2025年大學(xué)大四（數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)）數(shù)據(jù)分析專項(xiàng)測(cè)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。請(qǐng)將正確答案的序號(hào)填在括號(hào)內(nèi)。1.以下哪種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)最適合用于存儲(chǔ)和快速查詢大量的鍵值對(duì)數(shù)據(jù)？（）A.數(shù)組B.鏈表C.哈希表D.棧2.在數(shù)據(jù)分析中，用于衡量數(shù)據(jù)離散程度的指標(biāo)是（）A.均值B.中位數(shù)C.標(biāo)準(zhǔn)差D.眾數(shù)3.以下哪種算法常用于數(shù)據(jù)降維？（）A.K-Means算法B.決策樹算法C.PCA算法D.樸素貝葉斯算法4.對(duì)于時(shí)間序列數(shù)據(jù)，以下哪種方法可以用于預(yù)測(cè)未來值？（）A.線性回歸B.邏輯回歸C.支持向量機(jī)D.移動(dòng)平均法5.在處理缺失值時(shí)，以下哪種方法是將缺失值替換為該列的均值？（）A.簡(jiǎn)單刪除法B.均值填充法C.中位數(shù)填充法D.插補(bǔ)法6.以下哪種數(shù)據(jù)庫(kù)適合處理大規(guī)模的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和查詢？（）A.MySQLB.MongoDBC.RedisD.Cassandra第II卷（非選擇題共70分）7.（10分）簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)清洗的主要步驟和目的。8.（15分）請(qǐng)解釋什么是聚類分析，并說明K-Means聚類算法的基本原理。9.（15分）給定以下數(shù)據(jù)集：[12,15,18,20,22,25,28,30,32,35]，請(qǐng)計(jì)算其均值、中位數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)差。10.（20分）材料：某電商平臺(tái)收集了用戶的購(gòu)買記錄，包括用戶ID、商品ID、購(gòu)買時(shí)間、購(gòu)買金額等信息?，F(xiàn)在需要分析用戶的購(gòu)買行為，例如哪些用戶購(gòu)買頻率較高，哪些商品最受歡迎等。問題：請(qǐng)?jiān)O(shè)計(jì)一個(gè)數(shù)據(jù)分析方案，包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、分析方法選擇及預(yù)期結(jié)果。11.（20分）材料：某公司記錄了員工的工作時(shí)長(zhǎng)、績(jī)效評(píng)分以及薪資等數(shù)據(jù)，希望通過數(shù)據(jù)分析找出影響薪資的關(guān)鍵因素。問題：請(qǐng)建立一個(gè)簡(jiǎn)單的線性回歸模型來分析工作時(shí)長(zhǎng)和績(jī)效評(píng)分對(duì)薪資的影響，并解釋模型的系數(shù)含義。答案：1.C2.C3.C4.D5.B6.A7.數(shù)據(jù)清洗主要步驟包括：缺失值處理，可采用刪除缺失值所在行、均值填充、中位數(shù)填充等方法；異常值處理，通過統(tǒng)計(jì)方法識(shí)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，使數(shù)據(jù)更準(zhǔn)確、完整、一致，為后續(xù)分析提供可靠基礎(chǔ)。8.聚類分析是將數(shù)據(jù)對(duì)象劃分為不同的組或簇，使得同一簇內(nèi)的數(shù)據(jù)對(duì)象相似度高，不同簇的數(shù)據(jù)對(duì)象相似度低。K-Means聚類算法基本原理：首先隨機(jī)選擇K個(gè)聚類中心，然后計(jì)算每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)到聚類中心的距離，將數(shù)據(jù)點(diǎn)分配到最近的聚類中心所在簇，接著重新計(jì)算每個(gè)簇的中心，不斷迭代直到聚類中心穩(wěn)定或滿足終止條件。9.均值：(12+15+18+20+22+25+28+30+32+35)/10=23.7；中位數(shù)：排序后中間兩個(gè)數(shù)22和25的平均值，即(22+25)/2=23.5；標(biāo)準(zhǔn)差：先計(jì)算方差，再開方。方差計(jì)算：[(12-23.7)^2+(15-23.7)^2+...+(35-23.7)^2]/10，計(jì)算得方差約為47.21，標(biāo)準(zhǔn)差約為6.87。10.數(shù)據(jù)預(yù)處理：檢查數(shù)據(jù)完整性，清理缺失值和異常值；對(duì)購(gòu)買時(shí)間進(jìn)行時(shí)間格式轉(zhuǎn)換等。分析方法選擇：用分組聚合統(tǒng)計(jì)用戶購(gòu)買頻率；用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘分析商品關(guān)聯(lián)購(gòu)買情況。預(yù)期結(jié)果：找出高購(gòu)買頻率用戶群體特征；發(fā)現(xiàn)熱門商品及其關(guān)聯(lián)商品組合。11.設(shè)工作時(shí)長(zhǎng)為x1，績(jī)效評(píng)分為x2，薪資為y，建立線性回歸模型y=β0+