廣州科技貿(mào)易職業(yè)學院《數(shù)據(jù)采集與爬蟲技術》2023-2024學年第二學期期末試卷

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《數(shù)據(jù)采集與爬蟲技術》2023-2024學年第二學期期末試卷題號一二三四總分得分一、單選題（本大題共15個小題，每小題1分，共15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、數(shù)據(jù)分析中的文本分類任務可以使用多種機器學習算法。假設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2、對于一個時間序列數(shù)據(jù)，若要預測未來幾個時間點的值，以下哪種模型較為適用？（）A.移動平均模型B.指數(shù)平滑模型C.自回歸模型D.以上都可以3、在數(shù)據(jù)分析中，若要分析數(shù)據(jù)的偏態(tài)和峰態(tài)，以下哪個統(tǒng)計量可以提供相關信息？（）A.偏度系數(shù)B.峰度系數(shù)C.協(xié)方差D.相關系數(shù)4、假設要從多個數(shù)據(jù)分析模型中選擇最優(yōu)的一個，以下關于模型選擇的描述，正確的是：（）A.選擇模型參數(shù)最多的那個，因為它更復雜，性能更好B.根據(jù)訓練集上的表現(xiàn)來選擇模型，無需考慮測試集C.綜合考慮模型的復雜度、準確性和泛化能力來做出選擇D.只要模型在某個特定指標上表現(xiàn)出色，就選擇該模型5、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6、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)的歸一化和標準化是常見的操作。假設你有一個包含不同量綱特征的數(shù)據(jù)集，以下關于這兩種操作的作用，哪一項是最關鍵的？（）A.使數(shù)據(jù)符合正態(tài)分布，便于進行統(tǒng)計分析B.消除特征之間的量綱差異，使不同特征具有可比性C.增加數(shù)據(jù)的多樣性和復雜性D.沒有實際作用，可以忽略7、在數(shù)據(jù)預處理中，處理異常值是重要的環(huán)節(jié)。假設我們有一個包含員工工資的數(shù)據(jù)集，以下關于異常值處理的描述，正確的是：（）A.直接刪除異常值，不進行任何進一步的分析B.異常值一定是錯誤的數(shù)據(jù)，必須修正C.分析異常值產(chǎn)生的原因，根據(jù)具體情況決定處理方式D.異常值對數(shù)據(jù)分析沒有任何影響，無需關注8、數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)可視化有助于直觀理解數(shù)據(jù)。假設要展示不同地區(qū)的銷售額分布情況，以下關于數(shù)據(jù)可視化選擇的描述，正確的是：（）A.使用餅圖，因為它能清晰展示各地區(qū)銷售額占比B.采用折線圖，以反映銷售額隨地區(qū)的變化趨勢C.運用柱狀圖，直觀比較不同地區(qū)銷售額的差異D.選擇箱線圖，全面展示銷售額的分布特征，包括四分位數(shù)和異常值9、數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)挖掘的過程包括多個步驟。以下關于數(shù)據(jù)挖掘過程的說法中，錯誤的是？（）A.數(shù)據(jù)挖掘的過程包括數(shù)據(jù)準備、數(shù)據(jù)挖掘、結果解釋和評估等步驟B.數(shù)據(jù)準備階段包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集成和數(shù)據(jù)轉換等工作C.數(shù)據(jù)挖掘階段可以使用多種算法和技術，如決策樹、聚類、關聯(lián)規(guī)則挖掘等D.數(shù)據(jù)挖掘的結果不需要進行解釋和評估，直接應用于實際問題即可10、在進行數(shù)據(jù)抽樣時，需要選擇合適的抽樣方法。假設我們有一個大規(guī)模的數(shù)據(jù)集，以下關于抽樣方法選擇的描述，正確的是：（）A.簡單隨機抽樣能夠保證樣本的代表性，適用于任何情況B.分層抽樣在數(shù)據(jù)存在明顯分層特征時效果不佳C.系統(tǒng)抽樣比隨機抽樣更能準確反映總體特征D.整群抽樣可以節(jié)省抽樣成本，但可能導致樣本偏差較大11、在多變量數(shù)據(jù)分析中，主成分分析（PCA）是一種常用的方法。假設你有一組包含多個相關變量的數(shù)據(jù)，以下關于PCA應用的目的，哪一項是最準確的？（）A.減少變量數(shù)量，同時保留大部分數(shù)據(jù)的方差B.找到變量之間的線性關系C.對數(shù)據(jù)進行標準化處理D.直接用于預測未知數(shù)據(jù)12、在進行數(shù)據(jù)分析時，若數(shù)據(jù)的樣本量較小，以下哪種統(tǒng)計方法需要謹慎使用？