南寧學(xué)院《大數(shù)據(jù)分析hadoop應(yīng)用》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

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2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號(hào)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2分，共30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、數(shù)據(jù)分析中的特征工程旨在從原始數(shù)據(jù)中提取有意義的特征。假設(shè)我們?cè)诜治鑫谋緮?shù)據(jù)，以下哪種特征提取方法可能有助于將文本轉(zhuǎn)化為可用于模型訓(xùn)練的數(shù)值特征？（）A.詞袋模型B.TF-IDFC.詞嵌入D.以上都是2、在數(shù)據(jù)分析的市場(chǎng)調(diào)研中，假設(shè)要了解消費(fèi)者對(duì)新產(chǎn)品的偏好和需求。以下哪種數(shù)據(jù)收集方法可能獲得更深入和真實(shí)的反饋？（）A.在線調(diào)查問(wèn)卷B.面對(duì)面訪談C.電話調(diào)查D.不進(jìn)行調(diào)研，依靠以往經(jīng)驗(yàn)推測(cè)3、假設(shè)要分析兩個(gè)變量之間的因果關(guān)系，以下關(guān)于因果分析方法的描述，正確的是：（）A.相關(guān)性強(qiáng)就意味著存在因果關(guān)系B.格蘭杰因果檢驗(yàn)可以確定變量之間的單向或雙向因果關(guān)系C.觀察兩個(gè)變量的變化趨勢(shì)就能判斷因果關(guān)系D.不需要考慮其他潛在因素的影響，直接得出因果結(jié)論4、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(shè)你有一組包含多個(gè)相關(guān)變量的數(shù)據(jù)，以下關(guān)于PCA應(yīng)用的目的，哪一項(xiàng)是最準(zhǔn)確的？（）A.減少變量數(shù)量，同時(shí)保留大部分?jǐn)?shù)據(jù)的方差B.找到變量之間的線性關(guān)系C.對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理D.直接用于預(yù)測(cè)未知數(shù)據(jù)5、在進(jìn)行數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析時(shí)，需要找出不同變量之間的關(guān)系。假設(shè)要分析消費(fèi)者的購(gòu)買(mǎi)行為與廣告投放之間的關(guān)聯(lián)，數(shù)據(jù)量龐大且變量眾多。以下哪種關(guān)聯(lián)分析方法在處理這種復(fù)雜的商業(yè)數(shù)據(jù)時(shí)更能發(fā)現(xiàn)有價(jià)值的關(guān)聯(lián)規(guī)則？（）A.Apriori算法B.FP-Growth算法C.Eclat算法D.以上算法效果相同6、數(shù)據(jù)分析中的模型評(píng)估不僅包括在訓(xùn)練集上的表現(xiàn)，還需要在測(cè)試集上進(jìn)行驗(yàn)證。假設(shè)我們?cè)谟?xùn)練一個(gè)模型時(shí)，發(fā)現(xiàn)訓(xùn)練集上的準(zhǔn)確率很高，但測(cè)試集上的準(zhǔn)確率很低，以下哪種情況可能導(dǎo)致了這種過(guò)擬合現(xiàn)象？（）A.模型過(guò)于復(fù)雜B.訓(xùn)練數(shù)據(jù)量不足C.特征選擇不當(dāng)D.以上都是7、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是存儲(chǔ)和管理數(shù)據(jù)的重要工具。以下關(guān)于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的說(shuō)法中，錯(cuò)誤的是？（）A.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)可以整合來(lái)自不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)，為數(shù)據(jù)分析提供統(tǒng)一的數(shù)據(jù)視圖B.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)通常是經(jīng)過(guò)清洗和轉(zhuǎn)換的，具有較高的數(shù)據(jù)質(zhì)量C.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的建設(shè)需要投入大量的時(shí)間和資源，且維護(hù)成本較高D.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)只適用于大型企業(yè)，對(duì)于中小企業(yè)來(lái)說(shuō)沒(méi)有必要建設(shè)8、假設(shè)要分析一個(gè)游戲的玩家行為數(shù)據(jù)，包括游戲時(shí)長(zhǎng)、關(guān)卡完成情況、付費(fèi)行為等，以優(yōu)化游戲設(shè)計(jì)和盈利模式。以下哪個(gè)指標(biāo)可能最能反映玩家的忠誠(chéng)度？（）A.游戲時(shí)長(zhǎng)B.付費(fèi)金額C.重復(fù)游玩頻率D.以上都是9、在數(shù)據(jù)分析中，大數(shù)據(jù)技術(shù)為處理海量數(shù)據(jù)提供了支持。