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2025年cda数据分析试题库及答案

一、单项选择题（总共10题，每题2分）

1.在数据预处理阶段，以下哪项技术主要用于处理缺失值？

A.数据规范化

B.数据集成

C.数据清洗

D.数据变换

答案：C

2.以下哪种图表最适合展示不同类别数据的分布情况？

A.散点图

B.饼图

C.折线图

D.直方图

答案：D

3.在假设检验中，第一类错误是指：

A.真实情况为真，但检验结果为假

B.真实情况为假，但检验结果为真

C.真实情况为真，检验结果也为真

D.真实情况为假，检验结果也为假

答案：B

4.以下哪种方法不属于聚类分析？

A.K-means聚类

B.决策树分类

C.层次聚类

D.DBSCAN聚类

答案：B

5.在时间序列分析中，ARIMA模型主要用于：

A.线性回归分析

B.非线性回归分析

C.自回归积分滑动平均模型

D.神经网络模型

答案：C

6.以下哪种指标用于衡量分类模型的准确性？

A.召回率

B.精确率

C.F1分数

D.AUC

答案：C

7.在特征工程中，以下哪种方法用于减少特征维度？

A.特征选择

B.特征提取

C.特征缩放

D.特征编码

答案：A

8.在自然语言处理中，以下哪种模型用于文本分类？

A.卷积神经网络

B.递归神经网络

C.支持向量机

D.朴素贝叶斯

答案：D

9.在数据可视化中，以下哪种图表最适合展示时间序列数据？

A.散点图

B.折线图

C.饼图

D.热力图

答案：B

10.在机器学习中，以下哪种算法属于监督学习？

A.聚类算法

B.关联规则算法

C.决策树分类

D.主成分分析

答案：C

二、多项选择题（总共10题，每题2分）

1.以下哪些属于数据预处理的基本步骤？

A.数据清洗

B.数据集成

C.数据变换

D.数据规范化

答案：A,B,C,D

2.以下哪些图表可以用于展示数据的分布情况？

A.散点图

B.饼图

C.折线图

D.直方图

答案：A,B,C,D

3.在假设检验中，以下哪些属于常见的检验方法？

A.Z检验

B.T检验

C.卡方检验

D.F检验

答案：A,B,C,D

4.以下哪些属于聚类分析的应用领域？

A.客户细分

B.图像分割

C.文本聚类

D.社交网络分析

答案：A,B,C,D

5.在时间序列分析中，以下哪些模型可以用于预测？

A.ARIMA模型

B.指数平滑模型

C.神经网络模型

D.支持向量回归

答案：A,B,D

6.以下哪些指标可以用于衡量分类模型的性能？

A.准确率

B.召回率

C.精确率

D.F1分数

答案：A,B,C,D

7.在特征工程中，以下哪些方法可以用于特征选择？

A.递归特征消除

B.Lasso回归

C.主成分分析

D.决策树特征重要性

答案：A,B,D

8.在自然语言处理中，以下哪些模型可以用于文本分类？

A.朴素贝叶斯

B.支持向量机

C.递归神经网络

D.卷积神经网络

答案：A,B,C,D

9.在数据可视化中，以下哪些图表可以用于展示时间序列数据？

A.折线图

B.散点图

C.热力图

D.面积图

答案：A,C,D

10.在机器学习中，以下哪些算法属于无监督学习？

A.聚类算法

B.关联规则算法

C.主成分分析

D.决策树分类

答案：A,B,C

三、判断题（总共10题，每题2分）

1.数据清洗是数据预处理阶段的重要步骤，主要包括处理缺失值、异常值和重复值。

答案：正确

2.散点图适用于展示两个变量之间的关系。

答案：正确

3.假设检验中的P值越小，拒绝原假设的证据越强。

答案：正确

4.聚类分析是一种无监督学习方法，主要用于将数据点划分为不同的类别。

答案：正确

5.时间序列分析中的ARIMA模型可以用于处理具有季节性波动的时间序列数据。

答案：正确

6.分类模型的准确率是指模型正确预测的样本数占总样本数的比例。

答案：正确

7.特征选择是减少特征维度的常用方法，可以提高模型的性能。

答案：正确

8.朴素贝叶斯是一种常用的文本分类算法，基于贝叶斯定理和特征独立性假设。

答案：正确

9.数据可视化是将数据以图形方式展示出来，帮助人们更好地理解数据。

答案：正确

10.机器学习中的监督学习需要训练数据带有标签，而无监督学习不需要。

答案：正确

四、简答题（总共4题，每题5分）

1.简述数据清洗的主要步骤及其目的。

答案：数据清洗的主要步骤包括处理缺失值、处理异常值和处理重复值。处理缺失值是为了确保数据的完整性，处理异常值是为了提高数据的准确性，处理重复值是为了避免数据冗余。数据清洗的目的是提高