1、
2025年大学数据应用（数据应用技能）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：本大题共10小题，每小题3分。在每小题给出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的。
1. 以下哪种数据处理方式可以最有效地从大量数据中提取有价值的信息？
A. 数据清洗
B. 数据挖掘
C. 数据存储
D. 数据传输
2. 对于数据分析来说，以下哪个工具常用于数据可视化？
A. Python
B. SQL
C. Tableau
D. Excel
3. 在数据应用中
2、数据的准确性主要取决于？
A. 数据采集的方法
B. 数据存储的容量
C. 数据处理的速度
D. 数据传输的稳定性
4. 数据应用场景中，预测分析主要基于什么？
A. 历史数据
B. 实时数据
C. 未来数据
D. 模拟数据
5. 以下哪种数据类型不适合用传统的关系型数据库存储？
A. 结构化数据
B. 半结构化数据
C. 非结构化数据
D. 数值型数据
6. 数据应用中，数据安全的关键在于？
A. 数据加密
B. 数据备份
C. 访问控制
D. 以上都是
7. 当处理海量数据时，哪种算法可以提高数据处理的效率？
A. 贪心算法
B
3、 分治算法
C. 动态规划算法
D. 并行算法
8. 数据应用中，数据质量管理的核心是？
A. 数据准确性
B. 数据完整性
C. 数据一致性
D. 以上都是
9. 在数据挖掘中，关联规则挖掘主要用于发现？
A. 数据之间的因果关系
B. 数据之间的相关性
C. 数据的聚类情况
D. 数据的分类情况
10. 数据应用中，数据仓库的主要作用是？
A. 存储历史数据
B. 进行实时数据分析
C. 整合多源数据
D. 以上都是
第II卷（非选择题 共70分）
（一）简答题（共20分）
答题要求：本大题共4小题，每小题5分。请简要回答
4、问题。
1. 简述数据挖掘的主要任务。
2. 说明数据可视化的重要性。
3. 解释什么是数据集成，并举例说明其应用场景。
4. 简述数据安全面临的主要威胁。
（二）论述题（共15分）
答题要求：本大题共1小题，15分。请详细阐述你的观点。
论述如何构建一个有效的数据应用系统，包括数据采集、处理、存储和分析等环节。
（三）案例分析题（共15分）
答题要求：本大题共1小题，15分。请根据给定的案例进行分析。
某电商公司收集了大量用户的购买数据，包括购买时间、购买商品、购买金额等。请分析如何利用这些数据进行数据应用，如提高销售额、优化商品推荐等
5、
（四）材料分析题（共15分）
答题要求：本大题共3小题，每小题5分。阅读以下材料，回答问题。
材料：随着互联网的发展，社交媒体平台产生了海量的数据，如用户的社交关系、发布的内容、互动行为等。这些数据蕴含着丰富的信息，可以用于各种数据应用场景。
1. 请分析社交媒体数据在用户画像构建方面的应用。
2. 如何利用社交媒体数据进行精准营销？
3. 简述社交媒体数据应用可能面临的挑战。
（五）实践操作题（共15分）
答题要求：本大题共1小题，15分。请根据给定的数据集进行实践操作。
给定一个包含学生成绩的数据集，包括学生姓名、课程名称、成绩等。请完
6、成以下任务：
1. 进行数据清洗，去除重复数据和缺失值。
2. 分析不同课程的平均成绩。
3. 找出成绩最高的学生。
答案：
1. B
2. C
3. A
4. A
5. C
6. D
7. D
8. D
9. B
10. C
简答题答案：
1. 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。
2. 数据可视化的重要性在于能将复杂的数据以直观的图形展示，便于理解和发现规律，辅助决策等。
3. 数据集成是将来自多个数据源的数据整合到一起。应用场景如企业整合不同部门的数据等。
4. 数据安全面临的主要威胁有网络攻击、数据泄露
7、恶意软件、内部人员误操作等。
论述题答案：
构建有效的数据应用系统，数据采集要确保全面准确，涵盖多渠道数据。处理环节运用合适算法和工具进行清洗、转换等。存储采用合适数据库或数据仓库。分析要运用数据分析方法挖掘价值。各环节需紧密协作，通过ETL工具等实现数据流动，利用可视化工具展示结果辅助决策，持续监控和优化系统性能。
案例分析题答案：
利用购买时间分析销售高峰低谷，调整运营策略。通过商品关联分析优化推荐，提高客单价。根据用户购买金额分层，针对性营销。还可分析用户流失规律，采取措施挽回流失用户，从而提高销售额、优化商品推荐等。
材料分析题答案：
1. 利用社交关系确定用户社交圈，根据发布内容分析兴趣爱好等构建画像。
2. 根据用户画像精准推送符合兴趣的广告等营销信息。
3. 面临数据隐私保护、数据质量参差不齐、算法适应性等挑战。
实践操作题答案：
1. 可通过编写程序或使用数据处理软件按规则去除重复和缺失值。
2. 用分组函数计算不同课程平均成绩。
3. 通过比较成绩列找出最大值对应的学生。
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