2025年大學(xué)大數(shù)據(jù)科學(xué)與技術(shù)（大數(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______第一部分：選擇題（總共10題，每題3分，每題只有一個正確答案，請將正確答案填涂在答題卡相應(yīng)位置）1.以下哪種算法不屬于機器學(xué)習(xí)中的監(jiān)督學(xué)習(xí)算法？A.決策樹B.支持向量機C.聚類算法D.線性回歸2.在大數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)清洗的目的不包括以下哪一項？A.去除重復(fù)數(shù)據(jù)B.處理缺失值C.增加數(shù)據(jù)維度D.糾正錯誤數(shù)據(jù)3.對于時間序列數(shù)據(jù)，常用的分析方法是？A.關(guān)聯(lián)分析B.回歸分析C.趨勢分析D.聚類分析4.以下哪個不是大數(shù)據(jù)的特點？A.大量（Volume）B.高速（Velocity）C.高價值（Value）D.高成本（Cost）5.主成分分析（PCA）的主要作用是？A.數(shù)據(jù)降維B.數(shù)據(jù)分類C.數(shù)據(jù)聚類D.數(shù)據(jù)預(yù)測6.以下哪種數(shù)據(jù)庫適合存儲大數(shù)據(jù)？A.OracleB.MySQLC.MongoDBD.SQLServer7.在數(shù)據(jù)分析中，用來衡量模型預(yù)測準(zhǔn)確性的指標(biāo)是？A.召回率B.準(zhǔn)確率C.F1值D.以上都是8.數(shù)據(jù)挖掘中的頻繁項集挖掘主要用于？A.發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的關(guān)聯(lián)規(guī)則B.進行數(shù)據(jù)分類C.數(shù)據(jù)聚類D.數(shù)據(jù)降維9.以下哪種編程語言在大數(shù)據(jù)分析中應(yīng)用廣泛？A.JavaB.PythonC.C++D.C10.對于大數(shù)據(jù)分析項目，數(shù)據(jù)預(yù)處理階段通常占整個項目時間的比例約為？A.10%-20%B.30%-40%C.50%-60%D.70%-80%第二部分：多項選擇題（總共5題，每題5分，每題有多個正確答案，請將正確答案填涂在答題卡相應(yīng)位置，少選、多選或錯選均不得分）1.以下哪些屬于大數(shù)據(jù)分析中的可視化工具？A.TableauB.PowerBIC.ExcelD.Matplotlib2.機器學(xué)習(xí)中的無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法包括？A.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B.聚類算法C.降維算法D.強化學(xué)習(xí)3.在數(shù)據(jù)挖掘中，關(guān)聯(lián)規(guī)則的評價指標(biāo)有？A.支持度B.置信度C.提升度D.準(zhǔn)確率4.大數(shù)據(jù)分析中常用的數(shù)據(jù)存儲方式有？A.分布式文件系統(tǒng)B.關(guān)系型數(shù)據(jù)庫C.非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫D.云存儲5.以下哪些技術(shù)可用于大數(shù)據(jù)的分布式計算？A.HadoopB.SparkC.FlinkD.TensorFlow第三部分：判斷題（總共10題，每題2分，請在答題卡相應(yīng)位置打“√”或“×”）1.大數(shù)據(jù)分析就是對海量數(shù)據(jù)進行簡單的存儲和查詢。（）2.監(jiān)督學(xué)習(xí)算法需要有標(biāo)注的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。（）3.數(shù)據(jù)可視化只能展示數(shù)據(jù)，不能幫助發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的規(guī)律。（）4.聚類算法可以將數(shù)據(jù)分成不同的組，組內(nèi)數(shù)據(jù)相似性高，組間數(shù)據(jù)差異大。（）5.大數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)量越大，分析結(jié)果一定越準(zhǔn)確。（）6.線性回歸模型只能處理線性關(guān)系的數(shù)據(jù)。（）7.數(shù)據(jù)挖掘中的分類算法可以預(yù)測數(shù)據(jù)的類別。（）8.分布式文件系統(tǒng)可以提高數(shù)據(jù)存儲的可靠性和讀寫性能。（）9.深度學(xué)習(xí)算法在大數(shù)據(jù)分析中不需要大量的數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練。（）10.大數(shù)據(jù)分析項目中，數(shù)據(jù)探索性分析是可有可無的步驟。（）第四部分：簡答題（總共3題，每題10分）1.請簡要闡述大數(shù)據(jù)分析的一般流程。2.說明支持向量機（SVM）的基本原理，并舉例說明其在實際中的應(yīng)用場景。3.簡述數(shù)據(jù)挖掘中分類算法的評估方法有哪些。第五部分：綜合應(yīng)用題（總共2題，每題20分）1.假設(shè)你負(fù)責(zé)分析某電商平臺的用戶購買行為數(shù)據(jù)，以提高平臺的銷售業(yè)績。請描述你將如何進行大數(shù)據(jù)分析，包括數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)分析以及可能采取的措施。2.現(xiàn)有一批醫(yī)療數(shù)據(jù)，包含患者的癥狀、診斷結(jié)果等信息。請設(shè)計一個基于機器學(xué)習(xí)的方法來預(yù)測患者可能患有的疾病，并闡述具體的步驟和所選用的算法。答案：第一部分：選擇題1.C2.C3.C4.D5.A6.C7.D8.A9.B10.D第二部分：多項選擇題1.ABCD2.BC3.ABC4.ABCD5.ABC第三部分：判斷題1.×2.√3.×4.√5.×6.√7.√8.√9.×10.×第四部分：簡答題1.大數(shù)據(jù)分析一般流程：首先是數(shù)據(jù)收集，從各種數(shù)據(jù)源獲取數(shù)據(jù)；接著進行數(shù)據(jù)清洗，處理缺失值、重復(fù)值等；然后是數(shù)據(jù)分析，選擇合適算法挖掘數(shù)據(jù)價值；最后根據(jù)分析結(jié)果進行決策和可視化展示。2.支持向量機基本原理：尋找一個最優(yōu)超平面將不同類數(shù)據(jù)分開，使得間隔最大。應(yīng)用場景：如在圖像分類中區(qū)分不同物體，在文本分類中區(qū)分不同主題文本等。3.分類算法評估方法：準(zhǔn)確率，正確分類樣本數(shù)占總樣本數(shù)比例；召回率，正確召回正例樣本數(shù)占實際正例樣本數(shù)比例；F1值，綜合考慮準(zhǔn)確率和召回率；還有ROC曲線、AUC值等評估指標(biāo)。第五部分：綜合應(yīng)用題1.對于電商平臺用戶購買行為數(shù)據(jù)分析：數(shù)據(jù)收集可從平臺數(shù)據(jù)庫、日志文件等獲取用戶瀏覽、購買等行為數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)清洗去除重復(fù)、錯誤數(shù)據(jù)，處理缺失值。數(shù)據(jù)分析用關(guān)聯(lián)分析找商品關(guān)聯(lián)，聚類分析分用戶群體，預(yù)測分析預(yù)測用戶購買傾向。可根據(jù)分析結(jié)果優(yōu)化推薦系統(tǒng)、調(diào)整商品布局等。2.基于機器