2026年数据分析（数据处理）综合测试题及答案.doc

2026年数据分析（数据处理）综合测试题及答案

（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. 以下哪种数据处理方法常用于数据的初步探索性分析，以发现数据中的潜在模式和趋势？（ ）
A. 聚类分析 B. 主成分分析 C. 关联规则挖掘 D. 描述性统计分析

w2. 在处理大规模数据集时，为了提高数据处理效率，以下哪种技术是不合适的？（ ）
A. 分布式计算 B. 并行处理 C. 批处理 D. 实时处理

w3. 对于缺失值的处理，以下哪种方法可能会改变原始数据的分布特征？（ ）
A. 删除含有缺失值的记录 B. 使用均值填充 C. 使用中位数填充 D. 使用多重填补法

w4. 以下哪种算法是用于分类问题的监督学习算法？（ ）
A. 支持向量机 B. K近邻算法 C. 决策树算法 D. 以上都是

w5. 当数据存在严重的偏态分布时，以下哪种统计量更能代表数据的中心位置？（ ）
A. 均值 B. 中位数 C. 众数 D. 标准差

w6. 在数据可视化中，用于展示两个变量之间关系的常用图表是（ ）。
A. 柱状图 B. 折线图 C. 散点图 D. 饼图

w7. 以下哪种数据标准化方法是将数据映射到[0,1]区间？（ ）
A. 最小 - 最大标准化 B. Z - score标准化 C. 小数定标标准化 D. 以上都不是

w8. 对于时间序列数据，以下哪种分析方法常用于预测未来趋势？（ ）
A. 回归分析 B. 移动平均法 C. 聚类分析 D. 关联规则挖掘

第II卷（非选择题 共60分）

w9. （10分）简述数据清洗的主要步骤和目的。

w10. （15分）某数据集包含学生的数学成绩、语文成绩和英语成绩，现要分析不同学科成绩之间的相关性。请描述你会使用的数据分析方法，并说明如何进行操作。

w11. （15分）给出一段Python代码示例，用于读取一个CSV格式的数据文件，并计算数据中某一列的均值、中位数和标准差。

材料：有一份关于某城市不同区域房价的数据表，包含区域名称、房屋面积、价格、房龄等信息。

w12. （10分）根据上述材料，若要分析不同区域房价的差异，你会采用什么数据分析方法？请简要说明步骤。

材料：某电商平台记录了用户的购买行为数据，包括购买时间、购买商品种类、购买金额等。

w13. （20分）请根据上述材料，设计一个数据分析方案，以了解用户的购买偏好和消费趋势。要求详细说明分析步骤和使用的数据分析工具或方法。

答案：
w1. D
w2. D
w3. A
w4. D
w5. B
w6. C
w7. A
w8. B
w9. 数据清洗主要步骤包括：缺失值处理，可采用删除记录、均值填充、多重填补等方法；异常值处理，如基于统计方法或机器学习方法识别并处理；重复值处理，去除重复记录。目的是提高数据质量，消除噪声和错误数据，使数据更适合后续分析。
w10. 可使用相关性分析方法。操作如下：首先将数学、语文、英语成绩数据导入分析工具（如Python的pandas库）。然后使用corr函数计算各学科成绩之间的相关系数。通过相关系数的值判断不同学科成绩之间的相关性强弱及方向。
w11. ```python
import pandas as pd
data = pd.read_csv('data.csv')
col_mean = data['某列'].mean()
col_median = data['某列'].median()
col_std = data['某列'].std()
print('均值:', col_mean)
print('中位数:', col_median)
print('标准差:', col_std)
```
w12. 可采用方差分析方法。步骤：先将不同区域房价数据按区域分类。然后使用方差分析模型，检验不同区域房价均值是否有显著差异。若有显著差异，再进一步通过多重比较等方法确定具体哪些区域之间存在差异。
w13. 分析方案：首先导入购买行为数据到数据分析工具（如Python的pandas和matplotlib等）。对于购买偏好，按商品种类统计购买次数，绘制柱状图展示热门商品种类。对于消费趋势，按购买时间分组，计算不同时间段的购买金额总和，绘制折线图观察消费趋势变化。还可通过关联规则挖掘分析不同商品种类之间的关联购买情况。