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莱芜职业技术学院《大数据技术与应用》2023-2024学年第一学期期末试卷.doc

上传人:zh****1 文档编号:11326384 上传时间:2025-07-17 格式:DOC 页数:6 大小:44.50KB 下载积分:10 金币
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资源描述
学校________________班级____________姓名____________考场____________准考证号 …………………………密…………封…………线…………内…………不…………要…………答…………题………………………… 莱芜职业技术学院《大数据技术与应用》 2023-2024学年第一学期期末试卷 题号 一 二 三 四 总分 得分 一、单选题(本大题共20个小题,每小题1分,共20分.在每小题给出的四个选项中,只有一项是符合题目要求的.) 1、数据分析中,数据挖掘算法的性能可以通过多种指标进行评估。以下关于数据挖掘算法性能评估指标的说法中,错误的是?( ) A. 数据挖掘算法的性能可以通过准确率、召回率、F1 值等指标进行评估 B. 数据挖掘算法的性能评估指标应根据具体的问题和数据特点来选择 C. 数据挖掘算法的性能评估指标只需要考虑算法的准确性,其他因素可以忽略不计 D. 数据挖掘算法的性能评估应在不同的数据集上进行测试,以确保结果的可靠性 2、在进行数据探索性分析时,我们需要对数据的分布、相关性等进行初步了解。假设我们有一个包含多个变量的数据集。以下关于探索性分析的描述,哪一项是不准确的?( ) A. 绘制直方图可以观察数据的分布形态,判断是否符合正态分布 B. 计算相关系数可以衡量变量之间的线性相关性 C. 探索性分析只是对数据的初步了解,对后续的分析没有实质性的帮助 D. 可以通过数据可视化和统计摘要来发现数据中的异常值和潜在模式 3、数据分析中的决策树算法具有易于理解和解释的特点。假设我们要使用决策树算法进行分类任务。以下关于决策树的描述,哪一项是不准确的?( ) A. 决策树通过对数据的递归划分来构建分类规则 B. 可以使用信息增益或基尼指数来选择最优的划分属性 C. 决策树容易受到噪声数据的影响,导致过拟合 D. 决策树的深度越深,分类效果就一定越好 4、在进行时间序列预测时,如果数据存在明显的周期性,但周期长度不固定,以下哪种方法可能适用?( ) A. Prophet 模型 B. LSTM 神经网络 C. 动态时间规整 D. 以上都不是 5、在数据库中,若要提高数据的写入性能,以下哪种存储引擎可能更适合?( ) A. InnoDB B. MyISAM C. Memory D. Archive 6、在数据分析中,如果数据存在偏差,可能会导致分析结果不准确。以下哪种情况可能导致数据偏差?( ) A. 抽样方法不合理 B. 数据录入错误 C. 样本量过小 D. 以上都是 7、数据分析中的特征工程旨在从原始数据中提取有意义的特征。假设我们在分析文本数据,以下哪种特征提取方法可能有助于将文本转化为可用于模型训练的数值特征?( ) A. 词袋模型 B. TF-IDF C. 词嵌入 D. 以上都是 8、假设要分析社交媒体上的舆论趋势,以下关于舆论分析方法的描述,正确的是:( ) A. 只统计帖子的数量就能了解舆论的走向 B. 对帖子的内容进行情感分析和主题提取,综合判断舆论趋势 C. 忽略社交媒体平台的特点和用户行为,直接进行分析 D. 舆论分析不需要考虑时间因素,只关注当前的热门话题 9、在数据分析中,建立预测模型是常见的任务之一。假设我们要预测下个月的产品销售量。以下关于预测模型的描述,哪一项是不准确的?( ) A. 线性回归模型假设自变量和因变量之间存在线性关系,适用于简单的预测问题 B. 决策树模型易于理解和解释,但可能会出现过拟合的问题 C. 随机森林是由多个决策树组成的集成模型,性能通常优于单个决策树 D. 预测模型一旦建立,就不需要根据新的数据进行更新和调整 10、在数据分析项目中,数据分析师需要与不同部门进行沟通合作。以下关于跨部门沟通的描述,错误的是:( ) A. 明确各部门的需求和期望有助于提高合作效率 B. 数据分析师应该主导整个项目,无需考虑其他部门的意见 C. 建立良好的沟通机制可以及时解决问题和避免冲突 D. 理解不同部门的业务知识对于数据分析的结果应用至关重要 11、数据分析中的聚类分析用于将数据分为不同的组或簇。假设要对一组学生的学习成绩数据进行聚类,以发现不同学习水平的群体。如果聚类结果中存在一个簇的规模远大于其他簇,可能意味着什么?( ) A. 数据分布不均衡,需要重新聚类 B. 大部分学生的学习水平相似 C. 聚类算法选择不当 D. 这种情况是正常的,无需进一步处理 12、在数据分析中,数据可视化是一种重要的手段。以下关于数据可视化的描述中,错误的是?( ) A. 数据可视化可以帮助人们更直观地理解数据 B. 