2025年中职人工智能技术应用（数据分析基础）试题及答案.doc

2025年中职人工智能技术应用（数据分析基础）试题及答案

（考试时间：90分钟 满分100分）
班级______ 姓名______

第I卷（选择题，共40分）
（总共8题，每题5分，每题给出的选项中，只有一项是符合题目要求的，请将正确答案填在括号内）
w1. 以下哪种数据类型通常用于表示连续的数值，并且可以进行数值计算？（ ）
A. 字符串型
B. 数值型
C. 布尔型
D. 日期型
w2. 在数据分析中，用于描述数据集中各数据点离散程度的统计量是（ ）。
A. 均值
B. 中位数
C. 标准差
D. 众数
w3. 若要从大量数据中快速筛选出满足特定条件的数据子集，可使用（ ）操作。
A. 排序
B. 分组
C. 过滤
D. 聚合
w4. 以下哪种算法常用于数据分类任务？（ ）
A. 线性回归
B. 决策树
C. 聚类分析
D. 关联规则挖掘
w5. 数据可视化的主要目的是（ ）。
A. 使数据更美观
B. 便于数据存储
C. 更直观地展示数据特征和规律
D. 提高数据准确性
w6. 在数据分析流程中，数据清洗不包括以下哪项操作？（ ）
A. 缺失值处理
B. 数据加密
C. 异常值检测与处理
D. 重复数据处理
w7. 对于时间序列数据，常用的分析方法不包括（ ）。
A. 趋势分析
B. 季节分析
C. 关联分析
D. 周期性分析
w8. 以下哪个工具不是常用的数据分析工具？（ ）
A. Excel
B. Python
C. Photoshop
D. R

第II卷（非选择题，共60分）
w9. （10分）简述数据分析的基本流程。
w10. （15分）假设有一组学生成绩数据如下：85, 90, 78, 92, 65, 88, 72, 95, 80, 83。请计算这组数据的均值、中位数和众数。
w11. （15分）给出一段描述某商场销售数据的材料：该商场记录了不同时间段内各类商品的销售额。其中，服装类在周末销售额较高，电子产品在工作日晚上销售额有明显增长。请分析并说明如何通过数据分析来进一步优化商场的营销策略。
w12. （10分）在数据分类中，决策树算法是如何工作的？请简要描述。
w13. （20分）给出一段关于某电商平台用户购买行为的数据材料：该电商平台收集了用户的购买记录，包括购买时间、购买商品种类、购买金额等。发现部分用户经常在特定时间段购买特定品类商品。请设计一个数据分析方案，以挖掘这些用户的购买规律，并提出相应的营销建议。

答案：w1.B；w2.C；w3.C；w4.B；w5.C；w6.B；w7.C；w8.C；w9.数据分析基本流程包括明确问题、收集数据、数据清洗、数据分析、数据可视化和结果解读。首先要清楚分析目的，然后收集相关数据，接着处理缺失值、异常值等进行清洗，再运用合适方法分析，将结果可视化展示，最后解读结果辅助决策。；w10.均值：(85 + 90 + 78 + 92 + 65 + 88 + 72 + 95 + 80 +
83)÷10 = 82.8。将数据从小到大排序：65, 72, 78, 80, 83, 85, 88, 90, 92, 95，中位数是(83 + 85)÷2 = 84。这组数据中每个数都只出现一次，所以没有众数。；w11.可以按时间段对销售额进行分组分析，明确不同时间段各类商品销售高峰。针对服装类周末销售高，可在周末加大服装促销力度，如设置周末专属折扣。对于电子产品工作日晚上销售额增长明显，可在工作日晚上开展电子产品体验活动等，吸引顾客购买，优化营销策略。；w12.决策树算法通过对数据集进行递归划分，根据属性特征将数据逐步分成不同子集。每次划分选择一个最优属性，使得划分后的子集纯度最高。从根节点开始，依据属性值对数据进行分裂，直到所有子集都属于同一类别或达到停止条件，最终形成一棵决策树，用于对新数据进行分类预测。；w13.数据分析方案：先按购买时间分组，统计各时间段购买特定品类商品的次数和金额总和。再分析不同时间段购买频率和金额的变化趋势。营销建议：在购买高峰时间段前推送相关商品的促销信息和推荐。针对特定品类商品，在其购买频率高的时间段加大广告投放等。