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)分析與應(yīng)用）上學(xué)期單元測(cè)試卷

（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4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.以下關(guān)于數(shù)據(jù)科學(xué)的說(shuō)法，錯(cuò)誤的是（）A.數(shù)據(jù)科學(xué)是一門(mén)交叉學(xué)科B.數(shù)據(jù)科學(xué)主要關(guān)注數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)C.數(shù)據(jù)科學(xué)涉及統(tǒng)計(jì)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)等多個(gè)領(lǐng)域D.數(shù)據(jù)科學(xué)旨在從數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值的信息2.大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)不包括（）A.大量化B.多樣化C.低價(jià)值密度D.快速化3.以下哪種算法不屬于機(jī)器學(xué)習(xí)中的監(jiān)督學(xué)習(xí)算法（）A.K近鄰算法B.決策樹(shù)算法C.支持向量機(jī)算法D.聚類(lèi)算法4.在數(shù)據(jù)預(yù)處理中，數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化的目的是（）A.使數(shù)據(jù)具有相同的量綱B.增加數(shù)據(jù)的維度C.減少數(shù)據(jù)的噪聲D.提高數(shù)據(jù)的稀疏性5.以下關(guān)于數(shù)據(jù)可視化的說(shuō)法，正確的是（）A.數(shù)據(jù)可視化只是為了美觀B.數(shù)據(jù)可視化可以幫助人們更好地理解數(shù)據(jù)C.數(shù)據(jù)可視化不需要考慮數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性D.數(shù)據(jù)可視化只能使用圖表來(lái)展示數(shù)據(jù)6.以下哪種數(shù)據(jù)庫(kù)適合存儲(chǔ)大數(shù)據(jù)（）A.關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)B.非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)C.內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)D.分布式數(shù)據(jù)庫(kù)7.數(shù)據(jù)挖掘中的關(guān)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(guān)系B.數(shù)據(jù)之間的相似性C.數(shù)據(jù)之間的頻繁模式D.數(shù)據(jù)之間的分類(lèi)關(guān)系8.以下關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)中的模型評(píng)估指標(biāo)，說(shuō)法錯(cuò)誤的是（）A.準(zhǔn)確率是分類(lèi)模型中常用的評(píng)估指標(biāo)B.召回率反映了模型對(duì)正例的識(shí)別能力C.F1值是準(zhǔn)確率和召回率的調(diào)和平均值D.均方誤差是回歸模型中唯一的評(píng)估指標(biāo)9.以下哪種技術(shù)不屬于大數(shù)據(jù)分析的常用技術(shù)（）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)挖掘10.在大數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)抽樣的目的是（）A.減少數(shù)據(jù)量，提高分析效率B.增加數(shù)據(jù)量，提高分析精度C.改變數(shù)據(jù)的分布D.去除數(shù)據(jù)中的噪聲二、多項(xiàng)選擇題（總共5題，每題6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)，多選、少選、錯(cuò)選均不得分）1.數(shù)據(jù)科學(xué)的主要任務(wù)包括（）A.數(shù)據(jù)采集B.數(shù)據(jù)存儲(chǔ)C.數(shù)據(jù)分析D.數(shù)據(jù)可視化E.數(shù)據(jù)安全2.大數(shù)據(jù)分析的流程包括（）A.問(wèn)題定義B.數(shù)據(jù)收集C.數(shù)據(jù)預(yù)處理D.數(shù)據(jù)分析與建模E.結(jié)果評(píng)估與可視化3.機(jī)器學(xué)習(xí)中的無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法包括（）A.聚類(lèi)算法B.降維算法C.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法D.決策樹(shù)算法E.支持向量機(jī)算法4.數(shù)據(jù)可視化的常見(jiàn)類(lèi)型包括（）A.柱狀圖B.折線圖C.餅圖D.散點(diǎn)圖E.地圖5.以下關(guān)于大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的說(shuō)法，正確的是（）A.可以使用分布式文件系統(tǒng)存儲(chǔ)大數(shù)據(jù)B.可以使用云存儲(chǔ)服務(wù)存儲(chǔ)大數(shù)據(jù)C.大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)需要考慮數(shù)據(jù)的擴(kuò)展性D.大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)不需要考慮數(shù)據(jù)的安全性E.大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)可以使用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)三、判斷題（總共10題，每題3分，請(qǐng)判斷下列說(shuō)法的對(duì)錯(cuò)，對(duì)的打“√”，錯(cuò)的打“×”）1.數(shù)據(jù)科學(xué)只關(guān)注數(shù)據(jù)的分析，不關(guān)注數(shù)據(jù)的采集和存儲(chǔ)。