2025 年大学数据科学与大数据技术（数据处理）期末测试卷

2025年大学数据科学与大数据技术（数据处理）期末测试卷

（考试时间：90分钟满分100分）班级______姓名______一、单项选择题（总共10题，每题3分，每题只有一个正确答案，请将正确答案填写在括号内）1.以下哪种数据结构最适合用于实现队列？（）A.数组B.链表C.栈D.哈希表2.在数据处理中，数据清洗的主要目的是（）。A.提高数据的可读性B.增加数据的维度C.去除噪声和错误数据D.对数据进行加密3.对于大数据量的排序，哪种排序算法通常效率最高？（）A.冒泡排序B.选择排序C.快速排序D.插入排序4.以下哪个不是数据挖掘中的常见算法？（）A.K近邻算法B.决策树算法C.傅里叶变换算法D.支持向量机算法5.数据可视化的主要作用是（）。A.使数据更美观B.隐藏数据中的关键信息C.帮助用户更好地理解数据D.减少数据存储量6.在关系型数据库中，用于定义表结构的语言是（）。A.SQLB.PythonC.JavaD.C++7.对于实时数据处理，哪种框架比较常用？（）A.HadoopB.SparkC.FlinkD.TensorFlow8.数据预处理中，特征缩放的目的是（）。A.改变数据的特征数量B.使不同特征具有相同的尺度C.增加数据的噪声D.降低数据的维度9.以下哪种数据格式常用于存储半结构化数据？（）A.CSVB.XMLC.JSOND.二进制文件10.在数据处理流程中，数据集成的主要任务是（）。A.将不同来源的数据合并在一起B.对数据进行加密C.从数据中提取特征D.对数据进行可视化展示二、多项选择题（总共5题，每题5分，每题至少有两个正确答案，请将正确答案填写在括号内）1.以下哪些是数据处理中常用的编程语言？（）A.PythonB.JavaC.C++D.R2.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3.在数据库设计中，以下哪些是数据库范式的类型？（）A.第一范式B.第二范式C.第三范式D.第四范式4.对于大数据存储，以下哪些是常用的分布式文件系统？（）A.HDFSB.CephC.GlusterFSD.NTFS5.数据安全在数据处理中非常重要，以下哪些措施可以保障数据安全？（）A.数据加密B.用户认证C.访问控制D.数据备份三、判断题（总共10题，每题2分，请判断下列说法的对错，对的打√，错的打×）1.数据处理就是对数据进行简单的存储。（）2.所有的数据挖掘算法都适用于任何类型的数据。（）3.数据库中的索引可以提高数据查询的效率。（）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.大数据量的处理只能使用分布式计算框架。（）6.数据清洗过程中，删除重复数据是一种常见的操作。（）7.关系型数据库中，一张表只能有一个主键。（）8.机器学习算法可以直接处理原始数据，不需要进行数据预处理。（）9.数据集成时，不同数据源的数据格式必须完全一致。（）10.数据安全主要是防止数据被非法访问，数据丢失并不重要。（）四、简答题（总共3题，每题10分，请简要回答以下问题）1.请简述数据处理的基本流程。2.什么是数据挖掘？数据挖掘有哪些主要应用领域？3.请说明数据库设计中，如何进行数据库的逻辑设计和物理设计。五、综合应用题（总共2题，每题15分，请结合所学知识解决以下实际问题）1.假设你有一份学生成绩数据集，包含学生姓名、课程名称、成绩等信息。请描述如何使用数据处理技术对该数据集进行分析，以找出成绩优秀的学生（成绩大于等于85分），并统计每个课程的平均成绩。2.一家电商公司收集了大量用户的购物记录数据，包括用户ID、购买时间、购买商品、价格等。请设计一个方案，利用数据挖掘技术分析用户的购买行为，例如找出购买频率较高的商品组合，为公司的营销策略提供支持。答案：一、单项选择题1.B2.C3.C4.C5.C6.A7.C8.B9.C10.A二、多项选择题1.ABD2.ABC3.ABCD4.ABC5.ABCD三、判断题1.×2.×3.√4.×5.×6.√7.√8.×9.×10.×四、简答题1.数据处理基本流程：数据采集、数据清洗、数据集成、数据存储、数据分析、数据可视化。2.数据挖掘是从大量数据中自动发现潜在模式、规律和知识的过程。主要应用领域：商业智能、市场营销、金融、医疗、教育等。3.逻辑设计：确定数据库的表结构、字段、关系等。物理设计：选择存储介质、索引策略等，优化数据库性能。五、综合应用题1.首先读取数据集，然后筛选成绩大于等于85分的学生记录。对于统计每个课程平均成绩，可通过分组计算平均值。可以使用Python的pandas库来实现，先读取数据到DataFrame，然后进