中国矿业大学《大数据分析原理和应用》2025-2026学年第一学期期末试卷(B卷)

站名：站名：年级专业：姓名：学号：凡年级专业、姓名、学号错写、漏写或字迹不清者，成绩按零分记。…………密………………封………………线…………第1页，共1页中国矿业大学《大数据分析原理和应用》2025-2026学年第一学期期末试卷(B卷)注意事项:1.请考生在下列横线上填写姓名、学号和年级专业。2.请仔细阅读各种题目的回答要求，在规定的位置填写答案。3.不要在试卷上乱写乱画，不要在装订线内填写无关的内容。4.考试时间120分钟专业学号姓名题号一二三四五六七八总分统分人复查人得分得分评分人一、单项选择题（每题1分，共20分）1.下列哪个算法属于无监督学习？A.决策树B.支持向量机C.K-means聚类D.逻辑回归2.在大数据分析中，下列哪个概念描述了数据之间的相似性？A.数据关联B.数据质量C.数据分布D.数据相似性3.下列哪个技术用于数据预处理中的异常值处理？A.数据清洗B.数据集成C.数据转换D.数据归一化4.下列哪个算法属于深度学习中的卷积神经网络？A.随机森林B.支持向量机C.卷积神经网络D.朴素贝叶斯5.在大数据分析中，下列哪个技术用于数据可视化？A.数据挖掘B.数据仓库C.数据可视化D.数据挖掘6.下列哪个算法属于关联规则挖掘？A.K-means聚类B.Apriori算法C.决策树D.支持向量机7.在大数据分析中，下列哪个概念描述了数据之间的关系？A.数据关联B.数据质量C.数据分布D.数据相似性8.下列哪个技术用于数据预处理中的缺失值处理？A.数据清洗B.数据集成C.数据转换D.数据归一化9.在大数据分析中，下列哪个技术用于数据挖掘？A.数据可视化B.数据仓库C.数据挖掘D.数据清洗10.下列哪个算法属于深度学习中的循环神经网络？A.随机森林B.支持向量机C.卷积神经网络D.递归神经网络11.在大数据分析中，下列哪个概念描述了数据的分布情况？A.数据关联B.数据质量C.数据分布D.数据相似性12.下列哪个技术用于数据预处理中的噪声处理？A.数据清洗B.数据集成C.数据转换D.数据归一化13.在大数据分析中，下列哪个技术用于数据挖掘中的分类任务？A.数据可视化B.数据仓库C.数据挖掘D.数据清洗14.下列哪个算法属于深度学习中的生成对抗网络？A.随机森林B.支持向量机C.卷积神经网络D.生成对抗网络15.在大数据分析中，下列哪个概念描述了数据的完整性？A.数据关联B.数据质量C.数据分布D.数据完整性16.下列哪个技术用于数据预处理中的异常值处理？A.数据清洗B.数据集成C.数据转换D.数据归一化17.在大数据分析中，下列哪个技术用于数据挖掘中的聚类任务？A.数据可视化B.数据仓库C.数据挖掘D.数据清洗18.下列哪个算法属于深度学习中的自编码器？A.随机森林B.支持向量机C.卷积神经网络D.自编码器19.在大数据分析中，下列哪个概念描述了数据的准确性？A.数据关联B.数据质量C.数据分布D.数据准确性20.下列哪个技术用于数据预处理中的缺失值处理？A.数据清洗B.数据集成C.数据转换D.数据归一化二、多项选择题（每题2分，共20分）1.下列哪些属于大数据分析的基本步骤？A.数据采集B.数据预处理C.数据挖掘D.数据可视化2.下列哪些属于数据预处理的方法？A.数据清洗B.数据集成C.数据转换D.数据归一化3.下列哪些属于数据挖掘的方法？A.关联规则挖掘B.聚类分析C.分类分析D.异常检测4.下列哪些属于数据可视化的技术？A.饼图B.柱状图C.折线图D.散点图5.下列哪些属于深度学习的应用领域？A.图像识别B.自然语言处理C.语音识别D.医疗诊断6.下列哪些属于大数据分析的关键技术？A.数据挖掘B.数据可视化C.数据仓库D.云计算7.下列哪些属于数据预处理中的异常值处理方法？A.剔除法B.替换法C.聚类法D.标准化法8.下列哪些属于数据挖掘中的分类算法？A.决策树B.支持向量机C.K最近邻D.朴素贝叶斯9.下列哪些属于数据挖掘中的聚类算法？A.K-means聚类B.层次聚类C.密度聚类D.基于模型聚类10.下列哪些属于数据可视化的图表类型？A.饼图B.柱状图C.折线图D.散点图三、判断题（每题1分，共10分）1.大数据分析是一种从大量数据中提取有价值信息的方法。（√）2.数据预处理是大数据分析中最重要的步骤。（√）3.数据挖掘是大数据分析的核心技术之一。（√）4.数据可视化是大数据分析中的一种辅助手段。（√）5.深度学习是大数据分析中的一种新兴技术。（√）6.数据关联是大数据分析中的一种基本任务。（√）7.数据质量是大数据分析中的一种关键因素。（√）8.数据分布是大数据分析中的一种重要概念。（√）9.数据相似性是大数据分析中的一种基本任务。（√）10.数据完整性是大数据分析中的一种关键因素。（√）四、名词解释（每题4分，共20分）1.大数据分析2.数据预处理3.数据挖掘4.数据可视化5.深度学习五、简答题（每题6分，共18分）1.简述大数据分析的基本步骤。2.简述数据预处理的主要方法。3.简述数据挖掘的主要任务。六、案例分析题（1题，满分1