渤海大學《大數(shù)據(jù)探索性分析》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頁渤海大學

《大數(shù)據(jù)探索性分析》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、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)隱私和安全是需要關注的重要問題。假設要處理包含個人敏感信息的數(shù)據(jù)，以下關于數(shù)據(jù)隱私和安全的描述，哪一項是不準確的？（）A.可以采用數(shù)據(jù)加密技術對敏感數(shù)據(jù)進行加密存儲和傳輸，保護數(shù)據(jù)的機密性B.匿名化和脫敏處理可以在一定程度上保護個人隱私，但需要注意處理方法的合理性C.只要數(shù)據(jù)在企業(yè)內部使用，就不需要考慮數(shù)據(jù)隱私和安全的問題D.遵守相關的法律法規(guī)和行業(yè)規(guī)范，是保障數(shù)據(jù)隱私和安全的基本要求2、對于數(shù)據(jù)分析中的關聯(lián)規(guī)則挖掘，假設要從超市的銷售數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)商品之間的購買關聯(lián)，例如哪些商品經常一起被購買。以下哪種關聯(lián)規(guī)則挖掘算法可能會產生更有價值的結果？（）A.Apriori算法，基于頻繁項集挖掘B.FP-Growth算法，提高挖掘效率C.Eclat算法，基于垂直數(shù)據(jù)格式D.不進行關聯(lián)規(guī)則挖掘，依靠直覺判斷商品關聯(lián)3、在進行時間序列分析時，如果數(shù)據(jù)存在明顯的長期趨勢和季節(jié)性變動，以下哪種模型較為適用？（）A.ARIMA模型B.SARIMA模型C.Holt-Winters模型D.以上都不是4、在數(shù)據(jù)庫中，若要實現(xiàn)多表之間的關聯(lián)查詢，以下哪種連接方式較為常用？（）A.內連接B.外連接C.交叉連接D.自然連接5、在進行回歸分析時，如果自變量之間存在高度的多重共線性，會對模型產生什么影響？（）A.提高模型的準確性B.使模型更易于解釋C.導致系數(shù)估計不準確D.增加模型的穩(wěn)定性6、關于數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)降維，假設數(shù)據(jù)集具有高維度，但其中可能存在冗余和無關的特征。為了減少計算復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），保留局部結構D.不進行降維，直接處理高維數(shù)據(jù)7、在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時，分布式計算框架如Hadoop被廣泛應用。假設要對數(shù)十億行的日志數(shù)據(jù)進行分析，以下哪個Hadoop組件可能主要負責數(shù)據(jù)的存儲？（）A.HDFSB.MapReduceC.YARND.Hive8、在數(shù)據(jù)分析中，假設檢驗是常用的方法之一。在進行雙側檢驗時，如果P值小于0.05，我們可以得出什么結論？（）A.拒絕原假設B.接受原假設C.無法得出結論D.原假設可能成立9、在數(shù)據(jù)挖掘中，若要發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的頻繁項集，以下哪種算法是常用的？（）A.FP-Growth算法B.PageRank算法C.LDA算法D.HITS算法10、數(shù)據(jù)挖掘在發(fā)現(xiàn)隱藏在數(shù)據(jù)中的模式和知識方面發(fā)揮著重要作用。假設要從一個電商網站的用戶購買記錄中挖掘潛在的消費模式，以下關于數(shù)據(jù)挖掘的描述，哪一項是不正確的？（）A.關聯(lián)規(guī)則挖掘可以發(fā)現(xiàn)經常一起購買的商品組合B.