湖北汽車工業(yè)學(xué)院科技學(xué)院《大數(shù)據(jù)技術(shù)基礎(chǔ)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

站名：站名：年級(jí)專業(yè)：姓名：學(xué)號(hào)：凡年級(jí)專業(yè)、姓名、學(xué)號(hào)錯(cuò)寫(xiě)、漏寫(xiě)或字跡不清者，成績(jī)按零分記?！堋狻€…………第1頁(yè)，共1頁(yè)湖北汽車工業(yè)學(xué)院科技學(xué)院

《大數(shù)據(jù)技術(shù)基礎(chǔ)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號(hào)一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共20個(gè)小題，每小題1分，共20分．在每小題給出的四個(gè)選項(xiàng)中，只有一項(xiàng)是符合題目要求的．）1、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)安全的措施有很多，其中訪問(wèn)控制是一種重要的措施。以下關(guān)于訪問(wèn)控制的描述中，錯(cuò)誤的是？（）A.訪問(wèn)控制可以限制用戶對(duì)數(shù)據(jù)的訪問(wèn)權(quán)限B.訪問(wèn)控制可以防止數(shù)據(jù)的泄露和篡改C.訪問(wèn)控制可以分為身份認(rèn)證和授權(quán)兩個(gè)環(huán)節(jié)D.訪問(wèn)控制只適用于企業(yè)內(nèi)部的數(shù)據(jù)管理，對(duì)于外部數(shù)據(jù)無(wú)法進(jìn)行控制2、假設(shè)要分析電商平臺(tái)上的用戶購(gòu)買行為隨時(shí)間的變化，以下關(guān)于時(shí)間序列分析的描述，正確的是：（）A.不考慮季節(jié)性因素，直接進(jìn)行時(shí)間序列建模B.時(shí)間序列分解可以將數(shù)據(jù)分解為趨勢(shì)、季節(jié)性和隨機(jī)成分，有助于深入分析C.短期的時(shí)間序列數(shù)據(jù)比長(zhǎng)期的數(shù)據(jù)更有分析價(jià)值D.時(shí)間序列分析只能用于預(yù)測(cè)未來(lái)，不能用于解釋過(guò)去的行為模式3、在數(shù)據(jù)分析的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中，以下關(guān)于支持度和置信度的說(shuō)法，錯(cuò)誤的是（）A.支持度表示項(xiàng)集在數(shù)據(jù)集中出現(xiàn)的頻率B.置信度表示在包含前提項(xiàng)集的事務(wù)中同時(shí)包含結(jié)果項(xiàng)集的概率C.支持度和置信度越高，關(guān)聯(lián)規(guī)則越有價(jià)值D.只考慮支持度和置信度就可以確定有效的關(guān)聯(lián)規(guī)則4、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)分析報(bào)告是一種重要的成果輸出形式。以下關(guān)于數(shù)據(jù)分析報(bào)告的描述中，錯(cuò)誤的是？（）A.數(shù)據(jù)分析報(bào)告應(yīng)該包括問(wèn)題的背景、分析的方法、結(jié)果的呈現(xiàn)和結(jié)論的建議等內(nèi)容B.數(shù)據(jù)分析報(bào)告應(yīng)該使用簡(jiǎn)潔明了的語(yǔ)言，避免使用專業(yè)術(shù)語(yǔ)和復(fù)雜的公式C.數(shù)據(jù)分析報(bào)告應(yīng)該具有邏輯性和條理性，便于讀者理解和接受D.數(shù)據(jù)分析報(bào)告的結(jié)果可以根據(jù)需要進(jìn)行調(diào)整和修改，以滿足不同的需求5、在時(shí)間序列數(shù)據(jù)分析中，預(yù)測(cè)未來(lái)值是常見(jiàn)的任務(wù)。假設(shè)我們有一組月度銷售數(shù)據(jù)，以下關(guān)于時(shí)間序列預(yù)測(cè)方法的描述，正確的是：（）A.簡(jiǎn)單線性回歸可以準(zhǔn)確預(yù)測(cè)時(shí)間序列數(shù)據(jù)的未來(lái)值B.ARIMA模型適用于具有明顯季節(jié)性和趨勢(shì)性的時(shí)間序列C.