2025年高職計算機應(yīng)用（數(shù)據(jù)處理）中期檢測卷

（考試時間：90分鐘滿分100分）班級______姓名______一、單項選擇題（總共10題，每題4分，每題只有一個正確答案，請將正確答案填寫在括號內(nèi)）1.以下哪種數(shù)據(jù)類型通常用于存儲日期和時間信息？（）A.整數(shù)型B.浮點型C.日期時間型D.字符型2.在數(shù)據(jù)處理中，用于描述數(shù)據(jù)特征的是（）。A.數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)B.數(shù)據(jù)類型C.數(shù)據(jù)元素D.數(shù)據(jù)項3.對數(shù)據(jù)進行排序時，哪種排序算法在平均情況下性能最好？（）A.冒泡排序B.選擇排序C.插入排序D.快速排序4.數(shù)據(jù)庫中，用于唯一標(biāo)識表中每一行記錄的字段稱為（）。A.主鍵B.外鍵C.索引D.視圖5.數(shù)據(jù)挖掘中的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘主要用于發(fā)現(xiàn)（）。A.數(shù)據(jù)之間的因果關(guān)系B.數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性C.數(shù)據(jù)的聚類D.數(shù)據(jù)的分類6.以下哪種文件格式常用于存儲圖像數(shù)據(jù)？（）A.DOCXB.PDFC.JPEGD.TXT7.在數(shù)據(jù)處理流程中，數(shù)據(jù)清洗的目的不包括（）。A.去除重復(fù)數(shù)據(jù)B.修復(fù)錯誤數(shù)據(jù)C.增加數(shù)據(jù)量D.統(tǒng)一數(shù)據(jù)格式8.對于大數(shù)據(jù)量的文本數(shù)據(jù)，適合采用的存儲方式是（）。A.關(guān)系型數(shù)據(jù)庫B.非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫C.文件系統(tǒng)D.云存儲9.數(shù)據(jù)可視化主要是為了（）。A.使數(shù)據(jù)更美觀B.方便數(shù)據(jù)存儲C.更直觀地展示數(shù)據(jù)D.提高數(shù)據(jù)安全性10.以下哪種編程語言在數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域應(yīng)用廣泛？（）A.C語言B.JavaC.PythonD.Pascal二、多項選擇題（總共5題，每題6分，每題有兩個或兩個以上正確答案，請將正確答案填寫在括號內(nèi)，多選、少選、錯選均不得分）1.數(shù)據(jù)處理中常用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)包括（）。A.數(shù)組B.鏈表C.棧D.隊列E.樹2.數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)的功能包括（）。A.數(shù)據(jù)定義B.數(shù)據(jù)操縱C.數(shù)據(jù)控制D.數(shù)據(jù)存儲E.數(shù)據(jù)備份3.數(shù)據(jù)挖掘的主要任務(wù)有（）。A.分類B.聚類C.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘D.預(yù)測E.數(shù)據(jù)可視化4.數(shù)據(jù)清洗時可能會用到的方法有（）。A.缺失值處理B.異常值檢測與處理C.重復(fù)值去除D.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化E.數(shù)據(jù)加密5.以下屬于數(shù)據(jù)可視化工具的有（）。A.EchartsB.TableauC.PowerBID.MatplotlibE.Excel自帶圖表功能三、判斷題（總共10題，每題3分，請判斷下列說法是否正確，正確的打“√”，錯誤的打“×”）1.數(shù)據(jù)類型決定了數(shù)據(jù)在計算機中的存儲方式和所能進行的操作。（）2.排序算法的時間復(fù)雜度只與數(shù)據(jù)規(guī)模有關(guān)。（）3.數(shù)據(jù)庫中的視圖可以更新數(shù)據(jù)。（）4.數(shù)據(jù)挖掘只能處理數(shù)值型數(shù)據(jù)。（）5.文本數(shù)據(jù)不需要進行數(shù)據(jù)清洗。（）6.非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫不適合存儲結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。（）7.數(shù)據(jù)可視化可以幫助人們更好地理解和分析數(shù)據(jù)。（）8.編程語言的選擇對數(shù)據(jù)處理效率沒有影響。（）9.數(shù)據(jù)處理流程中，數(shù)據(jù)采集是第一步。（）10.大數(shù)據(jù)就是數(shù)據(jù)量非常大的數(shù)據(jù)。（）四、簡答題（總共3題，每題10分，請簡要回答以下問題）1.簡述數(shù)據(jù)處理的基本流程。2.請說明數(shù)據(jù)庫中主鍵和外鍵的作用及區(qū)別。3.