2025年統(tǒng)計學(xué)期末考試題庫數(shù)據(jù)分析計算題庫文本挖掘分析試題考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、單項選擇題（每題2分，共20分）1.在統(tǒng)計學(xué)中，用來描述數(shù)據(jù)集中各數(shù)值分布情況的指標是：A.平均數(shù)B.中位數(shù)C.眾數(shù)D.標準差2.下列哪個統(tǒng)計量可以反映數(shù)據(jù)的離散程度？A.箱線圖B.直方圖C.散點圖D.折線圖3.在進行數(shù)據(jù)挖掘時，以下哪個步驟是錯誤的？A.數(shù)據(jù)清洗B.數(shù)據(jù)集成C.數(shù)據(jù)歸一化D.數(shù)據(jù)可視化4.以下哪個算法屬于監(jiān)督學(xué)習(xí)？A.K-means聚類B.Apriori算法C.決策樹D.聚類分析5.在文本挖掘中，以下哪個方法可以用于提取關(guān)鍵詞？A.詞頻-逆文檔頻率（TF-IDF）B.詞性標注C.主題模型D.樸素貝葉斯6.以下哪個指標可以衡量文本分類的準確率？A.精確率B.召回率C.F1值D.ROC曲線7.在進行數(shù)據(jù)預(yù)處理時，以下哪個步驟是錯誤的？A.缺失值處理B.異常值處理C.數(shù)據(jù)標準化D.數(shù)據(jù)降維8.以下哪個算法屬于無監(jiān)督學(xué)習(xí)？A.K-means聚類B.決策樹C.支持向量機D.樸素貝葉斯9.在文本挖掘中，以下哪個方法可以用于情感分析？A.詞頻-逆文檔頻率（TF-IDF）B.詞性標注C.主題模型D.樸素貝葉斯10.以下哪個指標可以衡量文本分類的召回率？A.精確率B.召回率C.F1值D.ROC曲線二、簡答題（每題5分，共25分）1.簡述數(shù)據(jù)挖掘的基本步驟。2.簡述文本挖掘的基本步驟。3.簡述數(shù)據(jù)預(yù)處理的主要任務(wù)。4.簡述文本挖掘中常用的特征提取方法。5.簡述文本挖掘中常用的分類算法。三、論述題（每題10分，共20分）1.論述如何通過數(shù)據(jù)預(yù)處理提高文本挖掘的效果。要求：請結(jié)合實際案例，詳細說明數(shù)據(jù)預(yù)處理在文本挖掘中的重要性，并具體闡述數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)歸一化等預(yù)處理步驟對文本挖掘效果的影響。四、計算題（每題10分，共20分）1.已知某班級學(xué)生成績分布如下：90-100分有5人，80-89分有10人，70-79分有15人，60-69分有10人，60分以下有5人。請計算該班級學(xué)生的平均成績、中位數(shù)、眾數(shù)和標準差。要求：請根據(jù)所給數(shù)據(jù)，分別計算平均成績、中位數(shù)、眾數(shù)和標準差，并將計算過程詳細列出。五、案例分析題（每題10分，共20分）1.某電商平臺收集了用戶評論數(shù)據(jù)，包含用戶對商品的評價、購買時間、購買價格等信息。請根據(jù)以下要求進行分析：（1）使用文本挖掘技術(shù)提取用戶評論中的關(guān)鍵詞，并統(tǒng)計關(guān)鍵詞出現(xiàn)的頻率。（2）根據(jù)用戶購買時間和購買價格，分析不同時間段和價格區(qū)間的用戶評價差異。要求：請結(jié)合實際案例，詳細說明如何使用文本挖掘技術(shù)進行用戶評論分析，并闡述分析結(jié)果對電商平臺的意義。本次試卷答案如下：一、單項選擇題（每題2分，共20分）1.B.中位數(shù)解析：中位數(shù)是描述數(shù)據(jù)集中各數(shù)值分布情況的指標，它將數(shù)據(jù)集分為兩部分，一半的數(shù)值小于中位數(shù)，一半的數(shù)值大于中位數(shù)。2.A.箱線圖解析：箱線圖可以顯示數(shù)據(jù)的分布情況，包括中位數(shù)、四分位數(shù)以及異常值，是反映數(shù)據(jù)離散程度的有效工具。3.D.數(shù)據(jù)可視化解析：數(shù)據(jù)可視化是數(shù)據(jù)挖掘的最終目的之一，用于將數(shù)據(jù)分析結(jié)果以圖形化的方式呈現(xiàn)，以便于理解和交流。4.C.決策樹解析：決策樹是一種常見的監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，通過樹狀結(jié)構(gòu)對數(shù)據(jù)進行分類或回歸。5.A.詞頻-逆文檔頻率（TF-IDF）解析：TF-IDF是一種用于文本挖掘中的關(guān)鍵詞提取方法，它考慮了單詞在文檔中的頻率以及在整個文檔集中的重要性。6.C.F1值解析：F1值是精確率和召回率的調(diào)和平均數(shù)，用于衡量文本分類的準確率。7.D.數(shù)據(jù)降維解析：數(shù)據(jù)降維是通過減少數(shù)據(jù)維度來降低數(shù)據(jù)復(fù)雜度，而不是預(yù)處理的一部分。8.A.K-means聚類解析：K-means聚類是一種無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，用于將數(shù)據(jù)點劃分為K個簇。9.D.樸素貝葉斯解析：樸素貝葉斯是一種基于貝葉斯定理的文本分類算法，常用于文本挖掘中的情感分析。10.B.召回率解析：召回率是衡量文本分類中正確識別出的正例占所有正例的比例。二、簡答題（每題5分，共25分）1.簡述數(shù)據(jù)挖掘的基本步驟。解析：數(shù)據(jù)挖掘的基本步驟包括：數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)選擇、數(shù)據(jù)變換、數(shù)據(jù)挖掘、模式評估和知識表示。2.簡述文本挖掘的基本步驟。解析：文本挖掘的基本步驟包括：數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征提取、文本分類、主題建模和結(jié)果分析。3.簡述數(shù)據(jù)預(yù)處理的主要任務(wù)。解析：數(shù)據(jù)預(yù)處理的主要任務(wù)包括：數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)歸一化和數(shù)據(jù)降維。4.簡述文本挖掘中常用的特征提取方法。解析：文本挖掘中常用的特征提取方法包括：詞頻-逆文檔頻率（TF-IDF）、詞性標注、主題模型和詞嵌入。5.簡述文本挖掘中常用的分類算法。解析：文本挖掘中常用的分類算法包括：樸素貝葉斯、支持向量機（SVM）、決策樹和K近鄰（KNN）。三、論述題（每題10分，共20分）1.論述如何通過數(shù)據(jù)預(yù)處理提高文本挖掘的效果。解析：數(shù)據(jù)預(yù)處理通過清洗、集成、歸一化和降維等步驟，可以減少噪聲、提高數(shù)據(jù)質(zhì)量、降低數(shù)據(jù)復(fù)雜性，從而提高文本挖掘的效果。四、計算題（每題10分，共20分）1.已知某班級學(xué)生成績分布如下：90-100分有5人，80-89分有10人，70-79分有15人，60-69分有10人，60分以下有5人。請計算該班級學(xué)生的平均成績、中位數(shù)、眾數(shù)和標準差。解析：根據(jù)給定的數(shù)據(jù)，首先計算平均成績，然后確定中位數(shù)、眾數(shù)和標準差。五、案例分析題（