2025年大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)（大數(shù)據(jù)分析）下學(xué)期期末卷

（考試時(shí)間：90分鐘滿分100分）班級(jí)______姓名______一、選擇題（總共10題，每題3分，每題只有一個(gè)正確答案，請(qǐng)將正確答案填在括號(hào)內(nèi)）1.以下哪種算法常用于數(shù)據(jù)降維？（）A.決策樹算法B.支持向量機(jī)算法C.主成分分析算法D.樸素貝葉斯算法2.在大數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)清洗的目的不包括（）。A.去除重復(fù)數(shù)據(jù)B.填補(bǔ)缺失值C.增加數(shù)據(jù)維度D.糾正錯(cuò)誤數(shù)據(jù)3.以下關(guān)于Hadoop的描述，錯(cuò)誤的是（）。A.是一個(gè)分布式計(jì)算框架B.可以處理大規(guī)模數(shù)據(jù)C.只支持一種編程語(yǔ)言D.包含HDFS和MapReduce等組件4.對(duì)于線性回歸模型，以下說(shuō)法正確的是（）。A.可以處理非線性關(guān)系B.目標(biāo)是最小化殘差平方和C.不需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化D.模型復(fù)雜度越高越好5.以下哪種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)適合存儲(chǔ)大規(guī)模的有序數(shù)據(jù)？（）A.哈希表B.鏈表C.二叉搜索樹D.平衡二叉樹6.在數(shù)據(jù)挖掘中，頻繁項(xiàng)集挖掘的經(jīng)典算法是（）。A.Apriori算法B.K-Means算法C.DBSCAN算法D.PageRank算法7.大數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)可視化的主要作用不包括（）。A.直觀展示數(shù)據(jù)特征B.發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的規(guī)律C.提高數(shù)據(jù)安全性D.輔助決策8.以下關(guān)于數(shù)據(jù)采樣的說(shuō)法，正確的是（）。A.采樣比例越大越好B.隨機(jī)采樣一定能代表總體C.分層采樣可以提高采樣精度D.采樣后的數(shù)據(jù)無(wú)需再進(jìn)行處理9.對(duì)于分類問(wèn)題，以下哪種評(píng)價(jià)指標(biāo)用于衡量模型的準(zhǔn)確性？（）A.召回率B.F1值C.準(zhǔn)確率D.均方誤差10.在Spark中，用于分布式計(jì)算的核心組件是（）。A.SparkSQLB.SparkStreamingC.SparkCoreD.MLlib二、多項(xiàng)選擇題（總共5題，每題4分，每題有兩個(gè)或兩個(gè)以上正確答案，請(qǐng)將正確答案填在括號(hào)內(nèi)，少選、多選均不得分）1.以下哪些是大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)？（）A.大量（Volume）B.高速（Velocity）C.多樣（Variety）D.低價(jià)值密度（Value）E.真實(shí)性（Veracity）2.數(shù)據(jù)預(yù)處理的步驟通常包括（）。A.數(shù)據(jù)集成B.數(shù)據(jù)清理C.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換D.數(shù)據(jù)歸約E.數(shù)據(jù)挖掘3.以下哪些算法屬于機(jī)器學(xué)習(xí)中的監(jiān)督學(xué)習(xí)算法？（）A.決策樹算法B.支持向量機(jī)算法C.K-Means算法D.樸素貝葉斯算法E.DBSCAN算法4.在數(shù)據(jù)分析中，常用的數(shù)據(jù)分析工具包括（）。A.PythonB.RC.SQLD.ExcelE.MATLAB5.以下關(guān)于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的描述，正確的有（）。A.是一個(gè)面向主題的、集成的、相對(duì)穩(wěn)定的、反映歷史變化的數(shù)據(jù)集合B.用于支持管理決策C.與數(shù)據(jù)庫(kù)的主要區(qū)別在于數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)性D.包含數(shù)據(jù)抽取、轉(zhuǎn)換、加載等過(guò)程E.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)不能修改三、判斷題（總共10題，每題2分，請(qǐng)判斷對(duì)錯(cuò)，在括號(hào)內(nèi)打“√”或“×”）1.大數(shù)據(jù)分析就是對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行簡(jiǎn)單的存儲(chǔ)和查詢。（）2.數(shù)據(jù)挖掘是從大量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)潛在模式和知識(shí)的過(guò)程。（）3.線性回歸模型只能用于預(yù)測(cè)數(shù)值型變量。（）4.決策樹算法對(duì)數(shù)據(jù)的分布沒(méi)有要求。（）5.