山東海事職業(yè)學(xué)院《Hadoop+spark大數(shù)據(jù)分析技術(shù)課程設(shè)計》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

自覺遵守考場紀律如考試作弊此答卷無效密自覺遵守考場紀律如考試作弊此答卷無效密封線第1頁，共3頁山東海事職業(yè)學(xué)院《Hadoop+spark大數(shù)據(jù)分析技術(shù)課程設(shè)計》

2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷院(系)_______班級_______學(xué)號_______姓名_______題號一二三四總分得分批閱人一、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(shù)據(jù)分析的過程中，建立數(shù)據(jù)模型是常見的做法。關(guān)于數(shù)據(jù)模型的選擇，以下說法不正確的是（）A.線性回歸模型適用于分析自變量和因變量之間的線性關(guān)系B.決策樹模型能夠處理非線性關(guān)系，并且具有較好的可解釋性C.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在處理大規(guī)模、復(fù)雜的數(shù)據(jù)時表現(xiàn)出色，但模型的解釋性較差D.選擇數(shù)據(jù)模型時，只需要考慮模型的預(yù)測準確性，而不需要考慮模型的復(fù)雜度和計算資源需求2、在進行數(shù)據(jù)挖掘時，分類算法中的決策樹算法具有易于理解和解釋的優(yōu)點。以下哪個因素不會影響決策樹的構(gòu)建？（）A.特征選擇B.樣本數(shù)量C.數(shù)據(jù)的缺失值D.計算資源的大小3、在數(shù)據(jù)分析的過程中，數(shù)據(jù)清洗是至關(guān)重要的一步。假設(shè)我們有一個包含大量客戶信息的數(shù)據(jù)集，其中存在缺失值、錯誤數(shù)據(jù)和重復(fù)記錄等問題。為了獲得高質(zhì)量的數(shù)據(jù)用于后續(xù)分析，以下哪種數(shù)據(jù)清洗方法是首先應(yīng)該考慮的？（）A.直接刪除包含缺失值或錯誤數(shù)據(jù)的記錄B.采用均值或中位數(shù)填充缺失值C.通過數(shù)據(jù)驗證規(guī)則修正錯誤數(shù)據(jù)D.利用機器學(xué)習(xí)算法預(yù)測缺失值4、數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)質(zhì)量評估需要從多個方面衡量數(shù)據(jù)的優(yōu)劣。假設(shè)要評估一個收集的市場調(diào)研數(shù)據(jù)的質(zhì)量，包括準確性、完整性、一致性和時效性等方面。以下哪種數(shù)據(jù)質(zhì)量評估指標在綜合評估數(shù)據(jù)質(zhì)量時更具全面性和客觀性？（）A.數(shù)據(jù)質(zhì)量得分B.數(shù)據(jù)質(zhì)量矩陣C.數(shù)據(jù)質(zhì)量報告D.以上方法效果相同5、數(shù)據(jù)分析中的假設(shè)檢驗用于判斷樣本數(shù)據(jù)是否支持某個假設(shè)。假設(shè)我們要檢驗一種新的教學(xué)方法是否能顯著提高學(xué)生的考試成績，以下哪種假設(shè)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(shù)據(jù)特點6、數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)分析方法的選擇應(yīng)根據(jù)具體問題來確定。以下關(guān)于數(shù)據(jù)分析方法選擇的說法中，錯誤的是？（）A.不同的數(shù)據(jù)分析方法適用于不同類型的問題和數(shù)據(jù)，需要根據(jù)實際情況進行選擇B.數(shù)據(jù)分析方法的選擇可以參考前人的研究經(jīng)驗和案例，但不能完全依賴C.選擇數(shù)據(jù)分析方法時，應(yīng)考慮方法的準確性、效率和可解釋性等因素D.數(shù)據(jù)分析方法一旦確定就不能再進行調(diào)整和改變，否則會影響分析結(jié)果的可靠性7、在數(shù)據(jù)分析中，以下哪種抽樣方法能夠保證樣本對總體具有較好的代表性，同時又能降低抽樣誤差？（）A.簡單隨機抽樣B.分層抽樣C.整群抽樣D.系統(tǒng)抽樣8、在數(shù)據(jù)分析中，如果想要比較兩個獨立樣本的均值是否有顯著差異，應(yīng)該使用哪種檢驗方法？（）A.t檢驗B.方差分析C.卡方檢驗D.秩和檢驗9、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)分析的流程包括多個步驟，其中問題定義是第一個步驟。以下關(guān)于問題定義的描述中，錯誤的是？（）A.問題定義應(yīng)該明確數(shù)據(jù)分析的目的和需求B.問題定義應(yīng)該考慮數(shù)據(jù)的可用性和可獲取性C.問題定義應(yīng)該確定數(shù)據(jù)分析的方法和工具D.問題定義可以根據(jù)需要進行調(diào)整和修改，以適應(yīng)不同的情況10、數(shù)據(jù)分析中的文本分類任務(wù)可以使用多種機器學(xué)習(xí)算法。