2025年大學(xué)第三學(xué)年（大數(shù)據(jù)分析）技術(shù)應(yīng)用階段測(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(gè)選項(xiàng)中，只有一項(xiàng)是符合題目要求的。1.以下哪種算法常用于大數(shù)據(jù)分類(lèi)任務(wù)？A.K均值聚類(lèi)算法B.決策樹(shù)算法C.支持向量機(jī)算法D.主成分分析算法2.對(duì)于大規(guī)模數(shù)據(jù)集，以下哪種數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方式效率較高？A.關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)B.分布式文件系統(tǒng)C.本地硬盤(pán)存儲(chǔ)D.內(nèi)存存儲(chǔ)3.在數(shù)據(jù)清洗過(guò)程中，處理缺失值的方法不包括以下哪項(xiàng)？A.刪除含有缺失值的記錄B.用均值填充缺失值C.用模型預(yù)測(cè)缺失值D.直接忽略缺失值4.大數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)可視化的主要目的是？A.使數(shù)據(jù)更美觀B.發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的規(guī)律和趨勢(shì)C.減少數(shù)據(jù)量D.提高數(shù)據(jù)安全性5.以下哪個(gè)指標(biāo)可用于評(píng)估分類(lèi)模型的準(zhǔn)確性？A.召回率B.均方誤差C.相關(guān)系數(shù)D.方差6.當(dāng)處理高維數(shù)據(jù)時(shí)，常用的降維方法是？A.線性回歸B.邏輯回歸C.奇異值分解D.嶺回歸7.對(duì)于實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)分析，哪種計(jì)算框架更合適？A.HadoopB.SparkStreamingC.MapReduceD.TensorFlow8.在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)挖掘的主要步驟不包括？A.數(shù)據(jù)采集B.數(shù)據(jù)標(biāo)注C.模型選擇與訓(xùn)練D.結(jié)果評(píng)估與解釋第II卷（非選擇題共60分）9.（10分）簡(jiǎn)述大數(shù)據(jù)分析中數(shù)據(jù)預(yù)處理的主要步驟及其作用。10.（15分）請(qǐng)解釋什么是聚類(lèi)算法，并列舉兩種常見(jiàn)的聚類(lèi)算法及其適用場(chǎng)景。11.（15分）在大數(shù)據(jù)分析中，模型評(píng)估指標(biāo)有哪些？請(qǐng)分別闡述其含義和計(jì)算方法。12.（材料分析題10分）材料：某電商平臺(tái)收集了大量用戶(hù)的購(gòu)物數(shù)據(jù)，包括購(gòu)買(mǎi)時(shí)間、購(gòu)買(mǎi)商品、購(gòu)買(mǎi)金額等。數(shù)據(jù)分析團(tuán)隊(duì)希望通過(guò)這些數(shù)據(jù)了解用戶(hù)的購(gòu)買(mǎi)行為模式，以便進(jìn)行精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)。問(wèn)題：請(qǐng)你提出一種數(shù)據(jù)分析方法，并說(shuō)明如何運(yùn)用該方法來(lái)實(shí)現(xiàn)了解用戶(hù)購(gòu)買(mǎi)行為模式的目標(biāo)。13.（材料分析題20分）材料：一家互聯(lián)網(wǎng)公司擁有海量的用戶(hù)行為數(shù)據(jù)，如瀏覽頁(yè)面、點(diǎn)擊廣告、搜索關(guān)鍵詞等。公司想要通過(guò)分析這些數(shù)據(jù)來(lái)優(yōu)化產(chǎn)品推薦系統(tǒng)，提高用戶(hù)體驗(yàn)和轉(zhuǎn)化率。問(wèn)題：（1）請(qǐng)描述一種可能的數(shù)據(jù)分析流程，從數(shù)據(jù)收集到推薦系統(tǒng)優(yōu)化的各個(gè)環(huán)節(jié)。（2）針對(duì)如何評(píng)估推薦系統(tǒng)的效果，提出至少兩個(gè)評(píng)估指標(biāo)，并說(shuō)明其意義。答案：1.B2.B3.D4.B5.A6.C7.B8.B9.數(shù)據(jù)預(yù)處理主要步驟包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)變換和數(shù)據(jù)歸約。數(shù)據(jù)清洗用于處理缺失值、噪聲數(shù)據(jù)等，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量；數(shù)據(jù)集成將多個(gè)數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)整合在一起；數(shù)據(jù)變換如進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化等，使數(shù)據(jù)更適合分析；數(shù)據(jù)歸約減少數(shù)據(jù)量同時(shí)保持?jǐn)?shù)據(jù)特征，提高分析效率。10.聚類(lèi)算法是將數(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。常見(jiàn)的聚類(lèi)算法有K均值聚類(lèi)算法，適用于發(fā)現(xiàn)球形簇；層次聚類(lèi)算法，適用于對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行層次化分組。11.常見(jiàn)的模型評(píng)估指標(biāo)有準(zhǔn)確率、召回率、F1值、均方誤差等。準(zhǔn)確率是預(yù)測(cè)正確的樣本數(shù)占總樣本數(shù)的比例；召回率是預(yù)測(cè)為正例且實(shí)際為正例的樣本數(shù)占實(shí)際正例樣本數(shù)的比例；F1值是準(zhǔn)確率和召回率的調(diào)和平均值；均方誤差用于回歸模型，衡量預(yù)測(cè)值與真實(shí)值之間的平均誤差平方。12.可以使用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘方法。首先對(duì)用戶(hù)購(gòu)買(mǎi)時(shí)間、商品、金額等數(shù)據(jù)進(jìn)行整理。然后通過(guò)關(guān)聯(lián)規(guī)則算法找出不同商品之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，比如哪些商品經(jīng)常被一起購(gòu)買(mǎi)。通過(guò)分析這些關(guān)聯(lián)關(guān)系，就能了解用戶(hù)的購(gòu)買(mǎi)行為模式，例如用戶(hù)購(gòu)買(mǎi)某類(lèi)商品后大概率會(huì)購(gòu)買(mǎi)的其他商品，從而為精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)提供依據(jù)。13.（1）數(shù)據(jù)分析流程：先收集用戶(hù)行為數(shù)據(jù)；接著進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理；然后選擇合適的算法如協(xié)同過(guò)濾算法進(jìn)行分析；根據(jù)分析結(jié)果構(gòu)建推薦模型；對(duì)推薦系統(tǒng)進(jìn)行測(cè)試和評(píng)估；最后根據(jù)評(píng)估結(jié)果優(yōu)