2025年本科大数据管理与应用（大数据分析）试题及答案.doc

2025年本科大数据管理与应用（大数据分析）试题及答案

（考试时间：90分钟 满分100分）
班级______ 姓名______

第I卷（选择题 共30分）
答题要求：本卷共6小题，每题5分。在每题给出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的。

1. 以下关于大数据特征的描述，错误的是（ ）
A. 数据体量巨大 B. 数据类型单一 C. 数据价值密度低 D. 数据处理速度快
2. 大数据分析中，数据预处理不包括以下哪个步骤（ ）
A. 数据清洗 B. 数据集成 C. 数据挖掘 D. 数据转换
3. 用于描述数据集中趋势的统计量是（ ）
A. 方差 B. 标准差 C. 均值 D. 中位数
4. 以下哪种算法不属于聚类算法（ ）
A. K-Means算法 B. DBSCAN算法 C. 决策树算法 D. 层次聚类算法
5. 数据可视化时，折线图主要用于展示（ ）
A. 数据的分布情况 B. 数据的变化趋势 C. 数据之间的关系 D. 数据的比例关系
6. 大数据分析的流程正确的是（ ）
A. 数据采集、数据预处理、数据分析、数据可视化
B. 数据采集、数据分析、数据预处理、数据可视化
C. 数据预处理、数据采集、数据分析、数据可视化
D. 数据可视化、数据采集、数据预处理、数据分析

第II卷（非选择题 共70分）

（一）简答题（共20分）
答题要求：简要回答问题，条理清晰，语言简洁。

1. 简述大数据分析在企业决策中的作用。（10分）
2. 简述数据挖掘的主要任务。（10分）

（二）计算题（共15分）
答题要求：写出计算过程和答案。

1. 已知数据集{1, 3, 5, 7, 9}，计算其均值、方差。（15分）

（三）算法分析题（共15分）
答题要求：分析算法的原理、步骤及特点。

1. 简述K-Means算法的原理及步骤。（15分）

（四）材料分析题（共15分）
答题材料：某电商平台通过大数据分析发现，购买了手机的用户中有很大比例会在接下来的一个月内购买手机壳。该平台决定针对购买手机的用户推送手机壳的推荐信息。
答题要求：根据材料，回答以下问题。

1. 电商平台运用了大数据分析中的什么技术？（5分）
2. 这种技术对于电商平台的营销有什么帮助？（10分）

（五）综合应用题（共15分）
答题要求：结合所学知识，解决实际问题。

1. 某医院收集了大量患者的病历数据，包括患者基本信息、症状、诊断结果、治疗方案等。请设计一个大数据分析方案，以帮助医院提高医疗质量和效率。（15分）

答案：
第I卷：1. B 2. C 3. C 4. C 5. B 6. A
第II卷：（一）1. 大数据分析能为企业提供全面、准确的市场信息，帮助企业了解消费者需求和市场趋势，从而制定更精准的营销策略。还能辅助企业进行供应链优化，降低成本，提高运营效率。通过对企业内部数据的分析，可发现潜在问题和风险，为决策提供依据。2. 数据挖掘的主要任务包括分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测、趋势分析等。分类是将数据划分到不同类别；聚类是将数据对象分组；关联规则挖掘是发现数据中隐藏的关联关系；异常检测是找出偏离正常模式的数据；趋势分析是预测数据随时间的变化趋势等。（二）均值=(1+3+5+7+9)/5 = 5；方差=[(1-5)^2+(3-5)^2+(5-5)^2+(7-5)^2+(9-5)^2]/5 = 8。（三）K-Means算法原理：将数据集划分为K个簇，使得簇内数据点相似度高，簇间相似度低。步骤：首先随机选择K个初始聚类中心；然后计算每个数据点到聚类中心的距离，将数据点分配到最近的簇；接着重新计算每个簇的中心；重复上述步骤直到聚类中心稳定。特点：算法简单、收敛速度快，但对初始聚类中心敏感。（四）1. 运用了关联规则挖掘技术。2. 帮助电商平台精准定位目标客户，提高营销针对性，增加手机壳的销量。通过关联分析，了解用户购买行为模式，优化商品推荐策略，可以提高用户购物体验和平台销售额。（五）首先对病历数据进行清洗，去除重复、错误数据。然后进行数据集成，整合不同来源的病历数据。接着利用数据分析技术，如分类算法对疾病进行分类预测，关联规则挖掘找出症状与疾病、治疗方案之间的关系。通过聚类分析对患者群体进行划分，以便针对性地提供医疗服务。最后将分析结果可视化，为医生提供决策支持工具，提高医疗质量和效率。