假設(shè)我們要對大量的新聞文章進行分類，以下哪種算法在處理文本分類時可能需要更多的特征工程工作？（）A.決策樹B.支持向量機C.樸素貝葉斯D.隨機森林11、假設(shè)要分析股票市場數(shù)據(jù)的波動性，以下關(guān)于波動性分析方法的描述，正確的是：（）A.計算簡單移動平均就能準確衡量股票價格的波動性B.標準差越大，說明股票價格的波動性越小C.歷史波動率對預(yù)測未來股票價格的波動沒有參考價值D.采用ARCH和GARCH模型可以更好地捕捉股票價格波動的聚類性和異方差性12、在數(shù)據(jù)挖掘中，若要對數(shù)據(jù)進行分類，以下哪種算法對噪聲和缺失值具有較好的容忍性？（）A.決策樹B.樸素貝葉斯C.支持向量機D.隨機森林13、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)預(yù)處理的自動化是提高效率的重要手段。以下關(guān)于數(shù)據(jù)預(yù)處理自動化的說法中，錯誤的是？（）A.數(shù)據(jù)預(yù)處理自動化可以使用腳本和工具來實現(xiàn)，減少手動處理的工作量B.數(shù)據(jù)預(yù)處理自動化可以提高數(shù)據(jù)的一致性和準確性，減少人為錯誤C.數(shù)據(jù)預(yù)處理自動化需要根據(jù)具體的數(shù)據(jù)和問題進行定制化開發(fā)，不能通用D.數(shù)據(jù)預(yù)處理自動化可以完全替代手動處理，不需要人工干預(yù)14、數(shù)據(jù)分析中的特征選擇用于篩選出對目標變量最有預(yù)測能力的特征。假設(shè)要分析一個包含數(shù)百個特征的數(shù)據(jù)集，以預(yù)測某種疾病的發(fā)生概率。以下哪種特征選擇方法在處理這種高維度數(shù)據(jù)時更能有效地篩選出關(guān)鍵特征？（）A.過濾式特征選擇B.包裹式特征選擇C.嵌入式特征選擇D.以上方法效果相同15、對于數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)隱私保護，假設(shè)處理的數(shù)據(jù)包含敏感的個人信息。以下哪種方法可能有助于在數(shù)據(jù)分析過程中確保數(shù)據(jù)的安全性和合規(guī)性？（）A.數(shù)據(jù)匿名化，去除可識別個人的信息B.加密技術(shù)，對數(shù)據(jù)進行加密處理C.訪問控制，限制對數(shù)據(jù)的訪問權(quán)限D(zhuǎn).不采取任何保護措施，直接處理數(shù)據(jù)二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）簡述數(shù)據(jù)倉庫中的緩慢變化維處理方法，說明在不同業(yè)務(wù)場景下如何選擇合適的處理方式，并舉例說明。2、（本題5分）在進行數(shù)據(jù)分析時，如何處理數(shù)據(jù)中的概念漂移？闡述檢測和適應(yīng)概念漂移的方法，并舉例說明。3、（本題5分）解釋決策樹算法的原理和構(gòu)建過程，舉例說明其在分類和預(yù)測問題中的應(yīng)用，并討論如何避免決策樹的過擬合。三、論述題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）在能源交易領(lǐng)域，能源價格數(shù)據(jù)、交易規(guī)模數(shù)據(jù)等不斷更新。論述如何通過數(shù)據(jù)分析技術(shù)，像能源市場趨勢預(yù)測、交易風(fēng)險評估等，優(yōu)化能源交易決策，同時思考在數(shù)據(jù)波動大、市場監(jiān)管嚴格和國際能源形勢影響方面的挑戰(zhàn)及應(yīng)對措施。2、（本題5分）探討在社交媒體的廣告投放中，如何通過數(shù)據(jù)分析精準定位目標受眾，優(yōu)化廣告內(nèi)容和投放策略，提高廣告效果和投資回報率。3、（本題5分）在線教育的個性化學(xué)習(xí)路徑規(guī)劃需要深入的數(shù)據(jù)分析。請論述如何根據(jù)學(xué)生的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)來制定適合個體的學(xué)習(xí)計劃、推薦學(xué)習(xí)資源和評估學(xué)習(xí)進度，以及如何動態(tài)調(diào)整學(xué)習(xí)路徑以適應(yīng)學(xué)生的變化。4、（本題5分）制造業(yè)在生產(chǎn)過程中產(chǎn)生了大量的質(zhì)量檢測數(shù)據(jù)、設(shè)備運行數(shù)據(jù)等。闡述如何運用數(shù)據(jù)分析進行質(zhì)量控制和預(yù)測性維護，以提高產(chǎn)品質(zhì)量、降低生產(chǎn)成本，并結(jié)合工業(yè)4.0的背景探討數(shù)據(jù)分析在智能制造中的發(fā)展趨勢。5、（本題5分）對于企業(yè)的大數(shù)據(jù)平臺架構(gòu)選型，論述如何根據(jù)業(yè)務(wù)需求和數(shù)據(jù)特點選擇合適的大數(shù)據(jù)技術(shù)架構(gòu)和工具。四、案例分析題（本大題共3個小題，共30分)1、（本題10分）某在線古玩交易平臺掌握了交易數(shù)據(jù)、藏品類別、買家偏好等。提升平臺的信譽和交易安全性