2025 年大学数据科学与大数据技术（数据分析）上学期期末测试卷

2025年大学数据科学与大数据技术（数据分析）上学期期末测试卷

（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.以下哪种数据类型通常用于表示分类数据？（）A.数值型数据B.字符型数据C.日期型数据D.布尔型数据2.在数据分析中，用于描述数据集中数据离散程度的统计量是（）。A.均值B.中位数C.标准差D.众数3.以下哪个算法不属于监督学习算法？（）A.决策树B.支持向量机C.聚类算法D.线性回归4.数据清洗的主要目的不包括以下哪一项？（）A.去除重复数据B.处理缺失值C.增加数据维度D.纠正错误数据5.对于线性回归模型，以下哪种指标可以用来评估模型的拟合优度？（）A.准确率B.召回率C.F1值D.决定系数6.在数据可视化中，用于展示数据分布的常用图表是（）。A.柱状图B.折线图C.饼图D.直方图7.以下哪种数据预处理技术可以将连续型数据转换为离散型数据？（）A.归一化B.离散化C.标准化D.降维8.当使用k近邻算法进行分类时，k值的选择对分类结果有重要影响。一般来说，较小的k值会导致（）。A.分类边界更平滑B.对噪声更敏感C.分类精度更高D.计算速度更快9.在数据分析流程中，数据探索性分析的主要目的是（）。A.建立预测模型B.发现数据中的规律和特征C.进行数据可视化D.评估模型性能10.以下哪种数据库适合存储和管理大规模的结构化数据？（）A.关系型数据库B.非关系型数据库C.文本数据库D.图形数据库二、多项选择题（总共5题，每题4分，每题至少有两个正确答案，请将正确答案填写在括号内，多选、少选或错选均不得分）1.以下哪些属于数据挖掘的任务？（）A.分类B.聚类C.关联规则挖掘D.数据可视化2.在处理缺失值时，可以采用的方法有（）。A.删除含有缺失值的记录B.使用均值填充缺失值C.使用中位数填充缺失值D.使用模型预测缺失值3.以下哪些指标可以用于评估分类模型的性能？（）A.准确率B.PrecisionC.RecallD.F1值4.数据可视化的原则包括（）。A.准确传达信息B.简洁明了C.避免误导D.美观大方5.以下哪些算法属于无监督学习算法？（）A.主成分分析B.奇异值分解C.层次聚类算法D.密度聚类算法三、判断题（总共10题，每题2分，请判断下列说法的对错，并将答案填写在括号内）1.数据清洗是数据分析过程中可有可无的步骤。（）2.线性回归模型只能用于预测数值型变量。（）3.在聚类分析中，不同的聚类算法可能会得到不同的聚类结果。（）4.决策树算法对数据的分布没有要求。（）5.数据可视化只是为了让数据看起来更美观，对数据分析没有实际作用。（）6.当数据量非常大时，随机森林算法比决策树算法更不容易产生过拟合。（）7.对于不平衡数据集，使用准确率来评估分类模型的性能是合适的。（）8.主成分分析可以用于数据降维，同时保留数据的主要特征。（）9.支持向量机算法在处理高维数据时表现不佳。（）10.数据探索性分析可以帮助我们确定后续分析的方向和方法。（）四、简答题（总共3题，每题10分，请简要回答以下问题）1.请简述数据挖掘的主要流程，并说明每个步骤的作用。2.什么是特征工程？请列举至少三种常见的特征工程方法，并简要说明其原理。3.在数据分析中，如何评估一个分类模型的性能？请介绍至少三种常用的评估指标及其含义。五、综合应用题（总共1题，每题20分，请根据以下问题进行分析和解答）某电商平台收集了用户的购买历史数据，包括用户ID、商品ID、购买时间、购买金额等信息。现在需要分析用户的购买行为，预测哪些用户可能会购买某一款新推出的商品。请你设计一个数据分析方案，包括数据预处理、特征工程、模型选择和评估等步骤，并说明每个步骤的具体操作和理由。答案：一、单项选择题1.B2.C3.C4.C5.D6.D7.B8.B9.B10.A二、多项选择题1.ABC2.ABCD3.ABCD4.ABC5.ABCD三、判断题1.×2.√3.√4.×5.×6.√7.×8.√9.×10.√四、简答题1.数据挖掘主要流程包括：定义问题、数据收集、数据预处理、数据探索性分析、模型选择与训练、模型评估与优化、部署与应用。定义问题明确挖掘目标；数据收集获取相关数据；预处理清理、转换数据；探索性分析发现规律特征；选择训练模型找到合适算法；评估优化确保模型性能；部署应用将模型投入实际。2.特征工程是对原始数据进行处理，构造出更能体现数据本质、更有利于模型学习的特征的过程。常见方法：特征提取，从原始数据中提取有代表性特征，如文本提取关键词；特征选择，从众多特征中选关键特征，基于相关性等；特征构建，根据已有特征构建新特征，如组合特征。3.评估分类模型性能常用指标：准确率，预测正确样本数占总样本数比例，反映模型整体预测正确程度；召回率，预测为正的样本中实际为正的比例，衡量模型找回正样本能力；F1值，综合考虑准确率和召回率，是两者调和均值；还有Precision（精确率），预测为正的样本中真正为正的比例等。五、综合应用题数据预处理：清理缺失值，可删除含缺失值记录或用均值等填充；去除重复记录。特征工程：提取用户购买频率