2025年大学大数据技术应用（大数据分析方法）试题及答案.doc

2025年大学大数据技术应用（大数据分析方法）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：每题只有一个正确答案，请将正确答案的序号填在括号内。(总共8题，每题5分)

w1. 以下哪种数据分析方法常用于探索数据中的潜在模式和关系，以发现新的知识和规律？（ ）
A. 描述性分析 B. 预测性分析 C. 关联规则挖掘 D. 聚类分析

w2. 在大数据分析中，用于衡量数据离散程度的指标是（ ）
A. 均值 B. 中位数 C. 标准差 D. 众数

w3. 以下哪个算法不属于分类算法？（ ）
A. 决策树 B. 支持向量机 C. K近邻算法 D. 聚类算法

w4. 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 C. 用随机值填充 D. 直接忽略

w5. 以下关于主成分分析的说法，错误的是（ ）
A. 可以将多个相关变量转化为少数几个互不相关的主成分
B. 主成分能够保留原始数据的大部分信息
C. 主成分分析的目的是为了增加数据维度
D. 常用于数据降维和特征提取

w6. 对于时间序列数据，常用的分析方法是（ ）
A. 回归分析 B. 方差分析 C. 时间序列预测 D. 聚类分析

w7. 在数据挖掘中，频繁项集挖掘是指（ ）
A. 找出数据中出现频率较高的单个项
B. 找出数据中同时出现频率较高的多个项的集合
C. 找出数据中出现频率较低的项集
D. 找出数据中所有的项集

w8. 以下哪种可视化工具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

第II卷（非选择题 共60分）

w9. （10分）简述数据挖掘的主要任务，并举例说明其中一项任务在实际中的应用。

w10. （15分）请解释什么是数据可视化，并列举至少三种常见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数据，包括用户ID、商品ID、购买时间、购买金额等信息。
w11. （15分）根据上述材料，如果你要分析用户的购买行为模式，你会采用哪些数据分析方法？请简要说明理由。

材料：某公司收集了员工的工作绩效数据，包括工作任务完成情况、工作效率、工作质量等指标，以及员工的基本信息，如年龄、性别、部门等。
w12. （20分）利用这些数据，构建一个预测模型，预测哪些员工可能在未来表现出较高的工作绩效。请说明你选择的模型及理由，并描述模型构建的大致步骤。

答案：
w1. C
w2. C
w3. D
w4. D
w5. C
w6. C
w7. B
w8. C
w9. 数据挖掘的主要任务包括分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测等。例如关联规则挖掘，在超市销售数据分析中，通过挖掘商品之间的关联关系，如尿布和啤酒的关联，可帮助超市合理摆放商品，提高销售效率。
w10. 数据可视化是将数据以图形、图表等直观形式展示出来。常见的有柱状图，适用于比较数据大小；折线图，适合展示数据随时间等连续变量的变化趋势；饼图，用于展示各部分占总体的比例关系。
w11. 可采用关联规则挖掘，分析不同商品之间的购买关联，比如哪些商品常被一起购买。还可进行聚类分析，将用户按购买行为模式分类，了解不同类型用户的购买特点。也能用时间序列分析，看购买行为随时间的变化规律。
w12. 可选择决策树模型。理由是决策树模型简单直观，易于理解和解释。步骤大致为：首先对数据进行预处理，包括清洗、特征选择等；然后使用训练数据构建决策树模型；接着对模型进行评估和优化；最后用构建好的模型对员工未来工作绩效进行预测。