2025 年大学数据科学与大数据技术（大数据分析与应用）上学期单元测试卷

2025年大学数据科学与大数据技术（大数据分析与应用）上学期单元测试卷

（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4分，每题只有一个正确答案，请将正确答案填在括号内）1.以下关于数据科学的说法，错误的是（）A.数据科学是一门交叉学科B.数据科学主要关注数据的存储C.数据科学涉及统计学、计算机科学等多个领域D.数据科学旨在从数据中提取有价值的信息2.大数据的特点不包括（）A.大量化B.多样化C.低价值密度D.快速化3.以下哪种算法不属于机器学习中的监督学习算法（）A.K近邻算法B.决策树算法C.支持向量机算法D.聚类算法4.在数据预处理中，数据标准化的目的是（）A.使数据具有相同的量纲B.增加数据的维度C.减少数据的噪声D.提高数据的稀疏性5.以下关于数据可视化的说法，正确的是（）A.数据可视化只是为了美观B.数据可视化可以帮助人们更好地理解数据C.数据可视化不需要考虑数据的准确性D.数据可视化只能使用图表来展示数据6.以下哪种数据库适合存储大数据（）A.关系型数据库B.非关系型数据库C.内存数据库D.分布式数据库7.数据挖掘中的关联规则挖掘主要用于发现（）A.数据之间的因果关系B.数据之间的相似性C.数据之间的频繁模式D.数据之间的分类关系8.以下关于机器学习中的模型评估指标，说法错误的是（）A.准确率是分类模型中常用的评估指标B.召回率反映了模型对正例的识别能力C.F1值是准确率和召回率的调和平均值D.均方误差是回归模型中唯一的评估指标9.以下哪种技术不属于大数据分析的常用技术（）A.数据清洗B.数据集成C.数据加密D.数据挖掘10.在大数据分析中，数据抽样的目的是（）A.减少数据量，提高分析效率B.增加数据量，提高分析精度C.改变数据的分布D.去除数据中的噪声二、多项选择题（总共5题，每题6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，多选、少选、错选均不得分）1.数据科学的主要任务包括（）A.数据采集B.数据存储C.数据分析D.数据可视化E.数据安全2.大数据分析的流程包括（）A.问题定义B.数据收集C.数据预处理D.数据分析与建模E.结果评估与可视化3.机器学习中的无监督学习算法包括（）A.聚类算法B.降维算法C.关联规则挖掘算法D.决策树算法E.支持向量机算法4.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E.地图5.以下关于大数据存储的说法，正确的是（）A.可以使用分布式文件系统存储大数据B.可以使用云存储服务存储大数据C.大数据存储需要考虑数据的扩展性D.大数据存储不需要考虑数据的安全性E.大数据存储可以使用关系型数据库三、判断题（总共10题，每题3分，请判断下列说法的对错，对的打“√”，错的打“×”）1.数据科学只关注数据的分析，不关注数据的采集和存储。（）2.大数据的价值密度高，因此可以从中提取大量有价值的信息。（）3.机器学习中的监督学习算法需要有标注的数据。（）4.数据预处理的目的是提高数据的质量，但不能改变数据的结构。（）5.数据可视化可以使用任何颜色和图形来展示数据，不需要考虑数据的准确性。（）6.分布式数据库适合存储大规模的数据，具有高可扩展性。（）7.数据挖掘中的关联规则挖掘只能发现数据之间的简单关联，不能发现复杂的因果关系。（）8.在机器学习中，模型的训练数据越多，模型的性能就一定越好。（）9.大数据分析的常用技术包括数据清洗、数据集成、数据挖掘等，不包括数据加密。（）10.数据抽样可以减少数据量，但可能会导致信息丢失。（）四、简答题（总共3题，每题1０分，请简要回答以下问题）1.请简述数据科学与大数据技术的关系。2.请说明大数据分析中数据预处理的主要步骤及其作用。3.请介绍机器学习中的分类算法，并举例说明其应用场景。五、综合应用题（总共1题，每题20分，请根据以下问题进行分析和解答）某电商平台收集了用户的购买行为数据，包括用户ID、商品ID、购买时间、购买数量等。请设计一个数据分析方案，分析用户的购买行为模式，例如购买频率、购买时间分布、购买商品种类分布等，并提出相应的营销策略建议。答案：一、选择题1.B2.C3.D4.A5.B6.D7.C8.D9.C10.A二、多项选择题1.ABCD2.ABCDE3.ABC4.ABCDE5.ABC三、判断题1.×2.×3.√4.×5.×6.√7.×8.×9.√10.√四、简答题1.数据科学是一门交叉学科，它融合了统计学、计算机科学、数学等多个领域的知识，旨在从数据中提取有价值的信息和知识。大数据技术是数据科学的一个重要分支，它主要研究如何存储、管理、分析和处理大规模的数据。大数据技术为数据科学提供了强大的工具和平台，使得数据科学能够处理和分析海量的数据。2.数据预处理的主要步骤包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据归约。数据清洗的作用是去除数据中的噪声和缺失值，提高数据的质量。数据集成的作用是将多个数据源中的数据整合到一起，形成一个统一的数据集。数据转换的作用是将数据转换为适合分析的形式，例如标准化、离散化等。数据归约的作用是减少数据量，提高分析效率。3.机器学习中的分类算法包括决策树算法、支持向量机算法、朴素贝叶斯算法、K近邻算法等。决策树算法适用于数据具有明显的分类特征的场景，例如客户信用评估、疾病诊断等。支持向量机算法适用于数据具有线性可分或近似线性可分的场景，例如手写字符识别、图像分类等。朴素贝叶斯算法适用于数据具有独立特征的场景，例如文本分类、垃圾邮件过滤等。K近邻算法适用于数据具有局部相似性的场景，例如推荐系统、异常检测等。五、综合应用题1.数据分析方案：-数据清洗：去除重复数据、缺失值处理、异常值处理。-数据探索性分析：计算购买频率、分析购买时间分布、统计购买商品种类分布。-构建模型：可