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2025年大学《健康科学与技术-健康大数据分析》考试备考题库及答案解析

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

一、选择题

1.健康大数据分析中，用于描述数据集中某个属性取值个数的数据挖掘技术是（）

A.关联规则

B.聚类分析

C.分类算法

D.频数分析

答案：D

解析：频数分析主要用于统计数据集中各个类别或属性的取值次数，直接反映某个属性取值的个数。关联规则用于发现数据项之间的有趣关系，聚类分析用于将数据分组，分类算法用于预测数据类别，这些技术不直接用于描述属性取值个数。

2.在健康大数据处理中，以下哪项不是常用的数据预处理步骤？（）

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：数据预处理是健康大数据分析的重要环节，包括数据清洗、数据集成、数据变换等步骤，目的是提高数据质量，为后续分析做准备。数据挖掘是利用预处理后的数据进行分析和建模的过程，不属于预处理步骤。

3.健康大数据分析中，用于衡量分类模型预测准确性的指标是（）

A.相关系数

B.决策树

C.精确率

D.主成分分析

答案：C

解析：精确率是衡量分类模型性能的重要指标之一，表示模型预测为正类的样本中实际为正类的比例。相关系数用于衡量两个变量之间的线性关系，决策树是一种分类算法，主成分分析是一种降维技术，这些不直接用于衡量分类模型的准确性。

4.在健康大数据分析中，用于减少数据维度，同时保留主要信息的降维方法是（）

A.线性回归

B.神经网络

C.主成分分析

D.K-means聚类

答案：C

解析：主成分分析（PCA）是一种常用的降维方法，通过正交变换将原始数据投影到新的低维空间，同时保留尽可能多的数据信息。线性回归是一种预测模型，神经网络是一种复杂的机器学习模型，K-means聚类是一种无监督学习算法，这些不主要用于降维。

5.健康大数据分析中，以下哪项不是常用的数据可视化工具？（）

A.表格

B.散点图

C.热力图

D.决策树

答案：D

解析：数据可视化是将数据以图形或图像的方式展现出来，帮助人们更直观地理解数据。常用的可视化工具有表格、散点图、热力图等。决策树是一种机器学习模型，不是用于数据可视化的工具。

6.健康大数据分析中，用于描述数据分布特征的统计量是（）

A.方差

B.协方差

C.偏度

D.决策树

答案：C

解析：描述数据分布特征的统计量包括均值、中位数、方差、偏度、峰度等。偏度用于衡量数据分布的对称性，方差衡量数据的离散程度，协方差衡量两个变量的线性关系，决策树是一种分类算法，不用于描述数据分布特征。

7.在健康大数据分析中，用于处理缺失值的方法是（）

A.数据插补

B.数据平滑

C.数据过滤

D.数据归一化

答案：A

解析：处理缺失值是数据预处理的重要步骤，常用的方法有数据插补、数据删除、数据估算等。数据插补是指用某种方法填充缺失值，数据平滑是减少数据噪声，数据过滤是去除噪声数据，数据归一化是数据缩放，这些不直接用于处理缺失值。

8.健康大数据分析中，用于衡量分类模型泛化能力的指标是（）

A.准确率

B.召回率

C.F1分数

D.AUC值

答案：D

解析：AUC（AreaUndertheROCCurve）值用于衡量分类模型的泛化能力，表示模型在不同阈值下区分正负样本的能力。准确率、召回率和F1分数也是衡量模型性能的指标，但AUC值更全面地反映了模型的泛化能力。

9.在健康大数据分析中，用于发现数据项之间关联关系的算法是（）

A.聚类分析

B.关联规则

C.回归分析

D.主成分分析

答案：B

解析：关联规则用于发现数据项之间的有趣关系，例如购物篮分析中发现的“购买啤酒的人通常会购买尿布”的关系。聚类分析用于将数据分组，回归分析用于预测连续值，主成分分析用于降维，这些不用于发现数据项之间的关联关系。

10.健康大数据分析中，用于评估模型性能的交叉验证方法是（）

A.留一法

B.K折交叉验证

C.Bootstrap

D.插值法

答案：B

解析：交叉验证是评估模型性能的常用方法，包括留一法、K折交叉验证、Bootstrap等。K折交叉验证将数据分成K份，每次留下一份作为测试集，其余作为训练集，重复K次，计算平均性能。留一法每次留下一份数据作为测试集，Bootstrap是一种重抽样方法，插值法是数据拟合方法，不用于评估模型性能。

11.健康大数据分析中，以下哪种模型不适合处理非线性关系？（）

A.线性回归模型

B.决策树模型

C.支持向量机模型

D.神经网络模型

答案：A

解析：线性回归模型基于线性假设，主要用于处理变量之间的线性关系。决策树、支持向量机和神