《大数据分析实践》理论考试试卷答案分析.docx

《大数据分析实践（理论）》（ 《大数据分析实践（理论）》（A卷），第 PAGE #页，共4页 《 大数据分析实践（理论） 》（ 《 大数据分析实践（理论） 》（A卷），第 PAGE #页，共4页 XXXXXXX学院课程考核试卷 （2019—2020学年度第二学期） 大数据分析实践（理论）》勰（人包/6 大数据分析实践（理论） 》勰（人包/6 □卷） 课程代码 考核形式 开卷 考试班级 考核日期 20 20年7月24日 考核时长 120分钟 命题教师签名 教研室主任签名 主管学院领导签名 题号 一 三 四 五 六 总分 分值 14 14 24 18 30 1 0 0 物人 核分人 作答说明：1 ?将答题文字说明或截图或程序命令语句拷贝到本电子试卷对应题目下而: 得分 评卷人 2?文件命名：完整学号+姓名，并提交。 一、数据结构基础题（本大题共1小题，每小题14分，共 14分） 在Python编程计算应用中，首先要解决的一个问题是数据的表示和存储问题。数值和 文本是最常见的两种数据表现形式，在Python中对应的数拯类型为数值和字符串。如 何对这些数据进行存储及髙效运算，则是数据结构设计的问题。Python中常见的数据 结构有列表、元组.集合.字典、数组、序列、数据框?请分别给出这些数据结构的 Python左义语句，并选择某些数据结构举例说明它们之间的联系。 得分评卷人二、数据可视化基础题（本大题共1小题，每小题14 得分 评卷人 共14分） 数据可视化是数据分析与挖掘中一个非常重要的任务。数据可视化是通过各种类型 的图像来展现数据的分析结果或者分析过程，从而提高分析的效率和可读性。利用 Python的Matplotlib包中的pyplot模块，可以实现常见图像的绘制，如散点图、线 性图、柱状图、直方图、饼图.箱线图及子图等，请分别给出这些图像绘制的Python 得分评卷人24分） 得分 评卷人 24分） 三、机器学习基础题（本大题共1小题，每小题24分，共 数据科学与人工智能的核心是机器学习模型与算法，Python中的机器学习包ScikiMearn 提供了从数拯预处理到模型应用、评估等各方而的模型与算法，比如缺失值处理「数据 的规范化、属性归约（主成分提取人线性回归、逻辑回归、神经网络、支持向量机、 K ■均值聚类等。问题如下： 1）请对以上模型或方法的应用主题进行归类（主题包括：数拯预处理、线性回归数值 预测、非线性回归数值预测、分类预测或识别、聚类.关联分析）（8分）。 2）给岀以上模型或方法的基本实现流程或者步骤，以及Python龙义或者调用语句 （16 分）。 得分评卷人四、深度学习基础题（本大题共1小题，每小题18 得分 评卷人 18分） 深度学习是非常热门的一个人工智能技术，目前应用广泛的包括多层神经网络、卷积神 经网络和循环神经网络。问题如下: 1）请简要说明以上三个模型的基本实现步骤及流程（9分） 2）给出以上三个模型的tensorflow2.x的Python调用语句，并进行辅助说明（9分） 得分评卷人五、综合应用题（本大题共1小题，每小题30分，共 得分 评卷人 分） 请你选择某个研究课题或者正在进行的研究课题或者大作业，结合本课程的内容进行课 程作品设汁。作品内容包括: 1） GUI可视化界而设计?要求界而布局合理、美观，同时具有较好的可读性（10分）。 2） GUI系统设讣、功能逻辑实现，要求有一左的流程图辅助说明，同时附上关键实现 代码（10分）。 3） 界而实现，要求有相关运行结果的截图（10分）。 二二二二二装 线二二二二二二二二 《数据分析实践 《数据分析实践I》（A卷），第6页，共28页 《数据分析实践 《数据分析实践I》（A卷），第6页，共28页 《数据分析实践 《数据分析实践I》（A卷），第5页，共28页 XXXXX学院课程考核试卷评分标准与参考答案（2019— 2020学年度第二学期） 《大数据分析实践（理论）》勰（A巳/B □卷） 课程代码 130110331606 考核形式 开卷 考试班级 信本171班 考核日期 20 20年7月24日 考核时长 120分钟 命题教师签名 教研室主任签名 主管学院领导签名 题号 一 三 四 五 六 总分 分值 14 14 24 18 30 1 0 0 物人 核分人 作答说明：1 ?将答题文字说明或截图或程序命令语句拷贝到本电子试卷对应题目下而: 得分 评卷人 2?文件命名：完整学号+姓名，并提交。 一、数据结构基础题（本大题共1小题，每小题14分，共 14分） 在Python编程计算应用中，首先要解决的一个问题是数据的表示和存储问题。数值和 文本是最常见的两种数据表现形式，在Python中对应的数拯类型为数值和字符串。如 何对这些数据进行存储及