數(shù)據(jù)挖掘中的分類算法有哪些常見應(yīng)用場景？五、綜合應(yīng)用題（總共2題，每題15分，請根據(jù)以下問題進行詳細解答）1.現(xiàn)有一批學(xué)生成績數(shù)據(jù)，包含學(xué)生姓名、課程名稱、成績等信息，存儲在一個文本文件中。請設(shè)計一個數(shù)據(jù)處理方案，實現(xiàn)以下功能：-讀取文本文件中的數(shù)據(jù)。-計算每個學(xué)生的平均成績。-找出平均成績最高的學(xué)生。2.某電商平臺記錄了大量用戶的購買行為數(shù)據(jù)，包括用戶ID、商品ID、購買時間、購買金額等。請利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，設(shè)計一個方案來發(fā)現(xiàn)用戶購買行為中的關(guān)聯(lián)規(guī)則，例如哪些商品經(jīng)常被一起購買。答案：一、單項選擇題1.C2.B3.D4.A5.B6.C7.C8.B9.C10.C二、多項選擇題1.ABCDE2.ABC3.ABCD4.ABCD5.ABCDE三、判斷題1.√2.×3.×4.×5.×6.×7.√8.×9.√10.×四、簡答題1.數(shù)據(jù)處理基本流程：數(shù)據(jù)采集，從各種數(shù)據(jù)源獲取數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)集成，將多個數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)整合；數(shù)據(jù)清理，去除錯誤、重復(fù)等數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換，對數(shù)據(jù)進行格式等轉(zhuǎn)換；數(shù)據(jù)挖掘，提取有價值信息；數(shù)據(jù)可視化，直觀展示數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)分析，深入分析數(shù)據(jù)以支持決策。2.主鍵：唯一標(biāo)識表中每一行記錄，確保數(shù)據(jù)的唯一性和完整性。外鍵：用于建立表與表之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，通過引用其他表的主鍵來實現(xiàn)。區(qū)別：主鍵是表自身的唯一標(biāo)識，外鍵是用于關(guān)聯(lián)其他表的字段。3.分類算法常見應(yīng)用場景：客戶信用評估，判斷客戶信用等級；疾病診斷，根據(jù)癥狀等判斷疾病類型；郵件分類，區(qū)分垃圾郵件和正常郵件；圖像識別，識別圖像中的物體類別等。五、綜合應(yīng)用題1.方案：使用Python讀取文本文件，將數(shù)據(jù)存儲在列表或字典中。遍歷數(shù)據(jù)計算每個學(xué)生平均成績并存儲在新的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中。通過比較平均成績找出最高的學(xué)生。示例代碼：```pythonstudents=[]withopen('scores.txt','r')asf:forlineinf:name,course,score=line.strip().split(',')students.append({'name':name,'course':course,'score':float(score)})student_avg_scores={}forstudentinstudents:ifstudent['name']notinstudent_avg_scores:student_avg_scores[student['name']]=[]student_avg_scores[student['name']].append(student['score'])avg_scores={name:sum(scores)/len(scores)forname,scoresinstudent_avg_scores.items()}max_student=max(avg_scores,key=avg_scores.get)print(f"平均成績最高的學(xué)生是：{max_student}，平均成績?yōu)椋簕avg_scores[max_student]}")```2.方案：使用Python的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘庫如mlxtend中的Apriori算法。首先讀取購買行為數(shù)據(jù)并進行預(yù)處理。然后使用Apriori算法挖掘關(guān)聯(lián)規(guī)則。示例代碼：```pythonimportpandasaspdfrommlxtend.preprocessingimportTransactionEncoderfrommlxtend.frequent_patternsimportapriori,association_rulesdata=[['用戶1','商品A','商品B'],['用戶2','商品B','商品C'],['用戶3','商品A','商品C']]df=pd.DataFrame(data,columns=['用戶ID','商品ID'])te=TransactionEncoder()te_ary=te.fit(df).transform(df)df_trans=pd.DataFrame(te_ary,columns=te.colum