2025年高職（大數(shù)據(jù)技術(shù)與應(yīng)用）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I卷（選擇題共40分）答題要求：本卷共8小題，每小題5分。在每小題給出的四個選項(xiàng)中，只有一項(xiàng)是符合題目要求的。1.以下哪種數(shù)據(jù)類型通常用于表示連續(xù)型數(shù)值？A.整數(shù)型B.浮點(diǎn)型C.字符型D.布爾型2.在數(shù)據(jù)分析中，用于描述數(shù)據(jù)集中趨勢的統(tǒng)計(jì)量不包括以下哪一項(xiàng)？A.均值B.中位數(shù)C.標(biāo)準(zhǔn)差D.眾數(shù)3.對于一組數(shù)據(jù){10,20,30,40,50}，其方差為：A.100B.200C.300D.4004.以下哪種數(shù)據(jù)分析方法常用于探索數(shù)據(jù)之間的關(guān)系？A.聚類分析B.回歸分析C.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘D.主成分分析5.若要從大量數(shù)據(jù)中提取有價值的信息，以下哪個步驟通常是第一步？A.數(shù)據(jù)清洗B.數(shù)據(jù)建模C.數(shù)據(jù)分析D.數(shù)據(jù)可視化6.在數(shù)據(jù)可視化中，以下哪種圖表適合展示數(shù)據(jù)的分布情況？A.柱狀圖B.折線圖C.餅圖D.箱線圖7.對于時間序列數(shù)據(jù)，常用的分析方法不包括：A.移動平均法B.指數(shù)平滑法C.決策樹算法D.趨勢分析8.以下哪個工具不是常用的數(shù)據(jù)分析工具？A.ExcelB.PythonC.PhotoshopD.R第II卷（非選擇題共60分）二、填空題（共10分）答題要求：本大題共5小題，每小題2分。請將答案填寫在相應(yīng)的橫線上。1.數(shù)據(jù)挖掘的主要任務(wù)包括分類、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘、________________等。2.常用的數(shù)據(jù)預(yù)處理方法有數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集成、________________、數(shù)據(jù)歸約等。3.在回歸分析中，若自變量和因變量之間呈現(xiàn)線性關(guān)系，可使用________________回歸模型。4.數(shù)據(jù)可視化的原則包括準(zhǔn)確性、________________、簡潔性等。5.大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)可以概括為Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、________________、Value（價值）。三、簡答題（共20分）答題要求：本大題共2小題，每小題10分。請簡要回答問題。1.簡述數(shù)據(jù)分析的一般流程。2.解釋什么是聚類分析，并說明其在數(shù)據(jù)分析中的作用。四、材料分析題（共20分）答題要求：閱讀以下材料，回答問題。材料：某電商平臺收集了用戶的購買記錄數(shù)據(jù)，包括用戶ID、購買時間、購買商品、購買金額等信息。通過對這些數(shù)據(jù)的分析，發(fā)現(xiàn)部分用戶經(jīng)常購買某幾類商品，而另一部分用戶的購買行為則較為分散。1.請?zhí)岢鲆环N數(shù)據(jù)分析方法，用于找出經(jīng)常購買某幾類商品的用戶群體。（10分）2.若要進(jìn)一步分析這些用戶群體的購買行為特點(diǎn)，你認(rèn)為可以從哪些方面入手？（10分）五、實(shí)踐應(yīng)用題（共10分）答題要求：請根據(jù)以下問題進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，并給出分析結(jié)果和結(jié)論。問題：某公司銷售部門想了解不同地區(qū)的銷售業(yè)績情況，收集了以下數(shù)據(jù)：地區(qū)A銷售額為500萬元，地區(qū)B銷售額為300萬元，地區(qū)C銷售額為400萬元，地區(qū)D銷售額為600萬元。1.請計(jì)算各地區(qū)銷售額的占比。（5分）2.根據(jù)計(jì)算結(jié)果，你能得出什么結(jié)論？（5分）答案：第I卷：1.B2.C3.B4.C5.A6.D7.C8.C第II卷：二、1.異常檢測2.數(shù)據(jù)變換3.線性4.可讀性5.Veracity三、1.數(shù)據(jù)分析一般流程：明確問題、收集數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)可視化、解讀與決策。2.聚類分析是將數(shù)據(jù)對象劃分為不同的組或簇，使得同一簇內(nèi)的數(shù)據(jù)對象相似度高，不同簇的數(shù)據(jù)對象相似度低。作用：可發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的自然分組結(jié)構(gòu)，有助于理解數(shù)據(jù)分布，進(jìn)行客戶細(xì)分、市場細(xì)分等。四、1.可使用聚類分析方法，將用戶按照購買商品類別進(jìn)行聚類，找出購買行為相似的用戶群體，其中購買某幾類商品較為集中的群體即為目標(biāo)群體。2.可以從購買頻率、購買金額分布、購買時間規(guī)律、購買商品的關(guān)聯(lián)關(guān)系等方面入手分析這些用戶群體的購買行為特點(diǎn)。五、1.地區(qū)A銷售額占比：500÷(500+300+400+600)×100%=25%；地區(qū)B占比：300÷1800×≈16.7%；地區(qū)C占比：400÷1800