北京工商大學(xué)《大數(shù)據(jù)計(jì)算框架技術(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1頁，共3頁北京工商大學(xué)《大數(shù)據(jù)計(jì)算框架技術(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、對于一個(gè)具有時(shí)間戳的數(shù)據(jù)集合，若要進(jìn)行時(shí)間序列分析，以下哪個(gè)工具或庫可能會被使用？（）A.PandasB.NumPyC.MatplotlibD.Scikit-learn2、數(shù)據(jù)分析中的回歸分析用于建立自變量和因變量之間的關(guān)系模型。假設(shè)我們要研究房價(jià)與房屋面積、地理位置等因素的關(guān)系。以下關(guān)于回歸分析的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.多元線性回歸可以同時(shí)考慮多個(gè)自變量對因變量的影響B(tài).回歸模型的擬合優(yōu)度可以通過R平方值來評估C.存在共線性問題時(shí)，回歸模型的參數(shù)估計(jì)會不準(zhǔn)確，但不影響預(yù)測效果D.可以通過逐步回歸等方法選擇對因變量有顯著影響的自變量3、在進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化時(shí)，如果數(shù)據(jù)的量級差異較大，為了更清晰地展示數(shù)據(jù)分布，以下哪種處理方式較為合適？（）A.使用相同的坐標(biāo)軸刻度B.對數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理C.只展示部分?jǐn)?shù)據(jù)D.采用多個(gè)圖表分別展示4、對于一組具有明顯層次結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)，以下哪種數(shù)據(jù)分析方法較為合適？（）A.層次聚類B.K-Means聚類C.密度聚類D.均值漂移聚類5、數(shù)據(jù)分析中的抽樣方法用于從總體中選取部分樣本進(jìn)行分析。假設(shè)我們要對一個(gè)大型數(shù)據(jù)集進(jìn)行抽樣。以下關(guān)于抽樣方法的描述，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.簡單隨機(jī)抽樣每個(gè)樣本被選中的概率相等B.分層抽樣可以保證樣本在不同層次上具有代表性C.整群抽樣效率高，但可能導(dǎo)致樣本的偏差D.抽樣方法對數(shù)據(jù)分析的結(jié)果沒有影響，任何抽樣方法都可以使用6、數(shù)據(jù)分析中，假設(shè)檢驗(yàn)是常用的方法之一。以下關(guān)于假設(shè)檢驗(yàn)的描述，錯(cuò)誤的是：（）A.原假設(shè)和備擇假設(shè)是相互對立的B.當(dāng)P值小于顯著性水平時(shí)，拒絕原假設(shè)C.第一類錯(cuò)誤是指錯(cuò)誤地拒絕了原假設(shè)D.樣本量越大，越容易犯第二類錯(cuò)誤7、在數(shù)據(jù)分析中，社交網(wǎng)絡(luò)分析用于研究人與人之間的關(guān)系。假設(shè)要分析一個(gè)社交網(wǎng)絡(luò)中用戶的影響力，以下關(guān)于社交網(wǎng)絡(luò)分析的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.中心性指標(biāo)，如度中心性、介數(shù)中心性和接近中心性，可以衡量節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)中的重要性B.社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法可以將網(wǎng)絡(luò)劃分為不同的社區(qū)，揭示潛在的群體結(jié)構(gòu)C.社交網(wǎng)絡(luò)分析只關(guān)注節(jié)點(diǎn)之間的連接關(guān)系，不考慮節(jié)點(diǎn)的屬性信息D.可以通過傳播模型來模擬信息在社交網(wǎng)絡(luò)中的傳播過程8、對于一個(gè)包含大量數(shù)值型數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集，在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析之前，需要判斷數(shù)據(jù)是否符合正態(tài)分布。以下哪種方法常用于檢驗(yàn)數(shù)據(jù)的正態(tài)性？（）A.Q-Q圖B.卡方檢驗(yàn)C.t檢驗(yàn)D.F檢驗(yàn)9、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(shí)又能降低抽樣誤差？（）A.簡單隨機(jī)抽樣B.分層抽樣C.整群抽樣D.系統(tǒng)抽樣10、在對一個(gè)社交網(wǎng)絡(luò)的用戶關(guān)系數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，例如好友關(guān)系、群組活動等，以發(fā)現(xiàn)社區(qū)結(jié)構(gòu)和關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)。以下哪種算法可能在社區(qū)發(fā)現(xiàn)和關(guān)鍵人物識別中表現(xiàn)出色？（）A.PageRank算法B.K-Means算法C.Apriori算法D.以上都不是11、在數(shù)據(jù)分析中，若要比較不同組數(shù)據(jù)的離散程度，以下哪個(gè)指標(biāo)可以使用？（）A.方差B.均值C.中位數(shù)D.眾數(shù)12、在進(jìn)行數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)和融合時(shí)，需要確保數(shù)據(jù)的一致性和準(zhǔn)確性。假設(shè)你有來自不同系統(tǒng)的銷售數(shù)據(jù)和庫存數(shù)據(jù)，要進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析。