不考慮數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性，直接應(yīng)用預(yù)測(cè)模型D.預(yù)測(cè)的時(shí)間跨度越長(zhǎng)，預(yù)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性就越高6、在處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)時(shí)，例如股票價(jià)格的歷史數(shù)據(jù)。假設(shè)要預(yù)測(cè)未來(lái)一段時(shí)間的股票價(jià)格，以下哪種方法可能會(huì)受到數(shù)據(jù)季節(jié)性波動(dòng)的較大影響？（）A.移動(dòng)平均法B.指數(shù)平滑法C.ARIMA模型D.隨機(jī)森林模型7、當(dāng)分析一個(gè)在線教育平臺(tái)的學(xué)生學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)，比如學(xué)習(xí)時(shí)間、課程完成率、作業(yè)得分等，以評(píng)估教學(xué)質(zhì)量和學(xué)生的學(xué)習(xí)效果。由于學(xué)生的個(gè)體差異較大，為了進(jìn)行公平和準(zhǔn)確的分析，以下哪種處理方式可能是必要的？（）A.對(duì)學(xué)生進(jìn)行分組比較B.只關(guān)注優(yōu)秀學(xué)生的數(shù)據(jù)C.忽略學(xué)習(xí)困難學(xué)生的數(shù)據(jù)D.不做任何特殊處理8、數(shù)據(jù)分析中的推薦系統(tǒng)廣泛應(yīng)用于電商、娛樂(lè)等領(lǐng)域。假設(shè)要為一個(gè)在線音樂(lè)平臺(tái)構(gòu)建推薦系統(tǒng)，根據(jù)用戶的歷史播放記錄和偏好為其推薦歌曲。以下哪種推薦算法在處理這種音樂(lè)推薦場(chǎng)景時(shí)更能滿足用戶的個(gè)性化需求？（）A.基于內(nèi)容的推薦B.協(xié)同過(guò)濾推薦C.基于知識(shí)的推薦D.混合推薦9、在進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理時(shí)，特征工程是重要的環(huán)節(jié)。假設(shè)我們有一個(gè)包含房屋屬性（面積、房間數(shù)量、地理位置等）和價(jià)格的數(shù)據(jù)集，以下關(guān)于特征工程的描述，正確的是：（）A.直接使用原始特征進(jìn)行建模，無(wú)需進(jìn)行任何特征轉(zhuǎn)換和構(gòu)建B.對(duì)地理位置進(jìn)行獨(dú)熱編碼可以有效地將其納入模型C.特征縮放對(duì)模型的性能沒(méi)有影響，可忽略D.增加一些與房屋價(jià)格無(wú)關(guān)的特征，能夠提高模型的準(zhǔn)確性10、在數(shù)據(jù)分析中，需要對(duì)缺失值進(jìn)行處理，例如在一個(gè)包含客戶信息的數(shù)據(jù)集里，部分客戶的年齡數(shù)據(jù)缺失。以下哪種處理缺失值的方法可能是合適的？（）A.直接刪除包含缺失值的記錄B.用平均值或中位數(shù)填充C.根據(jù)其他相關(guān)變量進(jìn)行推測(cè)填充D.以上都是11、數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)可視化能夠幫助我們更直觀地理解數(shù)據(jù)。假設(shè)要展示一個(gè)公司在過(guò)去十年中不同產(chǎn)品的銷售額變化趨勢(shì)，同時(shí)要對(duì)比不同地區(qū)的銷售情況。以下哪種數(shù)據(jù)可視化方式最能清晰地呈現(xiàn)這些信息，便于分析和決策？（）A.折線圖B.柱狀圖C.餅圖D.箱線圖12、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)抽樣是一種常用的方法。以下關(guān)于數(shù)據(jù)抽樣的說(shuō)法中，錯(cuò)誤的是？（）A.數(shù)據(jù)抽樣可以減少數(shù)據(jù)分析的時(shí)間和成本，同時(shí)保證樣本具有代表性B.