2025年统计学期末考试题库：数据分析计算与数据挖掘算法试题

年统计学期末考试题库数据分析计算2025与数据挖掘算法试题考试时间分钟总分分姓名

一、单项选择题（每题2分，共20分）

1.在统计学中，描述一组数据集中趋势的统计量是A.标准差B.中位数C.平均数D.离散系数

2.在数据挖掘中，以下哪个算法不属于机器学习算法？A.决策树

8.神经网络C.线性回归D.随机森林

3.在数据分析中，以下哪个指标用于衡量两个变量之间的线性关系强度？A.相关系数B.离散系数C.标准差D.中位数

4.以下哪个数据集适合使用K-means聚类算法进行聚类分析？A,数据量较小，维度较高

8.数据量较大，维度较低C.平均数D.标准差E.离散度解析这些指标可以用于衡量数据的波动程度，反映了数据点之间的差异

9.A.数据清洗B.数据集成C.数据归一化D.数据可视化E.数据降维解析这些步骤属于数据预处理，用于准备数据以便进行进一步的分析

10.C.卷积神经网络D.递归神经网络E.逻辑回归解析这些算法属于深度学习算法，用于处理复杂的非线性关系

四、简答题

1.描述性统计的基本概念及其在数据分析中的作用解析描述性统计是统计学的一个分支，用于描述数据的基本特征，如集中趋势、离散程度和分布情况它在数据分析中的作用包括提供数据的初步了解、帮助确定数据分布类型、为后续的推断统计提供基础、辅助可视化数据

2.解释什么是数据挖掘中的“噪声”和“冗余”，并说明它们对数据挖掘结果的影响解析噪声是指数据中的随机波动或错误，它会影响模型的预测准确性冗余是指数据中包含重复或无关的信息，它会导致模型过拟合，降低模型的泛化能力噪声和冗余都会对数据挖掘结果产生负面影响，因此在进行数据挖掘前需要对其进行处理

3.描述决策树算法的基本原理及其在分类和回归任务中的应用解析决策树算法是一种基于树结构的分类和回归方法其基本原理是通过一系列的决策规则将数据集划分为不同的分支，直到达到分类或回归的目标在分类任务中，决策树用于预测样本的类别；在回归任务中，决策树用于预测样本的连续值

五、计算题

1.已知一组数据10,20,30,40,50,求这组数据的平均数、中位数、众数、标准差解析平均数=10+20+30+40+50/5=30；中位数=30；众数=30；标准差=J[10-302+20-302+30-302+40-302+50-302/5]=10o

2.某公司对其员工的工作满意度进行问卷调查，共收集到100份有效问卷调查结果显示，员工的工作满意度评分1-5分如下1分有10人，2分有20人，3分有30人，4分有25人，5分有15人请计算该组数据的平均满意度评分、标准差和满意度评分的离散系数解析平均满意度评分;1X10+2X20+3X30+4X25+5X15/100=

3.2；标准差=J[1-3,22X10+2-

3.22X20+3-

3.22X30+4-

3.22X25+5-

3.22X15/100]=

0.9；离散系数=标准差/平均数=

0.9/

3.

20.28o

3.设某班级有30名学生，他们的身高（单位cm）如下165,170,168,175,172,169,174,167,176,170,168,173,171,175,166,169,174,168,176,172,167,171,173,169,174,170,168,176,172,167,171请使用K-means聚类算法将这组数据分为3个类别，并给出每个类别的聚类中心解析由于题目未提供具体的聚类算法实现，无法给出具体的聚类中心和类别划分通常，K-means聚类算法需要确定聚类数量K,然后通过迭代计算每个数据点与聚类中心的距离，将数据点分配到最近的聚类中心所在的类别最终，每个类别的聚类中心即为该类别所有数据点的平均值C.数据量较小，维度较低D.数据量较大，维度较高

5.在进行回归分析时，以下哪个指标用于衡量回归模型对数据的拟合程度A.偏差B.标准误C.R2D.方差

6.以下哪个统计量用于衡量数据的波动程度？A.离散系数B.中位数C.平均数D.标准差

7.在进行数据分析时，以下哪个步骤不属于数据预处理？A.数据清洗

8.数据集成C.数据归一化D.数据可视化

9.在机器学习中，以下哪个算法属于无监督学习算法？A.决策树B.支持向量机C.K最近邻D.逻辑回归10以下哪个数据挖掘任务属于异常检测？A.聚类分析B.回归分析C.关联规则挖掘D.异常检测

