2026年綜合數(shù)據(jù)（數(shù)據(jù)處理）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10題，每題4分，每題給出的四個選項中，只有一項是符合題目要求的）w1.以下哪種數(shù)據(jù)處理方法能最有效地去除數(shù)據(jù)中的噪聲？A.數(shù)據(jù)平滑B.數(shù)據(jù)集成C.數(shù)據(jù)歸約D.數(shù)據(jù)離散化w2.在進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘時，對于分類算法，以下哪個指標(biāo)用于衡量模型對新數(shù)據(jù)的預(yù)測能力？A.準(zhǔn)確率B.召回率C.F1值D.以上都是w3.數(shù)據(jù)可視化中，哪種圖表最適合展示數(shù)據(jù)隨時間的變化趨勢？A.柱狀圖B.折線圖C.餅圖D.散點圖w4.以下關(guān)于數(shù)據(jù)倉庫的描述，錯誤的是：A.數(shù)據(jù)倉庫是面向主題的B.數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)是集成的C.數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)是實時更新的D.數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)是隨時間變化的w5.對于關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘，支持度和置信度分別表示：A.支持度表示項集在數(shù)據(jù)集中出現(xiàn)的頻率，置信度表示規(guī)則的可信程度B.支持度表示規(guī)則的可信程度，置信度表示項集在數(shù)據(jù)集中出現(xiàn)的頻率C.支持度和置信度都表示項集在數(shù)據(jù)集中出現(xiàn)的頻率D.支持度和置信度都表示規(guī)則的可信程度w6.以下哪種算法常用于數(shù)據(jù)聚類？A.K-Means算法B.決策樹算法C.樸素貝葉斯算法D.支持向量機(jī)算法w7.在數(shù)據(jù)預(yù)處理中，數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化的目的是：A.使數(shù)據(jù)具有相同的尺度B.去除數(shù)據(jù)中的異常值C.提高數(shù)據(jù)的可讀性D.以上都不對w8.對于大數(shù)據(jù)處理，以下哪種技術(shù)可以實現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布式存儲和計算？A.HadoopB.PythonC.SQLD.Excelw9.數(shù)據(jù)挖掘中的頻繁項集是指：A.出現(xiàn)頻率較高的單個項B.出現(xiàn)頻率較高的項的集合C.包含所有項的集合D.出現(xiàn)頻率較低的項的集合w10.以下關(guān)于數(shù)據(jù)安全的說法，正確的是：A.數(shù)據(jù)加密是保護(hù)數(shù)據(jù)安全的唯一方法B.數(shù)據(jù)備份可以防止數(shù)據(jù)丟失，但不能防止數(shù)據(jù)泄露C.訪問控制可以限制對數(shù)據(jù)的非法訪問D.以上都不對第II卷（非選擇題共60分）（一）填空題（共10分）（總共5空，每空2分）w11.數(shù)據(jù)處理的基本步驟包括數(shù)據(jù)采集、______、數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)可視化。w12.在數(shù)據(jù)集成過程中，可能會出現(xiàn)數(shù)據(jù)沖突，常見的數(shù)據(jù)沖突包括模式?jīng)_突、______和命名沖突。w13.決策樹算法的核心是通過______來構(gòu)建決策樹。w14.數(shù)據(jù)歸約的主要目的是在盡可能保持?jǐn)?shù)據(jù)原貌的前提下，最大限度地精簡數(shù)據(jù)量，常用的數(shù)據(jù)歸約方法包括屬性子集選擇、______和數(shù)值歸約。w15.支持向量機(jī)算法中，通過尋找______來進(jìn)行分類或回歸。（二）簡答題（共20分）（總共4題，每題5分）w16.簡述數(shù)據(jù)平滑的作用及常用方法。w17.什么是數(shù)據(jù)離散化？為什么要進(jìn)行數(shù)據(jù)離散化？w18.請簡要說明數(shù)據(jù)可視化的重要性。w19.簡述K-Means算法的基本步驟。（三）計算題（共15分）（總共1題，15分）w20.