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2025年本科大数据管理与应用(大数据分析)试题及答案.doc

1、 2025年本科大数据管理与应用(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小题,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. 以下关于大数据特征的描述,错误的是( ) A. 数据体量巨大 B. 数据类型单一 C. 数据价值密度低 D. 数据处理速度快 2. 大数据分析中,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. 数据挖掘 D. 数据转换 3. 用于描述数据集中趋势的统计量是(

2、 ) A. 方差 B. 标准差 C. 均值 D. 中位数 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. 数据可视化时,折线图主要用于展示( ) A. 数据的分布情况 B. 数据的变化趋势 C. 数据之间的关系 D. 数据的比例关系 6. 大数据分析的流程正确的是( ) A. 数据采集、数据预处理、数据分析、数据可视化 B. 数据采集、数据分析、数据预处理、数据可视化 C. 数据预处理、数据采集、数据分析、数据可视化 D. 数据可视化、数据采集、数据预处理、数据分

3、析 第II卷(非选择题 共70分) (一)简答题(共20分) 答题要求:简要回答问题,条理清晰,语言简洁。 1. 简述大数据分析在企业决策中的作用。(10分) 2. 简述数据挖掘的主要任务。(10分) (二)计算题(共15分) 答题要求:写出计算过程和答案。 1. 已知数据集{1, 3, 5, 7, 9},计算其均值、方差。(15分) (三)算法分析题(共15分) 答题要求:分析算法的原理、步骤及特点。 1. 简述K-Means算法的原理及步骤。(15分) (四)材料分析题(共15分) 答题材料:某电商平台通过大数据分析发现,购买了手

4、机的用户中有很大比例会在接下来的一个月内购买手机壳。该平台决定针对购买手机的用户推送手机壳的推荐信息。 答题要求:根据材料,回答以下问题。 1. 电商平台运用了大数据分析中的什么技术?(5分) 2. 这种技术对于电商平台的营销有什么帮助?(10分) (五)综合应用题(共15分) 答题要求:结合所学知识,解决实际问题。 1. 某医院收集了大量患者的病历数据,包括患者基本信息、症状、诊断结果、治疗方案等。请设计一个大数据分析方案,以帮助医院提高医疗质量和效率。(15分) 答案: 第I卷:1. B 2. C 3. C 4. C 5. B 6. A 第II卷

5、一)1. 大数据分析能为企业提供全面、准确的市场信息,帮助企业了解消费者需求和市场趋势,从而制定更精准的营销策略。还能辅助企业进行供应链优化,降低成本,提高运营效率。通过对企业内部数据的分析,可发现潜在问题和风险,为决策提供依据。2. 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、趋势分析等。分类是将数据划分到不同类别;聚类是将数据对象分组;关联规则挖掘是发现数据中隐藏的关联关系;异常检测是找出偏离正常模式的数据;趋势分析是预测数据随时间的变化趋势等。(二)均值=(1+3+5+7+9)/5 = 5;方差=[(1-5)^2+(3-5)^2+(5-5)^2+(7-5)^2+(9-5

6、)^2]/5 = 8。(三)K-Means算法原理:将数据集划分为K个簇,使得簇内数据点相似度高,簇间相似度低。步骤:首先随机选择K个初始聚类中心;然后计算每个数据点到聚类中心的距离,将数据点分配到最近的簇;接着重新计算每个簇的中心;重复上述步骤直到聚类中心稳定。特点:算法简单、收敛速度快,但对初始聚类中心敏感。(四)1. 运用了关联规则挖掘技术。2. 帮助电商平台精准定位目标客户,提高营销针对性,增加手机壳的销量。通过关联分析,了解用户购买行为模式,优化商品推荐策略,可以提高用户购物体验和平台销售额。(五)首先对病历数据进行清洗,去除重复、错误数据。然后进行数据集成,整合不同来源的病历数据。接着利用数据分析技术,如分类算法对疾病进行分类预测,关联规则挖掘找出症状与疾病、治疗方案之间的关系。通过聚类分析对患者群体进行划分,以便针对性地提供医疗服务。最后将分析结果可视化,为医生提供决策支持工具,提高医疗质量和效率。

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