2025年高职大数据管理与应用（数据分析）技能测试题.doc

2025年高职大数据管理与应用（数据分析）技能测试题

（考试时间：90分钟 满分100分）
班级______ 姓名______

第I卷（选择题 共30分）
答题要求：本大题共10小题，每小题3分。在每小题给出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的。请将正确答案的序号填在题后的括号内。

1. 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. 日期型
D. 布尔型

2. 在数据分析中，用于描述数据集中各个数据点与平均值之间平均差异程度的统计量是（ ）
A. 中位数
B. 标准差
C. 众数
D. 方差

3. 以下哪个工具常用于数据清洗和预处理？（ ）
A. Excel
B. Python中的pandas库
C. SQL
D. 以上都是

4. 对于线性回归模型，以下说法正确的是（ ）
A. 自变量只能有一个
B. 因变量必须是连续型变量
C. 模型的目的是找到自变量和因变量之间的线性关系
D. 以上都不对

5. 当进行数据可视化时，以下哪种图表适合展示数据的分布情况？（ ）
A. 柱状图
B. 折线图
C. 箱线图
D. 饼图

6. 在数据挖掘中，用于从大量数据中发现潜在模式和规律的算法是（ ）
A. 聚类算法
B. 分类算法
C. 关联规则挖掘算法
D. 以上都是

7. 以下哪个指标可以用来评估分类模型的预测准确性？（ ）
A. 准确率
B. 召回率
C. F1值
D. 以上都是

8. 对于时间序列数据，以下哪种方法可以用于预测未来的值？（ ）
A. 移动平均法
B. 指数平滑法
C. 回归分析法
D. 以上都是

9. 在数据分析中，数据采样的目的是（ ）
A. 减少数据量，提高分析效率
B. 使数据更具代表性
C. 避免数据泄露
D. 以上都是

10. 以下哪种数据库管理系统常用于大数据存储和处理？（ ）
A. MySQL
B. Oracle
C. MongoDB
D. SQL Server

第II卷（非选择题 共70分）

二、填空题（共20分）
答题要求：本大题共10个空，每空2分。请将正确答案填在题中的横线上。

11. 数据挖掘的主要任务包括分类挖掘、关联规则挖掘、______挖掘和______挖掘等。

12. 在数据分析中，数据预处理的步骤通常包括数据清洗、数据集成、______和______。

13. 常用的数据分析方法有描述性分析、______分析、______分析和预测性分析等。

14. 线性回归模型的表达式为______，其中β0是______，β1是______。

15. 在数据可视化中，可以使用______图展示两个变量之间的关系，使用______图展示数据随时间的变化趋势。

三、简答题（共两题，每题10分，共20分）

16. 请简要说明数据清洗的主要内容和方法。

17. 简述分类算法和聚类算法的区别。

四、材料分析题（共15分）
材料：某电商平台收集了用户的购买行为数据，包括购买时间、购买商品类别、购买金额等。通过对这些数据的分析，发现用户在周末的购买金额明显高于工作日。

答题要求：根据上述材料，回答以下问题。

18. 请提出一个可能的研究问题，并说明如何使用数据分析来回答这个问题。

19. 请描述一种适合展示上述数据中用户购买金额在工作日和周末分布情况的可视化图表，并说明理由。

五、综合应用题（共15分）
材料：有一组关于学生成绩的数据，包括语文、数学、英语成绩以及学生的性别和年级。现要分析不同年级和性别的学生成绩差异，并预测学生的综合成绩（综合成绩=语文成绩×0.3 + 数学成绩×0.4 + 英语成绩×0.3）。

答题要求：根据上述材料，完成以下任务。

20. 请选择合适的数据分析方法和工具进行分析，并说明理由。

21. 请描述分析过程，并给出分析结果和结论。

答案：
1. B
2. B
3. D
4. C
5. C
6. D
7. D
8. D
9. D
10. C
11. 聚类、异常点
12. 数据变换、数据归约
13. 探索性、诊断性
14. y = β0 + β1x、截距项（常数项）、回归系数
15. 散点、折线
16. 数据清洗主要内容包括处理缺失值、处理重复数据、处理异常值等。方法有删除缺失值较多的记录、填充缺失值（如均值填充、中位数填充等）、使用数据挖掘算法检测和修正异常值、通过查重工具或算法去除重复记录等。
17. 分类算法是已知类别标签的数据中学习分类模型，用于预测新数据的类别。聚类算法是将数据对象分组，使得同一组内对象相似度高，不同组间相似度低，事先不知道数据的类别。
18. 研究问题：为什么用户在周末购买金额更高？可通过对比周末和工作日不同商品类别的购买金额分布，分析不同类别商品在不同时段的销售情况来回答。
19. 可使用柱状图。理由：能清晰对比工作日和周末用户购买金额的高低差异，直观展示出不同时段购买金额的分布情况。
20. 可使用Python中的pandas和scikit - learn库。pandas用于数据处理和分析，scikit - learn用于机器学习算法。理由：方便进行数据清洗、特征提取和构建模型，实现对不同年级和性别的学生成绩差异分析及综合成绩预测。
21. 分析过程：先用pandas读取数据，清洗缺失值等。提取年级、性别作为分类特征，语文、数学、英语成绩作为数值特征。使用方差分析等方法分析成绩差异。构建线性回归模型预测综合成绩。结果显示不同年级和性别成绩有差异，模型得出预测的综合成绩。结论：不同年级和性别学生成绩存在差异，且能通过构建模型预测综合成绩。