棗莊學院《Spark大數據技術與應用》2023-2024學年第一學期期末試卷

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2023-2024學年第一學期期末試卷院(系)_______班級_______學號_______姓名_______題號一二三四總分得分一、單選題（本大題共15個小題，每小題2分，共30分．在每小題給出的四個選項中，只有一項是符合題目要求的．）1、在數據分析中，若要評估一個預測模型的準確性，以下哪個指標是常用的？（）A.均方誤差B.標準差C.偏度D.峰度2、數據分析中，回歸分析用于建立變量之間的關系模型。以下關于回歸分析的說法中，錯誤的是？（）A.線性回歸是回歸分析中最常見的類型，用于建立因變量與一個或多個自變量之間的線性關系B.回歸分析可以用來預測因變量的值，根據自變量的變化情況進行推斷C.回歸分析的結果只適用于特定的數據集，不能推廣到其他情況D.在進行回歸分析時，需要對模型進行評估和驗證，確保其準確性和可靠性3、在數據分析中，數據可視化的工具和技術有很多，其中Python是一種常用的編程語言。以下關于Python在數據可視化中的作用，錯誤的是？（）A.Python可以使用各種數據可視化庫，如Matplotlib、Seaborn等，進行數據可視化B.Python可以進行數據的處理和分析，為數據可視化提供數據支持C.Python的數據可視化功能強大，可以制作各種復雜的圖表和圖形D.Python只適用于專業(yè)的數據分析師，對于非專業(yè)用戶來說難以掌握4、在進行數據分析時，若要檢驗兩個總體的方差是否相等，應使用哪種檢驗方法？（）A.F檢驗B.t檢驗C.卡方檢驗D.秩和檢驗5、在進行數據可視化時，若要展示數據的比例關系，以下哪種圖表較為合適？（）A.柱狀圖B.餅圖C.折線圖D.箱線圖6、進行數據分析時，需要對數據進行分類。以下關于分類算法的描述，錯誤的是：（）A.決策樹算法易于理解和解釋B.支持向量機在處理高維數據時表現(xiàn)出色C.K近鄰算法對異常值不敏感D.樸素貝葉斯算法假設各個特征之間相互獨立7、在數據分析中的分類算法評估指標中，以下關于準確率和召回率的說法，不正確的是（）A.準確率是指分類正確的樣本數占總樣本數的比例B.召回率是指被正確分類的正例樣本數占實際正例樣本數的比例C.在某些情況下，準確率和召回率可能存在矛盾，需要根據具體問題權衡二者的重要性D.為了綜合評估分類算法的性能，只需要關注準確率和召回率其中一個指標即可，另一個可以忽略8、數據分析中的數據預處理包括數據標準化和歸一化。假設要處理一個包含不同量綱特征的數據集，如身高、體重和年齡，為了使這些特征在后續(xù)分析中具有可比性。以下哪種數據標準化或歸一化方法更適合？（）A.Z-score標準化B.Min-Max歸一化C.Decimalscaling標準化D.以上方法效果相同9、在多變量數據分析中，主成分分析（PCA）是一種常用的方法。假設你有一組包含多個相關變量的數據，以下關于PCA應用的目的，哪一項是最準確的？（）A.減少變量數量，同時保留大部分數據的方差B.找到變量之間的線性關系C.對數據進行標準化處理D.直接用于預測未知數據10、假設要分析電商平臺上的用戶購買行為隨時間的變化，以下關于時間序列分析的描述，正確的是：（）A.不考慮季節(jié)性因素，直接進行時間序列建模B.時間序列分解可以將數據分解為趨勢、季節(jié)性和隨機成分，有助于深入分析C.短期的時間序列數據比長期的數據更有分析價值D.時間序列分析只能用于預測未來，不能用于解釋過去的行為模式11、數據分析中的模型評估不僅包括在訓練集上的表現(xiàn)，還需要在測試集上進行驗證。假設我們在訓練一個模型時，發(fā)現(xiàn)訓練集上的準確率很高，但測試集上的準確率很低，以下哪種情況可能導致了這種過擬合現(xiàn)象？