大数据分析应用实践练习题.docx

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①

姓名所在地区

姓名所在地区身份证号

密封线

注意事项

1.请首先在试卷的标封处填写您的姓名，身份证号和所在地区名称。

2.请仔细阅读各种题目的回答要求，在规定的位置填写您的答案。

3.不要在试卷上乱涂乱画，不要在标封区内填写无关内容。

一、选择题

1.下列哪项不是大数据分析的基本流程？

A.数据采集

B.数据存储

C.数据清洗

D.数据挖掘

2.以下哪个工具主要用于数据可视化？

A.PythonMatplotlib

B.R语言ggplot2

C.Tableau

D.SQL

3.下列哪种方法用于评估模型功能？

A.交叉验证

B.留出法

C.滚动预测法

D.以上都是

4.以下哪种算法属于无监督学习？

A.决策树

B.K最近邻

C.线性回归

D.深度学习

5.在大数据分析中，哪项技术用于数据预处理？

A.文本挖掘

B.数据清洗

C.数据集成

D.数据转换

6.以下哪种数据结构常用于存储大数据？

A.数组

B.树

C.图

D.队列

7.在数据分析中，哪项指标用于衡量模型对异常值的敏感度？

A.准确率

B.精确率

C.召回率

D.F1分数

8.以下哪种方法用于降低模型复杂度？

A.正则化

B.特征选择

C.数据降维

D.以上都是

答案及解题思路：

1.答案：D

解题思路：大数据分析的基本流程通常包括数据采集、数据存储、数据清洗和数据挖掘等步骤，数据挖掘是流程的最终阶段，而非基本流程的一部分。

2.答案：C

解题思路：虽然PythonMatplotlib和R语言ggplot2也是常用的数据可视化工具，但Tableau是一个专业的数据可视化软件，更常用于数据可视化。

3.答案：D

解题思路：交叉验证、留出法和滚动预测法都是评估模型功能的方法，因此选D，即“以上都是”。

4.答案：B

解题思路：决策树、线性回归和深度学习都是监督学习算法，而K最近邻是一种无监督学习算法，用于寻找数据集中的相似项。

5.答案：B

解题思路：数据清洗是数据预处理的一个重要步骤，旨在消除或减少数据中的错误和不一致性。

6.答案：C

解题思路：图数据结构非常适合存储和表示复杂的大规模数据集，尤其是在社交网络分析、推荐系统等领域。

7.答案：C

解题思路：召回率是衡量模型在寻找正例时遗漏了多少正例的指标，因此它用于衡量模型对异常值的敏感度。

8.答案：D

解题思路：正则化、特征选择和数据降维都是降低模型复杂度的方法，因此选D，即“以上都是”。

二、填空题

1.大数据分析的五个基本步骤是：_______、_______、_______、_______、_______。

数据收集

数据清洗

数据摸索

数据建模

结果评估

2.数据挖掘中的“维”指的是_______。

特征

3.在Python中，使用_______库进行数据可视化。

Matplotlib或Seaborn

4.以下哪种算法适用于处理高维数据？_______

主成分分析（PCA）

5.在数据分析中，_______是评估模型功能的重要指标。

模型精度

6.以下哪种算法属于聚类算法？_______

Kmeans

7.在R语言中，使用_______库进行数据预处理。

dplyr或tidyr

8.在机器学习中，_______是衡量模型对未知数据的预测能力。

泛化能力

答案及解题思路：

答案：

1.数据收集、数据清洗、数据摸索、数据建模、结果评估

2.特征

3.Matplotlib或Seaborn

4.主成分分析（PCA）

5.模型精度

6.Kmeans

7.dplyr或tidyr

8.泛化能力

解题思路：

1.大数据分析的基本步骤包括从数据收集开始，接着是数据清洗以保证数据质量，然后进行数据摸索来理解数据，之后是数据建模以构建分析模型，最后是结果评估来验证模型的功能。

2.数据挖掘中的“维”指的是数据的特征维度，即描述数据的不同方面或属性。

3.Matplotlib和Seaborn是Python中常用的数据可视化库，它们提供了丰富的图表和可视化选项，便于展示数据分析的结果。

4.主成分分析（PCA）是一种降维技术，适用于处理高维数据，它通过找到数据的线性组合来降低数据维度，同时保留大部分数据的信息。

5.模型精度是