上海閔行職業(yè)技術(shù)學院《大數(shù)據(jù)與統(tǒng)計分析（大數(shù)據(jù)分析導(dǎo)論）》2023-2024學年第一學期期末試卷

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(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁上海閔行職業(yè)技術(shù)學院《大數(shù)據(jù)與統(tǒng)計分析（大數(shù)據(jù)分析導(dǎo)論）》

2023-2024學年第一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25個小題，每小題1分，共25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、大數(shù)據(jù)可視化工具可以幫助用戶更好地理解和分析數(shù)據(jù)，以下關(guān)于大數(shù)據(jù)可視化工具的描述中，錯誤的是（）。A.大數(shù)據(jù)可視化工具可以提供多種圖表和圖形，如柱狀圖、折線圖、餅圖等B.大數(shù)據(jù)可視化工具可以支持實時數(shù)據(jù)可視化和動態(tài)數(shù)據(jù)可視化C.大數(shù)據(jù)可視化工具只適用于數(shù)據(jù)分析師和專業(yè)人員，不適用于普通用戶D.大數(shù)據(jù)可視化工具需要具備良好的用戶界面和交互性2、在大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)清洗中，處理重復(fù)數(shù)據(jù)的方法有多種。假設(shè)我們有一個大規(guī)模的數(shù)據(jù)集，存在大量重復(fù)記錄，以下哪種方法可以高效地去除重復(fù)數(shù)據(jù)？（）A.排序后逐個比較去除B.使用哈希表進行快速判斷和去除C.隨機選擇一部分數(shù)據(jù)保留，其余刪除D.對重復(fù)數(shù)據(jù)進行合并處理3、在大數(shù)據(jù)存儲中，NewSQL數(shù)據(jù)庫試圖結(jié)合傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫和NoSQL數(shù)據(jù)庫的優(yōu)點。以下關(guān)于NewSQL數(shù)據(jù)庫的特點，哪一項描述不準確？（）A.支持強事務(wù)一致性B.具有良好的可擴展性C.數(shù)據(jù)存儲方式通常為鍵值對D.能夠處理大規(guī)模數(shù)據(jù)4、在大數(shù)據(jù)處理中，為了提高數(shù)據(jù)處理的并行度和效率，以下哪種數(shù)據(jù)分區(qū)策略通常被采用？（）A.哈希分區(qū)B.范圍分區(qū)C.列表分區(qū)D.隨機分區(qū)5、在大數(shù)據(jù)存儲中，分布式存儲系統(tǒng)的節(jié)點之間通常通過網(wǎng)絡(luò)進行通信。以下哪種網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)在數(shù)據(jù)傳輸效率和可靠性方面表現(xiàn)較好？（）A.星型拓撲B.環(huán)形拓撲C.總線拓撲D.樹形拓撲6、在大數(shù)據(jù)處理中，常常需要進行數(shù)據(jù)采樣。假設(shè)有一個非常大的數(shù)據(jù)集，為了快速得到數(shù)據(jù)分析的初步結(jié)果，以下哪種采樣方法可能比較合適？（）A.隨機采樣B.分層采樣C.系統(tǒng)采樣D.Alloftheabove（以上皆是）7、在大數(shù)據(jù)分析中，異常檢測是一項重要的任務(wù)。假設(shè)有一個生產(chǎn)線上的傳感器數(shù)據(jù)，需要檢測出異常的設(shè)備運行狀態(tài)。以下哪種方法常用于異常檢測？（）A.基于統(tǒng)計的方法B.基于聚類的方法C.基于深度學習的方法D.Alloftheabove（以上皆是）8、假設(shè)要對一個大型數(shù)據(jù)集進行分類，并且數(shù)據(jù)具有多個類別，以下哪種機器學習算法可能更適合？（）A.樸素貝葉斯B.K近鄰C.多層感知機D.支持向量機9、當處理大數(shù)據(jù)中的流數(shù)據(jù)時，需要考慮數(shù)據(jù)的實時處理和窗口操作。假設(shè)要對一個實時的股票交易數(shù)據(jù)流進行分析，計算每分鐘的平均交易價格。以下哪種窗口操作最適合這個任務(wù)？（）A.滑動窗口B.滾動窗口C.會話窗口D.以上窗口都不適合10、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)質(zhì)量問題會影響數(shù)據(jù)分析的結(jié)果，以下關(guān)于數(shù)據(jù)質(zhì)量問題的描述中，錯誤的是（）。