分類算法可以預測新用戶可能感興趣的商品類別C.數(shù)據(jù)挖掘的結果總是準確無誤的，可以直接用于決策，無需進一步驗證D.聚類分析可以將用戶分為具有相似購買行為的不同群體11、在數(shù)據(jù)可視化中，選擇合適的圖表類型對于清晰傳達信息至關重要。假設要展示不同地區(qū)在過去十年間的人口增長趨勢，以下哪種圖表可能是最合適的？（）A.餅圖B.雷達圖C.折線圖D.氣泡圖12、在數(shù)據(jù)分析的探索性數(shù)據(jù)分析（EDA）中，以下不屬于常用方法的是（）A.繪制箱線圖B.進行假設檢驗C.計算數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計量D.觀察數(shù)據(jù)的分布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.隨機森林算法14、數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)標注對于監(jiān)督學習算法至關重要。假設要對圖像數(shù)據(jù)進行分類標注，以下關于數(shù)據(jù)標注方法的描述，正確的是：（）A.讓非專業(yè)人員進行標注，不進行質量控制B.不制定標注規(guī)范和標準，導致標注結果不一致C.組織專業(yè)的標注團隊，制定明確的標注規(guī)范和流程，進行質量檢查和審核，確保標注數(shù)據(jù)的準確性和一致性D.認為數(shù)據(jù)標注是簡單的任務，不需要投入太多資源和時間15、對于一個包含大量重復數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)表，以下哪種操作可以有效地減少數(shù)據(jù)存儲空間？（）A.建立索引B.數(shù)據(jù)壓縮C.數(shù)據(jù)分區(qū)D.數(shù)據(jù)清理16、在進行數(shù)據(jù)探索性分析時，我們需要對數(shù)據(jù)的分布、相關性等進行初步了解。假設我們有一個包含多個變量的數(shù)據(jù)集。以下關于探索性分析的描述，哪一項是不準確的？（）A.繪制直方圖可以觀察數(shù)據(jù)的分布形態(tài)，判斷是否符合正態(tài)分布B.計算相關系數(shù)可以衡量變量之間的線性相關性C.探索性分析只是對數(shù)據(jù)的初步了解，對后續(xù)的分析沒有實質性的幫助D.可以通過數(shù)據(jù)可視化和統(tǒng)計摘要來發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的異常值和潛在模式17、在處理數(shù)據(jù)時，如果需要對數(shù)據(jù)進行歸一化，使其值在0到1之間，以下哪個公式可以實現(xiàn)？（）A.x-min(x)/(max(x)-min(x))B.(x-μ)/σC.x/sum(x)D.以上都不是18、在進行數(shù)據(jù)可視化時，若要展示數(shù)據(jù)的層次結構，以下哪種圖表較為合適？（）A.樹形圖B.旭日圖C.和弦圖D.以上都是19、在數(shù)據(jù)分析的倫理和法律方面，需要遵循一定的原則和規(guī)范。假設你處理的是包含個人敏感信息的數(shù)據(jù)，以下關于數(shù)據(jù)處理的做法，哪一項是最符合倫理和法律要求的？（）A.在未獲得授權的情況下，將數(shù)據(jù)用于其他商業(yè)目的B.對數(shù)據(jù)進行匿名化處理，確保無法追溯到個人身份C.忽視數(shù)據(jù)的隱私保護，認為分析結果更重要D.隨意分享數(shù)據(jù)給第三方機構20、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)倉庫的設計和實現(xiàn)需要考慮多個因素，其中數(shù)據(jù)粒度是一個重要的因素。以下關于數(shù)據(jù)粒度的描述中，錯誤的是？（）A.數(shù)據(jù)粒度是指數(shù)據(jù)的詳細程度和匯總程度B.數(shù)據(jù)粒度越細，數(shù)據(jù)的存儲和管理成本越高C.