2025年大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)（數(shù)據(jù)分析）期末測試卷

（考試時間：90分鐘滿分100分）班級______姓名______一、選擇題（總共10題，每題3分，每題只有一個正確答案，請將正確答案填在括號內(nèi)）1.以下哪種數(shù)據(jù)分析方法常用于探索數(shù)據(jù)的分布特征？（）A.聚類分析B.回歸分析C.描述性統(tǒng)計分析D.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘2.在數(shù)據(jù)預(yù)處理中，處理缺失值的方法不包括（）。A.刪除含有缺失值的記錄B.用均值填充C.用模型預(yù)測值填充D.直接忽略3.對于數(shù)據(jù)集的特征選擇，以下說法錯誤的是（）。A.可以減少數(shù)據(jù)維度B.能提高模型訓(xùn)練效率C.一定會提高模型預(yù)測準(zhǔn)確率D.可以去除無關(guān)特征4.以下哪種算法不屬于監(jiān)督學(xué)習(xí)算法？（）A.決策樹B.支持向量機(jī)C.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.K均值聚類5.線性回歸模型中，用于評估模型擬合優(yōu)度的指標(biāo)是（）。A.均方誤差B.決定系數(shù)（R2）C.準(zhǔn)確率D.F1值6.在進(jìn)行時間序列分析時，常用的平穩(wěn)化方法是（）。A.差分B.取對數(shù)C.標(biāo)準(zhǔn)化D.歸一化7.以下關(guān)于數(shù)據(jù)可視化的說法，正確的是（）。A.可視化只是為了美觀，對數(shù)據(jù)分析沒有實質(zhì)幫助B.合適的可視化能快速發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的模式和趨勢C.所有數(shù)據(jù)都適合用同一種可視化方式展示D.可視化工具只能展示簡單的數(shù)據(jù)圖表8.對于分類問題，當(dāng)類別不平衡時，以下哪種評估指標(biāo)更具參考價值？（）A.準(zhǔn)確率B.召回率C.F1值D.以上都不對9.在數(shù)據(jù)分析流程中，數(shù)據(jù)清洗的順序通常是（）。A.缺失值處理、異常值處理、重復(fù)值處理B.異常值處理、缺失值處理、重復(fù)值處理C.重復(fù)值處理、缺失值處理、異常值處理D.缺失值處理、重復(fù)值處理、異常值處理10.以下哪種數(shù)據(jù)類型不適合用傳統(tǒng)的統(tǒng)計分析方法進(jìn)行處理？（）A.數(shù)值型數(shù)據(jù)B.文本型數(shù)據(jù)C.日期型數(shù)據(jù)D.布爾型數(shù)據(jù)二、多項選擇題（總共5題，每題4分，每題有兩個或兩個以上正確答案，請將正確答案填在括號內(nèi)，多選、少選、錯選均不得分）1.以下屬于數(shù)據(jù)分析中常用的降維方法有（）。A.主成分分析B.因子分析C.聚類分析D.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘2.在數(shù)據(jù)挖掘中，頻繁項集挖掘的常用算法有（）。A.Apriori算法B.FP-Growth算法C.K均值算法D.決策樹算法3.對于回歸分析中的多重共線性問題，可以采取的解決方法有（）。A.增加樣本量B.剔除變量C.嶺回歸D.主成分回歸4.以下哪些是數(shù)據(jù)可視化的基本原則？（）A.準(zhǔn)確傳達(dá)信息B.避免視覺誤導(dǎo)C.簡潔明了D.色彩豐富5.在評估分類模型時，除了準(zhǔn)確率、召回率和F1值外，還可能用到的指標(biāo)有（）。A.混淆矩陣B.精確率C.特異度D.均方誤差三、判斷題（總共10題，每題2分，請判斷對錯，在括號內(nèi)打“√”或“×”）1.數(shù)據(jù)挖掘就是從大量數(shù)據(jù)中提取有價值信息的過程。（）2.所有的異常值都應(yīng)該被刪除，以保證數(shù)據(jù)的質(zhì)量。（）3.監(jiān)督學(xué)習(xí)算法需要有標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。（）4.聚類分析的結(jié)果是將數(shù)據(jù)分為不同的類別，且類別是已知的。