江西財(cái)經(jīng)大學(xué)現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院《Hadoop技術(shù)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第2頁，共2頁江西財(cái)經(jīng)大學(xué)現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院

《Hadoop技術(shù)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)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15個(gè)小題，每小題1分，共15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、在進(jìn)行數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析時(shí)，例如分析超市購物籃中的商品組合。假設(shè)發(fā)現(xiàn)購買面包的顧客往往也會(huì)購買牛奶，這種關(guān)聯(lián)規(guī)則具有較高的支持度和置信度。這對超市的營銷策略可能有什么啟示？（）A.可以將面包和牛奶放在相鄰的貨架上，方便顧客購買B.降低面包或牛奶的價(jià)格，以促進(jìn)銷售C.減少面包或牛奶的庫存，避免積壓D.這種關(guān)聯(lián)對營銷策略沒有實(shí)際意義2、在處理大數(shù)據(jù)集時(shí)，分布式計(jì)算框架能夠提高計(jì)算效率。假設(shè)要分析海量的社交媒體數(shù)據(jù)，以下關(guān)于分布式計(jì)算框架選擇的描述，正確的是：（）A.Hadoop適合處理大規(guī)模的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，但對實(shí)時(shí)性要求高的任務(wù)不太適用B.Spark僅能處理批處理任務(wù)，無法支持流處理C.Flink在處理流數(shù)據(jù)方面表現(xiàn)不佳，主要用于批處理D.這些分布式計(jì)算框架都差不多，隨便選擇一個(gè)都能滿足需求3、在進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理時(shí)，數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化或歸一化是常見的操作。假設(shè)要對一組包含不同量綱的特征數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，以下哪種方法可能是最常用的？（）A.最小-最大標(biāo)準(zhǔn)化B.Z-score標(biāo)準(zhǔn)化C.小數(shù)定標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化D.以上方法使用頻率相同4、在建立分類模型時(shí)，如果數(shù)據(jù)存在類別不平衡問題，以下哪種技術(shù)可以用于數(shù)據(jù)增強(qiáng)？（）A.生成對抗網(wǎng)絡(luò)B.自編碼器C.變分自編碼器D.以上都不是5、時(shí)間序列分析用于研究數(shù)據(jù)隨時(shí)間的變化規(guī)律。假設(shè)要預(yù)測未來幾個(gè)月的股票價(jià)格走勢，以下關(guān)于時(shí)間序列分析方法選擇的描述，正確的是：（）A.僅僅使用簡單移動(dòng)平均法，不考慮其他更復(fù)雜的模型B.隨意選擇一種時(shí)間序列模型，不進(jìn)行數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性檢驗(yàn)和模型評估C.對數(shù)據(jù)進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)和預(yù)處理，根據(jù)數(shù)據(jù)特點(diǎn)和預(yù)測需求選擇合適的模型，如ARIMA模型，并進(jìn)行模型評估和參數(shù)調(diào)整D.不考慮外部因素對股票價(jià)格的影響，僅基于歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測6、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，數(shù)據(jù)采樣是一種常見的技術(shù)。假設(shè)要從一個(gè)大規(guī)模的數(shù)據(jù)集中抽取樣本進(jìn)行分析，以下關(guān)于數(shù)據(jù)采樣的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.隨機(jī)采樣能夠保證每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)被抽取的概率相等，具有較好的代表性B.分層采樣可以根據(jù)某些特征將數(shù)據(jù)集分層，然后從各層中抽取樣本，以確保樣本的多樣性C.采樣的樣本量越大，分析結(jié)果就越接近總體的真實(shí)情況，但也會(huì)增加計(jì)算成本D.數(shù)據(jù)采樣可以隨意進(jìn)行，不需要考慮數(shù)據(jù)的分布和特征7、在數(shù)據(jù)分析中，如果數(shù)據(jù)存在偏差，可能會(huì)導(dǎo)致分析結(jié)果不準(zhǔn)確。以下哪種情況可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)偏差？（）A.抽樣方法不合理B.數(shù)據(jù)錄入錯(cuò)誤C.樣本量過小D.以上都是8、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)清洗是至關(guān)重要的一步。假設(shè)我們有一個(gè)包含大量客戶信息的數(shù)據(jù)集，其中存在缺失值、錯(cuò)誤數(shù)據(jù)和重復(fù)記錄。以下關(guān)于數(shù)據(jù)清洗方法的描述，正確的是：（）A.直接刪除包含缺失值的記錄，以快速簡化數(shù)據(jù)集B.對于錯(cuò)誤數(shù)據(jù)，可以根據(jù)其他相關(guān)字段的值進(jìn)行推測和修正C.忽略重復(fù)記錄，因?yàn)樗鼈儗?shù)據(jù)分析結(jié)果影響不大D.不進(jìn)行任何數(shù)據(jù)清洗操作，直接使用原始數(shù)據(jù)進(jìn)行分析9、數(shù)據(jù)分析中的異常值檢測對于識別數(shù)據(jù)中的異常情況非常重要。假設(shè)在一個(gè)生產(chǎn)過程的質(zhì)量控制數(shù)據(jù)集中發(fā)現(xiàn)了異常值，以下哪種方法可能有助于確定這些異常值是由隨機(jī)誤差還是系統(tǒng)故障引起的？