2025 年大学数据科学与大数据技术（数据分析）下学期期末测试卷

2025年大学数据科学与大数据技术（数据分析）下学期期末测试卷

（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.下列关于数据可视化的说法，错误的是（）。A.能直观展示数据关系B.可以帮助发现数据中的异常C.所有数据都适合可视化D.不同类型图表适用于不同数据4.以下哪个指标可用于衡量回归模型的拟合优度？（）A.相关系数B.标准差C.决定系数D.均方误差5.进行分类任务时，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.K近邻算法D.聚类算法6.对于时间序列数据，常用的分析方法不包括（）。A.趋势分析B.季节性分析C.主成分分析D.周期分析7.数据清洗过程中，处理重复数据的目的是（）。A.节省存储空间B.提高数据准确性C.便于数据可视化D.以上都是8.以下哪种数据分析工具在处理大规模数据时具有较高的性能？（）A.ExcelB.SPSSC.R语言D.Spark9.在进行数据降维时，主成分分析的主要目的是（）。A.减少数据维度，同时保留大部分信息B.增加数据维度，提高数据复杂性C.对数据进行分类D.发现数据中的关联规则10.以下关于数据分析流程的说法，正确的是（）。A.数据预处理是最后一步B.数据分析不需要明确目标C.模型评估是在模型构建之后D.数据可视化对结果解释不重要二、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.关联规则挖掘C.数据可视化D.聚类分析E.数据清洗2.在数据分析中，常用的数值型数据特征有（）。A.均值B.中位数C.众数D.方差E.标准差3.以下哪些算法可用于异常检测？（）A.基于统计的方法B.基于距离的方法C.基于密度的方法D.决策树算法E.支持向量机算法4.数据可视化的常见图表类型包括（）。A.柱状图B.折线图C.饼图D.散点图E.箱线图5.在构建回归模型时，需要考虑的因素有（）。A.自变量的选择B.模型的复杂度C.数据的分布D.样本数量E.评估指标的选择三、判断题（总共10题，每题2分，请判断下列说法的对错，正确的打“√”，错误的打“×”）1.数据挖掘就是从大量数据中提取有价值信息的过程。（）2.描述性统计分析只能处理数值型数据。（）3.聚类算法是一种无监督学习算法，不需要事先给定类别标签。（）4.数据可视化只是为了让数据看起来更美观，对数据分析没有实质性帮助。（）5.在进行回归分析时，自变量之间不能存在相关性。（）6.异常值一定会影响数据分析的结果，必须全部删除。（）7.主成分分析中，主成分的方差贡献率越大，说明该主成分包含的信息越少。（）8.对于分类问题，准确率是评估模型性能的唯一指标。（）9.数据预处理只包括数据清洗和数据集成。（）10.时间序列数据的分析主要关注数据随时间的变化趋势。（）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.在数据分析中，如何选择合适的可视化图表？请举例说明。3.什么是监督学习和无监督学习？请分别举例说明它们在数据分析中的应用。五、综合应用题（总共1题，20分，请根据以下描述进行数据分析并回答问题）某电商平台收集了用户的购买记录数据，包括用户ID、购买时间、购买商品类别、购买金额等信息。现在需要分析用户的购买行为特征，例如不同时间段的购买偏好、不同商品类别的销售情况等。请设计一个数据分析方案，包括数据预处理步骤、分析方法选择以及如何通过分析结果得出结论。答案：一、单项选择题1.C2.D3.C4.C5.D6.C7.B8.D9.A10.C二、多项选择题1.ABD2.ABDE3.ABC4.ABCDE5.ABCDE三、判断题1.√2.×3.√4.×5.×6.×7.×8.×9.×10.√四、简答题1.数据挖掘流程包括：定义问题，明确挖掘目标；数据准备，收集、清理、集成等；数据探索，了解数据特征；模型选择与训练，选择合适算法训练模型；模型评估，用评估指标评估模型；部署与应用，将模型应用到实际场景。作用：定义问题为挖掘指明方向；数据准备使数据可用；数据探索助于熟悉数据；模型选择与训练构建有效模型；模型评估了解模型优劣；部署与应用实现价值。2.选择可视化图表需考虑数据类型和分析目的。如展示数值对比用柱状图，分析趋势用折线图，体现占比用饼图，观察数据分布用箱线图，展示两个变量关系用散点图。比如分析不同地区销售额对比用柱状图；分析某产品销售额随时间变化用折线图。3.监督学习：有标注数据，算法学习数据特征与标注关系以进行预测。如根据客户属性预测是否购买产品。无监督学习：无标注数据，算法发现数据内在结构与规律。如对客户进行聚类分析，发现不同群体特征。五、综合应用题数据预处理步骤：检查数据完整性，处理缺失值，比如对缺失的购买金额用均值填充；去除重复记录；对购买时间进行标准化处理。分析方