2026年综合数据（数据处理）试题及答案.doc

2026年综合数据（数据处理）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10题，每题4分，每题给出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的）

w1. 以下哪种数据处理方法能最有效地去除数据中的噪声？
A. 数据平滑
B. 数据集成
C. 数据归约
D. 数据离散化

w2. 在进行数据挖掘时，对于分类算法，以下哪个指标用于衡量模型对新数据的预测能力？
A. 准确率
B. 召回率
C. F1值
D. 以上都是

w3. 数据可视化中，哪种图表最适合展示数据随时间的变化趋势？
A. 柱状图
B. 折线图
C. 饼图
D. 散点图

w4. 以下关于数据仓库的描述，错误的是：
A. 数据仓库是面向主题的
B. 数据仓库的数据是集成的
C. 数据仓库的数据是实时更新的
D. 数据仓库的数据是随时间变化的

w5. 对于关联规则挖掘，支持度和置信度分别表示：
A. 支持度表示项集在数据集中出现的频率，置信度表示规则的可信程度
B. 支持度表示规则的可信程度，置信度表示项集在数据集中出现的频率
C. 支持度和置信度都表示项集在数据集中出现的频率
D. 支持度和置信度都表示规则的可信程度

w6. 以下哪种算法常用于数据聚类？
A. K-Means算法
B. 决策树算法
C. 朴素贝叶斯算法
D. 支持向量机算法

w7. 在数据预处理中，数据标准化的目的是：
A. 使数据具有相同的尺度
B. 去除数据中的异常值
C. 提高数据的可读性
D. 以上都不对

w8. 对于大数据处理，以下哪种技术可以实现数据的分布式存储和计算？
A. Hadoop
B. Python
C. SQL
D. Excel

w9. 数据挖掘中的频繁项集是指：
A. 出现频率较高的单个项
B. 出现频率较高的项的集合
C. 包含所有项的集合
D. 出现频率较低的项的集合

w10. 以下关于数据安全的说法，正确的是：
A. 数据加密是保护数据安全的唯一方法
B. 数据备份可以防止数据丢失，但不能防止数据泄露
C. 访问控制可以限制对数据的非法访问
D. 以上都不对

第II卷（非选择题 共60分）

（一）填空题（共10分）
（总共5空，每空2分）

w11. 数据处理的基本步骤包括数据采集、______、数据挖掘和数据可视化。

w12. 在数据集成过程中，可能会出现数据冲突，常见的数据冲突包括模式冲突、______和命名冲突。

w13. 决策树算法的核心是通过______来构建决策树。

w14. 数据归约的主要目的是在尽可能保持数据原貌的前提下，最大限度地精简数据量，常用的数据归约方法包括属性子集选择、______和数值归约。

w15. 支持向量机算法中，通过寻找______来进行分类或回归。

（二）简答题（共20分）
（总共4题，每题5分）

w16. 简述数据平滑的作用及常用方法。

w17. 什么是数据离散化？为什么要进行数据离散化？

w18. 请简要说明数据可视化的重要性。

w19. 简述K-Means算法的基本步骤。

（三）计算题（共15分）
（总共1题，15分）

w20. 假设某数据集包含以下属性：年龄（数值型）、性别（类别型）、收入（数值型）。现在需要对年龄进行离散化处理，将年龄分为三个区间：[18, 30]、(30, 50]、(50, +∞)。请写出具体的离散化过程，并说明这种离散化方法的优点。

（四）材料分析题（共10分）
（总共2题，每题5分）

材料：在一次市场调研中，收集了某地区消费者对不同品牌手机的购买数据，包括品牌名称、购买数量、消费者年龄、性别等信息。经过数据处理后，得到了以下部分结果：品牌A的购买数量占总购买量的30%，品牌B的购买数量占总购买量的25%，年龄在20 - 30岁之间的消费者购买手机的比例为40%。

w21. 根据上述材料，分析品牌A和品牌B在该地区手机市场中的占有率情况。

w22. 从材料中关于年龄的信息，你能得出什么结论？

（五）综合应用题（共5分）
（总共1题，5分）

w23. 请描述一个你熟悉的数据处理场景，并说明你将如何运用所学的数据处理知识来解决该场景中的问题。

答案：
w1. A
w2. D
w3. B
w4. C
w5. A
w6. A
w7. A
w8. A
w9. B
w10. C
w11. 数据预处理
w12. 数据值冲突
w13. 信息增益
w14. 数据压缩
w15. 最大间隔超平面
w16. 数据平滑的作用是去除数据中的噪声，使数据更加平滑，便于后续处理。常用方法有移动平均法、中值滤波法等。移动平均法是计算数据窗口内的平均值来替换当前值；中值滤波法是用窗口内的中值替换当前值。
w17. 数据离散化是将连续的数值型属性转换为离散的类别型属性。进行数据离散化的原因主要有：简化数据表示，降低数据复杂度；便于数据挖掘算法处理，一些算法要求输入数据是离散的；能更好地反映数据的分布特征。
w18. 数据可视化的重要性在于：能直观展示数据，使人们快速理解数据的含义和模式；有助于发现数据中的规律和异常；方便不同人员之间交流数据信息；可用于决策支持，帮助决策者基于直观的可视化结果做出更准确的决策。
w19. K-Means算法的基本步骤：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，将数据点分配到距离最近的聚类中心所在的簇；接着重新计算每个簇的聚类中心；重复上述步骤，直到聚类中心不再变化或满足终止条件。
w20. 离散化过程：对于年龄属性，遍历数据集中的每个年龄值。若年龄值在[18, 30]区间，则标记为1；若在(30, 50]区间，则标记为2；若在(50, +∞)区间，则标记为3。优点：这种离散化方法简单直观，能将连续数据转换为适合某些算法处理的离散数据，便于分析不同年龄段消费者的特征，例如可以分别统计不同年龄段购买手机的品牌偏好等。
w21. 品牌A在该地区手机市场中的占有率为30%，品牌B的占有率为25%。品牌A的市场占有率高于品牌B，说明在该地区消费者中，品牌A更受青睐，购买的人数相对较多。
w22. 从材料中关于年龄的信息可以得出，年龄在20 - 30岁之间的消费者是该地区购买手机的主要群体之一，占总购买量的40%。这表明该年龄段的消费者对手机的需求较大，手机厂商在进行市场推广和产品定位时，可重点关注这一年龄段的消费者需求和偏好。
w23. 例如，在电商平台销售数据分析场景中。面对海量的销售数据，首先进行数据采集，获取订单信息、商品信息、用户信息等。然后进行数据预处理，清理缺失值、重复数据等。接着利用关联规则挖掘，分析哪些商品经常被一起购买，以便进行商品推荐。通过数据可视化，将销售数据以直观的图表展示，如不同时间段的销售趋势、各品类商品的销售占比等，帮助电商平台更好地了解销售情况，做出决策，如调整商品库存、优化推荐策略等。