2025年高職市場調(diào)查與分析（數(shù)據(jù)分析）試題及答案

（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3分，每題只有一個正確答案，請將正確答案填在括號內(nèi)）1.以下哪種數(shù)據(jù)分析方法常用于探索數(shù)據(jù)的分布特征？（）A.聚類分析B.回歸分析C.描述性統(tǒng)計分析D.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘2.在數(shù)據(jù)預(yù)處理中，處理缺失值的方法不包括（）。A.刪除缺失值所在記錄B.用均值填充C.用最大值填充D.用模型預(yù)測值填充3.用于衡量數(shù)據(jù)離散程度的統(tǒng)計量是（）。A.均值B.中位數(shù)C.標準差D.眾數(shù)4.以下哪個是數(shù)據(jù)可視化工具？（）A.PythonB.ExcelC.TableauD.SPSS5.主成分分析的主要目的是（）。A.數(shù)據(jù)降維B.聚類C.預(yù)測D.關(guān)聯(lián)分析6.線性回歸模型中，用于評估模型擬合優(yōu)度的指標是（）。A.R平方B.均方誤差C.標準差D.相關(guān)系數(shù)7.以下哪種抽樣方法屬于概率抽樣？（）A.方便抽樣B.配額抽樣C.簡單隨機抽樣D.判斷抽樣8.數(shù)據(jù)挖掘中的分類算法不包括（）。A.決策樹B.支持向量機C.K近鄰算法D.層次聚類算法9.時間序列分析中，用于預(yù)測未來值的方法是（）。A.趨勢分析B.季節(jié)性分析C.平滑法D.以上都是10.在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)清洗的目的不包括（）。A.提高數(shù)據(jù)質(zhì)量B.減少數(shù)據(jù)噪聲C.增加數(shù)據(jù)維度D.確保數(shù)據(jù)準確性二、多項選擇題（總共5題，每題5分，每題有兩個或兩個以上正確答案，請將正確答案填在括號內(nèi)）1.以下屬于數(shù)據(jù)分析流程的有（）。A.數(shù)據(jù)收集B.數(shù)據(jù)預(yù)處理C.數(shù)據(jù)分析D.數(shù)據(jù)可視化E.數(shù)據(jù)存儲2.數(shù)據(jù)預(yù)處理包括哪些步驟？（）A.數(shù)據(jù)清洗B.數(shù)據(jù)集成C.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換D.數(shù)據(jù)歸約E.數(shù)據(jù)標注3.常用的數(shù)據(jù)分析指標有（）。A.均值B.中位數(shù)C.標準差D.方差E.頻率4.以下哪些算法可用于數(shù)據(jù)分類？（）A.決策樹B.樸素貝葉斯C.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.聚類算法E.關(guān)聯(lián)規(guī)則算法5.數(shù)據(jù)可視化的原則包括（）。A.簡潔性B.準確性C.美觀性D.交互性E.復(fù)雜性三、判斷題（總共10題，每題2分，請判斷對錯，對的打√，錯的打×）1.數(shù)據(jù)挖掘就是從大量數(shù)據(jù)中提取有價值信息的過程。（）2.描述性統(tǒng)計分析只能處理數(shù)值型數(shù)據(jù)。（）3.聚類分析是將數(shù)據(jù)對象劃分為不同的組，使得同一組內(nèi)的對象相似度高，不同組間的對象相似度低。（）4.回歸分析只能用于預(yù)測連續(xù)型變量。（）5.數(shù)據(jù)可視化可以幫助用戶更直觀地理解數(shù)據(jù)。（）6.主成分分析中，主成分的方差之和等于原始數(shù)據(jù)的方差之和。（）7.抽樣調(diào)查的結(jié)果一定比普查更準確。（）8.數(shù)據(jù)清洗時，對于重復(fù)數(shù)據(jù)只能刪除，不能保留。（）9.時間序列分析中，趨勢成分是指時間序列在較長時間內(nèi)呈現(xiàn)出的持續(xù)上升或下降趨勢。（）10.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中，支持度表示規(guī)則在數(shù)據(jù)集中出現(xiàn)的頻繁程度。（）四、簡答題（總共3題，每題10分）1.請簡述數(shù)據(jù)清洗的主要內(nèi)容和方法。2.解釋線性回歸模型的基本原理，并說明如何評估其性能。3.簡述聚類分析的步驟以及常用的聚類算法。五、綜合分析題（總共2題，每題15分）1.給定一份某超市的銷售數(shù)據(jù)，包含商品名稱、銷售時間、銷售量、銷售額等字段。請你運用所學數(shù)據(jù)分析知識，提出至少三個分析問題，并說明如何解決這些問題。2.一家電商公司想要預(yù)測用戶是否會購買某款新產(chǎn)品，收集了用戶的年齡、性別、購買歷史、瀏覽記錄等數(shù)據(jù)。請設(shè)計一個數(shù)據(jù)分析方案，包括選擇合適的算法進行預(yù)測，并說明如何評估模型的性能。答案：一、單項選擇題1.C2.C3.C4.C5.A6.A7.C8.D9.D10.C二、多項選擇題1.ABCDE2.ABCD3.ABCDE4.ABC5.ABCD三、判斷題1.√2.×3.√4.×5.√6.√7.×8.×9.√10.√四、簡答題1.數(shù)據(jù)清洗主要內(nèi)容包括處理缺失值、重復(fù)數(shù)據(jù)、錯誤數(shù)據(jù)等。方法有刪除缺失值所在記錄、用均值/中位數(shù)等填充、基于模型預(yù)測填充；對于重復(fù)數(shù)據(jù)可刪除或合并；通過數(shù)據(jù)驗證等方式處理錯誤數(shù)據(jù)。2.線性回歸模型基本原理是通過建立自變量和因變量之間的線性關(guān)系來進行預(yù)測。評估性能指標有R平方衡量擬合優(yōu)度，均方誤差衡量預(yù)測值與真實值的誤差，還可用殘差分析等查看模型是否合適。3.聚類分析步驟：數(shù)據(jù)預(yù)處理、選擇聚類算法、確定聚類數(shù)、運行算法、評估聚類結(jié)果。常用算法有K均值聚類算法、層次聚類算法等。K均值算法將數(shù)據(jù)劃分為K個簇，通過不斷迭代調(diào)整聚類中心；層次聚類算法根據(jù)數(shù)據(jù)點之間的相似度構(gòu)建樹形層次結(jié)構(gòu)。五、綜合分析題1.分析問題：一是不同時間段各類商品銷售量變化趨勢，可按時間分組計算銷售量總和繪制趨勢圖；二是哪些商品銷售額貢獻大，按商品匯總銷售額排序；三是不同性別購買