隨機(jī)抽樣是一種常用的數(shù)據(jù)抽樣方法，能夠確保每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)被選中的概率相等C.分層抽樣可以根據(jù)某些特征將數(shù)據(jù)分為不同層次，然后從各層次中進(jìn)行抽樣D.數(shù)據(jù)抽樣的樣本大小越大，分析結(jié)果就越準(zhǔn)確，因此應(yīng)盡量選擇大樣本13、在數(shù)據(jù)分析中，生存分析用于研究事件發(fā)生的時(shí)間。假設(shè)要分析患者的生存時(shí)間與治療方案的關(guān)系，以下關(guān)于生存分析的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以計(jì)算生存曲線來(lái)直觀展示不同組患者的生存情況B.風(fēng)險(xiǎn)比（HazardRatio）用于比較不同組的風(fēng)險(xiǎn)程度C.生存分析只適用于醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，在其他領(lǐng)域沒(méi)有應(yīng)用價(jià)值D.考慮刪失數(shù)據(jù)是生存分析的一個(gè)重要特點(diǎn)14、在進(jìn)行數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析時(shí)，可能會(huì)遇到數(shù)據(jù)不一致的問(wèn)題。假設(shè)你要將銷售數(shù)據(jù)和客戶數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)，以下關(guān)于處理數(shù)據(jù)不一致的方法，哪一項(xiàng)是最恰當(dāng)?shù)模浚ǎ〢.忽略不一致的數(shù)據(jù)，只關(guān)聯(lián)一致的部分B.手動(dòng)修正不一致的數(shù)據(jù)，確保關(guān)聯(lián)的準(zhǔn)確性C.使用數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和映射規(guī)則，將不一致的數(shù)據(jù)統(tǒng)一D.不進(jìn)行關(guān)聯(lián)，直接分別分析兩組數(shù)據(jù)15、數(shù)據(jù)分析中的假設(shè)檢驗(yàn)用于判斷樣本數(shù)據(jù)是否支持對(duì)總體的某種假設(shè)。假設(shè)我們想要檢驗(yàn)一種新的營(yíng)銷策略是否顯著提高了產(chǎn)品的銷售額，設(shè)定顯著性水平為0.05。如果計(jì)算得到的p值小于0.05，我們可以得出什么結(jié)論？（）A.新的營(yíng)銷策略顯著提高了銷售額B.新的營(yíng)銷策略沒(méi)有顯著提高銷售額C.無(wú)法確定新策略對(duì)銷售額的影響D.以上結(jié)論都不正確16、當(dāng)分析一個(gè)物流企業(yè)的配送數(shù)據(jù)，包括貨物類型、配送地點(diǎn)、運(yùn)輸時(shí)間等，以優(yōu)化配送路線和提高配送效率?？紤]到實(shí)際的交通狀況和限制條件，以下哪種優(yōu)化方法可能是適用的？（）A.線性規(guī)劃B.模擬退火算法C.遺傳算法D.以上都是17、數(shù)據(jù)分析中的主成分分析（PCA）常用于數(shù)據(jù)降維。假設(shè)我們有一個(gè)高維的數(shù)據(jù)集，其中包含大量相關(guān)的特征，通過(guò)PCA進(jìn)行降維時(shí)，以下哪個(gè)說(shuō)法是正確的？（）A.降維后的主成分?jǐn)?shù)量一定少于原始特征數(shù)量B.主成分是原始特征的線性組合C.降維過(guò)程會(huì)丟失部分?jǐn)?shù)據(jù)信息D.以上都是18、對(duì)于一個(gè)時(shí)間序列數(shù)據(jù)，若要預(yù)測(cè)未來(lái)一段時(shí)間的數(shù)值，以下哪種預(yù)測(cè)方法通常不依賴歷史數(shù)據(jù)的季節(jié)性特征？（）A.移動(dòng)平均法B.指數(shù)平滑法C.線性回歸法D.季節(jié)性指數(shù)法19、當(dāng)分析兩個(gè)變量之間的關(guān)系時(shí)，如果散點(diǎn)圖呈現(xiàn)出非線性的趨勢(shì)，以下哪種方法可以更好地?cái)M合這種關(guān)系？（）A.線性回歸B.多項(xiàng)式回歸C.