（）A.比較異常值與歷史數(shù)據(jù)的模式B.查看生產(chǎn)過程中的其他相關(guān)參數(shù)C.咨詢生產(chǎn)線上的工作人員D.以上方法都可能有幫助10、在進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)時(shí)，如果p值小于設(shè)定的顯著性水平（如0.05），我們通常會(huì)得出以下哪種結(jié)論？（）A.拒絕原假設(shè)B.接受原假設(shè)C.無法確定是否拒絕原假設(shè)D.需要重新進(jìn)行實(shí)驗(yàn)11、在進(jìn)行數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析時(shí)，需要找出不同變量之間的關(guān)系。假設(shè)要分析客戶購買行為與促銷活動(dòng)之間的關(guān)聯(lián)，以下關(guān)于關(guān)聯(lián)分析方法的描述，正確的是：（）A.只關(guān)注表面的關(guān)聯(lián)，不深入分析內(nèi)在的因果關(guān)系B.不考慮數(shù)據(jù)的分布和異常值，直接進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析C.運(yùn)用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘、相關(guān)性分析等方法，同時(shí)考慮數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和業(yè)務(wù)背景，挖掘有價(jià)值的關(guān)聯(lián)模式，并對結(jié)果進(jìn)行解釋和驗(yàn)證D.認(rèn)為關(guān)聯(lián)分析結(jié)果一定能直接用于制定營銷策略，不進(jìn)行進(jìn)一步的評估和優(yōu)化12、假設(shè)要分析不同年齡段消費(fèi)者對某產(chǎn)品的滿意度，以下關(guān)于數(shù)據(jù)分組和分析的描述，正確的是：（）A.分組越細(xì)，對消費(fèi)者滿意度的分析就越準(zhǔn)確B.不考慮樣本量的大小，隨意劃分年齡段進(jìn)行分組C.對于每個(gè)年齡段，只計(jì)算滿意度的平均值就足夠了D.分析不同年齡段滿意度的差異時(shí)，需要進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)13、數(shù)據(jù)分析中的特征工程旨在從原始數(shù)據(jù)中提取有意義的特征。假設(shè)我們在分析文本數(shù)據(jù)，以下哪種特征提取方法可能有助于將文本轉(zhuǎn)化為可用于模型訓(xùn)練的數(shù)值特征？（）A.詞袋模型B.TF-IDFC.詞嵌入D.以上都是14、當(dāng)分析兩個(gè)連續(xù)變量之間的線性關(guān)系時(shí)，以下哪個(gè)統(tǒng)計(jì)量的值在-1到1之間？（）A.相關(guān)系數(shù)B.決定系數(shù)C.方差膨脹因子D.協(xié)方差15、對于一個(gè)時(shí)間序列數(shù)據(jù)，若要預(yù)測未來一段時(shí)間的數(shù)值，以下哪種預(yù)測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)法二、簡答題（本大題共4個(gè)小題，共20分)1、（本題5分）闡述數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)審計(jì)和監(jiān)控，說明如何確保數(shù)據(jù)的完整性、準(zhǔn)確性和一致性，以及及時(shí)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)異常。2、（本題5分）解釋數(shù)據(jù)可視化中的交互設(shè)計(jì)原則，說明如何通過交互設(shè)計(jì)提升用戶對數(shù)據(jù)的理解和探索能力，并舉例說明。3、（本題5分）解釋數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)刷新機(jī)制，說明如何確保數(shù)據(jù)的及時(shí)性和準(zhǔn)確性，包括全量刷新和增量刷新。4、（本題5分）解釋什么是聯(lián)邦學(xué)習(xí)，說明其在數(shù)據(jù)隱私保護(hù)和分布式計(jì)算中的應(yīng)用場景和優(yōu)勢，并舉例分析。三、論述題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）在物流倉儲(chǔ)管理中，數(shù)據(jù)分析可以優(yōu)化倉庫布局和庫存管理。以某大型物流倉庫為例，闡述如何通過數(shù)據(jù)分析來確定貨物存儲(chǔ)位置、預(yù)測庫存需求、降低庫存成本，以及如何應(yīng)對快速變化的市場需求和物流配送要求。2、（本題5分）在物流企業(yè)的客戶關(guān)系管理中，如何利用數(shù)據(jù)分析識別客戶價(jià)值，制定差異化的客戶服務(wù)策略，提高客戶滿意度和忠誠度。3、（本題5分）在金融市場的高頻交易中，數(shù)據(jù)分析和算法決策至關(guān)重要。以某高頻交易公司為例，探討如何運(yùn)用數(shù)據(jù)分析來捕捉市場瞬間機(jī)會(huì)、控制交易風(fēng)險(xiǎn)、優(yōu)化交易策略，以及如何應(yīng)對技術(shù)故障和市場波動(dòng)帶來的挑戰(zhàn)。4、（本題5分）隨著遠(yuǎn)程辦公的普及，企業(yè)的員工工作數(shù)據(jù)、協(xié)作數(shù)據(jù)等大量產(chǎn)生。詳細(xì)論述如何運(yùn)用數(shù)據(jù)分析，例如員工績效評估、團(tuán)隊(duì)協(xié)作效率分析等，優(yōu)化遠(yuǎn)程辦公管理，同時(shí)分析在數(shù)據(jù)安全風(fēng)險(xiǎn)、工作與生活平衡監(jiān)測和溝通效果評估方面的挑戰(zhàn)及解決辦法。5、（本題5分）制造業(yè)的設(shè)備維護(hù)管理中，如何運(yùn)用數(shù)據(jù)分析來預(yù)測設(shè)備故障、安排維護(hù)計(jì)劃和降低停機(jī)時(shí)間？請?jiān)敿?xì)論述設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)的采集和分析方法，以及維護(hù)策略的優(yōu)化。四、案例分析題（本大題共4個(gè)小題，共40分)1、（本題10分）一家手機(jī)應(yīng)用商店的工具類應(yīng)用記錄了下載和使用數(shù)據(jù)，包括應(yīng)用功能、下載量、使用頻率、用戶評分等。探討應(yīng)用功能與下載量和使用頻率的相關(guān)性。2、（本題10分）一家健身中心的私教課程記錄了會(huì)員數(shù)