支持向量機(jī)算法可以處理線性和非線性分類問(wèn)題。（）6.Hadoop集群中的節(jié)點(diǎn)分為主節(jié)點(diǎn)（Master）和從節(jié)點(diǎn)（Slave）。（）7.數(shù)據(jù)可視化是將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為圖形或圖像的過(guò)程，不涉及數(shù)據(jù)的分析。（）8.隨機(jī)森林算法是多個(gè)決策樹的集成，比單個(gè)決策樹更穩(wěn)定。（）9.在大數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)量越大，分析結(jié)果一定越準(zhǔn)確。（）10.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)是面向事務(wù)處理的。（）四、簡(jiǎn)答題（總共3題，每題10分）1.請(qǐng)簡(jiǎn)要介紹數(shù)據(jù)挖掘的主要任務(wù)，并舉例說(shuō)明。2.闡述線性回歸模型的基本原理，并說(shuō)明如何評(píng)估線性回歸模型的性能。3.簡(jiǎn)述Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中主要組件的功能及其相互關(guān)系。五、綜合應(yīng)用題（總共1題，20分）假設(shè)你是一名數(shù)據(jù)分析師，負(fù)責(zé)分析某電商平臺(tái)的銷售數(shù)據(jù)。該平臺(tái)記錄了用戶的購(gòu)買行為、商品信息、時(shí)間等數(shù)據(jù)。請(qǐng)你設(shè)計(jì)一個(gè)數(shù)據(jù)分析方案，包括以下內(nèi)容：1.明確分析目標(biāo)（5分）2.選擇合適的數(shù)據(jù)分析方法和工具（5分）3.描述數(shù)據(jù)預(yù)處理的步驟（5分）4.闡述如何進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和可視化展示（5分）答案：一、選擇題1.C2.C3.C4.B5.D6.A7.C8.C9.C10.C二、多項(xiàng)選擇題1.ABCDE2.ABCD3.ABD4.ABCDE5.ABD三、判斷題1.×2.√3.√4.×5.√6.√7.×8.√9.×10.×四、簡(jiǎn)答題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、異常檢測(cè)等。分類是將數(shù)據(jù)劃分到不同類別，如預(yù)測(cè)客戶是否會(huì)購(gòu)買產(chǎn)品；聚類是將數(shù)據(jù)分成不同簇，如對(duì)客戶進(jìn)行分組；關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘是發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中項(xiàng)集之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，如啤酒和尿布的關(guān)聯(lián)；異常檢測(cè)是找出數(shù)據(jù)中的異常點(diǎn)，如檢測(cè)信用卡欺詐。2.線性回歸模型基本原理是通過(guò)對(duì)輸入變量和輸出變量之間的線性關(guān)系進(jìn)行建模。目標(biāo)是找到一條直線，使得所有樣本點(diǎn)到該直線的距離平方和最小。評(píng)估線性回歸模型性能的指標(biāo)主要有均方誤差、均方根誤差、決定系數(shù)等。均方誤差衡量預(yù)測(cè)值與真實(shí)值的平均誤差平方；均方根誤差是均方誤差的平方根；決定系數(shù)反映模型對(duì)數(shù)據(jù)的擬合優(yōu)度。3.Hadoop生態(tài)系統(tǒng)主要組件包括HDFS（分布式文件系統(tǒng)）、MapReduce（分布式計(jì)算框架）、YARN（資源管理系統(tǒng)）等。HDFS用于存儲(chǔ)大規(guī)模數(shù)據(jù)；MapReduce用于處理大規(guī)模數(shù)據(jù)的計(jì)算任務(wù)；YARN負(fù)責(zé)資源的統(tǒng)一管理和調(diào)度。它們相互協(xié)作，HDFS提供數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，MapReduce利用YARN的資源進(jìn)行計(jì)算任務(wù)的執(zhí)行。五、綜合應(yīng)用題1.分析目標(biāo)：了解用戶購(gòu)買行為模式，如不同時(shí)間段、不同商品的銷售情況，預(yù)測(cè)熱門商品，為平臺(tái)運(yùn)營(yíng)提供決策支持。2.數(shù)據(jù)分析方法和工具：采用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法（如Apriori）分析商品關(guān)聯(lián)關(guān)系，用線性回歸模型預(yù)測(cè)銷量。工具選用Python，結(jié)合pandas進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，mlxtend實(shí)現(xiàn)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘，scikit-learn進(jìn)行線性回歸建模。3.數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟：去