（）2.大數(shù)據(jù)的價(jià)值密度高，因此可以從中提取大量有價(jià)值的信息。（）3.機(jī)器學(xué)習(xí)中的監(jiān)督學(xué)習(xí)算法需要有標(biāo)注的數(shù)據(jù)。（）4.數(shù)據(jù)預(yù)處理的目的是提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量，但不能改變數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)。（）5.數(shù)據(jù)可視化可以使用任何顏色和圖形來(lái)展示數(shù)據(jù)，不需要考慮數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。（）6.分布式數(shù)據(jù)庫(kù)適合存儲(chǔ)大規(guī)模的數(shù)據(jù)，具有高可擴(kuò)展性。（）7.數(shù)據(jù)挖掘中的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘只能發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間的簡(jiǎn)單關(guān)聯(lián)，不能發(fā)現(xiàn)復(fù)雜的因果關(guān)系。（）8.在機(jī)器學(xué)習(xí)中，模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)越多，模型的性能就一定越好。（）9.大數(shù)據(jù)分析的常用技術(shù)包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)挖掘等，不包括數(shù)據(jù)加密。（）10.數(shù)據(jù)抽樣可以減少數(shù)據(jù)量，但可能會(huì)導(dǎo)致信息丟失。（）四、簡(jiǎn)答題（總共3題，每題1０分，請(qǐng)簡(jiǎn)要回答以下問(wèn)題）1.請(qǐng)簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)的關(guān)系。2.請(qǐng)說(shuō)明大數(shù)據(jù)分析中數(shù)據(jù)預(yù)處理的主要步驟及其作用。3.請(qǐng)介紹機(jī)器學(xué)習(xí)中的分類(lèi)算法，并舉例說(shuō)明其應(yīng)用場(chǎng)景。五、綜合應(yīng)用題（總共1題，每題20分，請(qǐng)根據(jù)以下問(wèn)題進(jìn)行分析和解答）某電商平臺(tái)收集了用戶(hù)的購(gòu)買(mǎi)行為數(shù)據(jù)，包括用戶(hù)ID、商品ID、購(gòu)買(mǎi)時(shí)間、購(gòu)買(mǎi)數(shù)量等。請(qǐng)?jiān)O(shè)計(jì)一個(gè)數(shù)據(jù)分析方案，分析用戶(hù)的購(gòu)買(mǎi)行為模式，例如購(gòu)買(mǎi)頻率、購(gòu)買(mǎi)時(shí)間分布、購(gòu)買(mǎi)商品種類(lèi)分布等，并提出相應(yīng)的營(yíng)銷(xiāo)策略建議。答案：一、選擇題1.B2.C3.D4.A5.B6.D7.C8.D9.C10.A二、多項(xiàng)選擇題1.ABCD2.ABCDE3.ABC4.ABCDE5.ABC三、判斷題1.×2.×3.√4.×5.×6.√7.×8.×9.√10.√四、簡(jiǎn)答題1.數(shù)據(jù)科學(xué)是一門(mén)交叉學(xué)科，它融合了統(tǒng)計(jì)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、數(shù)學(xué)等多個(gè)領(lǐng)域的知識(shí)，旨在從數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值的信息和知識(shí)。大數(shù)據(jù)技術(shù)是數(shù)據(jù)科學(xué)的一個(gè)重要分支，它主要研究如何存儲(chǔ)、管理、分析和處理大規(guī)模的數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)技術(shù)為數(shù)據(jù)科學(xué)提供了強(qiáng)大的工具和平臺(tái)，使得數(shù)據(jù)科學(xué)能夠處理和分析海量的數(shù)據(jù)。2.數(shù)據(jù)預(yù)處理的主要步驟包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和數(shù)據(jù)歸約。數(shù)據(jù)清洗的作用是去除數(shù)據(jù)中的噪聲和缺失值，提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量。數(shù)據(jù)集成的作用是將多個(gè)數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)整合到一起，形成一個(gè)統(tǒng)一的數(shù)據(jù)集。數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換的作用是將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為適合分析的形式，例如標(biāo)準(zhǔn)化、離散化等。數(shù)據(jù)歸約的作用是減少數(shù)據(jù)量，提高分析效率。3.機(jī)器學(xué)習(xí)中的分類(lèi)算法包括決策樹(shù)算法、支持向量機(jī)算法、樸素貝葉斯算法、K近鄰算法等。決策樹(shù)算法適用于數(shù)據(jù)具有明顯的分類(lèi)特征的場(chǎng)景，例如客戶(hù)信用評(píng)估、疾病診斷等。支持向量機(jī)算法適用于數(shù)據(jù)具有線性可分或近似線性可分的場(chǎng)景，例如手寫(xiě)字符識(shí)別、圖像分類(lèi)等。樸素貝葉斯算法適用于數(shù)據(jù)具有獨(dú)立特征的場(chǎng)景，例如文本分類(lèi)、垃圾郵件過(guò)濾等。K近鄰算法適用于數(shù)據(jù)具有局部相似性的場(chǎng)景，例如推薦系統(tǒng)、異常檢測(cè)等。五、綜合應(yīng)用題1.數(shù)據(jù)分析方案：-數(shù)據(jù)清洗：去除重復(fù)數(shù)據(jù)、缺失值處理、異常值處理。-數(shù)據(jù)探索性分析：計(jì)算購(gòu)買(mǎi)頻率、分析購(gòu)買(mǎi)時(shí)間分布、統(tǒng)計(jì)購(gòu)買(mǎi)商品種類(lèi)分布。-構(gòu)建模型：可