2025年大學數據科學與大數據技術（數據分析）上學期期末測試卷

（考試時間：90分鐘滿分100分）班級______姓名______一、單項選擇題（總共10題，每題3分，每題只有一個正確答案，請將正確答案填寫在括號內）1.以下哪種數據類型通常用于表示分類數據？（）A.數值型數據B.字符型數據C.日期型數據D.布爾型數據2.在數據分析中，用于描述數據集中數據離散程度的統(tǒng)計量是（）。A.均值B.中位數C.標準差D.眾數3.以下哪個算法不屬于監(jiān)督學習算法？（）A.決策樹B.支持向量機C.聚類算法D.線性回歸4.數據清洗的主要目的不包括以下哪一項？（）A.去除重復數據B.處理缺失值C.增加數據維度D.糾正錯誤數據5.對于線性回歸模型，以下哪種指標可以用來評估模型的擬合優(yōu)度？（）A.準確率B.召回率C.F1值D.決定系數6.在數據可視化中，用于展示數據分布的常用圖表是（）。A.柱狀圖B.折線圖C.餅圖D.直方圖7.以下哪種數據預處理技術可以將連續(xù)型數據轉換為離散型數據？（）A.歸一化B.離散化C.標準化D.降維8.當使用k近鄰算法進行分類時，k值的選擇對分類結果有重要影響。一般來說，較小的k值會導致（）。A.分類邊界更平滑B.對噪聲更敏感C.分類精度更高D.計算速度更快9.在數據分析流程中，數據探索性分析的主要目的是（）。A.建立預測模型B.發(fā)現數據中的規(guī)律和特征C.進行數據可視化D.評估模型性能10.以下哪種數據庫適合存儲和管理大規(guī)模的結構化數據？（）A.關系型數據庫B.非關系型數據庫C.文本數據庫D.圖形數據庫二、多項選擇題（總共5題，每題4分，每題至少有兩個正確答案，請將正確答案填寫在括號內，多選、少選或錯選均不得分）1.以下哪些屬于數據挖掘的任務？（）A.分類B.聚類C.關聯規(guī)則挖掘D.數據可視化2.在處理缺失值時，可以采用的方法有（）。A.刪除含有缺失值的記錄B.使用均值填充缺失值C.使用中位數填充缺失值D.使用模型預測缺失值3.以下哪些指標可以用于評估分類模型的性能？（）A.準確率B.PrecisionC.RecallD.F1值4.數據可視化的原則包括（）。A.準確傳達信息B.簡潔明了C.避免誤導D.美觀大方5.以下哪些算法屬于無監(jiān)督學習算法？（）A.主成分分析B.奇異值分解C.層次聚類算法D.密度聚類算法三、判斷題（總共10題，每題2分，請判斷下列說法的對錯，并將答案填寫在括號內）1.數據清洗是數據分析過程中可有可無的步驟。（）2.線性回歸模型只能用于預測數值型變量。（）3.在聚類分析中，不同的聚類算法可能會得到不同的聚類結果。（）4.決策樹算法對數據的分布沒有要求。（）5.數據可視化只是為了讓數據看起來更美觀，對數據分析沒有實際作用。（）6.當數據量非常大時，隨機森林算法比決策樹算法更不容易產生過擬合。（）7.對于不平衡數據集，使用準確率來評估分類模型的性能是合適的。（）8.主成分分析可以用于數據降維，同時保留數據的主要特征。（）9.支持向量機算法在處理高維數據時表現不佳。（）10.數據探索性分析可以幫助我們確定后續(xù)分析的方向和方法。（）四、簡答題（總共3題，每題10分，請簡要回答以下問題）1.請簡述數據挖掘的主要流程，并說明每個步驟的作用。2.什么是特征工程？請列舉至少三種常見的特征工程方法，并簡要說明其原理。3.在數據分析中，如何評估一個分類模型的性能？請介紹至少三種常用的評估指標及其含義。五、綜合應用題（總共1題，每題20分，請根據以下問題進行分析和解答）某電商平臺收集了用戶的購買歷史數據，包括用戶ID、商品ID、購買時間、購買金額等信息。現在需要分析用戶的購買行為，預測哪些用戶可能會購買某一款新推出的商品。請你設計一個數據分析方案，包括數據預處理、特征工程、模型選擇和評估等步驟，并說明每個步驟的具體操作和理由。答案：一、單項選擇題1.B2.C3.C4.C5.D6.D7.B8.B9.B10.A二、多項選擇題1.ABC2.ABCD3.ABCD4.ABC5.ABCD三、判斷題1.×2.√3.√4.×5.×6.√7.×8.√9.×10.√四、簡答題1.數據挖掘主要流程包括：定義問題、數據收集、數據預處理、數據探索性分析、模型選擇與訓練、模型評估與優(yōu)化、部署與應用。定義問題明確挖掘目標；數據收集獲取相關數據；預處理清理、轉換數據；探索性分析發(fā)現規(guī)律特征；選擇訓練模型找到合適算法；評估優(yōu)化確保模型性能；部署應用將模型投入實際。2.特征工程是對原始數據進行處理，構造出更能體現數據本質、更有利于模型學習的特征的過程。常見方法：特征提取，從原始數據中提取有代表性特征，如文本提取關鍵詞；特征選擇，從眾多特征中選關鍵特征，基于相關性等；特征構建，根據已有特征構建新特征，如組合特征。3.評估分類模型性能常用指標：準確率，預測正確樣本數占總樣本數比例，反映模型整體預測正確程度；召回率，預測為正的樣本中實際為正的比例，衡量模型找回正樣本能力；F1值，綜合考慮準確率和召回率，是兩者調和均值；還有Precision（精確率），預測為正的樣本中真正為正的比例等。五、綜合應用題數據預處理：清理缺失值，可刪除含缺失值記錄或用均值等填充；去除重復記錄。特征工程：提取用戶購買頻率