2025年中职人工智能数据分析（分析方法）试题及答案.doc

2025年中职人工智能数据分析（分析方法）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）
答题要求：本卷共8题，每题5分。每题给出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的。请将正确答案填写在每题后面的括号内。

1. 以下哪种分析方法常用于探索数据中的潜在模式和规律？（ ）
A. 描述性分析
B. 聚类分析
C. 回归分析
D. 关联规则挖掘

2. 在人工智能数据分析中，对于高维数据，哪种降维方法能较好地保留数据的主要特征？（ ）
A. 主成分分析
B. 因子分析
C. 线性判别分析
D. 以上都是

3. 当我们想要分析不同类别数据之间的差异时，适合采用的分析方法是（ ）
A. 方差分析
B. 相关分析
C. 时间序列分析
D. 生存分析

4. 以下哪种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

5. 在进行情感分析时，通常会采用的技术是（ ）
A. 分类算法
B. 回归算法
C. 文本挖掘技术
D. 图像识别技术

6. 对于异常数据的检测，常用的方法是（ ）
A. 基于统计的方法
B. 基于距离的方法
C. 基于密度的方法
D. 以上都是

7. 哪种分析方法可以用于预测变量之间的因果关系？（ ）
A. 因果分析
B. 关联分析
C. 趋势分析
D. 对比分析

8. 在人工智能数据分析中，数据预处理不包括以下哪个步骤？（ ）
A. 数据清洗
B. 数据集成
C. 模型评估
D. 数据变换

第II卷（非选择题，共60分）

二、填空题（共10分）
答题要求：请在每题的横线上填写正确答案。

1. 人工智能数据分析中，常用的数据可视化工具包括______、______等。（2分）
2. 分类算法中，决策树的构建过程主要包括______、______两个步骤。（2分）
3. 时间序列分析主要包括______、______、______等方法。（3分）
4. 数据挖掘的主要任务包括______、______、______、______等。（3分）

三、简答题（共20分）
答题要求：简要回答问题，条理清晰。

1. 简述聚类分析的基本原理及应用场景。（10分）
2. 说明回归分析中自变量和因变量的关系以及回归分析的主要作用。（10分）

四（共15分）
材料：在某电商平台的销售数据中，发现不同地区的销售额存在差异。同时，用户的购买时间也呈现出一定的规律。我们希望通过数据分析来了解不同地区销售额差异的原因，以及预测未来的销售趋势。
答题要求：根据上述材料，回答以下问题。每题字数150字到200字之间。

1. 请提出一种可能的分析方法来探究不同地区销售额差异的原因，并说明理由。（5分）
2. 如何利用时间序列分析来预测未来的销售趋势？请简要描述步骤。（5分）
3. 除了上述提到的分析方法，你认为还可以运用哪些数据分析方法来深入挖掘该电商平台销售数据中的信息？（5分）

五（共15分）
材料：某医院收集了一批患者的病历数据，包括患者的基本信息、症状表现、诊断结果以及治疗效果等。医院希望通过对这些数据的分析，找出影响治疗效果的因素，以便提高治疗水平。
答题要求：根据上述材料，回答以下问题。每题字数150字到200字之间。

1. 请设计一种数据分析方案，用于找出影响治疗效果的因素。（5分）
2. 若要对不同治疗方法的效果进行比较，你会采用什么分析方法？请说明理由。（5分）
3. 如何利用数据分析结果为医院的治疗决策提供支持？（5分）

答案：
1. B
2. D
3. A
4. C
5. C
6. D
7. A
8. C

二、1. Excel、Tableau 2. 特征选择、树的生成 3. 趋势分析、季节性分析、周期性分析 4. 分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测

三、1. 聚类分析是将数据对象按照相似性划分为不同的类或簇。原理是基于数据点之间的距离或相似度度量。应用场景包括客户细分、市场划分、图像分割等。通过聚类可发现数据中的自然分组，为进一步分析提供基础。 2. 回归分析中自变量是影响因变量的因素，因变量是被预测或解释的变量。主要作用是建立变量间的定量关系模型，用于预测因变量的值，评估自变量对因变量的影响程度，还可进行因素分析和趋势预测等。

四、1. 可采用方差分析。理由：方差分析能检验不同地区销售额均值是否存在显著差异，从而找出可能导致销售额差异的地区因素。通过比较不同地区销售额的方差，判断地区是否对销售额有显著影响。 2. 先对销售数据按时间排序，然后分析数据的趋势、季节性等特征，建立合适的时间序列模型，如ARIMA模型。利用历史数据估计模型参数，再根据模型预测未来销售趋势。 3. 还可运用关联分析，找出销售数据中商品之间的关联关系；进行客户细分，了解不同客户群体的购买行为；用情感分析了解客户对产品的评价等。

五、1. 首先对病历数据进行清洗和预处理。然后可采用多元线性回归分析，将治疗效果作为因变量，患者基本信息、症状表现等作为自变量，找出影响治疗效果显著的因素。也可用决策树算法，通过对数据的学习生成决策树，直观展示各因素与治疗效果的关系。 2. 采用对比分析方法。理由：能直接比较不同治疗方法下治疗效果的差异，如治愈率、好转率等指标。通过对比均值、比例等，清晰看出哪种治疗方法效果更好，为临床选择合适治疗方法提供依据。 3. 根据数据分析结果，若发现某种因素对治疗效果有显著影响，可针对性调整治疗方案。如对于某类症状患者采用更有效的治疗方法。还可依据不同治疗方法效果比较，优化治疗流程和资源分配，提高整体治疗水平。