2025 年大学数据科学与大数据技术（大数据分析）期末测试卷

2025年大学数据科学与大数据技术（大数据分析）期末测试卷

（考试时间：90分钟满分100分）班级______姓名______一、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.逻辑回归2.在数据预处理中，处理缺失值的方法不包括（）。A.均值填充B.中位数填充C.随机森林填充D.直接删除3.关于数据特征缩放，下列说法错误的是（）。A.标准化可以使数据具有零均值和单位方差B.归一化将数据映射到[0,1]区间C.标准化对离群值更敏感D.归一化适用于需要将数据压缩到特定区间的情况4.下列哪个指标不是用于评估分类模型的性能？（）A.准确率B.召回率C.F1值D.均方误差5.对于线性回归模型，其损失函数通常采用（）。A.交叉熵损失B.均方误差损失C.对数损失D.铰链损失6.在K近邻算法中，K值的选择对模型性能有重要影响，以下说法正确的是（）。A.K值越大，模型越容易过拟合B.K值越小，模型越容易过拟合C.K值的选择与数据分布无关D.K值越大，模型的泛化能力越强7.以下哪种数据结构适合用于存储大规模的稀疏数据？（）A.数组B.链表C.哈希表D.矩阵8.关于梯度下降算法，下列说法正确的是（）。A.梯度下降只能用于线性模型B.梯度下降的步长越大，收敛速度越快C.梯度下降是一种迭代优化算法D.梯度下降不需要初始化参数9.在数据挖掘中，频繁项集挖掘是重要的任务之一，以下哪种算法用于频繁项集挖掘？（）A.Apriori算法B.K-Means算法C.朴素贝叶斯算法D.AdaBoost算法10.对于大数据分析中的分布式计算框架，以下不属于Hadoop生态系统的是（）。A.MapReduceB.SparkC.HiveD.TensorFlow二、多项选择题（总共5题，每题5分，每题有两个或两个以上正确答案，请将正确答案填写在括号内）1.下列哪些属于数据可视化的基本类型？（）A.柱状图B.折线图C.饼图D.散点图E.热力图2.以下哪些是处理高维数据的方法？（）A.主成分分析B.奇异值分解C.决策树D.支持向量机E.随机森林3.在机器学习中，模型评估的常用方法有（）。A.留出法B.交叉验证C.自助法D.过采样E.欠采样4.关于深度学习中的神经网络，以下说法正确的是（）。A.神经网络由多个神经元组成B.深度学习可以自动提取数据的特征C.卷积神经网络常用于图像识别D.循环神经网络常用于处理序列数据E.神经网络的训练需要大量的数据和计算资源5.大数据分析中的数据存储方式包括（）。A.关系型数据库B.非关系型数据库C.文件系统D.分布式文件系统E.云存储三、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.数据清洗是大数据分析的第一步，主要目的是去除重复数据。（）2.分类算法可以用于预测连续型变量的值。（）3.模型的复杂度越高，其泛化能力越强。（）4.数据特征选择可以提高模型的训练速度和泛化能力。（）5.支持向量机在处理非线性可分问题时，需要使用核函数。（）6.聚类算法是一种无监督学习算法，不需要预先定义类别。（）7.梯度提升算法是一种基于梯度下降的迭代算法。（）8.数据可视化可以帮助人们更好地理解数据，但不能发现数据中的规律。（）9.大数据分析中的数据量越大，分析结果越准确。（）10.分布式计算框架可以提高大数据分析的效率和扩展性。（）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，并各举一个例子。3.解释什么是模型的过拟合和欠拟合现象，以及如何避免？五、综合应用题（总共1题，每题20分，请根据以下场景进行分析和解答）某电商平台收集了大量用户的购物数据，包括用户ID、购买时间、购买商品、购买金额等。现在需要分析用户的购买行为，预测用户未来可能购买的商品。请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.C2.C3.C4.D5.B6.B7.C8.C9.A10.D二、多项选择题1.ABCDE2.AB3.ABC4.ABCDE5.ABCDE三、判断题1.×2.×3.×4.√5.√6.√7.×8.×9.×10.√四、简答题1.数据预处理主要步骤及作用：数据清洗，去除噪声、缺失值等；数据集成，合并多个数据源的数据；数据变换，对数据进行标准化、归一化等操作；数据归约，减少数据量同时保持数据特征。作用是提高数据质量，为后续分析提供良好基础。2.监督学习有标注数据，模型学习数据特征与标注关系，如线性回归预测房价。无监督学习无标注，发现数据内在结构，如聚类算法将客户分组。3.过拟合是模型在训练集表现好但测试集差，原因是模型复杂。欠拟合是模型在训练集和测试集表现都差，原因是模型简单。避免过拟合可简化模型、增加数据、正则化等；避免欠拟合可增加特征、换复杂模型等。五、综合应用题