A.數(shù)據(jù)質(zhì)量問題包括數(shù)據(jù)的準確性、完整性、一致性等方面B.數(shù)據(jù)質(zhì)量問題可以通過數(shù)據(jù)清洗和數(shù)據(jù)驗證等方法進行解決C.數(shù)據(jù)質(zhì)量問題只存在于原始數(shù)據(jù)中，經(jīng)過處理后的數(shù)據(jù)不會存在質(zhì)量問題D.數(shù)據(jù)質(zhì)量問題需要建立完善的數(shù)據(jù)質(zhì)量管理體系進行管理11、在處理大數(shù)據(jù)中的文本分類問題時，以下哪種特征提取方法效果較好？（）A.詞袋模型B.TF-IDFC.詞嵌入D.以上效果相同12、隨著物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的普及，產(chǎn)生了大量的實時數(shù)據(jù)。在處理物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)時，以下哪個因素對于保證數(shù)據(jù)的準確性和可靠性最為關(guān)鍵？（）A.數(shù)據(jù)采集頻率B.數(shù)據(jù)傳輸協(xié)議C.設(shè)備的硬件性能D.數(shù)據(jù)的預(yù)處理13、在大數(shù)據(jù)的特征工程中，除了手動選擇和提取特征，還可以使用自動特征工程的方法。假設(shè)我們有一個復(fù)雜的數(shù)據(jù)集，以下哪種自動特征工程的技術(shù)可能適用？（）A.自動編碼器B.遺傳算法C.隨機森林D.以上技術(shù)都可能用于自動特征工程14、當處理大規(guī)模的圖數(shù)據(jù)，例如社交網(wǎng)絡(luò)關(guān)系圖，以下哪種技術(shù)或框架通常被用于圖的存儲和分析？（）A.Neo4j圖數(shù)據(jù)庫B.HBase列式數(shù)據(jù)庫C.MySQL關(guān)系數(shù)據(jù)庫D.MongoDB文檔數(shù)據(jù)庫15、在大數(shù)據(jù)處理框架中，Storm常用于實時流處理。以下關(guān)于Storm的特點，哪一項是錯誤的？（）A.支持分布式部署B(yǎng).具有高容錯性C.處理數(shù)據(jù)的延遲較低D.不適合處理復(fù)雜的邏輯16、大數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟包括數(shù)據(jù)清洗、轉(zhuǎn)換和集成等。假設(shè)我們有多個來源的異構(gòu)數(shù)據(jù)需要整合分析。以下關(guān)于數(shù)據(jù)預(yù)處理的說法，正確的是：（）A.數(shù)據(jù)清洗主要是刪除重復(fù)和錯誤的數(shù)據(jù)，對缺失值可以忽略B.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換包括將數(shù)據(jù)從一種格式轉(zhuǎn)換為另一種格式，以方便后續(xù)處理C.數(shù)據(jù)集成時，不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)必須完全一致才能進行整合D.數(shù)據(jù)預(yù)處理對最終的分析結(jié)果影響不大，可以簡單處理17、在大數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)挖掘與機器學習的結(jié)合越來越緊密。以下關(guān)于兩者結(jié)合的優(yōu)勢和應(yīng)用，哪項描述不準確？（）A.數(shù)據(jù)挖掘可以為機器學習提供有價值的數(shù)據(jù)特征和預(yù)處理方法B.機器學習算法可以幫助數(shù)據(jù)挖掘發(fā)現(xiàn)更復(fù)雜和深入的模式C.兩者結(jié)合在欺詐檢測、市場細分和推薦系統(tǒng)等領(lǐng)域取得了顯著成果D.數(shù)據(jù)挖掘和機器學習是完全獨立的領(lǐng)域，沒有相互交叉和融合的部分18、大數(shù)據(jù)中的預(yù)測分析可以幫助企業(yè)做出前瞻性的決策。以下關(guān)于預(yù)測分析方法的描述，哪一項是不正確的？（）A.時間序列分析基于歷史數(shù)據(jù)的模式來預(yù)測未來的值B.回歸分析用于建立自變量和因變量之間的線性或非線性關(guān)系C.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在處理復(fù)雜的非線性關(guān)系時表現(xiàn)出色，但解釋性較差D.預(yù)測分析的結(jié)果總是準確無誤的，可以完全依賴其進行決策19、在大數(shù)據(jù)項目中，數(shù)據(jù)質(zhì)量的評估是一個重要環(huán)節(jié)。