2025年大學(xué)大一（計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)）數(shù)據(jù)分析實(shí)務(wù)階段測(cè)試題

（考試時(shí)間：90分鐘滿分100分）班級(jí)______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(gè)選項(xiàng)中，只有一項(xiàng)是符合題目要求的，請(qǐng)將正確答案填在括號(hào)內(nèi)）1.以下哪種數(shù)據(jù)類型在數(shù)據(jù)分析中常用于表示數(shù)值型數(shù)據(jù)？（）A.字符串B.整數(shù)C.布爾值D.列表答案：B2.在數(shù)據(jù)分析中，用于描述數(shù)據(jù)集中各數(shù)據(jù)點(diǎn)離散程度的統(tǒng)計(jì)量是（）。A.均值B.中位數(shù)C.標(biāo)準(zhǔn)差D.眾數(shù)答案：C3.以下哪個(gè)工具不是常用的數(shù)據(jù)分析工具？（）A.ExcelB.PythonC.PhotoshopD.R答案：C4.要從大量數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值的信息，首先需要進(jìn)行的步驟是（）。A.數(shù)據(jù)可視化B.數(shù)據(jù)清洗C.數(shù)據(jù)分析D.數(shù)據(jù)建模答案：B5.對(duì)于分類數(shù)據(jù)，常用的可視化方法是（）。A.柱狀圖B.折線圖C.散點(diǎn)圖D.餅圖答案：D6.在Python中，用于讀取CSV文件數(shù)據(jù)的庫(kù)是（）。A.pandasB.numpyC.matplotlibD.scikit-learn答案：A7.數(shù)據(jù)分析的目的不包括以下哪一項(xiàng)？（）A.發(fā)現(xiàn)規(guī)律B.做出決策C.創(chuàng)造新的數(shù)據(jù)D.預(yù)測(cè)趨勢(shì)答案：C8.以下哪種抽樣方法是等概率抽樣？（）A.分層抽樣B.整群抽樣C.簡(jiǎn)單隨機(jī)抽樣D.系統(tǒng)抽樣答案：C9.數(shù)據(jù)挖掘中的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘主要用于發(fā)現(xiàn)（）。A.數(shù)據(jù)之間的因果關(guān)系B.數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性C.數(shù)據(jù)的聚類D.數(shù)據(jù)的分類答案：B10.在數(shù)據(jù)分析流程中，數(shù)據(jù)建模的主要目的是（）。A.對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化展示B.對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類C.對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)D.對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗答案：C第II卷（非選擇題共60分）二、填空題（每題3分，共15分）1.數(shù)據(jù)分析的基本步驟包括數(shù)據(jù)收集、______、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)可視化和結(jié)果解讀。答案：數(shù)據(jù)清洗2.在Python中，______函數(shù)可以用于計(jì)算列表中元素的總和。答案：sum3.常用的數(shù)據(jù)分析方法包括描述性分析、______、聚類分析、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘等。答案：預(yù)測(cè)分析4.數(shù)據(jù)可視化的原則包括準(zhǔn)確性、______、簡(jiǎn)潔性和美觀性。答案：有效性5.對(duì)于時(shí)間序列數(shù)據(jù)，常用的分析方法有趨勢(shì)分析、______和季節(jié)性分析。答案：周期性分析三、簡(jiǎn)答題（每題5分，共15分）1.簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)清洗的主要內(nèi)容。