2025 年大学大数据（数据分析）上学期测试卷

2025年大学大数据（数据分析）上学期测试卷

（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.以下哪种数据类型通常用于表示数值型数据且具有固定的精度和范围？（）A.整型B.浮点型C.字符型D.布尔型2.在数据分析中，用于描述数据集中各个数据点离散程度的统计量是（）。A.均值B.中位数C.标准差D.众数3.下列哪个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.线性回归4.数据清洗过程中，处理缺失值的方法不包括（）。A.删除含有缺失值的记录B.用均值填充C.用模型预测值填充D.直接忽略5.对于大数据量的数据集，以下哪种数据结构更适合进行高效的数据存储和快速的查询操作？（）A.数组B.链表C.哈希表D.数据库6.在数据分析中，用于评估分类模型性能的指标不包括（）。A.准确率B.召回率C.F1值D.均方误差7.以下哪种数据可视化方式最适合展示数据的分布情况？（）A.柱状图B.折线图C.箱线图D.饼图8.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.数据之间的相关性C.数据的聚类结构D.数据的异常点9.在处理文本数据时，常用的词袋模型（BagofWords）是将文本表示为（）。A.向量B.矩阵C.树结构D.图结构10.以下哪种分布式计算框架常用于大数据处理？（）A.HadoopB.SparkC.TensorFlowD.以上都是二、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，多选、少选或错选均不得分）1.以下哪些是数据分析中常用的数据预处理步骤？（）A.数据集成B.数据转换C.数据归约D.数据抽样2.监督学习算法中的分类算法包括（）。A.逻辑回归B.朴素贝叶斯C.K近邻算法D.主成分分析3.数据可视化的原则包括（）。A.准确性B.清晰性C.美观性D.复杂性4.以下哪些属于大数据的特点？（）A.数据量大B.类型多样C.处理速度快D.价值密度高5.在机器学习中，模型评估的常用方法有（）。A.留出法B.交叉验证法C.自助法D.层次分析法三、判断题（总共10题，每题2分，请判断下列说法的对错，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.线性回归模型只能处理线性关系的数据。（）3.数据集的维度越高，越不容易出现维度灾难。（）4.决策树算法对数据的缺失值比较敏感。（）5.聚类算法是一种无监督学习算法。（）6.数据可视化只是为了让数据看起来更美观，对数据分析没有实际作用。（）7.支持向量机算法在处理高维数据时效果通常较好。（）8.大数据处理中，数据的存储和计算必须在同一台机器上进行。（）9.朴素贝叶斯算法基于贝叶斯定理和特征条件独立假设。（）10.模型的泛化能力是指模型在新数据上的表现能力。（）四、简答题（总共3题，每题限回答150字到200字，请简要回答问题）1.请简述数据清洗的主要任务及常见方法。2.解释什么是监督学习，并举例说明常见的监督学习算法。3.说明数据可视化在数据分析中的重要作用。五、综合应用题（总共1题，20分，请结合所学知识，详细解答问题）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。现有一份包含用户购买记录的数据集，其中包括用户ID、商品ID、购买时间、购买数量、购买金额等字段。请你设计一个数据分析方案，包括数据清洗、特征提取、模型选择与评估等步骤，以预测用户未来可能购买的商品。答案：一、单项选择题1.B2.C3.C4.D5.D6.D7.C8.B9.A10.B二、多项选择题1.ABCD2.ABC3.ABC4.ABC5.ABC三、判断题1.√2.√3.×4.×5.√6.×7.√8.×9.√10.√四、简答题1.数据清洗主要任务包括处理缺失值、异常值、重复数据等。常见方法有删除缺失值较多记录，用均值、中位数等填充缺失值，通过统计方法识别并修正异常值，利用查重工具删除重复记录。2.监督学习是利用一组已知类别的样本调整分类器的参数，使其达到所要求性能的过程，主要用于分类和回归问题。常见算法有决策树、支持向量机、逻辑回归、线性回归等。比如决策树可根据属性特征对样本分类。3.数据可视化能将数据直观呈现，帮助快速理解数据整体特征和分布。可发现数据中的规律、趋势和异常，辅助分析决策。还能更有效地与他人沟通数据信息，使复杂数据易于解读，提升数据分析的效率和价值。五、综合应用题数据清洗：检查缺失值，用合适方法填充；处理异常值，如购买数量为负等情况。特