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2025年超星尔雅学习通《大数据分析与数据预测建模》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.大数据分析的首要步骤是（）

A.数据清洗

B.数据可视化

C.数据收集

D.模型构建

答案：C

解析：大数据分析流程中，数据收集是基础和起点，没有数据就无法进行后续的分析和建模工作。数据清洗、可视化和模型构建都是在数据收集之后进行的步骤。

2.下列哪种方法不属于数据预处理范畴（）

A.缺失值填充

B.数据归一化

C.特征选择

D.数据分类

答案：D

解析：数据预处理包括数据清洗（如缺失值处理、异常值处理）、数据集成、数据变换（如归一化、标准化）和数据规约等步骤。特征选择属于特征工程的一部分，通常在数据预处理之后进行。数据分类属于数据挖掘或建模阶段的技术。

3.在时间序列分析中，ARIMA模型主要适用于（）

A.线性关系

B.非线性关系

C.平稳序列

D.离散序列

答案：C

解析：ARIMA（自回归积分滑动平均模型）适用于分析具有明显时间依赖性的平稳时间序列数据。模型中的“积分”步骤正是为了将非平稳序列转换为平稳序列。

4.决策树模型中，用于衡量节点分裂质量的指标是（）

A.信息熵

B.方差分析

C.相关系数

D.卡方检验

答案：A

解析：决策树算法（如ID3、C4.5、CART）使用信息熵或信息增益作为衡量节点分裂质量的指标，通过选择能够最大程度降低信息熵的属性进行分裂。

5.下列哪种算法属于监督学习（）

A.K-means聚类

B.主成分分析

C.支持向量机

D.层次聚类

答案：C

解析：机器学习算法分为监督学习、无监督学习和强化学习。支持向量机（SVM）是一种典型的监督学习算法，需要使用带标签的数据进行训练。K-means、主成分分析和层次聚类都属于无监督学习算法。

6.在交叉验证中，k折交叉验证的k值通常取（）

A.2

B.5

C.10

D.100

答案：B

解析：k折交叉验证是一种常用的模型评估方法，将原始数据集随机分成k个大小相等的子集。通常k取5或10，5能较好地平衡计算效率和模型评估的可靠性，过小的k值可能导致评估结果方差较大。

7.下列哪种指标适用于评价分类模型的准确性（）

A.F1分数

B.AUC值

C.均方误差

D.决策树深度

答案：A

解析：F1分数是精确率（Precision）和召回率（Recall）的调和平均值，适用于不平衡数据集的分类模型评估。AUC值衡量模型区分正负样本的能力。均方误差是回归问题的评价指标。决策树深度是模型复杂性的度量。

8.以下哪种方法可用于处理数据不平衡问题（）

A.数据增强

B.特征提取

C.聚类分析

D.标准化

答案：A

解析：数据不平衡是机器学习中常见的问题。数据增强通过生成合成样本来增加少数类样本量。特征提取、聚类分析和标准化属于数据预处理或特征工程范畴，不直接解决数据不平衡问题。

9.神经网络的“反向传播”算法主要用于（）

A.数据归一化

B.参数更新

C.特征选择

D.模型评估

答案：B

解析：反向传播算法是训练神经网络的核心计算过程，通过计算损失函数关于网络参数的梯度，并根据梯度信息更新网络权重和偏置，使模型参数逐渐优化。

10.下列哪种情况会导致时间序列模型预测失效（）

A.数据量不足

B.季节性波动消失

C.模型参数错误

D.持续异常值出现

答案：B

解析：时间序列模型（尤其是包含季节性成分的模型）依赖于数据中存在的模式。当季节性波动消失或发生显著变化时，模型的预测能力会大幅下降，因为模型是基于历史季节性模式进行预测的。数据量不足、模型参数错误或持续异常值都会影响预测效果，但季节性模式消失是特定的时间序列问题。

11.在大数据处理中，Hadoop的核心组件HDFS主要提供（）

A.内存计算服务

B.分布式文件存储服务

C.图数据库管理

D.实时数据分析引擎

答案：B

解析：Hadoop分布式文件系统（HDFS）是Hadoop生态的核心组件之一，设计用于在廉价的商用硬件集群上存储超大规模文件，提供高容错、高吞吐量的分布式存储服务。内存计算服务通常由Spark等组件提供，图数据库管理由专门的图数据库系统完成，实时数据分析引擎则更多由Flink或SparkStreaming等流处理框架实现。

12.下列哪种数据库最适合处理海量结构化数据（）

A.NoSQL数据库

B.关系型数据库

C.有哪些信誉好的足球投注网站引擎

D.内存数据库

答案：B

解析：关系型数据库（如MySQL,PostgreSQL,Oracle）基于SQL，擅长处理结构化数据，具有成熟的查询优化和事务管理机制