2025年大二數(shù)據(jù)分析題庫及答案考試時長：120分鐘滿分：100分一、選擇題（總共10題，每題2分）1.在數(shù)據(jù)分析中，以下哪種方法最適合處理缺失值？a)直接刪除含有缺失值的樣本b)使用均值、中位數(shù)或眾數(shù)填充c)使用模型預(yù)測缺失值d)以上都是2.以下哪個不是描述性統(tǒng)計量的類型？a)均值b)方差c)相關(guān)系數(shù)d)假設(shè)檢驗3.在數(shù)據(jù)可視化中，散點圖主要用于展示：a)類別數(shù)據(jù)的分布b)時間序列數(shù)據(jù)的變化c)兩個變量之間的關(guān)系d)數(shù)據(jù)的分布密度4.以下哪種算法屬于監(jiān)督學(xué)習(xí)？a)K-means聚類b)決策樹分類c)主成分分析d)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)回歸5.在數(shù)據(jù)預(yù)處理中，標準化（Z-scorenormalization）的目的是：a)縮小數(shù)據(jù)范圍b)消除異常值c)增加數(shù)據(jù)維度d)以上都是6.以下哪個不是大數(shù)據(jù)的V特性？a)體量（Volume）b)速度（Velocity）c）價值（Value）d)維度（Variety）7.在假設(shè)檢驗中，p值小于0.05通常意味著：a)備擇假設(shè)成立b)原假設(shè)成立c)結(jié)果具有統(tǒng)計顯著性d)樣本量過小8.以下哪種方法不屬于特征工程？a)特征選擇b)特征編碼c)數(shù)據(jù)清洗d)模型調(diào)參9.在時間序列分析中，ARIMA模型適用于：a)線性關(guān)系b)非線性關(guān)系c)季節(jié)性數(shù)據(jù)d)獨立數(shù)據(jù)10.以下哪個不是常用的聚類算法？a)K-meansb)層次聚類c)DBSCANd)支持向量機二、判斷題（總共10題，每題2分）1.數(shù)據(jù)清洗是數(shù)據(jù)分析過程中最耗時的步驟。2.皮爾遜相關(guān)系數(shù)的取值范圍是[-1,1]。3.數(shù)據(jù)抽樣可以提高樣本的代表性。4.邏輯回歸模型只能處理二分類問題。5.數(shù)據(jù)聚合可以提高數(shù)據(jù)的可讀性。6.交叉驗證可以避免過擬合。7.熱力圖是一種常用的數(shù)據(jù)可視化方法。8.數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析是同一個概念。9.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)適用于處理高維數(shù)據(jù)。10.數(shù)據(jù)的歸一化和標準化是同一個概念。三、填空題（總共10題，每題2分）1.描述數(shù)據(jù)集中每個變量分布的統(tǒng)計量包括______、中位數(shù)和分位數(shù)。2.在假設(shè)檢驗中，拒絕原假設(shè)的臨界值為______。3.數(shù)據(jù)預(yù)處理的主要步驟包括______、轉(zhuǎn)換和規(guī)范化。4.決策樹算法中，選擇分裂特征的常用指標是______和增益率。5.大數(shù)據(jù)的四個V特性包括______、速度、價值和維度。6.在時間序列分析中，ARIMA模型中的p、d、q分別代表______、差分和移動平均。7.特征工程的目標是______和減少噪聲。8.數(shù)據(jù)可視化的目的是______和揭示數(shù)據(jù)中的模式。9.聚類分析中，K-means算法的缺點是______。10.交叉驗證的目的是______。四、簡答題（總共4題，每題5分）1.簡述數(shù)據(jù)清洗的主要步驟及其目的。2.解釋皮爾遜相關(guān)系數(shù)的含義及其適用條件。3.描述K-means聚類算法的基本原理及其優(yōu)缺點。4.說明時間序列分析中ARIMA模型的應(yīng)用場景及參數(shù)選擇方法。五、討論題（總共4題，每題5分）1.討論數(shù)據(jù)預(yù)處理在數(shù)據(jù)分析中的重要性，并舉例說明常見的數(shù)據(jù)質(zhì)量問題。2.比較監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)的區(qū)別，并舉例說明各自的適用場景。3.討論特征工程在機器學(xué)習(xí)中的重要性，并列舉幾種常用的特征工程方法。4.分析大數(shù)據(jù)時代數(shù)據(jù)分析面臨的挑戰(zhàn)，并提出相應(yīng)的解決方案。參考答案一、選擇題1.d)以上都是2.d)假設(shè)檢驗3.c)兩個變量之間的關(guān)系4.b)決策樹分類5.a)縮小數(shù)據(jù)范圍6.c)價值7.c)結(jié)果具有統(tǒng)計顯著性8.d)模型調(diào)參9.c)季節(jié)性數(shù)據(jù)10.d)支持向量機二、判斷題1.正確2.正確3.正確4.錯誤5.正確6.正確7.正確8.錯誤9.正確10.錯誤三、填空題1.頻數(shù)2.顯著性水平3.數(shù)據(jù)集成4.基尼系數(shù)5.體量6.自回歸7.提高特征質(zhì)量8.直觀展示數(shù)據(jù)9.對初始聚類中心敏感10.評估模型性能四、簡答題1.數(shù)據(jù)清洗的主要步驟包括：-缺失值處理：刪除或填充缺失值-異常值檢測：識別并處理異常值-數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換：統(tǒng)一數(shù)據(jù)格式和類型-數(shù)據(jù)規(guī)范化：消除量綱影響目的是提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，為后續(xù)分析做準備。2.皮爾遜相關(guān)系數(shù)用于衡量兩個變量之間的線性關(guān)系強度，取值范圍為[-1,1]。適用條件：數(shù)據(jù)需為連續(xù)型，且兩個變量服從正態(tài)分布。3.K-means聚類算法通過迭代將數(shù)據(jù)點劃分為K個簇，以最小化簇內(nèi)平方和。優(yōu)點：簡單高效，適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)。缺點：對初始聚類中心敏感，無法處理非凸形狀的簇。4.ARIMA模型適用于具有時間依賴性的序列數(shù)據(jù)，參數(shù)p、d、q分別代表自回歸階數(shù)、差分階數(shù)和移動平均階數(shù)。參數(shù)選擇方法：通過自相關(guān)圖和偏自相關(guān)圖確定p和q，通過單位根檢驗確定d。五、討論題1.數(shù)據(jù)預(yù)處理的重要性在于提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，常見問題包括缺失值、異常值和重復(fù)值。例如，缺失值可能導(dǎo)致分析結(jié)果偏差。2.監(jiān)督學(xué)習(xí)需要標簽數(shù)據(jù)，如分類和回歸；無監(jiān)督學(xué)習(xí)不需要標簽，如聚類和降維。監(jiān)督學(xué)習(xí)適用于預(yù)測任務(wù)，無監(jiān)督學(xué)習(xí)適用于發(fā)