（）A.模型過于復雜B.訓練數據量不足C.特征選擇不當D.以上都是12、在處理大規(guī)模數據時，分布式計算框架變得非常重要。假設你有數十億行的銷售數據需要進行分析，以下關于分布式計算框架的選擇，哪一項是最關鍵的？（）A.考慮框架的易用性和學習成本，選擇容易上手的框架B.關注框架的性能和可擴展性，能否處理大規(guī)模數據并快速得出結果C.選擇開源且社區(qū)活躍的框架，以便獲取支持和資源D.依據公司已有的技術棧和團隊熟悉程度來決定框架13、在處理大規(guī)模數據時，分布式計算框架如Hadoop被廣泛應用。假設要對數十億行的日志數據進行分析，以下哪個Hadoop組件可能主要負責數據的存儲？（）A.HDFSB.MapReduceC.YARND.Hive14、數據預處理中的特征工程用于創(chuàng)建有意義的特征。假設要為一個機器學習模型準備輸入特征，以下關于特征工程的描述，正確的是：（）A.直接使用原始數據的所有特征，不進行任何處理和轉換B.隨意創(chuàng)建新的特征，不考慮其合理性和有效性C.基于對數據的理解和業(yè)務知識，進行特征選擇、提取、構建和變換，以提高模型的性能和可解釋性D.認為特征工程對模型性能影響不大，不重視這一環(huán)節(jié)15、數據分析中的因果推斷用于確定變量之間的因果關系。假設要研究廣告投放是否導致銷售額增長，以下關于因果推斷方法的描述，正確的是：（）A.僅僅基于相關性分析就得出因果結論，不考慮其他潛在因素B.不進行實驗設計和控制變量，直接觀察數據C.采用隨機對照實驗、工具變量法、雙重差分法等因果推斷方法，控制混雜因素，進行嚴謹的分析和推斷，并評估因果關系的強度和可靠性D.認為因果關系是顯而易見的，不需要進行專門的分析和驗證二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）闡述在數據分析中，如何進行數據的異常傳播分析，包括異常的擴散路徑、影響范圍等方面的分析方法和應用。2、（本題5分）在進行數據可視化時，如何選擇合適的顏色方案來增強圖表的可讀性和表現(xiàn)力？解釋顏色心理學在數據可視化中的應用。3、（本題5分）描述數據挖掘中的圖挖掘的主要任務和方法，如節(jié)點重要性評估、子圖發(fā)現(xiàn)等，并舉例說明在社交網絡結構分析中的應用。三、論述題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）電商直播行業(yè)的興起帶來了新的數據挑戰(zhàn)和機遇。以某電商直播平臺為例，闡述如何運用數據分析來評估主播表現(xiàn)、優(yōu)化直播內容、提高觀眾參與度，以及如何利用實時互動數據進行精準營銷。2、（本題5分）在物流倉儲領域，貨物存儲數據、庫存周轉率數據等日益重要。分析如何借助數據分析手段，如倉庫布局優(yōu)化、庫存管理策略制定等，提高倉儲空間利用率和庫存管理水平，同時探討在數據實時更新要求高、貨物種類多樣和倉儲成本控制方面可能面臨的問題及應對方法。3、（本題5分）在金融風險管理中，論述如何運用時間序列分析方法對市場數據進行預測，評估投資組合的風險，并制定相應的風險對沖策略。4、（本題5分）對于企業(yè)的大數據平臺架構選型，論述如何根據業(yè)務需求和數據特點選擇合適的大數據技術架構和工具。5、（本題5分）隨著智慧城市的建設，城市各個系統(tǒng)產生了海量的數據。論述如何通過數據分析技術，像城市交通流量預測、資源分配優(yōu)化等，提升城市的運行效率和居民生活質量，同時思考在數據治理架構、數據安全保障和跨部門協(xié)作方面的挑戰(zhàn)及應對措施。四、案例分析題（本大題共3個小題，共30分)1、（本題10分）一家快遞公司記錄了包裹的運輸數據，包括發(fā)貨地、收貨地、重量、運輸時間、費用等。研究不同發(fā)