2025年大學第三學年（大數(shù)據管理與應用）數(shù)據分析階段測試題及答案

（考試時間：90分鐘滿分100分）班級______姓名______第I卷（選擇題，共40分）每題給出的四個選項中，只有一項是符合題目要求的。請將正確答案填寫在括號內。(總共8題，每題5分，每題只有一個正確答案，請認真思考后作答)1.以下哪種數(shù)據結構最適合用于存儲和處理大規(guī)模的有序數(shù)據，以便快速進行二分查找？（）A.鏈表B.數(shù)組C.哈希表D.棧2.在數(shù)據分析中，用于衡量數(shù)據離散程度的指標是（）。A.均值B.中位數(shù)C.標準差D.眾數(shù)3.對于線性回歸模型y=β0+β1x+ε，其中β1表示（）。A.截距B.斜率C.誤差項D.預測值4.以下哪種算法常用于數(shù)據降維，能夠將高維數(shù)據映射到低維空間并保持數(shù)據的相對距離？（）A.K-Means算法B.決策樹算法C.主成分分析算法D.支持向量機算法5.若要從大量文本數(shù)據中提取有價值的信息，以下哪種技術最適用？（）A.數(shù)據可視化B.數(shù)據挖掘C.數(shù)據清洗D.數(shù)據集成6.在分析時間序列數(shù)據時，用于預測未來值的常用方法是（）。A.聚類分析B.關聯(lián)規(guī)則挖掘C.回歸分析D.時間序列分析7.對于分類問題，以下哪種評估指標可以直觀地反映模型將正例預測為正例的能力？（）A.準確率B.召回率C.F1值D.均方誤差8.大數(shù)據環(huán)境下，處理實時數(shù)據流的技術框架是（）。A.HadoopB.SparkC.StormD.Kafka第II卷（非選擇題，共60分）9.簡答題：簡述數(shù)據挖掘中的關聯(lián)規(guī)則挖掘，并舉例說明其在實際業(yè)務中的應用場景。(10分)10.論述題：請闡述監(jiān)督學習和無監(jiān)督學習的區(qū)別，并各舉一個典型算法說明。(15分)11.操作題：給定一組數(shù)據，包含學生的數(shù)學成績、語文成績和英語成績，要求使用Python語言計算每個學生的平均成績，并按照平均成績從高到低進行排序。請寫出實現(xiàn)代碼。(15分)閱讀以下材料，回答12-13題。材料：某電商平臺收集了大量用戶的購物行為數(shù)據，包括購買商品種類、購買時間、購買頻率等。通過數(shù)據分析發(fā)現(xiàn)，購買過運動裝備的用戶，后續(xù)購買健身器材的概率較高。12.分析題：請根據上述材料，分析該電商平臺可以采取哪些營銷策略來提高健身器材的銷售額。(10分)13.拓展題：除了上述發(fā)現(xiàn)的關聯(lián)關系，你認為還可以從哪些角度對該電商平臺的用戶購物行為數(shù)據進行分析，以發(fā)現(xiàn)更多有價值的信息？(10分)答案1.B2.C3.B4.C5.B6.D7.B8.C9.關聯(lián)規(guī)則挖掘是從大量數(shù)據中發(fā)現(xiàn)項集之間有趣的關聯(lián)和相關關系。例如在超市銷售數(shù)據中，發(fā)現(xiàn)顧客經常同時購買啤酒和尿布，這就是一個關聯(lián)規(guī)則。在實際業(yè)務中，電商平臺可利用關聯(lián)規(guī)則推薦相關商品，提高銷售額；超市可根據關聯(lián)規(guī)則優(yōu)化貨架布局等。10.監(jiān)督學習有已知的目標變量（標簽），算法通過學習輸入特征與目標變量之間的關系進行預測，如線性回歸算法。無監(jiān)督學習沒有已知的目標變量，算法主要用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據中的模式和結構，如K-Means算法。監(jiān)督學習用于預測、分類等任務，無監(jiān)督學習用于聚類、降維等。11.```pythonimportpandasaspddata={'數(shù)學成績':[85,90,78,88],'語文成績':[82,88,75,85],'英語成績':[90,85,80,86]}df=pd.DataFrame(data)df['平均成績']=(df['數(shù)學成績']+df['語文成績']+df['英語成績'])/3df=df.sort_values(by='平均成績',ascending=False)print(df)```12.可以針對購買過運動裝備的用戶推送健身器材的優(yōu)惠信息、新品推薦等。還可以設立購買運動裝備后購買健身器材的優(yōu)惠券套餐，吸引用戶購買。13.