2025年大學數(shù)據(jù)基礎應用技術（數(shù)據(jù)應用）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）本卷共20小題，每小題2分，共40分。在每小題給出的四個選項中，只有一項是符合題目要求的。1.數(shù)據(jù)挖掘中的關聯(lián)規(guī)則挖掘主要用于發(fā)現(xiàn)A.數(shù)據(jù)之間的因果關系B.數(shù)據(jù)的聚類情況C.數(shù)據(jù)的分類模型D.數(shù)據(jù)的異常值2.以下哪種算法常用于數(shù)據(jù)分類A.Apriori算法B.K-Means算法C.決策樹算法D.PageRank算法3.數(shù)據(jù)可視化的主要目的是A.展示數(shù)據(jù)的美觀性B.發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的規(guī)律和趨勢C.對數(shù)據(jù)進行加密D.增加數(shù)據(jù)的存儲容量4.大數(shù)據(jù)的特點不包括A.數(shù)據(jù)量大B.類型多樣C.處理速度快D.價值密度高5.數(shù)據(jù)預處理的步驟不包括A.數(shù)據(jù)清洗B.數(shù)據(jù)集成C.數(shù)據(jù)加密D.數(shù)據(jù)歸約6.以下哪種數(shù)據(jù)庫適合存儲大量結構化數(shù)據(jù)A.NoSQL數(shù)據(jù)庫B.關系型數(shù)據(jù)庫C.圖數(shù)據(jù)庫D.文檔數(shù)據(jù)庫7.數(shù)據(jù)挖掘中的分類算法主要用于A.預測數(shù)據(jù)的類別B.發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的關聯(lián)關系C.對數(shù)據(jù)進行聚類D.評估數(shù)據(jù)的質量8.數(shù)據(jù)倉庫的主要作用是A.存儲實時數(shù)據(jù)B.進行數(shù)據(jù)挖掘C.支持決策分析D.管理數(shù)據(jù)庫事務9.以下哪種技術可用于數(shù)據(jù)降維A.主成分分析B.支持向量機C.神經網絡D.聚類分析10.數(shù)據(jù)安全的主要威脅不包括A.數(shù)據(jù)泄露B.數(shù)據(jù)篡改C.數(shù)據(jù)可視化D.拒絕服務攻擊11.數(shù)據(jù)挖掘中的聚類算法主要用于A.發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的相似性和差異性B.預測數(shù)據(jù)的趨勢C.對數(shù)據(jù)進行分類D.評估數(shù)據(jù)的準確性12.以下哪種數(shù)據(jù)類型不屬于結構化數(shù)據(jù)A.數(shù)字B.文本C.圖像D.日期13.數(shù)據(jù)可視化工具不包括A.ExcelB.TableauC.PythonD.PowerBI14.大數(shù)據(jù)處理框架不包括A.HadoopB.SparkC.TensorFlowD.Kafka15.數(shù)據(jù)挖掘中的回歸分析主要用于A.預測數(shù)值型數(shù)據(jù)B.發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的關聯(lián)關系C.對數(shù)據(jù)進行分類D.評估數(shù)據(jù)的可靠性16.以下哪種數(shù)據(jù)庫適合處理半結構化數(shù)據(jù)A.NoSQL數(shù)據(jù)庫B.關系型數(shù)據(jù)庫C.圖數(shù)據(jù)庫D.文檔數(shù)據(jù)庫17.數(shù)據(jù)質量管理的主要任務不包括A.數(shù)據(jù)準確性管理B.數(shù)據(jù)完整性管理C.數(shù)據(jù)可視化管理D.數(shù)據(jù)一致性管理18.數(shù)據(jù)挖掘中的頻繁項集挖掘主要用于A.發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的頻繁模式B.預測數(shù)據(jù)的類別C.對數(shù)據(jù)進行聚類D.評估數(shù)據(jù)的質量19.以下哪種技術可用于數(shù)據(jù)特征提取A.詞袋模型B.支持向量機C.神經網絡D.聚類分析20.數(shù)據(jù)安全防護措施不包括A.訪問控制B.數(shù)據(jù)加密C.數(shù)據(jù)可視化D.入侵檢測第II卷（非選擇題共60分）21.（10分）簡述數(shù)據(jù)挖掘的主要任務及常用算法，并舉例說明其中一種算法在實際中的應用。22.（10分）說明數(shù)據(jù)可視化的重要性，并列舉至少三種常見的數(shù)據(jù)可視化圖表及其適用場景。23.（10分）闡述大數(shù)據(jù)處理的基本流程，并分析每個環(huán)節(jié)的關鍵技術和挑戰(zhàn)。24.（15分）閱讀以下材料：隨著電商行業(yè)的快速發(fā)展，某電商平臺積累了大量的用戶交易數(shù)據(jù)。為了更好地了解用戶行為，提高用戶體驗，該平臺決定進行數(shù)據(jù)挖掘分析。請你結合所學知識，設計一個數(shù)據(jù)挖掘方案，包括數(shù)據(jù)預處理、選擇合適的算法以及預期的挖掘結果。25.（15分）材料：某企業(yè)在生產過程中收集了大量的設備運行數(shù)據(jù)，希望通過數(shù)據(jù)分析來優(yōu)化生產流程，提高生產效率。請你基于這些數(shù)據(jù)，闡述如何進行數(shù)據(jù)質量管理，以及如何利用數(shù)據(jù)挖掘技術來發(fā)現(xiàn)潛在的生產問題和優(yōu)化機會。答案：1.A2.C3.B4.D5.C6.B7.A8.C9.A10.C11.A12.C13.C14.C15.A16.D17.C18.A19.A20.C21.數(shù)據(jù)挖掘主要任務包括分類、聚類、關聯(lián)規(guī)則挖掘、回歸分析等。常用算法有決策樹、K-Means、Apriori、線性回歸等。例如決策樹算法，在電信客戶流失預測中，通過對客戶的各種屬性如通話時長、費用等進行分析，構建決策樹模型，預測哪些客戶可能流失，以便提前采取措施挽留客戶。22.數(shù)據(jù)可視化重要性在于能快速直觀地展示數(shù)據(jù)中的信息和規(guī)律。常見圖表：柱狀圖適用于比較數(shù)據(jù)大??；折線圖用于展示數(shù)據(jù)趨勢；餅圖用于顯示各部分占比關系。23.大數(shù)據(jù)處理流程：數(shù)據(jù)采集，關鍵技術有網絡爬蟲等，挑戰(zhàn)是數(shù)據(jù)來源廣泛質量不一；數(shù)據(jù)預處理，包括清洗、集成等，技術有數(shù)據(jù)清洗工具，挑戰(zhàn)是處理復雜數(shù)據(jù)錯誤；數(shù)據(jù)分析挖掘，算法多樣，挑戰(zhàn)是算法選擇和性能優(yōu)化；數(shù)據(jù)可視化，工具眾多，挑戰(zhàn)是如何準確美觀呈現(xiàn)。24.數(shù)據(jù)預處理：清理缺失值、重復數(shù)據(jù)等。算法選擇：可選用關聯(lián)規(guī)則挖掘算法如Apriori，挖掘用戶購買商品之間的關聯(lián)關系。預期結果：得到商品關聯(lián)規(guī)則，如購買手機的用戶常購買手機殼等，用于優(yōu)化商品推薦和促銷活動。2