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2025年超星尔雅学习通《数据科学与大数据》章节测试题库及答案解析

单位所属部门：________姓名：________考场号：________考生号：________

一、选择题

1.数据科学的主要目标是（）

A.收集尽可能多的数据

B.从数据中提取有价值的信息和知识

C.数据的存储和管理

D.数据的传输和共享

答案：B

解析：数据科学的核心在于通过分析、统计和机器学习等方法，从大量数据中挖掘出有价值的信息和知识，以支持决策和预测。收集数据、存储和管理数据以及数据的传输和共享都是为了更好地实现这一目标，但不是数据科学的主要目标。

2.大数据的主要特征不包括（）

A.数据量巨大

B.数据类型多样

C.数据处理速度快

D.数据质量高

答案：D

解析：大数据的四个主要特征是数据量巨大、数据类型多样、数据处理速度快和数据处理价值密度低。数据质量高并不是大数据的主要特征，尽管高质量的数据有助于更好地进行数据分析，但大数据更关注的是如何处理和分析大规模、多样化的数据。

3.以下哪种技术不属于数据预处理范畴（）

A.数据清洗

B.数据集成

C.数据变换

D.数据挖掘

答案：D

解析：数据预处理是数据分析和数据挖掘的前提，主要包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约等步骤。数据挖掘属于数据分析的范畴，不是数据预处理的技术。

4.在数据挖掘中，关联规则挖掘的主要目的是（）

A.发现数据中的异常值

B.发现数据中的趋势和模式

C.预测数据的未来值

D.对数据进行分类和聚类

答案：B

解析：关联规则挖掘的主要目的是发现数据项之间的关联关系，即发现数据中的有趣模式。例如，在购物篮分析中，发现哪些商品经常被一起购买。这有助于商家制定营销策略。

5.以下哪种算法不属于监督学习算法（）

A.决策树

B.神经网络

C.支持向量机

D.K-means聚类

答案：D

解析：监督学习算法包括决策树、神经网络、支持向量机、逻辑回归等，其主要目标是通过已标记的训练数据学习一个映射函数，以对新的、未标记的数据进行预测。K-means聚类属于无监督学习算法，其主要目标是将数据点划分为不同的簇，使得簇内的数据点相似度较高，而簇间的数据点相似度较低。

6.在机器学习中，过拟合的主要表现是（）

A.模型的训练误差很小，测试误差很大

B.模型的训练误差很大，测试误差也很大

C.模型的训练误差和测试误差都很小

D.模型的训练误差和测试误差都很大

答案：A

解析：过拟合是指模型在训练数据上表现很好，但在测试数据上表现很差的现象。其主要表现是模型的训练误差很小，但测试误差很大。这通常是因为模型过于复杂，学习了训练数据中的噪声和细节，而不是数据的一般规律。

7.以下哪种方法不属于模型评估方法（）

A.精确率

B.召回率

C.F1分数

D.相关性分析

答案：D

解析：模型评估方法主要包括精确率、召回率、F1分数、AUC等指标，这些指标用于衡量模型的性能。相关性分析是一种统计方法，用于衡量两个变量之间的线性关系，不属于模型评估方法。

8.在时间序列分析中，ARIMA模型的主要参数包括（）

A.自回归系数、移动平均系数、差分次数

B.样本量、置信水平、显著性水平

C.方差、标准差、均值

D.相关系数、偏相关系数、累积和

答案：A

解析：ARIMA（自回归积分移动平均）模型是一种常用的时间序列分析方法，其主要参数包括自回归系数（AR系数）、移动平均系数（MA系数）和差分次数（d）。这些参数用于描述时间序列的统计特性。

9.在数据可视化中，折线图主要用于（）

A.显示不同类别之间的数量关系

B.显示数据随时间的变化趋势

C.显示数据的分布情况

D.显示不同类别之间的相似性

答案：B

解析：折线图主要用于显示数据随时间的变化趋势。通过折线图，可以直观地看到数据在不同时间点的变化情况，以及变化的趋势和规律。例如，可以用折线图显示股票价格随时间的变化趋势。

10.修改在大数据处理中，Hadoop的主要组成部分包括（）

A.HDFS、MapReduce、YARN

B.MySQL、Oracle、SQLServer

C.Python、Java、C++

D.Spark、Flink、Storm

答案：A

解析：Hadoop是一个开源的大数据处理框架，其主要组成部分包括HDFS（分布式文件系统）、MapReduce（分布式计算框架）和YARN（资源管理框架）。HDFS用于存储大数据，MapReduce用于并行处理大数据，YARN用于管理和调度资源。

11.数据科学领域中的3V特征不包括（）

A.数据体量巨大（Volume）

B.数据类型多样（Variety）

C.数据生成速度快（Velocity）

D.