假設(shè)某數(shù)據(jù)集包含以下屬性：年齡（數(shù)值型）、性別（類別型）、收入（數(shù)值型）?，F(xiàn)在需要對年齡進(jìn)行離散化處理，將年齡分為三個區(qū)間：[18,30]、(30,50]、(50,+∞)。請寫出具體的離散化過程，并說明這種離散化方法的優(yōu)點。（四）材料分析題（共10分）（總共2題，每題5分）材料：在一次市場調(diào)研中，收集了某地區(qū)消費(fèi)者對不同品牌手機(jī)的購買數(shù)據(jù)，包括品牌名稱、購買數(shù)量、消費(fèi)者年齡、性別等信息。經(jīng)過數(shù)據(jù)處理后，得到了以下部分結(jié)果：品牌A的購買數(shù)量占總購買量的30%，品牌B的購買數(shù)量占總購買量的25%，年齡在20-30歲之間的消費(fèi)者購買手機(jī)的比例為40%。w21.根據(jù)上述材料，分析品牌A和品牌B在該地區(qū)手機(jī)市場中的占有率情況。w22.從材料中關(guān)于年齡的信息，你能得出什么結(jié)論？（五）綜合應(yīng)用題（共5分）（總共1題，5分）w23.請描述一個你熟悉的數(shù)據(jù)處理場景，并說明你將如何運(yùn)用所學(xué)的數(shù)據(jù)處理知識來解決該場景中的問題。答案：w1.Aw2.Dw3.Bw4.Cw5.Aw6.Aw7.Aw8.Aw9.Bw10.Cw11.數(shù)據(jù)預(yù)處理w12.數(shù)據(jù)值沖突w13.信息增益w14.數(shù)據(jù)壓縮w15.最大間隔超平面w16.數(shù)據(jù)平滑的作用是去除數(shù)據(jù)中的噪聲，使數(shù)據(jù)更加平滑，便于后續(xù)處理。常用方法有移動平均法、中值濾波法等。移動平均法是計算數(shù)據(jù)窗口內(nèi)的平均值來替換當(dāng)前值；中值濾波法是用窗口內(nèi)的中值替換當(dāng)前值。w17.數(shù)據(jù)離散化是將連續(xù)的數(shù)值型屬性轉(zhuǎn)換為離散的類別型屬性。進(jìn)行數(shù)據(jù)離散化的原因主要有：簡化數(shù)據(jù)表示，降低數(shù)據(jù)復(fù)雜度；便于數(shù)據(jù)挖掘算法處理，一些算法要求輸入數(shù)據(jù)是離散的；能更好地反映數(shù)據(jù)的分布特征。w18.數(shù)據(jù)可視化的重要性在于：能直觀展示數(shù)據(jù)，使人們快速理解數(shù)據(jù)的含義和模式；有助于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的規(guī)律和異常；方便不同人員之間交流數(shù)據(jù)信息；可用于決策支持，幫助決策者基于直觀的可視化結(jié)果做出更準(zhǔn)確的決策。w19.K-Means算法的基本步驟：首先隨機(jī)選擇K個聚類中心；然后計算每個數(shù)據(jù)點到聚類中心的距離，將數(shù)據(jù)點分配到距離最近的聚類中心所在的簇；接著重新計算每個簇的聚類中心；重復(fù)上述步驟，直到聚類中心不再變化或滿足終止條件。w20.離散化過程：對于年齡屬性，遍歷數(shù)據(jù)集中的每個年齡值。若年齡值在[18,30]區(qū)間，則標(biāo)記為1；若在(30,50]區(qū)間，則標(biāo)記為2；若在(50,+∞)區(qū)間，則標(biāo)記為3。優(yōu)點：這種離散化方法簡單直觀，能將連續(xù)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為適合某些算法處理的離散數(shù)據(jù)，便于分析不同年齡段消費(fèi)者的特征，例如可以分別統(tǒng)計不同年齡段購買手機(jī)的品牌偏好等。w21.品牌A在該地區(qū)手機(jī)市場中的占有率為30%，品牌B的占有率為25%。品牌A的市場占有率高于品牌B，說明在該地區(qū)消費(fèi)者中，品牌A更受青睞，購買的人數(shù)相對較多。w22.從材料中關(guān)于年齡的信息可以得出，年齡在20-30歲之間的消費(fèi)者是該地區(qū)購買手機(jī)的主要群體之一，占總購買量的40%。這表明該年齡段的消費(fèi)者對手機(jī)的需求較大，手機(jī)廠商在進(jìn)行市場推廣和產(chǎn)品定位時，可重點關(guān)注這一年齡段的消費(fèi)者需求和偏好。w23.例如，在電商平臺銷售數(shù)據(jù)分析場景中。面對海量的銷售數(shù)據(jù)，首先進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，獲取訂單信息、商品信息、用戶信息等。然后