2025年大學數據科學與大數據技術（大數據分析）中期測試卷

（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）1.以下哪種數據結構最適合用于存儲和處理大規(guī)模的有序數據？（）A.鏈表B.數組C.哈希表D.棧2.在大數據分析中，數據清洗的主要目的不包括（）。A.去除重復數據B.填補缺失值C.增加數據維度D.糾正錯誤數據3.對于一個包含大量文本數據的數據集，以下哪種算法最適合進行文本分類？（）A.K近鄰算法B.決策樹算法C.支持向量機算法D.樸素貝葉斯算法4.以下哪個指標不是衡量聚類算法性能的常用指標？（）A.準確率B.輪廓系數C.純度D.均方誤差5.大數據分析中，數據可視化的主要作用是（）。A.使數據更美觀B.便于數據存儲C.幫助理解和發(fā)現數據中的模式D.提高數據安全性6.在處理大規(guī)模數據時，分布式計算框架MapReduce的核心組件不包括（）。A.MapB.ReduceC.ShuffleD.Spark7.對于一個高維數據集，以下哪種降維方法可以在保持數據主要特征的同時降低維度？（）A.主成分分析B.線性回歸C.邏輯回歸D.聚類分析8.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.分布式文件系統(tǒng)D.內存數據庫9.在大數據分析中，數據采樣的主要目的是（）。A.減少數據量，提高分析效率B.增加數據量，提高分析準確性C.改變數據分布D.去除噪聲數據10.以下哪種算法不屬于監(jiān)督學習算法？（）A.線性回歸B.決策樹C.聚類算法D.支持向量機二、多項選擇題（總共5題，每題5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）1.大數據分析中常用的數據預處理技術包括（）。A.數據清洗B.數據集成C.數據轉換D.數據歸約2.以下哪些是衡量分類算法性能的指標？（）A.準確率B.召回率C.F1值D.均方誤差3.在分布式計算中，常用的框架有（）。A.MapReduceB.SparkC.HadoopD.TensorFlow4.數據可視化的常見類型包括（）。A.柱狀圖B.折線圖C.餅圖D.散點圖5.對于大數據分析中的數據挖掘算法，以下說法正確的是（）。A.不同算法適用于不同類型的數據和問題B.可以同時使用多種算法進行分析C.算法的選擇對分析結果影響不大D.要根據具體需求選擇合適的算法三、判斷題（總共10題，每題2分，判斷對錯，請將答案填在括號內）1.大數據就是數據量非常大的數據。（）2.數據清洗只能去除重復數據，不能處理缺失值。（）3.決策樹算法只能處理數值型數據。（）4.聚類算法不需要事先知道數據的類別標簽。（）5.數據可視化是大數據分析的最后一步。（）6.MapReduce框架只能處理批處理任務，不能處理實時任務。（）7.主成分分析可以將高維數據投影到低維空間，同時保留數據的主要信息。（）8.關系型數據庫不適合存儲大規(guī)模的非結構化數據。（）9.數據采樣會導致數據信息丟失，不應該進行數據采樣。（）10.監(jiān)督學習算法需要有標注好的訓練數據。（）四、簡答題（總共3題，每題10分，請簡要回答問題）1.請簡述數據清洗的主要步驟和方法。2.說明決策樹算法的基本原理和構建過程。3.解釋什么是數據可視化，以及它在大數據分析中的重要性。五、綜合應用題（總共1題，每題20分，請結合所學知識，解決以下實際問題）某電商平臺收集了大量用戶的購物數據，包括用戶ID、購買時間、購買商品、購買金額等?，F在需要對這些數據進行分析，以了解用戶的購買行為和偏好，為平臺的運營和營銷提供決策支持。請設計一個數據分析方案，包括數據預處理、數據分析方法選擇以及如何根據分析結果提出建議。答案：一、選擇題1.B2.C3.D4.D5.C6.D7.A8.A9.A10.C二、多項選擇題1.ABCD2.ABC3.ABC4.ABCD5.ABD三、判斷題1.×2.×3.×4.√5.×6.√7.√8.√9.×10.√四、簡答題1.數據清洗步驟和方法：首先，檢查數據的完整性，查看是否有缺失值，可采用均值填充、中位數填充等方法填補缺失值。其次，檢查數據的一致性，確保數據格式、編碼等一致。然后，去除重復數據。對于錯誤數據，可通過統(tǒng)計分析、領域知識等識別并糾正。2.決策樹算法基本原理：基于信息熵或基尼系數來選擇最優(yōu)特征，將數據集逐步劃分成純度更高的子集，直到滿足停止條件。構建過程：首先計算數據集的初始信息熵或基尼系數，然后對每個特征計算信息增益或基尼指數，選擇最優(yōu)特征進行劃分，遞歸地構建決策樹，直到達到停止條件，如所有子集的類標簽相同或沒有可劃分的特征等。3.數據可視化是將數據以圖形、圖表等直觀的形式展示出來。重要性在于：能快速幫助分析師理解數據，發(fā)現數據中的模式、趨勢和異常；便于與他人溝通數據結果；可以更有效地傳達數據信息，輔助決策制定，使決策者能基于直觀的可視化呈現做出更明智的決策。五、綜合應用題數據預處理：首先進行數據清洗，去除重復記錄，填補缺失的購買時間等。然后進行數據集成，將不同來源的相關數據整合。接著進行數據轉換，如將購買金額等數值進行標準化處理。數據分析方法選擇：可