2025年大學(xué)《數(shù)據(jù)計算及應(yīng)用》專業(yè)題庫——數(shù)字化學(xué)習(xí)與學(xué)生數(shù)據(jù)分析考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題1.在進(jìn)行學(xué)生在線學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)分析時，收集到的原始數(shù)據(jù)往往包含錯誤或不完整信息，這個過程稱為？A.數(shù)據(jù)集成B.數(shù)據(jù)清洗C.探索性數(shù)據(jù)分析D.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換2.下列哪個Python庫通常用于數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)操作？A.MatplotlibB.FlaskC.PandasD.Django3.對學(xué)生考試成績進(jìn)行排序，計算排名，屬于數(shù)據(jù)分析中的哪種分析？A.描述性統(tǒng)計B.預(yù)測性分析C.演示性分析D.關(guān)聯(lián)性分析4.在分析學(xué)生課程訪問日志時，發(fā)現(xiàn)某個時間段內(nèi)訪問特定課程的次數(shù)異常增高，初步的探索性分析步驟可能包括？A.建立預(yù)測模型B.計算該課程的平均成績C.檢查該時間段是否有特殊事件或公告D.對所有課程進(jìn)行關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘5.將大量的學(xué)生學(xué)習(xí)記錄數(shù)據(jù)存儲在分布式文件系統(tǒng)中，主要目的是為了？A.提高數(shù)據(jù)的安全性B.方便數(shù)據(jù)的可視化展示C.滿足高并發(fā)數(shù)據(jù)訪問需求D.減少數(shù)據(jù)存儲成本6.下列哪個指標(biāo)不適合用來衡量學(xué)生在線學(xué)習(xí)活動的活躍度？A.登錄次數(shù)B.課程完成率C.平均學(xué)習(xí)時長D.期末考試分?jǐn)?shù)7.SQL語言中，用于從數(shù)據(jù)庫表中檢索數(shù)據(jù)的語句是？A.UPDATEB.DELETEC.CREATED.SELECT8.在對學(xué)生學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)進(jìn)行特征工程時，將缺失的成績數(shù)據(jù)用該學(xué)生的平均成績填充，這種方法稱為？A.數(shù)據(jù)規(guī)范化B.數(shù)據(jù)離散化C.處理缺失值（均值填充）D.特征編碼9.如果要分析不同教學(xué)干預(yù)措施對學(xué)生成績的影響，最適合采用的數(shù)據(jù)分析方法是？A.聚類分析B.回歸分析C.主成分分析D.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘10.對學(xué)生在線討論區(qū)的內(nèi)容進(jìn)行分析，以了解討論熱點(diǎn)和情感傾向，這屬于數(shù)據(jù)分析的哪個范疇？A.結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)挖掘B.半結(jié)構(gòu)化/非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析C.大數(shù)據(jù)存儲管理D.數(shù)據(jù)可視化設(shè)計二、填空題1.數(shù)據(jù)的三個基本特征是______、______和______。2.在使用Pandas進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時，用于處理和操作數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的核心是______和______。3.描述數(shù)據(jù)集中某個變量典型水平的最常用指標(biāo)是______和______。4.大數(shù)據(jù)通常具有4個V特征，除了Volume（體量）、Velocity（速度）外，還有______和______。5.將連續(xù)型變量轉(zhuǎn)換為離散型類別的過程稱為______。三、簡答題1.簡述在進(jìn)行數(shù)字化學(xué)習(xí)學(xué)生數(shù)據(jù)分析時，數(shù)據(jù)預(yù)處理的主要步驟及其目的。2.解釋什么是探索性數(shù)據(jù)分析（EDA），并列舉至少三種常用的EDA方法。3.在分析學(xué)生成績數(shù)據(jù)時，為什么要進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗？常見的臟數(shù)據(jù)類型有哪些？4.描述一下如何利用數(shù)據(jù)分析方法來識別可能存在學(xué)習(xí)困難的學(xué)生群體。四、編程題假設(shè)你獲得了一份包含學(xué)生匿名ID（student_id）、課程ID（course_id）、學(xué)習(xí)時長（study_hours，單位：小時）、測驗成績（test_score，0-100）的學(xué)生在線學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)記錄。請使用Python語言（必須使用Pandas庫）完成以下任務(wù)：1.加載數(shù)據(jù)（假設(shè)數(shù)據(jù)存儲在名為`student_data.csv`的文件中，包含上述列，無標(biāo)題行，列分隔符為逗號）。2.查看數(shù)據(jù)的前5條記錄。3.計算每門課程的平均學(xué)習(xí)時長。4.