（）5.數(shù)據(jù)可視化只能展示靜態(tài)圖表，不能展示動態(tài)變化。（）6.線性回歸模型只能處理線性關(guān)系的數(shù)據(jù)。（）7.在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時，數(shù)據(jù)量越大越好，不需要考慮數(shù)據(jù)的質(zhì)量。（）8.決策樹算法對數(shù)據(jù)不需要進(jìn)行預(yù)處理。（）9.對于分類問題，當(dāng)類別平衡時，準(zhǔn)確率是一個很好的評估指標(biāo)。（）10.時間序列分析主要用于預(yù)測未來的時間點上的數(shù)據(jù)值。（）四、簡答題（總共3題，每題10分，請簡要回答問題）1.請簡述數(shù)據(jù)預(yù)處理的主要步驟及其作用。2.說明監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)的區(qū)別，并各舉一個常見算法的例子。3.解釋什么是模型評估中的過擬合和欠擬合現(xiàn)象，并說明如何避免。五、綜合應(yīng)用題（總共1題，每題30分，請根據(jù)題目要求進(jìn)行詳細(xì)解答）假設(shè)你是一名數(shù)據(jù)分析員，負(fù)責(zé)分析某電商平臺的銷售數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)包含了用戶ID、商品ID、購買時間、購買金額等字段?，F(xiàn)在請你完成以下任務(wù)：1.對數(shù)據(jù)進(jìn)行初步探索性分析，包括數(shù)據(jù)的基本特征（如數(shù)據(jù)量、字段類型等）、購買金額的分布情況等。2.嘗試構(gòu)建一個簡單的線性回歸模型，預(yù)測用戶的購買金額。要求說明模型構(gòu)建的步驟，包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征選擇、模型訓(xùn)練和評估等。3.分析模型預(yù)測結(jié)果，提出可能的改進(jìn)措施。答案：一、選擇題1.C2.D3.C4.D5.B6.A7.B8.B9.A10.B二、多項選擇題1.AB2.AB3.BCD4.ABC5.ABC三、判斷題1.√2.×3.√4.×5.×6.√7.×8.×9.√10.√四、簡答題1.數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟及作用：-數(shù)據(jù)清洗：處理缺失值、異常值和重復(fù)值，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。-數(shù)據(jù)集成：將多個數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)整合到一起。-數(shù)據(jù)變換：對數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化、歸一化等變換，便于后續(xù)分析。-數(shù)據(jù)歸約：通過降維等方法減少數(shù)據(jù)量，提高分析效率。2.監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)區(qū)別：-監(jiān)督學(xué)習(xí)有標(biāo)記數(shù)據(jù)，目標(biāo)是學(xué)習(xí)輸入到輸出的映射關(guān)系，如線性回歸。-無監(jiān)督學(xué)習(xí)無標(biāo)記數(shù)據(jù)，主要用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的模式和結(jié)構(gòu)，如聚類分析。3.過擬合：模型在訓(xùn)練集上表現(xiàn)很好，但在測試集上表現(xiàn)很差，原因是模型過于復(fù)雜。避免方法：簡化模型、增加數(shù)據(jù)、正則化等。-欠擬合：模型在訓(xùn)練集和測試集上表現(xiàn)都很差，原因是模型過于簡單。避免方法：選擇更復(fù)雜模型、增加特征等。五、綜合應(yīng)用題1.初步探索性分析：-查看數(shù)據(jù)量，確定各字段類型。-繪制購買金額直方圖，分析其分布。2.線性回歸模型構(gòu)建：-數(shù)據(jù)預(yù)處理：處理缺失值，對數(shù)值型字段標(biāo)準(zhǔn)化。-