以下關(guān)于數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)方法的選擇，哪一項(xiàng)是最需要注意的？（）A.根據(jù)共同的主鍵或標(biāo)識符進(jìn)行精確匹配關(guān)聯(lián)B.使用模糊匹配算法，允許一定程度的差異進(jìn)行關(guān)聯(lián)C.不進(jìn)行任何預(yù)處理，直接將數(shù)據(jù)合并，期望自動關(guān)聯(lián)D.隨機(jī)選擇一種關(guān)聯(lián)方法，不考慮數(shù)據(jù)的特點(diǎn)13、在數(shù)據(jù)挖掘中，若要發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中隱藏的模式和關(guān)聯(lián)規(guī)則，以下哪種算法是常用的？（）A.Apriori算法B.KNN算法C.SVM算法D.隨機(jī)森林算法14、關(guān)于數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)降維，假設(shè)數(shù)據(jù)集具有高維度，但其中可能存在冗余和無關(guān)的特征。為了減少計(jì)算復(fù)雜度并提高分析效率，以下哪種降維方法可能是有效的？（）A.主成分分析（PCA），提取主要成分B.線性判別分析（LDA），考慮類別信息C.局部線性嵌入（LLE），保留局部結(jié)構(gòu)D.不進(jìn)行降維，直接處理高維數(shù)據(jù)15、在數(shù)據(jù)分析中，預(yù)測模型的穩(wěn)定性和可靠性是重要的考慮因素。假設(shè)要評估一個(gè)預(yù)測模型在不同時(shí)間段和不同數(shù)據(jù)集上的表現(xiàn)，以下關(guān)于模型穩(wěn)定性和可靠性的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以通過多次重復(fù)實(shí)驗(yàn)和交叉驗(yàn)證來評估模型的穩(wěn)定性B.模型在不同數(shù)據(jù)集上的性能差異較大，說明模型的可靠性較低C.只要模型在訓(xùn)練集上表現(xiàn)良好，就可以認(rèn)為模型是穩(wěn)定和可靠的D.對模型進(jìn)行監(jiān)控和更新，以適應(yīng)數(shù)據(jù)的變化和新的業(yè)務(wù)需求二、簡答題（本大題共4個(gè)小題，共20分)1、（本題5分）在處理圖像數(shù)據(jù)時(shí)，常用的數(shù)據(jù)分析方法和技術(shù)有哪些？解釋圖像特征提取、目標(biāo)檢測等概念，并舉例說明應(yīng)用。2、（本題5分）在數(shù)據(jù)分析中，如何處理缺失值？請介紹多種處理缺失值的方法，并分析它們的優(yōu)缺點(diǎn)及適用場景。3、（本題5分）解釋數(shù)據(jù)分析中的模型選擇和超參數(shù)調(diào)優(yōu)的方法，如網(wǎng)格搜索、隨機(jī)搜索等，并說明如何根據(jù)數(shù)據(jù)特點(diǎn)和問題選擇合適的模型和調(diào)優(yōu)策略。4、（本題5分）在數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目中，如何進(jìn)行有效的數(shù)據(jù)探索性分析？包括描述性統(tǒng)計(jì)、數(shù)據(jù)分布觀察等，并說明其目的和意義。三、論述題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）在物流倉儲領(lǐng)域，貨物存儲數(shù)據(jù)、庫存周轉(zhuǎn)率數(shù)據(jù)等日益重要。分析如何借助數(shù)據(jù)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(shí)探討在數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)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(yīng)對方法。2、（本題5分）影視娛樂行業(yè)利用數(shù)據(jù)分析來了解觀眾喜好和優(yōu)化內(nèi)容創(chuàng)作。請深入闡述如何通過數(shù)據(jù)分析來預(yù)測影視作品的受歡迎程度、制定營銷策略和開發(fā)新的創(chuàng)意，分析數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策在影視制作和發(fā)行中的優(yōu)勢和局限性，以及如何應(yīng)對觀眾需求的快速變化。3、（本題5分）在物流快遞行業(yè)，包裹的運(yùn)輸軌跡數(shù)據(jù)、派送時(shí)效數(shù)據(jù)等豐富多樣。分析如何借助數(shù)據(jù)分析手段，如配送路線優(yōu)化、網(wǎng)點(diǎn)布局規(guī)劃等，提高物流配送效率，降低運(yùn)營成本，同時(shí)探討在數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)更新、地理信息系統(tǒng)應(yīng)用和客戶需求多樣化方面可能面臨的問題及應(yīng)對方法。4、（本題5分）在能源交易市場中，如何利用數(shù)據(jù)分析來預(yù)測價(jià)格走勢、評估市場風(fēng)險(xiǎn)和優(yōu)化交易策略？請深入探討數(shù)據(jù)的來源和處理方法，以及市場不確定性對分析結(jié)果的影響。5、（本題5分）隨著電子商務(wù)的迅猛發(fā)展，大量的交易數(shù)據(jù)被生成。論述如何運(yùn)用數(shù)據(jù)分析技術(shù)，如關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘、聚類分析等，深入挖掘消費(fèi)者的購買行為模式，從而為電商企業(yè)制定精準(zhǔn)營銷策略，包括個(gè)性化推薦、交叉銷售和客戶細(xì)分等，同時(shí)分析可能面臨的挑戰(zhàn)及解決方法。四、案例分析題（本大題共4個(gè)小題，共40分)1、（本題10分）某在線健身器材租賃平臺積累了租賃數(shù)據(jù)、器材維護(hù)情況、用戶租賃時(shí)長等。優(yōu)化健身器材租賃的服務(wù)流程和維護(hù)管理。2、（本題10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(shù)據(jù)。