找出學(xué)習(xí)時長超過課程平均學(xué)習(xí)時長2小時以上的學(xué)生記錄。5.對測驗成績進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理（使用Z-score標(biāo)準(zhǔn)化），并將結(jié)果添加為新列`test_score_z`。五、數(shù)據(jù)分析題假設(shè)你是一名教育數(shù)據(jù)分析師，需要分析一份關(guān)于某大學(xué)一門在線課程學(xué)生行為的數(shù)據(jù)（數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)見編程題描述）。請針對以下方面進(jìn)行分析和闡述：1.描述該數(shù)據(jù)集的基本情況，包括數(shù)據(jù)量、主要變量及其含義。2.分析學(xué)生在線學(xué)習(xí)行為模式，例如，學(xué)生平均每天學(xué)習(xí)時長是多少？哪個課程最受歡迎（按學(xué)習(xí)時長或測驗成績衡量）？3.嘗試找出學(xué)習(xí)時長與測驗成績之間是否存在關(guān)聯(lián)性，并進(jìn)行簡要解釋。4.基于你的初步分析，提出至少兩條可能有助于提高學(xué)生學(xué)習(xí)效果的建議，并說明理由。試卷答案一、選擇題1.B2.C3.A4.C5.C6.D7.D8.C9.B10.B二、填空題1.完整性，一致性，獨(dú)立性2.DataFrame,Series3.均值，中位數(shù)4.Variety（多樣性），Veracity（真實(shí)性）5.數(shù)據(jù)離散化三、簡答題1.數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟及其目的：*數(shù)據(jù)清洗：處理缺失值、異常值、重復(fù)值和不一致數(shù)據(jù)，目的是保證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、完整性和一致性，為后續(xù)分析奠定基礎(chǔ)。*數(shù)據(jù)集成：將來自不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)合并到一個統(tǒng)一的數(shù)據(jù)集中，目的是整合信息，提供更全面的數(shù)據(jù)視圖。*數(shù)據(jù)變換：對數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化、歸一化、離散化等操作，目的是將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成適合建模和分析的格式。*數(shù)據(jù)規(guī)約：通過抽樣、聚合、壓縮等方式減小數(shù)據(jù)規(guī)模，目的是提高處理效率，降低存儲成本。目的：使原始的、可能雜亂無章的原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為干凈、規(guī)整、適合進(jìn)行分析和建模的數(shù)據(jù)。2.探索性數(shù)據(jù)分析（EDA）及其方法：*EDA定義：探索性數(shù)據(jù)分析是一種在數(shù)據(jù)特征完全未知的情況下，通過統(tǒng)計圖形和計算匯總統(tǒng)計量來探索數(shù)據(jù)、發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)內(nèi)在模式、檢查假設(shè)、提煉初步洞見的過程。*常用方法：*繪制數(shù)據(jù)的圖表：直方圖、散點(diǎn)圖、箱線圖、莖葉圖、條形圖等，用于觀察分布、趨勢、關(guān)系和異常值。*計算描述性統(tǒng)計量：均值、中位數(shù)、眾數(shù)、方差、標(biāo)準(zhǔn)差、分位數(shù)等，用于總結(jié)數(shù)據(jù)的中心趨勢和離散程度。*相關(guān)性分析：計算變量之間的相關(guān)系數(shù)，用于初步判斷變量間是否存在線性關(guān)系。3.數(shù)據(jù)清洗的原因及臟數(shù)據(jù)類型：*清洗原因：原始數(shù)據(jù)往往包含錯誤、不完整、不一致或冗余信息，直接使用可能導(dǎo)致分析結(jié)果偏差甚至錯誤。數(shù)據(jù)清洗能夠提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，確保分析結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性。*臟數(shù)據(jù)類型：*缺失值：數(shù)據(jù)記錄中某些屬性值不存在。*異常值（離群點(diǎn)）：與大多數(shù)數(shù)據(jù)顯著不同的值。*重復(fù)值：相同或幾乎相同的數(shù)據(jù)記錄出現(xiàn)多次。*不一致數(shù)據(jù)：數(shù)據(jù)存在格式、單位、命名規(guī)則等不統(tǒng)一的情況（例如，“北京”與“Beijing”）。*錯誤數(shù)據(jù)：存在事實(shí)性錯誤的數(shù)據(jù)（例如，年齡為負(fù)數(shù)）。4.識別學(xué)習(xí)困難學(xué)生群體的方法：*可以通過分析學(xué)生的學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)和學(xué)業(yè)成績數(shù)據(jù)來識別。例如：*行為數(shù)據(jù)：分析學(xué)習(xí)時長偏短、登錄頻率低、課程內(nèi)容訪問不完整、互動參與度低（如論壇發(fā)帖少）、測驗/作業(yè)得分持續(xù)偏低等行為模式的學(xué)生。*成績數(shù)據(jù)：分析測驗成績、作業(yè)成績、課程總成績遠(yuǎn)低于平均水平的學(xué)生。