2025年高职大数据技术（数据分析）试题及答案.doc

2025年高职大数据技术（数据分析）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30分）
答题要求：本卷共6小题，每题5分。在每题给出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的。

1. 以下哪种数据结构最适合用于存储和处理大规模数据集的频繁项集挖掘？
A. 数组
B. 链表
C. 哈希表
D. 树结构

2. 在数据预处理中，对于缺失值的处理方法不包括以下哪一项？
A. 删除含有缺失值的记录
B. 用均值填充缺失值
C. 用最大值填充缺失值
D. 用模型预测值填充缺失值

3. 以下哪个算法不属于聚类算法？
A. K-Means算法
B. DBSCAN算法
C. 决策树算法
D. 层次聚类算法

4. 对于时间序列数据，常用的分析方法不包括以下哪种？
A. 趋势分析
B. 季节性分析
C. 相关性分析
D. 周期性分析

5. 以下哪种数据库适合存储和管理大规模的结构化数据？
A. 关系型数据库
B. 非关系型数据库
C. 分布式数据库
D. 云数据库

6. 在数据分析中，数据可视化的主要目的不包括以下哪一项？
A. 更直观地展示数据
B. 发现数据中的规律和趋势
C. 提高数据的准确性
D. 辅助决策制定

第II卷（非选择题 共70分）

（总共4题，每题10分，答题要求：请简要回答问题）

7. 简述数据挖掘的主要任务有哪些？

8. 请说明K-Means算法的基本步骤。

（总共2题，每题15分，答题要求：结合具体材料进行分析解答）

材料：某电商平台收集了大量用户的购买行为数据，包括购买时间、购买商品种类、购买金额等。现在需要分析用户的购买行为模式。

9. 请设计一种数据分析方法来发现用户购买行为中的频繁购买商品组合。

10. 如何通过数据分析预测用户未来可能购买的商品种类？

答案：
1. C
2. C
3. C
4. C
5. A
6. C
7. 数据挖掘的主要任务包括：关联规则挖掘，发现数据中项集之间的关联关系；分类，将数据划分到不同类别；聚类，将数据对象分组为不同的簇；异常检测，找出数据中的异常点；趋势分析和偏差分析等，用于分析数据随时间等因素的变化趋势和偏差情况。
8. K-Means算法基本步骤：首先随机选择K个聚类中心；然后计算每个数据点到聚类中心的距离，将数据点划分到距离最近的聚类中心所在的簇；接着重新计算每个簇的中心；不断重复上述步骤，直到聚类中心不再变化或达到设定的迭代次数。
9. 可以使用Apriori算法来发现频繁购买商品组合。先对购买行为数据进行预处理，然后设置最小支持度等参数，利用Apriori算法从数据中挖掘出频繁项集，这些频繁项集就是频繁购买商品组合。
10. 可以构建用户购买行为的预测模型，如基于机器学习的分类模型。先对历史购买数据进行特征提取和选择，然后使用分类算法（如决策树、支持向量机等）进行训练，得到预测模型。将新用户的相关特征输入模型，即可预测其未来可能购买的商品种类。