答案：數(shù)據(jù)清洗主要包括處理缺失值，可通過(guò)刪除、填充等方式；處理重復(fù)值，去除重復(fù)記錄；處理異常值，如通過(guò)統(tǒng)計(jì)方法識(shí)別并修正或剔除；處理數(shù)據(jù)噪聲，平滑數(shù)據(jù)等。2.什么是數(shù)據(jù)可視化？數(shù)據(jù)可視化有什么作用？答案：數(shù)據(jù)可視化是將數(shù)據(jù)以圖形、圖表等直觀的形式展示出來(lái)。作用包括幫助快速理解數(shù)據(jù)、發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的模式和趨勢(shì)、更有效地傳達(dá)信息、支持決策制定等。3.簡(jiǎn)述常用的數(shù)據(jù)分析指標(biāo)。答案：常用指標(biāo)有均值，反映數(shù)據(jù)平均水平；中位數(shù)，處于數(shù)據(jù)中間位置；眾數(shù)，出現(xiàn)次數(shù)最多的值；標(biāo)準(zhǔn)差，衡量數(shù)據(jù)離散程度；方差，也是衡量離散程度指標(biāo)等。四、材料分析題（每題10分，共20分）材料：某電商平臺(tái)收集了用戶的購(gòu)買記錄數(shù)據(jù)，包括用戶ID、購(gòu)買時(shí)間、購(gòu)買商品、購(gòu)買金額等信息。現(xiàn)在想要分析用戶的購(gòu)買行為特征。1.請(qǐng)?zhí)岢鲆环N數(shù)據(jù)分析方法來(lái)分析用戶購(gòu)買商品的種類分布情況，并說(shuō)明如何實(shí)現(xiàn)。答案：可使用分類統(tǒng)計(jì)方法。通過(guò)Python的pandas庫(kù)，先讀取數(shù)據(jù)，然后按照商品類別進(jìn)行分組統(tǒng)計(jì)，計(jì)算每個(gè)商品類別的購(gòu)買次數(shù)或購(gòu)買人數(shù)等，從而得出商品種類分布情況。示例代碼：importpandasaspd;data=pd.read_csv('purchase_data.csv');category_count=data.groupby('購(gòu)買商品').size()。2.如何分析用戶購(gòu)買金額的分布特征？請(qǐng)給出具體步驟。答案：首先計(jì)算購(gòu)買金額的均值、中位數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差等描述性統(tǒng)計(jì)量。然后繪制直方圖展示金額分布區(qū)間及頻率。還可進(jìn)行分位數(shù)分析，如計(jì)算25%、50%、75%分位數(shù)了解不同水平的金額分布。步驟：讀取數(shù)據(jù)，計(jì)算統(tǒng)計(jì)量，繪制圖表。示例代碼：importpandasaspd;importmatplotlib.pyplotasplt;data=pd.read_csv('purchase_data.csv');mean_amount=data['購(gòu)買金額'].mean();median_amount=data['購(gòu)買金額'].median();std_amount=data['購(gòu)買金額'].std();data['購(gòu)買金額'].hist(bins=20);plt.show()。五、綜合應(yīng)用題（每題10分，共10分）材料：某公司記錄了員工的工作時(shí)長(zhǎng)、工作效率評(píng)分、績(jī)效獎(jiǎng)金等數(shù)據(jù)?，F(xiàn)在公司想要分析工作時(shí)長(zhǎng)與工作效率評(píng)分之間的關(guān)系，以及如何根據(jù)工作效率評(píng)分來(lái)預(yù)測(cè)績(jī)效獎(jiǎng)金。1.請(qǐng)描述如何使用數(shù)據(jù)分析方法來(lái)分析工作時(shí)長(zhǎng)與工作效率評(píng)分之間的關(guān)系。答案：首先收集數(shù)據(jù)，然后繪制散點(diǎn)圖觀察兩者大致趨勢(shì)。計(jì)算兩者的相關(guān)系數(shù)，判斷線性相關(guān)程度?？山⒕€性回歸模型，通過(guò)最小二乘法求解回歸方程，進(jìn)一步分析工作時(shí)長(zhǎng)對(duì)工作效率評(píng)分的影響。通過(guò)模型評(píng)估指標(biāo)如R平方等來(lái)衡量模型擬合優(yōu)度。2.基于工作效率評(píng)分，如何建立預(yù)測(cè)績(jī)效獎(jiǎng)金的模型？請(qǐng)