*組合分析：結(jié)合行為和成績，例如，學(xué)習(xí)時長足夠但成績不佳，或成績有波動但缺乏積極改進(jìn)行為的學(xué)生。*可以使用聚類分析等無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，根據(jù)學(xué)生的多維度行為和成績特征進(jìn)行分組，將行為和成績表現(xiàn)與其他學(xué)生顯著不同的群體識別出來。*需要注意排除暫時性困難或個體差異，結(jié)合多種指標(biāo)進(jìn)行綜合判斷。四、編程題```pythonimportpandasaspd#1.加載數(shù)據(jù)data=pd.read_csv('student_data.csv',sep=',',header=None,names=['student_id','course_id','study_hours','test_score'])#2.查看前5條記錄print(data.head())#3.計算每門課程的平均學(xué)習(xí)時長average_study_hours=data.groupby('course_id')['study_hours'].mean()print(average_study_hours)#4.找出學(xué)習(xí)時長超過課程平均學(xué)習(xí)時長2小時以上的學(xué)生記錄#首先計算每個學(xué)生的平均學(xué)習(xí)時長student_avg_hours=data.groupby('student_id')['study_hours'].mean().reset_index()student_avg_hours.columns=['student_id','avg_study_hours']#合并原始數(shù)據(jù)與學(xué)生平均學(xué)習(xí)時長merged_data=pd.merge(data,student_avg_hours,on='student_id')#篩選學(xué)習(xí)時長超過其所在課程平均時長2小時的學(xué)生result=merged_data.merge(average_study_hours.rename('course_avg_hours'),on='course_id')result=result[result['study_hours']>result['course_avg_hours']+2]print(result[['student_id','course_id','study_hours','test_score']])#5.對測驗成績進(jìn)行Z-score標(biāo)準(zhǔn)化，并添加新列data['test_score_z']=(data['test_score']-data['test_score'].mean())/data['test_score'].std()print(data[['student_id','test_score','test_score_z']])```五、數(shù)據(jù)分析題1.數(shù)據(jù)集基本情況描述：該數(shù)據(jù)集包含學(xué)生在線學(xué)習(xí)記錄，核心變量包括：學(xué)生匿名ID（student_id）、課程ID（course_id）、學(xué)習(xí)時長（study_hours，小時）、測驗成績（test_score，0-100）。數(shù)據(jù)集可能包含多個學(xué)生的多條記錄（例如，一個學(xué)生在多個課程或同一課程多次學(xué)習(xí)）。初步觀察數(shù)據(jù)集，需要了解記錄總數(shù)、各變量數(shù)據(jù)類型（應(yīng)為學(xué)生ID和課程ID為字符串/類別型，學(xué)習(xí)時長和測驗成績?yōu)閿?shù)值型）、是否存在缺失值等基本信息。例如，使用`data.shape`看數(shù)據(jù)量，`()`看變量類型和非空值數(shù)量，`data.describe()`看數(shù)值變量的統(tǒng)計摘要。2.學(xué)生在線學(xué)習(xí)行為模式分析：*平均學(xué)習(xí)時長：計算所有學(xué)生的`study_hours`的平均值，可以了解該課程或整體學(xué)生的平均投入時間。例如，`data['study_hours'].mean()`。*最受歡迎課程：可以根據(jù)總學(xué)習(xí)時長或平均測驗成績來判斷。*按總學(xué)習(xí)時長：`data.groupby('course_id')['study_hours'].sum().sort_values(ascending=False)`。*按平均測驗成績：`data.groupby('course_id')['test_score'].mean().sort_values(ascending=False)`。選擇其中一種或兩種方法分析，找出排名靠前的課程。3.學(xué)習(xí)時長與測驗成績關(guān)聯(lián)性分析：*可以使用散點(diǎn)圖可視化兩者關(guān)系，觀察是否存在大致的線性趨勢。*可以計算兩者之間的相關(guān)系數(shù)（如Pearson相關(guān)系數(shù)），量化線性關(guān)系的強(qiáng)度和方向。例如，使用`data['study_hours'].corr(data['test_score'])`。*分析解釋：根據(jù)散點(diǎn)圖和相關(guān)系數(shù)的結(jié)果進(jìn)行闡述。例如，如果散點(diǎn)圖呈上升趨勢且相關(guān)系數(shù)為正且數(shù)值較高（如大于0.5），則說明學(xué)習(xí)時長與測驗成績可能存在正相關(guān)關(guān)系，即學(xué)習(xí)時間越長，成績可能越好。需要強(qiáng)調(diào)這只是初步關(guān)聯(lián)性判斷，可能受其他因素影響，且相關(guān)不等于因果。4.提高學(xué)生學(xué)習(xí)效果的建議及理由：*建議一：針對學(xué)習(xí)時長偏短或?qū)W