2025年高職（大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用）數(shù)據(jù)分析綜合實(shí)訓(xùn)階段測試題及答案

（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：本大題共10小題，每小題3分。在每小題給出的四個(gè)選項(xiàng)中，只有一項(xiàng)是符合題目要求的。1.以下哪種數(shù)據(jù)預(yù)處理方法常用于處理數(shù)據(jù)中的缺失值？A.數(shù)據(jù)歸一化B.數(shù)據(jù)離散化C.均值填充D.主成分分析2.關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘算法，以下說法正確的是？A.決策樹算法只能處理數(shù)值型數(shù)據(jù)B.支持向量機(jī)算法對(duì)數(shù)據(jù)分布沒有要求C.聚類算法可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的潛在模式D.關(guān)聯(lián)規(guī)則算法主要用于預(yù)測數(shù)值3.在數(shù)據(jù)分析中，用于描述數(shù)據(jù)集中各變量間線性關(guān)系的統(tǒng)計(jì)量是？A.方差B.協(xié)方差C.中位數(shù)D.標(biāo)準(zhǔn)差4.以下哪種數(shù)據(jù)庫適合存儲(chǔ)大規(guī)模結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)？A.NoSQL數(shù)據(jù)庫B.關(guān)系型數(shù)據(jù)庫C.圖數(shù)據(jù)庫D.文檔數(shù)據(jù)庫5.數(shù)據(jù)可視化時(shí)，哪種圖表適合展示數(shù)據(jù)隨時(shí)間的變化趨勢？A.柱狀圖B.折線圖C.餅圖D.散點(diǎn)圖6.對(duì)于大數(shù)據(jù)分析，以下哪個(gè)不是常用的分布式計(jì)算框架？A.HadoopB.SparkC.TensorFlowD.Flink7.在數(shù)據(jù)清洗過程中，去除重復(fù)數(shù)據(jù)屬于以下哪種操作？A.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換B.數(shù)據(jù)集成C.數(shù)據(jù)清理D.數(shù)據(jù)歸約8.關(guān)于數(shù)據(jù)分析中的特征選擇，以下說法錯(cuò)誤的是？A.可以提高模型的訓(xùn)練效率B.能減少模型的過擬合風(fēng)險(xiǎn)C.所有特征都對(duì)模型有同等重要性D.有助于降低模型的復(fù)雜度9.以下哪種數(shù)據(jù)分析方法可以用于探索數(shù)據(jù)中的異常值？A.回歸分析B.聚類分析C.箱線圖分析D.關(guān)聯(lián)分析10.在數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目中，數(shù)據(jù)探索性分析的主要目的是？A.驗(yàn)證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性B.發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的規(guī)律和特征C.建立預(yù)測模型D.進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化展示第II卷（非選擇題共70分）11.（總共1題，每題10分，答題要求：請(qǐng)簡要闡述數(shù)據(jù)挖掘的主要任務(wù)，并舉例說明其在實(shí)際中的應(yīng)用場景。）12.（總共1題，每題分15分，答題要求：請(qǐng)說明數(shù)據(jù)預(yù)處理包括哪些步驟，并解釋每個(gè)步驟的作用。）13.（總共1題，每題15分，答題要求：在數(shù)據(jù)分析中，如何評(píng)估一個(gè)分類模型的性能？請(qǐng)列舉常用的評(píng)估指標(biāo)并簡要說明。）14.材料：某電商平臺(tái)收集了大量用戶的購物數(shù)據(jù)，包括購買商品的種類、價(jià)格、購買時(shí)間等等。現(xiàn)在要分析用戶的購買行為模式。（總共1題，每題15分，答題要求：請(qǐng)?jiān)O(shè)計(jì)一個(gè)數(shù)據(jù)分析方案，包括數(shù)據(jù)清洗、特征提取、分析方法選擇等步驟，以實(shí)現(xiàn)對(duì)用戶購買行為模式的分析。）15.材料：為了提高某地區(qū)的醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量，收集了該地區(qū)醫(yī)院的患者就診數(shù)據(jù)，如患者年齡、疾病類型、就診科室、治療費(fèi)用等。（總共1題，每題15分，答題要求：請(qǐng)根據(jù)這些數(shù)據(jù)提出一個(gè)數(shù)據(jù)分析問題，并說明如何通過數(shù)據(jù)分析來解決該問題，以及可能得到的結(jié)論。）答案：1.C2.C3.B4.B5.B6.C7.C8.C9.C10.B11.數(shù)據(jù)挖掘主要任務(wù)包括分類、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘、異常檢測等。分類如根據(jù)客戶屬性預(yù)測是否會(huì)購買產(chǎn)品；聚類可將客戶按購買行為等特征聚類；關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘像發(fā)現(xiàn)啤酒和尿布的關(guān)聯(lián)；異常檢測可找出異常消費(fèi)行為的客戶。12.數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟有數(shù)據(jù)清洗，去除噪聲、缺失值等；數(shù)據(jù)集成，合并多個(gè)數(shù)據(jù)源數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換，如歸一化等；數(shù)據(jù)歸約，減少數(shù)據(jù)量。清洗保證數(shù)據(jù)質(zhì)量，集成整合數(shù)據(jù)，轉(zhuǎn)換使數(shù)據(jù)適合分析，歸約提高效率。13.評(píng)估分類模型性能常用指標(biāo)有準(zhǔn)確率，正確分類樣本占總樣本比例；召回率，實(shí)際正例中被正確預(yù)測的比例；F1值，綜合考慮準(zhǔn)確率和召回率；還有ROC曲線、AUC值等。14.數(shù)據(jù)清洗：去除重復(fù)、錯(cuò)誤數(shù)據(jù)。特征提?。禾崛≠徺I頻率、購買金額等特征。分析方法：用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘購買商品間關(guān)系，聚類分析用戶