（）A.方差分析B.t檢驗C.非參數(shù)檢驗D.回歸分析13、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)倉庫的架構有很多種，其中星型架構是一種常用的架構。以下關于星型架構的描述中，錯誤的是？（）A.星型架構由事實表和維度表組成B.事實表中包含了大量的詳細數(shù)據(jù)，維度表中包含了對事實表的描述信息C.星型架構的數(shù)據(jù)查詢效率較高，適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集D.星型架構的設計和維護比較復雜，需要專業(yè)的技術和知識14、在進行數(shù)據(jù)分析時，可能需要對多個數(shù)據(jù)集進行合并和整合。假設你有來自不同部門的銷售數(shù)據(jù)和客戶數(shù)據(jù)，以下關于數(shù)據(jù)合并的注意事項，哪一項是最關鍵的？（）A.確保數(shù)據(jù)的格式和字段名稱一致，便于合并B.不考慮數(shù)據(jù)的重復和沖突，直接合并C.只合并部分重要的數(shù)據(jù)字段，忽略其他D.隨意選擇合并的順序和方式15、數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)可視化能夠幫助我們更直觀地理解數(shù)據(jù)。假設要展示一個公司在過去十年中不同產(chǎn)品的銷售額變化趨勢，同時要對比不同地區(qū)的銷售情況。以下哪種數(shù)據(jù)可視化方式最能清晰地呈現(xiàn)這些信息，便于分析和決策？（）A.折線圖B.柱狀圖C.餅圖D.箱線圖二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）解釋什么是聯(lián)邦學習，說明其在數(shù)據(jù)隱私保護和分布式計算中的應用場景和優(yōu)勢，并舉例分析。2、（本題5分）闡述數(shù)據(jù)挖掘中的序列模式挖掘，說明其概念和應用場景，如購物行為序列分析，并介紹相關算法。3、（本題5分）闡述隨機森林算法的特點和優(yōu)勢，與單個決策樹相比，它在性能和穩(wěn)定性方面有何改進，并舉例說明其應用。4、（本題5分）在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)存儲和處理面臨諸多挑戰(zhàn)。請說明Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中的關鍵組件，如HDFS、MapReduce等的作用和工作原理。三、論述題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）教育領域逐漸重視數(shù)據(jù)分析在教學改進中的作用。探討如何通過對學生學習行為數(shù)據(jù)、考試成績等的分析，運用數(shù)據(jù)挖掘算法和學習分析技術，實現(xiàn)個性化學習路徑規(guī)劃、教學資源優(yōu)化配置，提升教育效果，同時思考數(shù)據(jù)倫理和學生隱私保護等問題及應對策略。2、（本題5分）電商售后服務數(shù)據(jù)的分析對于提升客戶滿意度和忠誠度具有重要意義。請論述如何通過數(shù)據(jù)分析來識別客戶投訴的主要原因、改進售后服務流程和預測潛在的服務需求，以及如何將分析結果轉化為實際的服務改進措施。3、（本題5分）在汽車金融服務領域，車輛貸款數(shù)據(jù)、客戶信用數(shù)據(jù)等不斷豐富。探討如何利用數(shù)據(jù)分析方法，比如貸款違約預測、客戶風險評估等，優(yōu)化汽車金融服務，同時研究在數(shù)據(jù)質量參差不齊、金融政策變化和市場競爭激烈方面所面臨的困難及解決途徑。4、（本題5分）電商企業(yè)如何通過用戶評價數(shù)據(jù)的分析來改進產(chǎn)品質量、提升服務水平和發(fā)現(xiàn)市場需求？請論述數(shù)據(jù)分析的方法、重點關注的指標和實際應用中的注意事項。5、（本題5分）在金融監(jiān)管領域，金融機構的交易數(shù)據(jù)、合規(guī)數(shù)據(jù)等不斷被監(jiān)測和收集。詳細論述如何運用數(shù)據(jù)分析，例如風險監(jiān)測模型構建、違規(guī)行為識別等，加強金融監(jiān)管，維護金融市場穩(wěn)定，同時分析在數(shù)據(jù)海量復雜、監(jiān)管政策變化和跨機構數(shù)據(jù)整合方面的挑戰(zhàn)及解決辦法。四、案例分析題（本大題共4個小題，共40分)1、（本題10分）某在線購物平臺保存了用戶的購物車放棄數(shù)據(jù)、支付失敗記錄、售后反饋等。思考如何通過這些數(shù)據(jù)改善用戶購物體驗和解決支付問題。2、（本題10分）一家運動品牌的籃球裝備銷售數(shù)據(jù)涵蓋產(chǎn)品款式、價格、銷售地區(qū)、賽事活動等。研究