2025 年大学数据科学与大数据技术（大数据分析）下学期期末卷

2025年大学数据科学与大数据技术（大数据分析）下学期期末卷

（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.以下哪种算法常用于数据降维？（）A.决策树算法B.支持向量机算法C.主成分分析算法D.朴素贝叶斯算法2.在大数据分析中，数据清洗的目的不包括（）。A.去除重复数据B.填补缺失值C.增加数据维度D.纠正错误数据3.以下关于Hadoop的描述，错误的是（）。A.是一个分布式计算框架B.可以处理大规模数据C.只支持一种编程语言D.包含HDFS和MapReduce等组件4.对于线性回归模型，以下说法正确的是（）。A.可以处理非线性关系B.目标是最小化残差平方和C.不需要对数据进行标准化D.模型复杂度越高越好5.以下哪种数据结构适合存储大规模的有序数据？（）A.哈希表B.链表C.二叉搜索树D.平衡二叉树6.在数据挖掘中，频繁项集挖掘的经典算法是（）。A.Apriori算法B.K-Means算法C.DBSCAN算法D.PageRank算法7.大数据分析中，数据可视化的主要作用不包括（）。A.直观展示数据特征B.发现数据中的规律C.提高数据安全性D.辅助决策8.以下关于数据采样的说法，正确的是（）。A.采样比例越大越好B.随机采样一定能代表总体C.分层采样可以提高采样精度D.采样后的数据无需再进行处理9.对于分类问题，以下哪种评价指标用于衡量模型的准确性？（）A.召回率B.F1值C.准确率D.均方误差10.在Spark中，用于分布式计算的核心组件是（）。A.SparkSQLB.SparkStreamingC.SparkCoreD.MLlib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，少选、多选均不得分）1.以下哪些是大数据的特点？（）A.大量（Volume）B.高速（Velocity）C.多样（Variety）D.低价值密度（Value）E.真实性（Veracity）2.数据预处理的步骤通常包括（）。A.数据集成B.数据清理C.数据转换D.数据归约E.数据挖掘3.以下哪些算法属于机器学习中的监督学习算法？（）A.决策树算法B.支持向量机算法C.K-Means算法D.朴素贝叶斯算法E.DBSCAN算法4.在数据分析中，常用的数据分析工具包括（）。A.PythonB.RC.SQLD.ExcelE.MATLAB5.以下关于数据仓库的描述，正确的有（）。A.是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合B.用于支持管理决策C.与数据库的主要区别在于数据的实时性D.包含数据抽取、转换、加载等过程E.数据仓库中的数据不能修改三、判断题（总共10题，每题2分，请判断对错，在括号内打“√”或“×”）1.大数据分析就是对海量数据进行简单的存储和查询。（）2.数据挖掘是从大量数据中发现潜在模式和知识的过程。（）3.线性回归模型只能用于预测数值型变量。（）4.决策树算法对数据的分布没有要求。（）5.支持向量机算法可以处理线性和非线性分类问题。（）6.Hadoop集群中的节点分为主节点（Master）和从节点（Slave）。（）7.数据可视化是将数据转换为图形或图像的过程，不涉及数据的分析。（）8.随机森林算法是多个决策树的集成，比单个决策树更稳定。（）9.在大数据分析中，数据量越大，分析结果一定越准确。（）10.数据仓库中的数据是面向事务处理的。（）四、简答题（总共3题，每题10分）1.请简要介绍数据挖掘的主要任务，并举例说明。2.阐述线性回归模型的基本原理，并说明如何评估线性回归模型的性能。3.简述Hadoop生态系统中主要组件的功能及其相互关系。五、综合应用题（总共1题，20分）假设你是一名数据分析师，负责分析某电商平台的销售数据。该平台记录了用户的购买行为、商品信息、时间等数据。请你设计一个数据分析方案，包括以下内容：1.明确分析目标（5分）2.选择合适的数据分析方法和工具（5分）3.描述数据预处理的步骤（5分）4.阐述如何进行数据分析和可视化展示（5分）答案：一、选择题1.C2.C3.C4.B5.D6.A7.C8.C9.C10.C二、多项选择题1.ABCDE2.ABCD3.ABD4.ABCDE5.ABD三、判断题1.×2.√3.√4.×5.√6.√7.×8.√9.×10.×四、简答题1.数据挖掘的主要任务包括分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测等。分类是将数据划分到不同类别，如预测客户是否会购买产品；聚类是将数据分成不同簇，如对客户进行分组；关联规则挖掘是发现数据中项集之间的关联关系，如啤酒和尿布的关联；异常检测是找出数据中的异常点，如检测信用卡欺诈。2.线性回归模型基本原理是通过对输入变量和输出变量之间的线性关系进行建模。目标是找到一条直线，使得所有样本点到该直线的距离平方和最小。评估线性回归模型性能的指标主要有均方误差、均方根误差、决定系数等。均方误差衡量预测值与真实值的平均误差平方；均方根误差是均方误差的平方根；决定系数反映模型对数据的拟合优度。3.Hadoop生态系统主要组件包括HDFS（分布式文件系统）、MapReduce（分布式计算框架）、YARN（资源管理系统）等。HDFS用于存储大规模数据；MapReduce用于处理大规模数据的计算任务；YARN负责资源的统一管理和调度。它们相互协作，HDFS提供数据存储，MapReduce利用YARN的资源进行计算任务的执行。五、综合应用题1.分析目标：了解用户购买行为模式，如不同时间段、不同商品的销售情况，预测热门商品，为平台运营提供决策支持。2.数据分析方法和工具：采用关联规则挖掘算法（如Apriori）分析商品关联关系，用线性回归模型预测销量。工具选用Python，结合pandas进行数据处理，mlxtend实现关联规则挖掘，scikit-learn进行线性回归建模。3.数据预处理步骤：去