数据可视化可以通过图表、图形等形式展示数据的特征和趋势 C. 数据可视化只适用于大型数据集,对于小数据集没有太大作用 D. 数据可视化可以提高数据分析的效率和准确性 13、在数据分析中,探索性数据分析(EDA)用于初步了解数据的特征和分布。假设要对一个新收集的社交媒体数据进行 EDA,包括用户的年龄、性别、地域和发布内容等信息。以下哪种 EDA 方法在快速发现数据中的潜在模式和关系方面更有效?( ) A. 数据可视化 B. 统计描述 C. 相关性分析 D. 以上方法结合使用 14、在数据分析中,若要比较多个总体的均值是否相等,以下哪种方法较为常用?( ) A. 方差分析 B. 多重比较 C. 假设检验 D. 以上都是 15、数据分析中的贝叶斯方法基于概率推理。假设我们要根据新的数据更新对某个事件的概率估计,以下哪个贝叶斯定理的应用场景是常见的?( ) A. 垃圾邮件过滤 B. 疾病诊断 C. 市场预测 D. 以上都是 16、对于一个大型数据集,若要快速筛选出符合特定条件的数据,以下哪种数据库操作更有效?( ) A. 全表扫描 B. 索引查找 C. 排序 D. 分组 17、假设要分析一个零售企业的库存数据,包括商品种类、库存数量、销售速度等,以制定合理的补货策略。以下哪个因素可能对库存管理的效率产生最大影响?( ) A. 商品的销售预测准确性 B. 供应商的交货时间 C. 库存成本 D. 以上都是 18、在进行数据分析时,如果需要对数据进行分组统计,以下哪个函数在 Python 中经常被使用?( ) A. groupby() B. merge() C. concat() D. pivot_table() 19、在选择数据分析工具时,需要考虑多种因素。假设要为一个小型团队选择合适的数据分析工具,以下关于工具选择的描述,正确的是:( ) A. 只追求功能强大的高端工具,不考虑成本和团队的使用难度 B. 随意选择一个流行的工具,不考虑其与团队需求的匹配度 C. 评估团队的技术水平、数据规模、分析需求和预算等因素,选择易于使用、功能满足需求且性价比高的数据分析工具,如 Excel、Python、R 等 D. 认为一旦选择了一个工具,就不能更换,不考虑工具的更新和发展 20、数据分析在金融领域的应用越来越广泛。以下关于数据分析在金融风险管理中的作用,不准确的是( ) A. 可以通过分析历史数据来评估信用风险,预测违约概率 B. 利用市场数据进行风险模型的构建和压力测试,防范系统性风险 C. 数据分析能够实时监测交易活动,发现异常和欺诈行为 D. 数据分析在金融风险管理中虽然有一定作用,但传统的风险管理方法仍然是主要的手段,数据分析可以忽略 二、简答题(本大题共5个小题,共25分) 1、(本题5分)说明在数据分析中如何评估聚类结果的质量?请阐述常用的评估指标和方法,并举例说明在不同聚类算法中的应用。 2、(本题5分)简述数据分析师如何适应不断变化的数据分析技术和业务需求,包括学习新技能、更新知识体系等。 3、(本题5分)阐述在数据分析中,如何进行数据的伦理风险评估,包括数据歧视、隐私泄露等方面的评估和防范措施。 4、(本题5分)说明在数据分析中如何进行数据的预处理以适应深度学习模型?请阐述包括数据归一化、数据增强等方法,并举例说明。 5、(本题5分)描述在数据分析中,如何评估模型的稳定性,包括重复实验、敏感性分析等方法,解释其原理和作用。 三、案例分析题(本大题共5个小题,共25分) 1、(本题5分)某在线书法教育平台掌握了学生学习数据、课程难度感知、教师教学风格等。优化课程体系和教学安排。 2、(本题5分)一家美容美发连锁机构收集了各门店的服务项目销售数据、客户满意度、员工绩效等。优化服务项目和员工培训,提高门店经营效益。 3、(本题5分)一家连锁超市收集了各门店的销售数据,涵盖商品种类、销售数量、销售额、促销活动等信息。探讨怎样利用这些数据来评估不同促销活动的效果,并制定更有效的促销方案。 4、(本题5分)某在线课程平台收集了学生的课程完成率、作业提交情况、教师评价等。研究怎样借助这些数据评估课程质量和教师教学效果。 5、(本题5分)某电商直播平台存有主播的直播数据,如直播时长、观看人数、商品销售额、粉丝互动等。分析主播的直播时长与商品销售额之间的相关性以及粉丝互动的影响。 四、论述题(本大题共3个小题,共30分) 1、(本题10分)在金融市场的高频交易数据中,如何运用数据分析发现交易模式和异常行为,防范市场操纵和风险。 2、(本题10分)在医疗领域,电子病历和医疗影像等数据不断丰富。以某大型医院为例,阐述如何运用数据分析来辅助疾病诊断和预测,例如疾病分类模型的构建、影像数据的分析处理、临床数据的挖掘,以及如何解决数据质量、隐私保护和模型解释性等关键问题。 3、(本题10分)对于电商平台的用户评价数据,分析如何利用自然语言处理技术进行情感分析,挖掘用户的需求和不满,从而改进产品和服务,提升用户满意度和忠诚度。 第6页,共6页
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