要特点不包括（）A.面向主题B.集成性C.实时性D.随时间变化性10.以下哪种技术可用于处理数据的不平衡问题？（）A.重采样B.特征缩放C.数据加密D.数据离散化第二大题（第II卷）：多选题（总共5题，每题5分，每题至少有两个正确答案，请将答案填在每题后面的括号内）1.数据挖掘的主要任务包括（）A.分类B.聚类C.关联规则挖掘D.数据可视化2.以下属于非监督学习算法的有（）A.K-MeansB.决策树C.主成分分析D.支持向量机3.数据质量评估的指标有（）A.准确性B.完整性C.一致性D.时效性4.常用的数据集成方法有（）A.数据清洗B.数据抽取C.数据转换D.数据加载5.大数据的特点包括（）A.大量B.高速C.多样D.低价值密度第三大题（第II卷）：判断题（总共10题，每题2分，请判断每题的说法是否正确，正确的打√，错误的打×，填在每题后面的括号内）1.数据挖掘就是从大量数据中发现有用信息的过程。（）2.所有的数据都适合用关系型数据库存储。（）3.聚类算法可以将数据分为不同的类别，类别是已知的。（）4.数据可视化只能展示简单的数据，对于复杂数据无法展示。（）5.数据预处理的目的是提高数据质量，为后续分析做准备。（）6.机器学习算法只能处理数值型数据。（）7.数据仓库是一个面向事务处理的数据库。（）8.特征选择可以去除无关和冗余的特征，提高模型性能。（）9.大数据处理中，不需要考虑数据的安全性。（）10.深度学习算法在处理图像和语音数据方面表现出色。（）第四大题（第II卷）：简答题（总共2题，每题15分，请根据题目要求简要回答）1.请简述数据挖掘中分类算法的基本原理，并举例说明一种常用的分类算法及其应用场景。材料：在医疗领域，需要根据患者的症状、检查结果等数据来判断患者是否患有某种疾病。2.数据可视化有哪些重要作用？请结合实际案例说明如何通过数据可视化更好地理解和分析数据。材料：某电商平台记录了用户的购买行为数据，包括购买时间、购买商品、购买金额等。第五大题（第II卷）：综合应用题（总共1题，20分，请根据题目要求进行综合分析和解答）材料：一家连锁超市收集了大量的销售数据，包括商品种类、销售数量、销售时间、店铺位置等。超市管理层希望通过数据分析来优化商品陈列、调整营销策略以及预测未来销售趋势。请你结合所学的数据综合实训知识，提出一个完整的数据分析方案，包括数据预处理、数据分析方法选择以及预期结果。答案：第一大题：1.C2.B3.B4.B5.C6.B7.C8.C9.C10.A第二大题：1.ABC2.AC3.ABCD4.BCD5.ABCD第三大题：1.√2.×3.×4.×5.√6.×7.×8.√9.×10.√第四大题：1.分类算法基本原理是通过对已知类别的训练数据进行学习，建立分类模型，然后用该模型对未知数据进行分类预测。常用分类算法如决策树，它通过对数据的不断划分，形成类似树状的结构来进行分类。在医疗领域，决策树可根据患者症状等数据判断疾病。2.数据可视化重要作用有直观展示数据、发现规律趋势等。如电商平台购买行为数据可视化，可通过柱状图展示不同商品购买量，折线图展示不同时间购买金额变化等，能清晰看到热销商品及销售波动，辅助调整商品策略。第五大题：