濰坊食品科技職業(yè)學院《大數據分析hadoop應用》2023-2024學年第二學期期末試卷

學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號…………密…………封…………線…………內…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁濰坊食品科技職業(yè)學院《大數據分析hadoop應用》

2023-2024學年第二學期期末試卷題號一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共20個小題，每小題2分，共40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，對于一個包含多個變量的數據集，需要確定哪些變量對目標變量的影響最大。假設變量之間存在復雜的非線性關系，以下哪種方法可能有助于進行變量篩選和特征工程？（）A.逐步回歸B.隨機森林C.支持向量機D.以上都是2、在數據分析中，建立回歸模型用于預測是常見的任務。假設我們要根據房屋的面積、位置和房齡等因素來預測房價，以下哪種回歸模型可能在這種情況下表現較好？（）A.線性回歸B.邏輯回歸C.多項式回歸D.嶺回歸3、關于數據分析中的數據預處理，假設數據集中存在極端值，這些極端值可能會對后續(xù)的分析產生較大影響。以下哪種處理極端值的方法可能較為恰當？（）A.直接刪除包含極端值的數據點B.對極端值進行縮尾或截尾處理C.將極端值替換為平均值D.不處理極端值，保留原始數據4、對于數據分析中的數據隱私保護，假設處理的數據包含敏感的個人信息。以下哪種方法可能有助于在數據分析過程中確保數據的安全性和合規(guī)性？（）A.數據匿名化，去除可識別個人的信息B.加密技術，對數據進行加密處理C.訪問控制，限制對數據的訪問權限D.不采取任何保護措施，直接處理數據5、數據分析在當今的各個領域都發(fā)揮著重要作用。在數據收集階段，以下關于數據質量的描述，不準確的是（）A.數據質量包括準確性、完整性、一致性和時效性等多個方面B.高質量的數據能夠為后續(xù)的分析提供可靠的基礎，確保分析結果的有效性C.數據收集時只需要關注數據的數量，質量問題可以在后續(xù)的分析中進行處理和修正D.為了保證數據質量，需要在收集過程中制定明確的數據標準和規(guī)范，并進行有效的數據驗證6、對于一個存在異常值的數據集合，以下哪種描述性統(tǒng)計量對異常值較為敏感？（）A.中位數B.眾數C.均值D.四分位數7、在數據分析中，若要比較多個總體的均值是否相等，以下哪種方法較為常用？（）A.方差分析B.多重比較C.假設檢驗D.以上都是8、在數據分析中，對于一個包含大量金融交易數據的數據集，需要檢測是否存在異常交易行為，例如突然的大額交易、頻繁的小額交易等。以下哪種技術可能在異常檢測中發(fā)揮重要作用？（）A.聚類分析B.決策樹C.孤立森林算法D.以上都不是9、數據分析中的文本分類任務需要對大量文本進行自動分類。假設要對新聞文章進行分類，如政治、經濟、體育等類別，文本內容多樣且語言表達復雜。以下哪種方法在處理這種多類別文本分類問題時更能提高分類準確性？（）A.使用深度學習模型，如卷積神經網絡（CNN）B.基于詞向量的傳統(tǒng)機器學習分類算法C.依賴人工制定的分類規(guī)則D.隨機分類10、在數據分析中，數據倉庫的性能優(yōu)化是一個重要的問題。以下關于數據倉庫性能優(yōu)化的描述中，錯誤的是？（）A.數據倉庫性能優(yōu)化可以提高數據查詢和分析的效率B.數據倉庫性能優(yōu)化可以通過優(yōu)化數據存儲結構、索引設計和查詢語句等方法來實現C.數據倉庫性能優(yōu)化需要考慮數據的規(guī)模、復雜度和使用頻率等因素D.數據倉庫性能優(yōu)化只需要關注硬件設備的升級和擴展，無需考慮軟件方面的優(yōu)化11、在數據分析中，探索性數據分析（EDA）用于初步了解數據的特征和分布。假設要對一個新收集的社交媒體數據進行EDA，包括用戶的年齡、性別、地域和發(fā)布內容等信息。以下哪種EDA方法在快速發(fā)現數據中的潛在模式和關系方面更有效？（）A.數據可視化B.統(tǒng)計描述C.相關性分析D.以上方法結合使用12、在數據可視化中，顏色的選擇和使用對于傳達信息有重要影響。假設要在一個圖表中突出顯示關鍵數據，以下哪種顏色搭配策略可能是最有效的？