11.在进行数据分析时，以下哪个指标用于衡量数据的集中趋势A.离散系数B.中位数C.平均数D.标准差

二、多项选择题（每题3分，共30分）

1.在统计学中，以下哪些指标可以用来描述数据的分布情况？A.平均数B.中位数C.离散系数D.标准差E.离散度

2.以下哪些算法属于监督学习算法？A.决策树B.支持向量机C.K最近邻D.逻辑回归E.线性回归

3.在数据挖掘中，以下哪些方法可以用于特征选择？A.频率统计B.信息增益C.互信息D.决策树E.神经网络

4.以下哪些数据预处理方法可以用于处理缺失值？A.删除B.填充C.替换D.缩放E.归一化

5.在机器学习中，以下哪些算法属于集成学习算法？A.决策树B.支持向量机C.随机森林D.K最近邻E.逻辑回归

6.在数据分析中，以下哪些指标可以用于衡量模型的预测能力A.准确率B.精确率C.召回率D.F1值E.ROC曲线

7.在数据挖掘中，以下哪些算法属于关联规则挖掘算法A.Apr iori算法B.FP-growth算法C.决策树D.K最近邻E.线性回归

8.以下哪些指标可以用于衡量数据的波动程度？A.离散系数B.中位数C.平均数D.标准差E.离散度

9.在进行数据分析时，以下哪些步骤属于数据预处理？A.数据清洗B.数据集成C.数据归一化D.数据可视化E.数据降维

10.在机器学习中，以下哪些算法属于深度学习算法？A.决策树B.支持向量机C.卷积神经网络D.递归神经网络E.逻辑回归

四、简答题（每题10分，共30分）

1.简述描述性统计的基本概念及其在数据分析中的作用

2.解释什么是数据挖掘中的“噪声”和“冗余”，并说明它们对数据挖掘结果的影响

3.描述决策树算法的基本原理及其在分类和回归任务中的应用

五、计算题（每题15分，共45分）

1.已知一组数据10,20,30,40,50,求这组数据的平均数、中位数、众数、标准差

2.某公司对其员工的工作满意度进行问卷调查，共收集到100份有效问卷调查结果显示，员工的工作满意度评分（1-5分）如下1分有10人，2分有20人，3分有30人，4分有25人，5分有15人请计算该组数据的平均满意度评分、标准差和满意度评分的离散系数

3.设某班级有30名学生，他们的身高（单位cm）如下165,170,168,175,172,169,174,167,176,170,168,173,171,175,166,169,174,168,176,172,167,171,173,169,174,170,168,176,172,167,171请使用K-means聚类算法将这组数据分为3个类别，并给出每个类别的聚类中心

六、应用题（每题20分，共40分）

1.某电商平台收集了用户购买商品的订单数据，包括商品类别、购买价格、购买数量、购买时间等信息请设计一个数据挖掘项目，利用这些数据挖掘用户购买行为的规律，并给出相应的分析和建议

2.某保险公司对其客户进行风险评估，收集了客户的年龄、性别、收入、学历、职业、居住地等信息请设计一个数据挖掘项目，利用这些数据建立客户风险评估模型，并给出相应的风险评估结果和建议本次试卷答案如下

一、单项选择题解析平均数是描述一组数据集中趋势的统计量，它反映了数据的平均水平

2.C.线性回归解析线性回归是一种统计方法，用于分析两个或多个变量之间的关系，不属于数据挖掘算法

3.A.相关系数解析相关系数用于衡量两个变量之间的线性关系强度，其取值范围在T到1之间

4.B.数据量较大，维度较低解析K-means聚类算法适用于数据量较大，维度较低的数据集，因为它需要计算所有数据点之间的距离

5.C.R2解析R2（决定系数）用于衡量回归模型对数据的拟合程度，其值越接近1,表示模型拟合度越高

6.D.标准差解析标准差是衡量数据波动程度的统计量，它反映了数据点与平均数之间的差异

7.D.数据可视化解析数据可视化是数据分析中的一个步骤，用于将数据以图形或图像的形式展示出来，不属于数据预处理

8.C.K最近邻解析K最近邻是一种无监督学习算法，用于分类和回归任务

9.D.异常检测解析异常检测是一种数据挖掘任务，旨在识别数据集中的异常值或离群点解析中位数是衡量数据集中趋势的统计量，它反映了数据的中等水平

二、多项选择题

1.A.平均数B.中位数C.离散系数D.标准差E.离散度解析这些指标都可以用来描述数据的分布情况，包括集中趋势和离散程度

2.A.决策树B.支持向量机C.K最近邻D.逻辑回归E.线性回归解析这些算法都属于监督学习算法，用于分类和回归任务

3.A.频率统计B.信息增益C.互信息D.决策树E.神经网络解析这些方法可以用于特征选择，以识别对模型预测最有影响力的特征

4.A.删除B.填充C.替换D.缩放E.归一化解析这些方法可以用于处理缺失值，以确保数据的质量和完整性

5.A.决策树B.支持向量机C.随机森林D.K最近邻E.逻辑回归解析这些算法都属于集成学习算法，通过组合多个模型来提高预测性能

6.A.准确率B.精确率C.召回率D.F1值E.ROC曲线解析这些指标可以用于衡量模型的预测能力，包括分类和回归任务

7.A.Apr iori算法

8.FP-growth算法C.决策树D.K最近邻E.线性回归解析这些算法属于关联规则挖掘算法，用于发现数据集中的关联规则

8.A.离散系数。