1、
2025年大学数据基础应用技术（数据应用）试题及答案
（考试时间：90分钟 满分100分）
班级______ 姓名______
第I卷（总共10题，每题3分，每题只有一个正确答案，选出正确选项）
1. 以下哪种数据处理方式常用于挖掘数据中的潜在模式和规律？
A. 数据清洗
B. 数据可视化
C. 机器学习算法应用
D. 数据存储
2. 在数据应用中，对于大量文本数据进行情感分析时，通常会用到以下哪种技术？
A. 聚类算法
B. 分类算法
C. 关联规则挖掘
D. 回归分析
3. 数据应用中，当需要对海量数据进行快速检索时，哪
2、种数据结构最为合适？
A. 数组
B. 链表
C. 哈希表
D. 栈
4. 以下关于数据仓库的描述，错误的是？
A. 面向主题
B. 数据集成
C. 数据随时间变化
D. 主要用于事务处理
5. 对于数据应用中的实时数据处理，哪种框架比较常用？
A. Hadoop
B. Spark Streaming
C. TensorFlow
D. MySQL
6. 在数据应用场景中，若要分析用户行为路径，哪种分析方法较为有效？
A. 漏斗分析
B. 对比分析
C. 趋势分析
D. 关联分析
7. 数据应用中，数据加密主要是为了保障数据的？
A. 完
3、整性
B. 可用性
C. 安全性
D. 一致性
8. 当处理高维数据时，以下哪种降维方法能保留数据的主要特征？
A. 主成分分析
B. 奇异值分解
C. 线性判别分析
D. 以上都是
9. 在数据应用中，对于图像数据的识别，通常会用到哪种深度学习模型？
A. 循环神经网络
B. 卷积神经网络
C. 生成对抗网络
D. 深度信念网络
10. 数据应用中，ETL过程不包括以下哪个环节？
A. 抽取
B. 转换
C. 加载
D. 分析
第II卷
二、多项选择题（总共5题，每题5分，每题有两个或两个以上正确答案，少选、多选均不得分）
4、
1. 数据应用中，常见的数据可视化工具包括？
A. Tableau
B. PowerBI
C. Excel
D. Python的Matplotlib
2. 以下哪些属于大数据的特点？
A. 大量
B. 高速
C. 多样
D. 低价值密度
3. 在数据挖掘中，监督学习算法包括？
A. 决策树
B. 支持向量机
C. 朴素贝叶斯
D. K近邻算法
4. 数据应用中，数据质量管理涉及的方面有？
A. 数据准确性
B. 数据完整性
C. 数据一致性
D. 数据时效性
5. 对于数据应用中的分布式存储系统，以下说法正确的有？
A. 提高数据存储
5、的可靠性
B. 便于数据的扩展
C. 降低存储成本
D. 提升数据处理效率
三、判断题（总共5题，每题3分，判断对错）
1. 数据应用中，数据预处理是可有可无的环节。（ ）
2. 机器学习算法只能处理数值型数据。（ ）
3.. 数据可视化的目的仅仅是为了让数据看起来更美观。（ ）
4. 数据仓库和数据库的功能是完全一样的。（ ）
5. 实时数据处理要求在极短时间内对数据进行处理和响应。（ ）
四、简答题（总共2题，每题10分）
1. 请简要阐述数据挖掘在数据应用中的主要流程及各流程的作用。
2. 举例说明在数据应用中如何运用数据可视化来解决
6、实际业务问题。
五、综合应用题（总共1题，20分）
某电商平台收集了大量用户的购物数据，包括用户ID、购买时间、购买商品、购买金额等。请你设计一个数据应用方案，利用这些数据来提高平台的销售额和用户满意度。要求：
1. 说明需要进行哪些数据处理步骤。
2. 阐述如何运用数据分析方法来实现目标。
3. 举例说明可能用到的数据可视化图表及作用。
答案：
一、1.C 2.B 3.C 4.D 5.B 6.A 7.C 8.D 9.B 10.D
二、1.ABCD 2.ABCD 3.ABCD 4.ABCD 5.ABCD
三、1.错 2.错 3.错 4.错 5.对
四、1.数据挖
7、掘流程包括数据准备，收集和清理数据；模型选择，根据问题选合适算法；模型训练，用数据训练模型；模型评估，评估其性能；模型部署，应用到实际。各流程相互协作，准备高质量数据是基础，选对模型是关键，训练评估确保有效性，部署实现价值。
2.比如电商分析销售数据，用柱状图对比不同地区销售额，发现差异找潜力市场；用折线图展示销量随时间变化，助于规划库存和促销。还能通过饼图看各产品销售占比，调整策略推畅销品，提升业务表现。
五、数据处理步骤：清洗数据，去除重复、错误值；分析购买行为，如购买频率、品类偏好；构建用户画像，包括年龄、地域等特征。运用数据分析方法：关联规则挖掘找关联商品推荐；聚类分析分用户群体针对性营销。可视化图表：用柱状图对比不同品类销售额；用折线图看用户购买频率变化，辅助决策提升销售额和满意度。
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