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2025年超星尔雅学习通《数据挖掘与数据可视化》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.数据挖掘的目标不包括()

A.发现隐藏在数据中的模式

B.提高数据存储空间利用率

C.预测未来趋势

D.减少数据冗余

答案:B

解析:数据挖掘主要关注从数据中提取有价值的信息和知识,包括发现隐藏模式、预测未来趋势和减少数据冗余等。提高数据存储空间利用率属于数据管理范畴,而非数据挖掘的直接目标。数据挖掘着重于数据的分析和解释,而非简单的存储优化。

2.以下哪种方法不属于分类算法?()

A.决策树

B.神经网络

C.聚类分析

D.逻辑回归

答案:C

解析:分类算法的目标是将数据点分配到预定义的类别中。决策树、神经网络和逻辑回归都是常见的分类算法。聚类分析属于无监督学习方法,其目标是根据数据的相似性将数据点分组,而不是分配到预定义类别。因此,聚类分析不属于分类算法。

3.数据可视化的主要目的是()

A.增加数据存储容量

B.美化数据展示效果

C.帮助理解数据和发现模式

D.减少数据传输时间

答案:C

解析:数据可视化的核心目的是通过图形和图表等形式直观地展示数据,帮助人们更容易理解数据中的模式和关系。虽然美观和高效传输也是考虑因素,但主要目的在于提升数据的可理解性和洞察力。数据可视化通过视觉元素使复杂数据更易于分析和解释。

4.以下哪种图表最适合展示时间序列数据?()

A.饼图

B.散点图

C.折线图

D.条形图

答案:C

解析:时间序列数据按时间顺序排列,折线图能够清晰地展示数据随时间的变化趋势。饼图主要用于展示部分与整体的关系,散点图适合展示两个变量之间的关系,条形图适用于比较不同类别的数据。因此,折线图是展示时间序列数据最合适的选择。

5.交叉验证的主要目的是()

A.提高模型的训练速度

B.减少模型的过拟合风险

C.增加数据的样本量

D.简化模型的参数设置

答案:B

解析:交叉验证通过将数据分成多个子集,轮流使用不同子集进行训练和验证,可以有效评估模型的泛化能力,减少过拟合风险。提高训练速度、增加样本量和简化参数设置并非交叉验证的主要目的。通过交叉验证,可以更可靠地评估模型在不同数据子集上的表现,从而选择最优模型。

6.以下哪种指标适用于评估分类模型的准确性?()

A.均方误差

B.R2值

C.准确率

D.相关系数

答案:C

解析:准确率是分类模型常用的重要指标,表示模型正确预测的样本数占总样本数的比例。均方误差主要用于回归问题,R2值评估回归模型的拟合优度,相关系数衡量两个变量之间的线性关系。因此,准确率最适合评估分类模型的性能。

7.主成分分析的主要目的是()

A.提高数据的存储效率

B.减少数据的维度

C.增加数据的样本量

D.改变数据的分布

答案:B

解析:主成分分析(PCA)通过线性变换将高维数据投影到低维空间,同时保留大部分重要信息,从而减少数据的维度。提高存储效率、增加样本量和改变数据分布并非PCA的主要目标。PCA在数据降维、特征提取和可视化等领域有广泛应用。

8.以下哪种图表最适合展示不同类别之间的数量比较?()

A.雷达图

B.饼图

C.热力图

D.条形图

答案:D

解析:条形图适用于比较不同类别之间的数量差异,能够清晰地展示每个类别的具体数值。雷达图用于展示多个变量在不同类别中的表现,饼图展示部分与整体的关系,热力图展示数据在不同维度上的分布。因此,条形图最适合展示不同类别之间的数量比较。

9.在数据预处理中,处理缺失值的方法不包括()

A.删除含有缺失值的样本

B.填充缺失值

C.使用模型预测缺失值

D.保持原样不处理

答案:D

解析:处理缺失值是数据预处理的重要步骤,常见方法包括删除含有缺失值的样本、填充缺失值(如使用均值、中位数或众数)以及使用模型预测缺失值。保持原样不处理会导致数据不完整,影响后续分析和建模,因此不属于有效的方法。数据预处理需要确保数据的完整性和质量。

10.修改以下哪种技术不属于数据挖掘的范畴?()

A.关联规则挖掘

B.序列模式挖掘

C.文本聚类

D.数据压缩

答案:D

解析:数据挖掘主要关注从数据中发现有价值的信息和知识,包括关联规则挖掘、序列模式挖掘和文本聚类等。数据压缩属于数据存储和传输领域的技术,不属于数据挖掘的范畴。数据挖掘着重于数据的分析和解释,而非简单的压缩和解压缩操作。

11.以下哪种图表最适合展示两个变量之间的相关性?()

A.饼图

B.散点图

C.条形图

D.雷达图

答案:B

解析:散点图通过在二维坐标系中绘制数据点,直观地展示两个变量之间的关系和相关性。饼图用

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