2025年大学数据科学与大数据技术（大数据分析）试题及答案.doc

2025年大学数据科学与大数据技术（大数据分析）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。
1. 以下哪种算法常用于大数据分类任务？（ ）
A. K-Means算法
B. 决策树算法
C. 支持向量机算法
D. 主成分分析算法
2. 大数据处理流程中，数据清洗的主要目的不包括（ ）
A. 去除重复数据
B. 处理缺失值
C. 提升数据特征
D. 纠正错误数据
3. 对于大规模数据集，以下哪种存储方式更具优势？（ ）
A. 关系型数据库
B. 分布式文件系统
C. 本地硬盘存储
D. 内存存储
4. 以下哪个指标不是衡量聚类算法性能的常用指标？（ ）
A. 准确率
B. 轮廓系数
C. 簇内距离
D. 簇间距离
5. 大数据可视化的主要作用不包括（ ）
A. 直观展示数据
B. 发现数据规律
C. 提高数据安全性
D. 辅助决策
6. 以下哪种技术不属于大数据分析中的机器学习范畴？（ ）
A. 深度学习
B. 回归分析
C. 数据加密
D. 神经网络

第II卷（非选择题 共70分）
7. （10分）简述数据挖掘在大数据分析中的作用及主要任务。
8. （15分）请说明分布式计算在大数据处理中的优势，并举例说明一种常用的分布式计算框架。
9. （15分）给定一份销售数据，包含产品名称、销售数量、销售金额、销售地区等字段。请设计一个数据分析方案，以找出销售金额最高的产品及其对应的销售地区。
10. （20分）材料：某电商平台收集了大量用户的购物行为数据，包括购买时间、购买商品种类、购买金额等。
问题：请分析如何利用这些数据进行用户画像构建，以及用户画像对电商平台运营的意义。
11. （20分）材料：一家互联网公司拥有海量的用户评论数据，涵盖各种产品类型。
问题：请阐述如何运用情感分析技术对这些评论数据进行分析，以及分析结果对公司产品改进的作用。

答案：1. B 2. C 3. B 4. A 5. C 6. C 7. 数据挖掘在大数据分析中可从海量数据中发现潜在模式和知识。主要任务包括关联规则挖掘，如发现超市中商品的关联购买模式；分类，将数据分类到不同类别；聚类，把相似数据聚成簇；预测，根据现有数据预测未来趋势等。 8. 分布式计算在大数据处理中优势明显，可并行处理大规模数据，提高处理效率，能充分利用集群资源。常用框架如Hadoop，它由HDFS分布式文件系统和MapReduce计算框架组成，MapReduce可将任务分解并行处理。 9. 首先读取销售数据，然后按产品名称分组，计算每个产品的销售金额总和，找出销售金额总和最大的产品，再根据该产品对应的销售记录确定销售地区。 10. 利用购物行为数据，可从购买时间分析用户购买习惯，从商品种类了解偏好，从购买金额评估消费能力等构建用户画像。意义在于精准营销，推送符合用户需求商品；优化产品推荐，提高用户购买转化率；提升用户服务质量，增强用户粘性。 11. 运用情感分析技术，先对评论数据进行文本预处理，如分词、去停用词等，然后通过机器学习算法训练模型判断评论情感倾向，分为积极、消极和中性。结果可帮助公司了解产品优缺点，改进产品功能和服务，优化营销策略，提升用户满意度。