2025 年大学人工智能（数据分析基础）上学期期末测试卷.docVIP

2025年大学人工智能（数据分析基础）上学期期末测试卷

（考试时间：90分钟满分100分）班级______姓名______

一、单项选择题（总共10题，每题4分，每题只有一个正确答案，请将正确答案填写在括号内）

1.以下哪种数据类型通常用于表示离散的分类数据？（）

A.整数型

B.浮点型

C.字符串型

D.布尔型

2.在数据分析中，用于描述数据集中数据分布情况的统计量是（）。

A.均值

B.中位数

C.标准差

D.频率分布

3.以下哪个是监督学习中的分类算法？（）

A.线性回归

B.决策树

C.聚类分析

D.关联规则挖掘

4.数据清洗的主要目的不包括（）。

A.去除重复数据

B.处理缺失值

C.增加数据维度

D.纠正错误数据

5.对于时间序列数据，常用的分析方法是（）。

A.主成分分析

B.回归分析

C.趋势分析

D.聚类分析

6.在数据分析中，相关性分析主要用于衡量两个变量之间的（）。

A.因果关系

B.线性关系强度

C.函数关系

D.差异程度

7.以下哪种数据可视化工具常用于展示数据的分布情况？（）

A.柱状图

B.折线图

C.饼图

D.箱线图

8.机器学习模型的评估指标中，用于衡量分类模型预测准确性的是（）。

A.准确率

B.召回率

C.F1值

D.以上都是

9.数据挖掘中的频繁项集挖掘主要用于发现（）。

A.数据中的异常值

B.经常同时出现的项集

C.数据的聚类结果

D.数据的关联规则

10.以下哪个不是数据分析的基本步骤？（）

A.数据收集

B.数据可视化

C.数据建模

D.数据存储

二、多项选择题（总共5题，每题6分，每题有多个正确答案，请将正确答案填写在括号内，多选、少选、错选均不得分）

1.以下属于数据分析中常用的数据预处理技术的有（）。

A.数据标准化

B.数据编码

C.数据抽样

D.数据加密

2.监督学习中的回归算法包括（）。

A.逻辑回归

B.支持向量回归

C.岭回归

D.Lasso回归

3.数据可视化的作用有（）。

A.更直观地理解数据

B.发现数据中的模式和趋势

C.便于与他人沟通数据

D.提高数据的准确性

4.在数据分析中，可用于特征选择的方法有（）。

A.信息增益

B.主成分分析

C.决策树剪枝

D.正则化

5.以下哪些是常见的数据存储格式？（）

A.CSV

B.JSON

C.XML

D.HDF5

三、判断题（总共10题，每题3分，请判断以下说法的对错，在括号内打“√”或“×”）

1.数据集中的缺失值一定会影响数据分析的结果，必须全部填充。（）

2.线性回归模型只能处理线性关系的数据。（）

3.聚类分析是一种无监督学习方法，不需要事先给定类别标签。（）

4.在数据可视化中，颜色的选择对数据的展示效果没有影响。（）

5.决策树算法对数据的噪声比较敏感。（）

6.主成分分析可以将高维数据降维，同时保留数据的主要特征。（）

7.数据挖掘中的关联规则挖掘只能发现二元关系。（）

8.机器学习模型的训练集和测试集必须完全分开，不能有任何重叠。（）

9.数据标准化的目的是使不同特征的数据具有相同的尺度。（）

10.数据分析中，数据量越大，分析结果就一定越准确。（）

四、简答题（总共3题，每题10分，请简要回答以下问题）

1.请简述监督学习和无监督学习的区别。

2.数据清洗过程中，处理缺失值的方法有哪些？

3.解释什么是数据可视化，并说明其在数据分析中的重要性。

五、综合应用题（总共1题，每题20分，请根据以下问题进行分析和解答）

某电商平台收集了用户的购买记录数据，包括用户ID、商品ID、购买时间、购买金额等信息。现在需要分析用户的购买行为，预测用户未来可能购买的商品。请你设计一个数据分析方案，包括数据预处理、特征工程、模型选择和评估等步骤，并简要说明每个步骤的目的和方法。

答案：

一、单项选择题

1.C

2.D

3.B

4.C

5.C

6.B

7.D

8.D

9.B

10.D

二、多项选择题

1.ABC

2.BCD

3.ABC

4.ABC

5.ABCD

三、判断题

1.×

2.√

3.√

4.×

5.×

6.√

7.×

8.×

9.√

10.×

四、简答题

1.监督学习有明确的目标变量（标签），模型通过已有数据学习特征与目标变量的关系来进行预测，如分类和回归算法。无监督学习没有目标变量，主要用于发现数据中的结构、模式等，如聚类分析、降维算法。

2.处理缺失值的