如果數(shù)據(jù)存在大量的噪聲和異常值，會對后續(xù)的分析產(chǎn)生什么影響？（）A.可能導(dǎo)致分析結(jié)果的偏差B.不會有任何影響，分析算法會自動處理C.會提高分析的效率和準確性D.只會影響可視化效果，不影響分析模型20、在大數(shù)據(jù)項目中，數(shù)據(jù)遷移是一個常見的任務(wù)。假設(shè)要將大量數(shù)據(jù)從一個舊的存儲系統(tǒng)遷移到新的存儲系統(tǒng)，以下哪種策略可能不太可行？（）A.一次性全部遷移B.分批次逐步遷移C.先遷移近期使用的數(shù)據(jù)，再遷移歷史數(shù)據(jù)D.隨機選擇部分數(shù)據(jù)進行遷移21、在大數(shù)據(jù)分析中，聚類分析是一種常用的方法。假設(shè)要對大量的客戶數(shù)據(jù)進行聚類，以便更好地了解客戶群體的特征。以下關(guān)于聚類分析的說法，哪一個是不準確的？（）A.聚類分析可以幫助發(fā)現(xiàn)潛在的客戶細分群體B.聚類分析需要事先確定聚類的數(shù)量C.不同的聚類算法可能會產(chǎn)生不同的聚類結(jié)果D.聚類分析的結(jié)果可以為市場營銷策略提供參考22、在大數(shù)據(jù)分析中，常常需要對時間序列數(shù)據(jù)進行預(yù)測。假設(shè)有一個股票價格的時間序列數(shù)據(jù)，以下哪種預(yù)測方法可能效果較好？（）A.ARIMA模型B.決策樹C.樸素貝葉斯D.支持向量機23、在大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)預(yù)處理中，數(shù)據(jù)標準化是常見的操作。假設(shè)我們有一個包含不同量級特征的數(shù)據(jù)集，需要進行標準化處理。以下關(guān)于數(shù)據(jù)標準化的目的，哪一項是不正確的？（）A.使不同特征具有相同的量級，便于模型訓練B.消除特征之間的量綱差異，提高模型的準確性C.增加數(shù)據(jù)的方差，突出數(shù)據(jù)的差異D.使得不同特征對模型的影響具有可比性24、在大數(shù)據(jù)應(yīng)用中，情感分析常用于處理文本數(shù)據(jù)。以下關(guān)于情感分析方法的描述，哪一項是不正確的？（）A.基于詞典的方法依賴于預(yù)先構(gòu)建的情感詞典B.機器學習方法需要大量標注數(shù)據(jù)進行訓練C.深度學習方法在處理復(fù)雜文本時表現(xiàn)出色D.基于規(guī)則的方法靈活性最高，適應(yīng)性最強25、在大數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中，Apriori算法是一種經(jīng)典的算法。假設(shè)我們有一個超市銷售數(shù)據(jù)集，需要挖掘商品之間的關(guān)聯(lián)規(guī)則。以下關(guān)于Apriori算法的特點，哪一項是不正確的？（）A.基于頻繁項集的先驗知識進行挖掘B.計算復(fù)雜度較高，不適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集C.能夠發(fā)現(xiàn)強關(guān)聯(lián)規(guī)則，但可能會忽略一些弱關(guān)聯(lián)規(guī)則D.對數(shù)據(jù)的噪聲和缺失值不敏感二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）大數(shù)據(jù)對漁業(yè)資源管理的幫助是什么？2、（本題5分）解釋大數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)血緣追蹤工具。3、（本題5分）解釋大數(shù)據(jù)如何挖掘社交媒體中的商業(yè)價值。4、（本題5分）解釋數(shù)據(jù)聯(lián)邦在大數(shù)據(jù)集成中的作用。三、綜合分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）對一家制造業(yè)企業(yè)的原材料采購周期數(shù)據(jù)進行分析，保障生產(chǎn)供應(yīng)。2、（本題5分）分析某電商平臺的用戶畫像數(shù)據(jù)，進行精準營銷。3、（本題5分）對一家制造業(yè)企業(yè)的成本結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)進行分析，降低生產(chǎn)成本。4、（本題5分）探討大數(shù)據(jù)如何助力電商行業(yè)實現(xiàn)精準營銷，包括用戶畫像、個性化推薦等，并研究相關(guān)的技術(shù)和算法。5、（本題5分）研究某在線醫(yī)療平臺的移動醫(yī)療應(yīng)用數(shù)據(jù)，提升移動醫(yī)療體驗。四、編程題（本大題共3個小題，共30分)1、（本題10分）