2025年大学第四学年（数据科学与大数据技术）数据分析应用试题及答案.doc

2025年大学第四学年（数据科学与大数据技术）数据分析应用试题及答案

（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题后的括号内。

1. 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，以发现新的见解？（ ）
A. 描述性分析 B. 诊断性分析 C. 预测性分析 D. 探索性分析
2. 在处理大规模数据集时，哪种数据结构通常更适合存储和操作数据？（ ）
A. 数组 B. 链表 C. 哈希表 D. 分布式数据结构
3. 以下哪个指标可以衡量模型在预测任务中的准确性？（ ）
A. 召回率 B. F1值 C. 均方误差 D. 以上都是
4. 当数据存在缺失值时，以下哪种处理方法不会改变数据的分布？（ ）
A. 删除含有缺失值的记录 B. 使用均值填充 C. 使用中位数填充 D. 使用插值法填充
5. 以下哪种机器学习算法适用于处理分类问题，并且不需要对数据进行严格的特征缩放？（ ）
A. 决策树 B. 支持向量机 C. 神经网络 D. 线性回归
6. 在数据分析中，什么是数据可视化的主要目的之一？（ ）
A. 展示数据的美观性 B. 隐藏数据的细节 C. 发现数据中的异常值 D. 让数据更容易理解和解释

第II卷（非选择题 共70分）
7. （10分）请简要描述数据清洗的主要步骤及其目的。

8. （15分）假设你有一个数据集，包含学生的考试成绩、学习时间、是否参加课外辅导等信息。请说明如何使用线性回归模型来预测学生的考试成绩，并解释模型中各个参数的含义。

9. （15分）在处理文本数据时，经常会用到词袋模型。请解释词袋模型的原理，并说明如何使用它来进行文本分类。

10. （材料题 15分）
材料：某电商平台收集了用户的购买行为数据，包括购买商品的种类、数量、时间、金额等。现在需要分析用户的购买偏好，以便进行精准营销。
问题：请设计一个数据分析方案，包括数据预处理、特征提取和模型选择等步骤，以实现对用户购买偏好的分析。

11. （材料题 15分）
材料：一家医院收集了患者的病历数据，包括症状、诊断结果、治疗方法、治疗效果等。现在需要预测患者的治疗效果，以便提前采取措施。
问题：请选择合适的机器学习算法，并说明理由。同时，描述如何对数据进行预处理和特征工程，以提高模型的预测性能。

答案：
1. D
2. D
3. D
4. C
5. A
6. D
7. 数据清洗主要步骤及目的：首先是缺失值处理，目的是避免因缺失值影响分析结果，可采用删除记录、填充值（如均值、中位数、插值法等）等方法。其次是重复值处理，去除重复记录以保证数据准确性。然后是异常值处理，识别并处理偏离正常范围的值，可通过统计方法或机器学习算法检测。最后是数据标准化，使不同特征具有相同尺度，便于模型处理。
8. 首先收集学生的考试成绩、学习时间、是否参加课外辅导等数据作为特征变量和目标变量考试成绩。对数据进行预处理，如处理缺失值、异常值等。然后构建线性回归模型，模型参数包括截距和各个特征的系数。截距表示当所有特征为0时的预测值，系数表示每个特征对目标变量的影响程度。通过最小二乘法估计参数，得到模型方程，用于预测学生考试成绩。
9. 词袋模型原理：将文本中的每个单词看作一个特征，不考虑单词顺序，只统计单词出现的次数。在文本分类中，首先对训练文本进行词袋模型表示，得到每个文本的特征向量。然后使用分类算法（如朴素贝叶斯、支持向量机等）对特征向量进行训练，建立分类模型。最后对测试文本进行同样的词袋模型表示，输入模型进行分类预测。
10. 数据预处理：清洗数据，去除重复和错误记录；对缺失值进行填充或删除。特征提取：提取商品种类、购买数量、购买时间间隔、购买金额等特征。模型选择：可使用决策树模型，它能处理多种类型数据，易于理解和解释，通过构建决策树来分析用户购买行为模式，找出购买偏好。
11. 可选择随机森林算法。理由：它能处理高维数据，对数据缺失和异常值不敏感，有较好的泛化能力。数据预处理：清洗数据，处理缺失值和异常值。特征工程：提取症状、诊断结果、治疗方法等特征，进行编码和数值化。通过对数据进行合理预处理和特征工程，提高数据质量，进而提升随机森林模型的预测性能。