2025年大学数据基础应用技术（数据基础应用技术案例）试题及答案.doc

2025年大学数据基础应用技术（数据基础应用技术案例）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40分）
（总共8题，每题5分，每题只有一个正确答案，请将正确答案填在括号内）
w1. 以下哪种数据基础应用技术可用于对海量销售数据进行分析，以发现潜在的销售趋势？（ ）
A. 数据挖掘 B. 数据清洗 C. 数据存储 D. 数据传输
w2. 在一个电商数据基础应用案例中，通过分析用户购买行为数据来精准推送商品，这主要运用了（ ）技术。
A. 数据加密 B. 数据可视化 C. 数据分析与预测 D. 数据备份
w3. 企业利用数据基础应用技术对生产线上的设备运行数据进行监测，目的是（ ）。
A. 提高设备美观度 B.... C. 及时发现设备故障隐患 D. 调整产品价格
w4. 以下哪项不属于数据基础应用技术中数据预处理的环节？（ ）
A. 数据集成 B. 数据转换 C. 数据挖掘算法选择 D. 数据清理
w5. 数据基础应用技术在医疗领域可用于分析患者病历数据，以辅助（ ）。
A. 医院建筑设计 B. 医疗设备采购 C. 疾病诊断和治疗方案制定 D. 医护人员绩效考核
w6. 某公司通过数据基础应用技术分析客户投诉数据，其主要作用是（ ）。
A. 增加客户投诉量 B. 改善产品和服务质量 C. 降低员工工资 D. 减少产品种类
w7. 在大数据环境下，数据基础应用技术中的数据存储通常采用（ ）方式。
A. 磁带存储 B. 分布式存储 C. 软盘存储 D. 光盘存储
w8. 数据基础应用技术可对社交媒体数据进行分析，挖掘出（ ）等有价值信息。
A. 用户兴趣爱好 B. 城市天气情况 C. 股票价格走势 D. 交通拥堵状况

第II卷（非选择题，共60分）
w9. （10分）请简要阐述数据基础应用技术中数据挖掘的主要算法及各自特点。

w10. （15分）结合一个具体的数据基础应用案例，说明数据可视化在其中的作用和重要性。

w11. （15分）当面对海量且复杂的数据时，数据基础应用技术中数据清洗的主要步骤和方法有哪些？

w12. （20分）材料：某大型连锁超市收集了多年来的销售数据，包括商品种类、销售数量、销售时间、顾客信息等。
问题：利用数据基础应用技术，如何对这些数据进行分析以提高超市的运营效益？请详细说明分析思路和可能用到的技术手段。

w13. （20分）材料：一家互联网金融公司积累了大量用户的借贷数据、信用评分数据等。
问题：运用数据基础应用技术，怎样利用这些数据来优化公司的信贷业务流程和风险控制？请阐述具体措施和相关技术原理。

答案：w1. A；w2. C；w3. C；w4. C；w5. C；w6. B；w7. B；w8. A；w9. 常见数据挖掘算法有决策树算法，特点是直观、可解释性强，能清晰展示数据分类规则；聚类算法，可将数据对象按相似性分组；关联规则算法，用于发现数据中隐藏的关联关系。w10. 例如在电商销售数据可视化案例中，通过图表展示不同地区销售业绩，能直观看到销售热点区域，帮助企业合理布局市场。作用是直观呈现数据，便于理解分析。重要性在于能快速提取关键信息，辅助决策。w11. 数据清洗步骤包括缺失值处理，可采用均值填充等方法；重复值处理，删除重复记录；异常值处理，通过统计方法识别并修正。方法还有数据标准化等，使数据符合特定格式要求。w12. 分析思路：先按商品种类分析销售数量，找出畅销和滞销商品，调整库存。利用销售时间分析销售高峰低谷，安排员工排班。通过顾客信息分析消费习惯，精准营销。技术手段：用数据分析软件进行数据统计分析，数据挖掘算法挖掘潜在规律。w13. 措施：利用数据挖掘算法分析借贷数据，预测用户还款能力。根据信用评分数据设定合理信贷额度。技术原理：通过机器学习算法训练模型，以历史数据为样本，学习特征与结果关系，用于预测和风险评估。