2026年數(shù)據(jù)分析（數(shù)據(jù)處理）綜合測試題及答案

（考試時間：90分鐘滿分100分）班級______姓名______第I卷（選擇題共40分）（總共8題，每題5分，每題只有一個正確答案，請將正確答案填在括號內(nèi)）w1.以下哪種數(shù)據(jù)處理方法常用于數(shù)據(jù)的初步探索性分析，以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的潛在模式和趨勢？（）A.聚類分析B.主成分分析C.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘D.描述性統(tǒng)計(jì)分析w2.在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集時，為了提高數(shù)據(jù)處理效率，以下哪種技術(shù)是不合適的？（）A.分布式計(jì)算B.并行處理C.批處理D.實(shí)時處理w3.對于缺失值的處理，以下哪種方法可能會改變原始數(shù)據(jù)的分布特征？（）A.刪除含有缺失值的記錄B.使用均值填充C.使用中位數(shù)填充D.使用多重填補(bǔ)法w4.以下哪種算法是用于分類問題的監(jiān)督學(xué)習(xí)算法？（）A.支持向量機(jī)B.K近鄰算法C.決策樹算法D.以上都是w5.當(dāng)數(shù)據(jù)存在嚴(yán)重的偏態(tài)分布時，以下哪種統(tǒng)計(jì)量更能代表數(shù)據(jù)的中心位置？（）A.均值B.中位數(shù)C.眾數(shù)D.標(biāo)準(zhǔn)差w6.在數(shù)據(jù)可視化中，用于展示兩個變量之間關(guān)系的常用圖表是（）。A.柱狀圖B.折線圖C.散點(diǎn)圖D.餅圖w7.以下哪種數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化方法是將數(shù)據(jù)映射到[0,1]區(qū)間？（）A.最小-最大標(biāo)準(zhǔn)化B.Z-score標(biāo)準(zhǔn)化C.小數(shù)定標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化D.以上都不是w8.對于時間序列數(shù)據(jù)，以下哪種分析方法常用于預(yù)測未來趨勢？（）A.回歸分析B.移動平均法C.聚類分析D.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘第II卷（非選擇題共60分）w9.（10分）簡述數(shù)據(jù)清洗的主要步驟和目的。w10.（15分）某數(shù)據(jù)集包含學(xué)生的數(shù)學(xué)成績、語文成績和英語成績，現(xiàn)要分析不同學(xué)科成績之間的相關(guān)性。請描述你會使用的數(shù)據(jù)分析方法，并說明如何進(jìn)行操作。w11.（15分）給出一段Python代碼示例，用于讀取一個CSV格式的數(shù)據(jù)文件，并計(jì)算數(shù)據(jù)中某一列的均值、中位數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)差。材料：有一份關(guān)于某城市不同區(qū)域房價的數(shù)據(jù)表，包含區(qū)域名稱、房屋面積、價格、房齡等信息。w12.（10分）根據(jù)上述材料，若要分析不同區(qū)域房價的差異，你會采用什么數(shù)據(jù)分析方法？請簡要說明步驟。材料：某電商平臺記錄了用戶的購買行為數(shù)據(jù)，包括購買時間、購買商品種類、購買金額等。w13.（20分）請根據(jù)上述材料，設(shè)計(jì)一個數(shù)據(jù)分析方案，以了解用戶的購買偏好和消費(fèi)趨勢。要求詳細(xì)說明分析步驟和使用的數(shù)據(jù)分析工具或方法。答案：w1.Dw2.Dw3.Aw4.Dw5.Bw6.Cw7.Aw8.Bw9.數(shù)據(jù)清洗主要步驟包括：缺失值處理，可采用刪除記錄、均值填充、多重填補(bǔ)等方法；異常值處理，如基于統(tǒng)計(jì)方法或機(jī)器學(xué)習(xí)方法識別并處理；重復(fù)值處理，去除重復(fù)記錄。目的是提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，消除噪聲和錯誤數(shù)據(jù)，使數(shù)據(jù)更適合后續(xù)分析。w10.可使用相關(guān)性分析方法。操作如下：首先將數(shù)學(xué)、語文、英語成績數(shù)據(jù)導(dǎo)入分析工具（如Python的pandas庫）。然后使用corr函數(shù)計(jì)算各學(xué)科成績之間的相關(guān)系數(shù)。通過相關(guān)系數(shù)的值判斷不同學(xué)科成績之間的相關(guān)性強(qiáng)弱及方向。w11.```pythonimportpandasaspddata=pd.read_csv('data.csv')col_mean=data['某列'].mean()col_median=data['某列'].median()col_std=data['某列'].std()print('均值:',col_mean)print('中位數(shù):',col_median)print('標(biāo)準(zhǔn)差:',col_std)```w12.可采用方差分析方法。步驟：先將不同區(qū)域房價數(shù)據(jù)按區(qū)域分類。然后使用方差分析模型，檢驗(yàn)不同區(qū)域房價均值是否有顯著差異。若有顯著差異，再進(jìn)一步通過多重比較等方法確定具體哪些區(qū)域之間存在差異。w13.分析方案：首先導(dǎo)入購買行為數(shù)據(jù)到數(shù)據(jù)分析工具（如Python的pandas和matplotlib等）。對于購買偏好，按商品種類統(tǒng)計(jì)