（）A.使用鮮艷的對比色B.使用相近的柔和色C.隨機選擇顏色D.只使用一種顏色13、假設我們有一組銷售數據，要分析不同產品類別的銷售額在總銷售額中的占比情況，以下哪種圖表最能直觀地展示結果？（）A.折線圖B.柱狀圖C.餅圖D.箱線圖14、在數據分析中，時間序列分析用于處理具有時間順序的數據。假設我們要分析股票價格的歷史數據。以下關于時間序列分析的描述，哪一項是錯誤的？（）A.可以使用移動平均等方法對時間序列進行平滑處理，去除噪聲B.自回歸模型（AR）和移動平均模型（MA）可以用于預測時間序列的未來值C.時間序列數據一定是平穩(wěn)的，不需要進行平穩(wěn)性檢驗D.可以結合多種時間序列模型，提高預測的準確性15、對于一個包含大量文本和數值混合數據的數據集，以下哪種預處理方法較為常見？（）A.文本向量化B.數值標準化C.特征工程D.以上都是16、在處理多變量數據時，降維技術可以幫助我們簡化分析。假設我們有一個包含多個相關變量的數據集，以下哪種降維技術可以保留數據的局部結構？（）A.主成分分析（PCA）B.線性判別分析（LDA）C.t分布隨機鄰域嵌入（t-SNE）D.局部線性嵌入（LLE）17、數據分析中的因果推斷旨在確定變量之間的因果關系，而非僅僅是相關性。假設你想研究廣告投入與產品銷售之間的關系，以下關于因果推斷方法的選擇，哪一項是最關鍵的？（）A.進行隨機對照實驗，控制其他因素來確定因果關系B.基于觀察數據，使用回歸分析來推斷因果關系C.僅僅依靠相關系數來判斷因果關系D.主觀猜測和經驗判斷因果關系18、在數據分析中，模型選擇和調優(yōu)是提高性能的關鍵步驟。假設要在多個分類模型中選擇最優(yōu)的模型，以下關于模型選擇和調優(yōu)的描述，哪一項是不準確的？（）A.可以通過交叉驗證等技術來評估不同模型在不同參數下的性能B.網格搜索和隨機搜索是常用的參數調優(yōu)方法，可以找到較優(yōu)的參數組合C.模型的復雜度越高，性能就越好，應該優(yōu)先選擇復雜的模型D.結合業(yè)務需求和數據特點，選擇適合的模型和調優(yōu)方法19、在進行數據分析時，有時候需要對多個數據集進行合并和連接。假設我們有兩個數據集，分別包含客戶的基本信息和購買記錄，以下哪種連接方式可以根據共同的客戶ID將兩個數據集合并？（）A.內連接B.外連接C.左連接D.以上都是20、數據分析中的假設檢驗用于判斷樣本數據是否支持某個假設。假設我們要檢驗一種新的教學方法是否能顯著提高學生的考試成績，以下哪種假設檢驗方法可能適用？（）A.t檢驗B.方差分析C.卡方檢驗D.以上都有可能，取決于數據特點二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）在進行關聯(lián)規(guī)則挖掘時，解釋Apriori算法的基本思想和步驟，并舉例說明如何通過關聯(lián)規(guī)則挖掘發(fā)現有價值的商業(yè)信息。2、（本題5分）在進行數據分析時，如何處理數據的不平衡分布對模型訓練的影響？列舉至少兩種解決方法，并舉例說明。3、（本題5分）在進行數據分析時，如何處理跨領域數據的整合和分析？闡述數據標準化和領域適配的方法，并舉例說明。三、案例分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）某共享單車企業(yè)掌握了車輛的使用頻率、停放位置、損壞情況等數據。思考如何通過這些數據優(yōu)化車輛投放和維護策略。2、（本題5分）某在線爵士舞教學平臺積累了學員學習數據、舞蹈風格喜好、教學場地需求等。改善爵士舞教學環(huán)境和教學內容。3、（本題5分）一家物流公司的跨境電商物流業(yè)務記錄了運輸數據，包括商品類別、運輸國家、運輸方式、清關時效、物流成本等。研究不同商品類別和運輸國家對運輸方式選擇和清關時效的影響。4、（本題5分）某電商直播平臺積累了不同商品類目的直播銷售數據、主播帶貨能力評估、觀眾互動行為等。探討怎樣利用這些數據優(yōu)化直播選品和主播培養(yǎng)策略。5、（本題5分）某視頻網站擁有用戶的觀看行為數據，如觀看時長、視頻類型、彈幕互動、分享次數等。分析不同類型視頻的觀看時長與分享次數的關系以及彈幕互動的影響。四、論述題（本大題共2個小題，共20分)1、（本題10分）在餐飲外賣領域，訂單數據、配送數據和用戶評價數據等日益增多。分析如何借助數據分析手段，如配送效率提