數(shù)據(jù)粒度越粗，數(shù)據(jù)的查詢和分析效率越高D.數(shù)據(jù)粒度的選擇只取決于數(shù)據(jù)的類型和規(guī)模，與數(shù)據(jù)分析的需求無關21、在數(shù)據(jù)分析中，選擇合適的統(tǒng)計量來描述數(shù)據(jù)的集中趨勢和離散程度是很重要的。假設你有一組員工的工資數(shù)據(jù)，以下關于統(tǒng)計量的選擇，哪一項是最合適的？（）A.用中位數(shù)描述集中趨勢，用方差描述離散程度B.用均值描述集中趨勢，用標準差描述離散程度C.用眾數(shù)描述集中趨勢，用極差描述離散程度D.隨機選擇統(tǒng)計量，不考慮數(shù)據(jù)的特點22、數(shù)據(jù)分析中的特征選擇旨在從眾多特征中挑選出最有價值的特征。假設要從一組高度相關的特征中進行選擇，以下哪種方法可能是合適的？（）A.基于相關性的特征選擇B.基于遞歸消除的特征選擇C.基于隨機森林的特征重要性評估D.以上方法都可以23、數(shù)據(jù)分析在電商領域有著廣泛的應用。以下關于數(shù)據(jù)分析在電商客戶關系管理中的作用，不準確的是（）A.可以對客戶進行細分，根據(jù)客戶的購買行為和偏好提供個性化的推薦和服務B.通過分析客戶的反饋和評價，改進產品和服務質量，提高客戶滿意度C.預測客戶的流失風險，采取相應的措施進行客戶保留和挽回D.數(shù)據(jù)分析在電商客戶關系管理中作用不大，傳統(tǒng)的客戶關系管理方法更加有效24、在處理文本數(shù)據(jù)時，除了常見的英文文本，還可能涉及到其他語言。假設我們要分析中文文本，以下哪個步驟在中文文本處理中可能與英文文本處理有所不同？（）A.分詞B.詞干提取C.停用詞處理D.以上都是25、數(shù)據(jù)預處理中的特征工程用于創(chuàng)建有意義的特征。假設要為一個機器學習模型準備輸入特征，以下關于特征工程的描述，正確的是：（）A.直接使用原始數(shù)據(jù)的所有特征，不進行任何處理和轉換B.隨意創(chuàng)建新的特征，不考慮其合理性和有效性C.基于對數(shù)據(jù)的理解和業(yè)務知識，進行特征選擇、提取、構建和變換，以提高模型的性能和可解釋性D.認為特征工程對模型性能影響不大，不重視這一環(huán)節(jié)二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）聚類分析是一種無監(jiān)督學習方法，請解釋聚類的概念和常見的聚類算法，如K-Means算法，說明其工作原理和應用場景。2、（本題5分）闡述在數(shù)據(jù)分析中，如何評估模型的泛化能力，包括使用交叉驗證等技術，解釋其原理和作用，并說明如何提高模型的泛化能力。3、（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)務場景下如何選擇合適的處理方式，并舉例說明。4、（本題5分）在處理地理空間數(shù)據(jù)時，常用的分析方法和技術有哪些？解釋空間聚類、緩沖區(qū)分析等概念，并舉例說明應用。三、案例分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）某在線手工皮具制作教學平臺保存了學員學習進度、作品完成質量、工具使用反饋等。完善手工皮具制作教學課程和工具配備。2、（本題5分）某在線圍棋用品銷售平臺記錄了銷售數(shù)據(jù)、圍棋棋盤材質偏好、棋子工藝需求等。提供多樣化的圍棋用品選擇。3、（本題5分）某金融服務公司積累了客戶的信用評分變化、還款行為、財務狀況等數(shù)據(jù)。研究怎樣借助這些數(shù)據(jù)進行風險預警和客戶關系管理。4、（本題5分）某在線攝影服務平臺積累了用戶需求數(shù)據(jù)、攝影師作品風格、訂單完成情況等。提高攝影師與用戶的匹配度，提升服務質量。5、（本題5分）某在線親子活動平臺收集了活動報名數(shù)據(jù)、用戶評價、活動類型偏好等。策劃更受親子家庭歡迎的活動。四、論述題（本大題共3個小題，共30分)1、（本題10分）餐飲行業(yè)可以通過數(shù)據(jù)分析來優(yōu)化菜單設計、庫存管理和客戶關系維