2026年大数据分析教学（数据分析方法）试题及答案.doc

2026年大数据分析教学（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30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6题，每题5分)
1. 以下哪种数据分析方法主要用于探索数据中的潜在模式和关系？（ ）
A. 描述性分析
B. 相关性分析
C. 聚类分析
D. 回归分析
2. 在数据分析中，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
3. 数据可视化的主要目的是（ ）。
A. 使数据更美观
B. 便于数据存储
C. 更直观地展示数据
D. 提高数据准确性
4. 以下哪种算法常用于分类问题？（ ）
A. K近邻算法
B. 主成分分析算法
C. 聚类算法
D. 关联规则算法
5. 对于时间序列数据，常用的分析方法是（ ）。
A. 因子分析
B. 趋势分析
C. 判别分析
D. 对应分析
6. 数据清洗的主要任务不包括（ ）。
A. 缺失值处理
B. 重复数据处理
C. 数据加密
D. 异常值处理

第 II 卷（非选择题 共70分）
7. 简答题：简述相关性分析与回归分析的区别与联系。(10分)
8. 简答题：请说明常用的数据可视化图表有哪些，并举例说明其适用场景。(15分)
9. 材料分析题：有一份关于某电商平台用户购买行为的数据，包含用户ID、购买时间、购买商品类别、购买金额等字段。材料：通过对这些数据的分析，发现购买某类商品的用户在购买时间上呈现一定规律，且购买金额与购买商品类别存在某种关联。问题：请设计一种数据分析方法来进一步探究购买金额与购买商品类别之间的具体关系，并说明理由。(15分)
10. 材料分析题：某公司收集了过去几年的销售数据，包括不同地区的销售额、销售成本、利润等。材料：现在想了解不同地区的销售情况以及影响利润的关键因素。问题：请提出一种数据分析方案，阐述如何进行数据预处理、选择何种分析方法以及预期能得到的结论。(20分)
11. 论述题：在大数据时代，数据分析方法面临哪些挑战和机遇？请结合实际案例进行论述。(20分)

答案：1. C 2. C 3. C 4. A 5. B 6. C 7. 相关性分析主要研究变量之间的线性相关程度，不区分自变量和因变量；回归分析则是建立变量之间的因果关系模型。联系在于都用于分析变量间关系，回归分析可基于相关性分析结果进一步构建模型预测。 8. 常用图表有柱状图，适用于比较数据大小；折线图，用于展示数据变化趋势；饼图，体现各部分占比。 9. 可采用关联规则分析，通过挖掘频繁项集和强关联规则，找出购买金额与商品类别之间的潜在关联。因为能发现两者间的隐含关系，比如特定商品类别下的高购买金额组合。 10. 数据预处理包括清理缺失值、异常值等。分析方法可选用多元线性回归分析不同地区销售额、成本对利润的影响。预期结论能明确各地区销售贡献及影响利润关键因素。 11. 挑战如数据量大、处理速度要求高；数据质量参差不齐。机遇是能处理海量数据挖掘潜在价值，如电商精准营销。案例：阿里利用大数据分析用户购物行为实现精准推荐。