邏輯回歸D.嶺回歸20、假設(shè)要分析不同產(chǎn)品類別的市場(chǎng)份額及其變化趨勢(shì)，以下關(guān)于市場(chǎng)份額分析的描述，正確的是：（）A.只計(jì)算當(dāng)前的市場(chǎng)份額，不考慮歷史數(shù)據(jù)B.市場(chǎng)份額的變化趨勢(shì)可以通過(guò)簡(jiǎn)單的差值計(jì)算得出C.考慮競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的策略和市場(chǎng)動(dòng)態(tài)對(duì)市場(chǎng)份額的影響，進(jìn)行綜合分析D.市場(chǎng)份額分析只適用于成熟的市場(chǎng)，對(duì)于新興市場(chǎng)沒(méi)有意義二、簡(jiǎn)答題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）闡述在數(shù)據(jù)分析中，如何處理類別型數(shù)據(jù)，包括編碼方法（如獨(dú)熱編碼、標(biāo)簽編碼）的選擇和應(yīng)用。2、（本題5分）闡述在數(shù)據(jù)分析中，如何進(jìn)行數(shù)據(jù)的預(yù)處理以適應(yīng)深度學(xué)習(xí)模型，包括數(shù)據(jù)增強(qiáng)、歸一化等操作的重要性。3、（本題5分）在數(shù)據(jù)可視化中，如何設(shè)計(jì)有效的圖表標(biāo)題和注釋以增強(qiáng)數(shù)據(jù)傳達(dá)效果？請(qǐng)說(shuō)明標(biāo)題和注釋的編寫(xiě)原則和注意事項(xiàng)，并舉例說(shuō)明。4、（本題5分）簡(jiǎn)述異常值檢測(cè)的方法和原理，說(shuō)明異常值對(duì)數(shù)據(jù)分析結(jié)果的影響，以及如何在實(shí)際數(shù)據(jù)中識(shí)別和處理異常值。5、（本題5分）解釋什么是概率圖模型，說(shuō)明其在不確定性推理和數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用和方法，并舉例分析。三、案例分析題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）某在線爵士鼓教學(xué)平臺(tái)保存了學(xué)員學(xué)習(xí)進(jìn)度數(shù)據(jù)、練習(xí)時(shí)間統(tǒng)計(jì)、鼓棒消耗情況等。制定合理的教學(xué)計(jì)劃和鼓棒采購(gòu)策略。2、（本題5分）一家在線教育機(jī)構(gòu)積累了學(xué)生的學(xué)習(xí)課程、學(xué)習(xí)時(shí)長(zhǎng)、考試成績(jī)等數(shù)據(jù)。探討學(xué)生的學(xué)習(xí)行為與成績(jī)之間的關(guān)系，為優(yōu)化課程設(shè)計(jì)和教學(xué)方法提供支持。3、（本題5分）某網(wǎng)約車平臺(tái)掌握了司機(jī)和乘客的出行數(shù)據(jù)、評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)、訂單量等信息。優(yōu)化派單算法，提高服務(wù)質(zhì)量和運(yùn)營(yíng)效率。4、（本題5分）某在線爵士舞教學(xué)平臺(tái)積累了學(xué)員學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)、舞蹈風(fēng)格喜好、教學(xué)場(chǎng)地需求等。改善爵士舞教學(xué)環(huán)境和教學(xué)內(nèi)容。5、（本題5分）某在線圍棋用品銷售平臺(tái)記錄了銷售數(shù)據(jù)、圍棋棋盤材質(zhì)偏好、棋子工藝需求等。提供多樣化的圍棋用品選擇。四、論述題（本大題共3個(gè)小題，共30分)1、（本題10分）在農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)領(lǐng)域，農(nóng)作物受災(zāi)數(shù)據(jù)、保險(xiǎn)理賠數(shù)據(jù)等日益重要。探討如何利用數(shù)據(jù)分析方法，比如災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、保險(xiǎn)費(fèi)率制定等，