2025 年大学数据科学与大数据技术（大数据分析）中期测试卷

2025年大学数据科学与大数据技术（大数据分析）中期测试卷

（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.以下哪种数据结构最适合用于存储和处理大规模的有序数据？（）A.链表B.数组C.哈希表D.栈2.在大数据分析中，数据清洗的主要目的不包括（）。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.对于一个包含大量文本数据的数据集，以下哪种算法最适合进行文本分类？（）A.K近邻算法B.决策树算法C.支持向量机算法D.朴素贝叶斯算法4.以下哪个指标不是衡量聚类算法性能的常用指标？（）A.准确率B.轮廓系数C.纯度D.均方误差5.大数据分析中，数据可视化的主要作用是（）。A.使数据更美观B.便于数据存储C.帮助理解和发现数据中的模式D.提高数据安全性6.在处理大规模数据时，分布式计算框架MapReduce的核心组件不包括（）。A.MapB.ReduceC.ShuffleD.Spark7.对于一个高维数据集，以下哪种降维方法可以在保持数据主要特征的同时降低维度？（）A.主成分分析B.线性回归C.逻辑回归D.聚类分析8.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.分布式文件系统D.内存数据库9.在大数据分析中，数据采样的主要目的是（）。A.减少数据量，提高分析效率B.增加数据量，提高分析准确性C.改变数据分布D.去除噪声数据10.以下哪种算法不属于监督学习算法？（）A.线性回归B.决策树C.聚类算法D.支持向量机二、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，请将正确答案填在括号内）1.大数据分析中常用的数据预处理技术包括（）。A.数据清洗B.数据集成C.数据转换D.数据归约2.以下哪些是衡量分类算法性能的指标？（）A.准确率B.召回率C.F1值D.均方误差3.在分布式计算中，常用的框架有（）。A.MapReduceB.SparkC.HadoopD.TensorFlow4.数据可视化的常见类型包括（）。A.柱状图B.折线图C.饼图D.散点图5.对于大数据分析中的数据挖掘算法，以下说法正确的是（）。A.不同算法适用于不同类型的数据和问题B.可以同时使用多种算法进行分析C.算法的选择对分析结果影响不大D.要根据具体需求选择合适的算法三、判断题（总共10题，每题2分，判断对错，请将答案填在括号内）1.大数据就是数据量非常大的数据。（）2.数据清洗只能去除重复数据，不能处理缺失值。（）3.决策树算法只能处理数值型数据。（）4.聚类算法不需要事先知道数据的类别标签。（）5.数据可视化是大数据分析的最后一步。（）6.MapReduce框架只能处理批处理任务，不能处理实时任务。（）7.主成分分析可以将高维数据投影到低维空间，同时保留数据的主要信息。（）8.关系型数据库不适合存储大规模的非结构化数据。（）9.数据采样会导致数据信息丢失，不应该进行数据采样。（）10.监督学习算法需要有标注好的训练数据。（）四、简答题（总共3题，每题10分，请简要回答问题）1.请简述数据清洗的主要步骤和方法。2.说明决策树算法的基本原理和构建过程。3.解释什么是数据可视化，以及它在大数据分析中的重要性。五、综合应用题（总共1题，每题20分，请结合所学知识，解决以下实际问题）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。现在需要对这些数据进行分析，以了解用户的购买行为和偏好，为平台的运营和营销提供决策支持。请设计一个数据分析方案，包括数据预处理、数据分析方法选择以及如何根据分析结果提出建议。答案：一、选择题1.B2.C3.D4.D5.C6.D7.A8.A9.A10.C二、多项选择题1.ABCD2.ABC3.ABC4.ABCD5.ABD三、判断题1.×2.×3.×4.√5.×6.√7.√8.√9.×10.√四、简答题1.数据清洗步骤和方法：首先，检查数据的完整性，查看是否有缺失值，可采用均值填充、中位数填充等方法填补缺失值。其次，检查数据的一致性，确保数据格式、编码等一致。然后，去除重复数据。对于错误数据，可通过统计分析、领域知识等识别并纠正。2.决策树算法基本原理：基于信息熵或基尼系数来选择最优特征，将数据集逐步划分成纯度更高的子集，直到满足停止条件。构建过程：首先计算数据集的初始信息熵或基尼系数，然后对每个特征计算信息增益或基尼指数，选择最优特征进行划分，递归地构建决策树，直到达到停止条件，如所有子集的类标签相同或没有可划分的特征等。3.数据可视化是将数据以图形、图表等直观的形式展示出来。重要性在于：能快速帮助分析师理解数据，发现数据中的模式、趋势和异常；便于与他人沟通数据结果；可以更有效地传达数据信息，辅助决策制定，使决策者能基于直观的可视化呈现做出更明智的决策。五、综合应用题数据预处理：首先进行数据清洗，去除重复记录，填补缺失的购买时间等。然后进行数据集成，将不同来源的相关数据整合。接着进行数据转换，如将购买金额等数值进行标准化处理。数据分析方法选择：可