2025 年大学数据科学与大数据技术（数据分析）期末测试卷

2025年大学数据科学与大数据技术（数据分析）期末测试卷

（考试时间：90分钟满分100分）班级______姓名______一、选择题（总共10题，每题3分，每题只有一个正确答案，请将正确答案填在括号内）1.以下哪种数据分析方法常用于探索数据的分布特征？（）A.聚类分析B.回归分析C.描述性统计分析D.关联规则挖掘2.在数据预处理中，处理缺失值的方法不包括（）。A.删除含有缺失值的记录B.用均值填充C.用模型预测值填充D.直接忽略3.对于数据集的特征选择，以下说法错误的是（）。A.可以减少数据维度B.能提高模型训练效率C.一定会提高模型预测准确率D.可以去除无关特征4.以下哪种算法不属于监督学习算法？（）A.决策树B.支持向量机C.神经网络D.K均值聚类5.线性回归模型中，用于评估模型拟合优度的指标是（）。A.均方误差B.决定系数（R²）C.准确率D.F1值6.在进行时间序列分析时，常用的平稳化方法是（）。A.差分B.取对数C.标准化D.归一化7.以下关于数据可视化的说法，正确的是（）。A.可视化只是为了美观，对数据分析没有实质帮助B.合适的可视化能快速发现数据中的模式和趋势C.所有数据都适合用同一种可视化方式展示D.可视化工具只能展示简单的数据图表8.对于分类问题，当类别不平衡时，以下哪种评估指标更具参考价值？（）A.准确率B.召回率C.F1值D.以上都不对9.在数据分析流程中，数据清洗的顺序通常是（）。A.缺失值处理、异常值处理、重复值处理B.异常值处理、缺失值处理、重复值处理C.重复值处理、缺失值处理、异常值处理D.缺失值处理、重复值处理、异常值处理10.以下哪种数据类型不适合用传统的统计分析方法进行处理？（）A.数值型数据B.文本型数据C.日期型数据D.布尔型数据二、多项选择题（总共5题，每题4分，每题有两个或两个以上正确答案，请将正确答案填在括号内，多选、少选、错选均不得分）1.以下属于数据分析中常用的降维方法有（）。A.主成分分析B.因子分析C.聚类分析D.关联规则挖掘2.在数据挖掘中，频繁项集挖掘的常用算法有（）。A.Apriori算法B.FP-Growth算法C.K均值算法D.决策树算法3.对于回归分析中的多重共线性问题，可以采取的解决方法有（）。A.增加样本量B.剔除变量C.岭回归D.主成分回归4.以下哪些是数据可视化的基本原则？（）A.准确传达信息B.避免视觉误导C.简洁明了D.色彩丰富5.在评估分类模型时，除了准确率、召回率和F1值外，还可能用到的指标有（）。A.混淆矩阵B.精确率C.特异度D.均方误差三、判断题（总共10题，每题2分，请判断对错，在括号内打“√”或“×”）1.数据挖掘就是从大量数据中提取有价值信息的过程。（）2.所有的异常值都应该被删除，以保证数据的质量。（）3.监督学习算法需要有标记的训练数据。（）4.聚类分析的结果是将数据分为不同的类别，且类别是已知的。（）5.数据可视化只能展示静态图表，不能展示动态变化。（）6.线性回归模型只能处理线性关系的数据。（）7.在进行数据分析时，数据量越大越好，不需要考虑数据的质量。（）8.决策树算法对数据不需要进行预处理。（）9.对于分类问题，当类别平衡时，准确率是一个很好的评估指标。（）10.时间序列分析主要用于预测未来的时间点上的数据值。（）四、简答题（总共3题，每题10分，请简要回答问题）1.请简述数据预处理的主要步骤及其作用。2.说明监督学习和无监督学习的区别，并各举一个常见算法的例子。3.解释什么是模型评估中的过拟合和欠拟合现象，并说明如何避免。五、综合应用题（总共1题，每题30分，请根据题目要求进行详细解答）假设你是一名数据分析员，负责分析某电商平台的销售数据。数据包含了用户ID、商品ID、购买时间、购买金额等字段。现在请你完成以下任务：1.对数据进行初步探索性分析，包括数据的基本特征（如数据量、字段类型等）、购买金额的分布情况等。2.尝试构建一个简单的线性回归模型，预测用户的购买金额。要求说明模型构建的步骤，包括数据预处理、特征选择、模型训练和评估等。3.分析模型预测结果，提出可能的改进措施。答案：一、选择题1.C2.D3.C4.D5.B6.A7.B8.B9.A10.B二、多项选择题1.AB2.AB3.BCD4.ABC5.ABC三、判断题1.√2.×3.√4.×5.×6.√7.×8.×9.√10.√四、简答题1.数据预处理步骤及作用：-数据清洗：处理缺失值、异常值和重复值，提高数据质量。-数据集成：将多个数据源的数据整合到一起。-数据变换：对数据进行标准化、归一化等变换，便于后续分析。-数据归约：通过降维等方法减少数据量，提高分析效率。2.监督学习和无监督学习区别：-监督学习有标记数据，目标是学习输入到输出的映射关系，如线性回归。-无监督学习无标记数据，主要用于发现数据中的模式和结构，如聚类分析。3.过拟合：模型在训练集上表现很好，但在测试集上表现很差，原因是模型过于复杂。避免方法：简化模型、增加数据、正则化等。-欠拟合：模型在训练集和测试集上表现都很差，原因是模型过于简单。避免方法：选择更复杂模型、增加特征等。五、综合应用题1.初步探索性分析：-查看数据量，确定各字段类型。-绘制购买金额直方图，分析其分布。2.线性回归模型构建：-数据预处理：处理缺失值，对数值型字段标准化。-