2025年高职大数据技术应用（数据分析工具）试题及答案

2025年高职大数据技术应用（数据分析工具）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20小题，每小题2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，请将正确答案的序号填在括号内。1.以下哪种工具不是常见的数据分析工具？（）A.ExcelB.SQLC.PythonD.Photoshop2.在数据分析中，用于数据清洗和预处理的操作不包括（）A.数据标准化B.数据加密C.缺失值处理D.重复值处理3.关于数据可视化，以下说法错误的是（）A.能更直观地展示数据B.可以帮助发现数据中的规律C.所有数据都适合可视化D.选择合适的图表类型很重要4.以下哪种数据库管理系统常用于数据分析？（）A.MySQLB.WindowsC.LinuxD.Android5.在数据分析流程中，数据探索性分析的目的是（）A.验证假设B.提出问题C.发现数据特征D.建立模型6.数据分析师在进行数据分析时，首先要明确（）A.分析方法B.分析工具C.分析目标D.分析流程7.以下哪个函数通常用于数据求和？（）A.SUMB.AVERAGEC.COUNTD.MAX8.对于大数据量的数据分析，哪种工具更具优势？（）A.ExcelB.传统数据库C.分布式计算框架D.单机数据分析软件9.数据挖掘中的聚类算法主要用于（）A.预测未来值B.分类数据C.发现数据中的群组D.关联规则挖掘10.以下哪种数据类型不属于数值型数据？（）A.整数B.字符串C.小数D.百分比11.在数据分析中，数据抽样的目的不包括（）A.减少数据处理量B.提高分析效率C.保证数据准确性D.发现数据异常12.数据分析报告中不应该包含以下哪项内容？（）A.分析背景B.分析方法C.分析结论D.个人情感表达13.以下哪个软件常用于数据统计分析？（）A.SPSSB.WordC.PowerPointD.Photoshop14.数据可视化中，饼图主要用于展示（）A.数据的分布B.数据的比例关系C.数据随时间的变化D.数据的相关性15.在SQL中，用于查询数据的语句是（）A.SELECTB.INSERTC.UPDATED.DELETE16.以下哪种数据分析方法属于描述性统计分析？（）A.回归分析B.方差分析C.均值计算D.决策树分析17.数据分析中，数据预处理的最后一步通常是（）A.数据清洗B.数据集成C.数据转换D.数据归约18.数据分析师需要具备的技能不包括（）A.编程能力B.业务理解能力C.艺术设计能力D.数学基础19.以下哪种数据可视化图表适合展示数据的趋势？（）A.柱状图B.折线图C.散点图D.箱线图20.在数据分析项目中，数据收集的来源不包括（）A.网络爬虫B.数据库C.问卷调查D.个人想象第II卷（非选择题，共60分）二、填空题（每题2分，共10分）1.数据分析的基本流程包括数据收集、数据清洗、______、数据分析和数据可视化。2.在SQL中，______语句用于更新数据库中的数据。3.数据可视化的原则包括准确性、______、简洁性和美观性。4.常用的数据挖掘算法包括分类算法、聚类算法、______和关联规则挖掘算法。5.数据分析中，用于衡量数据离散程度的指标有方差、______等。三、简答题（每题5分共15分）1.简述数据清洗的主要内容。2.请说明数据可视化的重要性。3.数据分析中常见的分类算法有哪些？四、材料分析题（每题10分，共20分）材料：某电商平台收集了大量用户的购买行为数据，包括购买时间、购买商品、购买金额等。现在需要分析用户购买行为的规律，以便进行精准营销。1.请你设计一个数据分析方案，包括分析步骤和可能用到的工具。2.根据上述材料，你认为可以从哪些方面进行数据分析来支持精准营销？五、综合应用题（每题15分，共15分）材料：某公司销售部门记录了过去一年各月份的产品销售数据，如下表所示（单位：万元）：1月：50，2月：45，3月：60，4月：55，5月：70，6月：65，7月：80，8月：75，9月：70，10月：60，11月：55，12月：40。1.请使用数据分析工具计算该公司产品销售数据的均值、中位数和众数。2.根据计算结果，分析该公司产品销售情况，并提出合理建议。答案：1.D2.B3.C4.A5.C6.C7.A8.C9.C10.B11.D12.D13.A14.B15.A16.C17.D18.C19.B20.D二、1.数据探索性分析2.UPDATE3.可读性4.回归算法5.标准差三、1.数据清洗主要内容包括处理缺失值，可采用删除记录、插补法、均值/中位数/众数填充等；处理重复值，可直接删除重复记录；处理错误值，如修正错误数据或删除无效记录；数据标准化，使数据具有统一的尺度。2.数据可视化重要性在于能更直观展示数据，帮助快速理解数据含义；可发现数据规律和趋势；便于与他人沟通数据信息；提升数据影响力，让决策者更易接受和基于数据做决策。3.常见分类算法有决策树算法，基于树结构进行分类；支持向量机算法，寻找最优分类超平面；朴素贝叶斯算法，基于贝叶斯定理和特征条件独立假设分类；K近邻算法，根据最近邻样本类别进行分类。四、1.分析方案：首先收集数据，确定从电商平台数据库获取相关购买行为数据。接着清洗数据，处理缺失值、重复值等。然后进行探索性分析，用数据分析工具如Python的pandas库查看数据分布等。再进行深入分析，比如分析不同时间段购买频率，用聚类算法看是否能分出不同购买类型的用户群体。最后进行可视化展示分析结果。2.可以从购买时间分析，找出购买高峰低谷时段针对性营销；分析购买商品种类，了解热门和冷门商品，对热门商品重点推广，冷门商品优化或促销；分析购买金额分布，对高消费用户提供高端服务和优惠，对低消费用户提供激励措施。五、1.均值：(50+45+60+55+70+65+80+75+70+60+55+40)÷12=60.42万元；中位数：将数据从小到大排序40,45,50,55,55,60,60,65,70,70,75,80，中间两个数是60和60，中位数是60万元；众数：55和60和70都