2025年大學(xué)數(shù)據(jù)處理與分析（分析方法）試題及答案

（考試時(shí)間：90分鐘滿分100分）班級(jí)______姓名______第I卷（選擇題共30分）答題要求：本卷共6題，每題5分。在每題給出的四個(gè)選項(xiàng)中，只有一項(xiàng)是符合題目要求的。1.以下哪種分析方法常用于探索數(shù)據(jù)中潛在的模式和關(guān)系，且不需要預(yù)先設(shè)定模型？A.線性回歸分析B.主成分分析C.聚類分析D.時(shí)間序列分析2.在數(shù)據(jù)處理中，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理的主要目的是？A.使數(shù)據(jù)更易于理解B.消除數(shù)據(jù)中的噪聲C.提高模型的收斂速度D.讓不同特征具有相同的尺度3.當(dāng)處理高維數(shù)據(jù)時(shí)，為了降低數(shù)據(jù)維度同時(shí)保留主要信息，通常會(huì)采用以下哪種方法？A.決策樹算法B.支持向量機(jī)C.奇異值分解D.樸素貝葉斯分類4.對(duì)于一組具有線性關(guān)系的數(shù)據(jù)，若要建立預(yù)測(cè)模型，哪種分析方法最為合適？A.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘B.邏輯回歸C.線性回歸D.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)5.在分析數(shù)據(jù)的分布特征時(shí)，以下哪個(gè)指標(biāo)可以反映數(shù)據(jù)的離散程度？A.均值B.中位數(shù)C.標(biāo)準(zhǔn)差D.眾數(shù)6.哪種分析方法適用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)集中頻繁出現(xiàn)的項(xiàng)集和規(guī)則？A.因子分析B.聚類分析C.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘D.層次分析法第II卷（非選擇題共70分）簡(jiǎn)答題（共20分）答題要求：本卷共2題，每題10分。請(qǐng)簡(jiǎn)要回答問(wèn)題，要求條理清晰，語(yǔ)言簡(jiǎn)潔。7.簡(jiǎn)述主成分分析的基本原理和主要步驟。8.請(qǐng)說(shuō)明時(shí)間序列分析中常用的平穩(wěn)性檢驗(yàn)方法及其作用。計(jì)算題（共20分）答題要求：本卷共2題，每題10分。請(qǐng)寫出詳細(xì)的計(jì)算過(guò)程和答案。9.已知一組數(shù)據(jù)：12,15,18,20,22。計(jì)算這組數(shù)據(jù)的均值、中位數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)差。10.假設(shè)有一個(gè)簡(jiǎn)單的線性回歸模型y=2x+3，當(dāng)x取值為5時(shí)，預(yù)測(cè)y的值。案例分析題（共15分）答題要求：請(qǐng)閱讀以下案例，然后回答問(wèn)題。要求分析準(zhǔn)確，結(jié)論合理。某電商平臺(tái)收集了大量用戶的購(gòu)物數(shù)據(jù)，包括購(gòu)買時(shí)間、購(gòu)買商品種類、購(gòu)買金額等。通過(guò)數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)，在特定時(shí)間段內(nèi)，某些商品的銷量呈現(xiàn)出明顯的周期性波動(dòng)。同時(shí)，購(gòu)買不同商品組合的用戶群體之間存在一定的關(guān)聯(lián)關(guān)系。11.針對(duì)商品銷量的周期性波動(dòng)，你認(rèn)為可以采用哪種數(shù)據(jù)分析方法進(jìn)行深入研究？并說(shuō)明理由。12.如何利用數(shù)據(jù)分析挖掘出購(gòu)買不同商品組合的用戶群體之間的關(guān)聯(lián)規(guī)則？論述題（共15分）答題要求：本卷共1題，15分。請(qǐng)結(jié)合所學(xué)知識(shí)，對(duì)給定的主題進(jìn)行深入論述，要求觀點(diǎn)明確，論證充分。13.論述在大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)處理與分析面臨的挑戰(zhàn)以及應(yīng)對(duì)策略。答案：1.C2.D3.C4.C5.C6.C7.主成分分析基本原理是通過(guò)線性變換將原始高維數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為一組新的互不相關(guān)的變量，即主成分，這些主成分保留了原始數(shù)據(jù)的大部分信息。主要步驟包括：對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理；計(jì)算相關(guān)系數(shù)矩陣；求相關(guān)系數(shù)矩陣的特征值和特征向量；確定主成分個(gè)數(shù)并計(jì)算主成分；對(duì)主成分進(jìn)行解釋和命名。8.常用的平穩(wěn)性檢驗(yàn)方法有ADF檢驗(yàn)。其作用是判斷時(shí)間序列是否平穩(wěn)。若時(shí)間序列平穩(wěn)，其均值和方差不隨時(shí)間變化，便于進(jìn)行后續(xù)分析建模，如預(yù)測(cè)等；若不平穩(wěn)，可能會(huì)導(dǎo)致模型失效等問(wèn)題，所以需先檢驗(yàn)平穩(wěn)性并進(jìn)行相應(yīng)處理。9.均值：(12+15+18+20+22)÷5=17.4；中位數(shù)：18；標(biāo)準(zhǔn)差：先求方差，[(12-17.4)2+(15-17.4)2+(18-17.4)2+(20-17.4)2+(22-17.4)2]÷5=10.24，標(biāo)準(zhǔn)差為√10.24≈3.2。10.當(dāng)x=5時(shí)，y=2×5+3=13。11.可采用時(shí)間序列分析方法。因?yàn)闀r(shí)間序列分析能針對(duì)時(shí)間序列數(shù)據(jù)，分析其周期性、趨勢(shì)性等特征，可準(zhǔn)確找出銷量周期性波動(dòng)的規(guī)律，如周期長(zhǎng)度、波動(dòng)幅度等，為后續(xù)預(yù)測(cè)和決策提供依據(jù)。12.可利用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法Apriori等。首先對(duì)購(gòu)買商品組合數(shù)據(jù)進(jìn)行整理，設(shè)定最小支持度和最小置信度等參數(shù)，通過(guò)算法掃描數(shù)據(jù)，找出頻繁項(xiàng)集，進(jìn)而生成關(guān)聯(lián)規(guī)則，確定不同商品組合之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。13.挑戰(zhàn)：數(shù)據(jù)量巨大，存儲(chǔ)和處理困難；數(shù)據(jù)類型多樣，包括結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊，存在噪聲、缺失值等；數(shù)