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2025年大学《智慧牧业科学与工程-牧业大数据分析》考试备考试题及答案解析

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

一、选择题

1.牧业大数据分析中，用于描述数据集中各个数据点分布情况的技术是（）

A.数据清洗

B.数据集成

C.数据变换

D.数据规约

答案：A

解析：数据清洗是牧业大数据分析的首要步骤，其目的是处理数据集中存在的错误、缺失和不一致等问题，从而描述数据点的真实分布情况。数据集成、数据变换和数据规约虽然也是数据预处理的重要步骤，但主要目的不是描述数据点的分布。

2.在牧业大数据分析中，用于衡量数据离散程度的统计量是（）

A.平均值

B.中位数

C.标准差

D.算术平方根

答案：C

解析：标准差是衡量数据离散程度的重要统计量，它反映了数据点相对于平均值的分散程度。平均值、中位数主要用于描述数据的集中趋势，算术平方根不是统计量。

3.牧业大数据分析中，用于对数据进行分类和预测的机器学习算法是（）

A.主成分分析

B.决策树

C.K均值聚类

D.系统聚类

答案：B

解析：决策树是一种常用的机器学习算法，广泛应用于牧业大数据分析中的分类和预测任务。主成分分析是一种降维算法，K均值聚类和系统聚类主要用于数据聚类分析。

4.牧业大数据分析中，用于处理缺失数据的常用方法是（）

A.删除法

B.插值法

C.回归法

D.以上都是

答案：D

解析：处理缺失数据的方法包括删除法、插值法和回归法等。删除法直接删除含有缺失值的记录，插值法通过估计值填充缺失值，回归法利用其他变量预测缺失值。因此，以上都是常用的处理方法。

5.牧业大数据分析中，用于评估模型性能的指标是（）

A.准确率

B.精确率

C.召回率

D.以上都是

答案：D

解析：评估模型性能的指标包括准确率、精确率和召回率等。准确率表示模型预测正确的比例，精确率表示预测为正例的样本中实际为正例的比例，召回率表示实际为正例的样本中被模型正确预测为正例的比例。因此，以上都是评估模型性能的指标。

6.牧业大数据分析中，用于降维的常用方法是（）

A.因子分析

B.主成分分析

C.线性回归

D.逻辑回归

答案：B

解析：主成分分析是一种常用的降维方法，通过将多个变量组合成少数几个主成分，减少数据维度同时保留大部分信息。因子分析也是一种降维方法，但主成分分析更常用于牧业大数据分析中的降维任务。线性回归和逻辑回归是用于预测的机器学习算法。

7.牧业大数据分析中，用于处理不平衡数据的常用方法是（）

A.过采样

B.欠采样

C.权重调整

D.以上都是

答案：D

解析：处理不平衡数据的常用方法包括过采样、欠采样和权重调整等。过采样通过增加少数类样本数量来平衡数据，欠采样通过减少多数类样本数量来平衡数据，权重调整通过为不同类别样本分配不同权重来平衡数据。因此，以上都是处理不平衡数据的常用方法。

8.牧业大数据分析中，用于可视化数据的技术是（）

A.散点图

B.条形图

C.热力图

D.以上都是

答案：D

解析：可视化数据的技术包括散点图、条形图和热力图等。散点图用于展示两个变量之间的关系，条形图用于比较不同类别的数据，热力图用于展示数据在二维空间中的分布情况。因此，以上都是可视化数据的技术。

9.牧业大数据分析中，用于处理时间序列数据的常用方法是（）

A.ARIMA模型

B.LSTM模型

C.时序聚类

D.以上都是

答案：D

解析：处理时间序列数据的常用方法包括ARIMA模型、LSTM模型和时序聚类等。ARIMA模型是一种经典的时序预测模型，LSTM模型是一种基于神经网络的时序预测模型，时序聚类用于对时间序列数据进行分类。因此，以上都是处理时间序列数据的常用方法。

10.牧业大数据分析中，用于评估模型泛化能力的指标是（）

A.过拟合度

B.损失函数

C.正则化系数

D.以上都不是

答案：A

解析：评估模型泛化能力的指标是过拟合度，过拟合度表示模型在训练数据上表现良好但在新数据上表现较差的程度。损失函数用于衡量模型预测误差，正则化系数用于防止模型过拟合，但它们不是评估模型泛化能力的指标。

11.牧业大数据分析中，用于识别数据中异常点的技术是（）

A.数据聚类

B.异常值检测

C.数据集成

D.数据标准化

答案：B

解析：异常值检测是牧业大数据分析中用于识别数据中异常点的关键技术，它能够识别出与大部分数据显著不同的数据点。数据聚类用于将数据点分组，数据集成是将多个数据源的数据合并，数据标准化是消除数据量纲影响，这些技术的主要目的不是识别异常点。

12.牧业大数据分析中，用于描述数据集中某个变量取值频率的技术是（）

A.数据编码

B.频