2025年大学数据科学与大数据技术（数据分析）试题及答案.doc

2025年大学数据科学与大数据技术（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。请将正确答案的序号填在括号内。

1. 以下哪种数据类型不适合用于数据分析中的数值计算？ （ ）
A. 整数型
B. 浮点型
C. 字符型
D. 布尔型
2. 在数据分析中，用于描述数据离散程度的统计量是（ ）
A. 均值
B. 中位数
C. 标准差
D. 众数
3. 下列哪个工具不是常用的数据分析工具？（ ）
A. Excel
B. R语言
C. Photoshop
D. Python
4. 对于线性回归模型，以下说法错误的是（ ）
A. 可以用于预测连续型变量
B. 模型的系数表示自变量对因变量的影响程度
C. 残差平方和越小，模型拟合效果越好
D. 只能处理线性关系的数据
5. 在数据清洗过程中，处理缺失值的方法不包括（ ）
A. 删除含有缺失值的记录
B. 用均值填充缺失值
C. 用随机值填充缺失值
D. 直接忽略缺失值
6. 以下哪种数据分析方法常用于探索数据之间的关联关系？（ ）
A. 聚类分析
B. 关联规则挖掘
C. 主成分分析
D. t检验

第II卷（非选择题 共70分）

答题要求：请根据题目要求，在相应位置作答。解答应写出文字说明、证明过程或演算步骤。

7. （10分）简述数据分析的一般流程。

8. （15分）假设有一组数据：12, 15, 18, 20, 22, 25, 28, 30, 32, 35。计算这组数据的均值、中位数和标准差。

9. （15分）在数据分析中，为什么要进行数据可视化？请举例说明一种常用的数据可视化图表及其适用场景。

材料：某电商平台收集了用户的购买记录，包括用户ID、购买时间、商品名称、价格、购买数量等信息。

10. （15分）请设计一个数据分析方案，分析该电商平台用户的购买行为，例如购买频率、购买金额分布等。要求写出具体的步骤和使用的分析方法。

11. （15分）从该电商平台的购买记录中，提取出商品名称和价格字段，分析不同商品价格的分布情况，并提出一些关于商品定价的建议。

答案：
1. C
2. C
3. C
4. D
5. D
6. B
7. 数据分析一般流程：明确问题，确定分析目标；收集数据，获取相关数据源；数据清洗，处理缺失值、异常值等；数据分析，选择合适方法探索数据关系等；数据可视化，直观展示分析结果；解读结果，得出结论并提出建议。
8. 均值：(12 + 15 + 18 + 20 + 22 + 25 + 28 + 30 + 32 + 35)÷10 = 22.7；中位数：排序后中间两个数22和25的平均值，即(22 + 25)÷2 = 23.5；标准差计算略，约为7.64。
9. 数据可视化可直观呈现数据特征和规律，助于快速理解分析结果。如柱状图适用于比较不同类别数据大小。
10. 步骤：先清洗数据，按用户ID分组统计购买次数和金额；用描述统计分析购买频率等；用图表展示结果。分析方法：分组汇总、描述统计分析。
11. 提取数据后，统计不同价格区间商品数量等。若某商品价格区间购买量少，可考虑降价促销；若某区间竞争大，可差异化定价或优化产品附加值。