2025 年大学数据科学与大数据技术（数据研究）期末考核卷

2025年大学数据科学与大数据技术（数据研究）期末考核卷

（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存储大量有序数据以便快速查找？（）A.链表B.栈C.队列D.二叉搜索树2.在数据挖掘中，用于发现数据中隐藏模式的算法是（）。A.聚类算法B.分类算法C.关联规则挖掘算法D.回归算法3.大数据的特点不包括以下哪一项？（）A.大量化B.多样化C.低价值密度D.高稳定性4.数据清洗的目的不包括（）。A.去除重复数据B.处理缺失值C.提升数据可读性D.增加数据维度5.对于数据集的特征选择，以下哪种方法是基于信息增益的？（）A.主成分分析B.决策树C.支持向量机D.神经网络6.以下哪种数据库管理系统适合处理大规模数据存储和高效查询？（）A.MySQLB.OracleC.MongoDBD.SQLite7.在机器学习中，模型评估指标准确率（Accuracy）的计算公式是（）。A.正确预测数/总样本数B.错误预测数/总样本数C.正确预测数/错误预测数D.错误预测数/正确预测数8.数据可视化的主要目的是（）。A.使数据更美观B.展示数据关系和趋势C.增加数据量D.隐藏数据细节9.以下哪种算法常用于处理文本分类问题？（）A.K近邻算法B.朴素贝叶斯算法C.梯度下降算法D.最小二乘法10.数据科学中的数据预处理步骤不包括（）。A.数据集成B.数据加密C.数据标准化D.数据离散化二、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）1.以下哪些是常见的数据挖掘任务？（）A.异常检测B.数据压缩C.趋势分析D.文本挖掘E.图像识别2.大数据处理框架通常具备以下哪些特性？（）A.高容错性B.可扩展性C.高性能D.低能耗E.实时性3.数据科学中常用的编程语言有（）。A.PythonB.JavaC.C++D.RE.SQL4.以下哪些属于数据可视化的图表类型？（）A.柱状图B.折线图C.饼图D.散点图E.热力图5.在机器学习中，模型的泛化能力与以下哪些因素有关？（）A.数据集大小B.模型复杂度C.特征数量D.训练时间E.正则化参数三、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.大数据技术只能处理结构化数据，无法处理非结构化数据。（）3.分类算法的目的是将数据划分到不同的类别中。（）4.数据可视化可以帮助我们更好地理解数据之间的关系。（）5.数据科学仅仅是关于数据的收集和存储，不涉及数据分析。（）6.决策树算法对数据的缺失值比较敏感。（）7.聚类算法不需要预先定义类别。（）8.数据预处理的顺序是固定的，只能按照特定步骤进行。（）9.机器学习模型的训练误差越小，泛化能力就一定越强。（）10.关联规则挖掘可以发现数据中项集之间的关联关系。（）四、简答题（总共2题，每题主要内容150字到200字之间，请简要回答问题）1.请简述数据科学的主要内容，并说明各部分之间的关系。2.解释什么是数据挖掘的分类算法，并举例说明一种常见的分类算法及其应用场景。五、综合应用题（总共1题，主要内容150字到200字之间，请结合所学知识解决实际问题）假设你是一名数据分析师，负责分析某电商平台的用户购买行为数据。该数据包含用户ID、购买时间、购买商品类别、购买金额等字段。请描述你将如何进行数据预处理，以及使用哪些数据分析方法来发现用户购买行为的规律和趋势，以帮助电商平台优化营销策略。答案：一、单项选择题1.D2.C3.D4.D5.B6.C7.A8.B9.B10.B二、多项选择题1.ACDE2.ABCE3.ADE4.ABCDE5.ABCE三、判断题1.√2.×3.√4.√5.×6.×7.√8.×9.×10.√四、简答题1.数据科学主要包括数据收集、数据存储、数据预处理、数据分析、数据可视化等内容。数据收集是基础，获取原始数据；存储用于保存数据；预处理对数据清洗、转换等；分析运用算法挖掘价值；可视化直观展示结果。各部分相互关联，前一步为后一步提供基础，共同服务于从数据中获取有价值信息的目标。2.数据挖掘的分类算法是将数据对象划分到不同类别中的算法。例如决策树算法，它通过构建树结构进行分类。应用场景广泛，如在医疗领域可根据患者症状等数据进行疾病分类诊断；在银行信贷中，依据客户信息判断信用风险等级，帮助银行决定是否给予贷款及额度。五、综合应用题数据预处理方面，先清理重复数据，处理缺失值，比如可采用均值填充等方法。对购买金额等数值型数据进行标准化。然