假設(shè)要處理一個(gè)PB級(jí)別的數(shù)據(jù)集，以下關(guān)于大數(shù)據(jù)技術(shù)的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中的HDFS用于分布式存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，能夠擴(kuò)展到大規(guī)模的集群B.MapReduce編程模型可以實(shí)現(xiàn)并行處理，提高數(shù)據(jù)處理的效率C.大數(shù)據(jù)技術(shù)只適用于處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，對(duì)于非結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)無(wú)能為力D.實(shí)時(shí)處理大數(shù)據(jù)可以使用SparkStreaming或Flink等框架10、數(shù)據(jù)分析中的文本分析用于處理非結(jié)構(gòu)化的文本數(shù)據(jù)。假設(shè)要從大量的客戶評(píng)論中提取關(guān)鍵信息和情感傾向，以下關(guān)于文本分析方法的描述，正確的是：（）A.僅使用簡(jiǎn)單的關(guān)鍵詞計(jì)數(shù)，不考慮文本的語(yǔ)義和語(yǔ)境B.不進(jìn)行文本的預(yù)處理和清洗，直接應(yīng)用分析算法C.采用自然語(yǔ)言處理技術(shù)，包括詞法分析、句法分析、情感分析等，對(duì)文本進(jìn)行預(yù)處理、特征提取和建模，以準(zhǔn)確理解和挖掘文本中的信息D.認(rèn)為文本分析結(jié)果一定準(zhǔn)確可靠，不需要人工驗(yàn)證和修正11、在數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目中，與利益相關(guān)者的溝通和理解需求至關(guān)重要。假設(shè)你正在為一家企業(yè)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，以下關(guān)于需求溝通的方法，哪一項(xiàng)是最有效的？（）A.使用大量的技術(shù)術(shù)語(yǔ)和復(fù)雜的圖表來(lái)解釋分析過(guò)程B.以通俗易懂的語(yǔ)言，結(jié)合實(shí)際案例說(shuō)明分析的目標(biāo)和結(jié)果C.只與技術(shù)人員溝通，忽略非技術(shù)背景的利益相關(guān)者D.不與利益相關(guān)者溝通，自行決定分析的方向和重點(diǎn)12、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估是確保數(shù)據(jù)可靠性的重要手段。以下關(guān)于數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估的說(shuō)法中，錯(cuò)誤的是？（）A.數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估可以使用多種指標(biāo)，如準(zhǔn)確性、完整性、一致性等B.數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估可以通過(guò)手動(dòng)檢查和自動(dòng)化工具相結(jié)合的方式進(jìn)行C.數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估應(yīng)定期進(jìn)行，及時(shí)發(fā)現(xiàn)和解決數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題D.數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估只需要在數(shù)據(jù)進(jìn)入數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)之前進(jìn)行，之后就不需要再進(jìn)行評(píng)估了13、在數(shù)據(jù)分析中，若要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，以下哪種方法較為常見(jiàn)？（）A.Z-score標(biāo)準(zhǔn)化B.Min-Max標(biāo)準(zhǔn)化C.小數(shù)定標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化D.以上都是14、某電商平臺(tái)想要了解商品銷量與廣告投入之間的關(guān)系，收集了大量數(shù)據(jù)。以下關(guān)于數(shù)據(jù)預(yù)處理的步驟，不正確的是？（）A.檢查數(shù)據(jù)的完整性B.直接刪除所有缺失值C.處理異常值D.對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化15、數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)挖掘的過(guò)程包括多個(gè)步驟。以下關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程的說(shuō)法中，錯(cuò)誤的是？（）A.數(shù)據(jù)挖掘的過(guò)程包括數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、數(shù)據(jù)挖掘、結(jié)果解釋和評(píng)估等步驟B.數(shù)據(jù)準(zhǔn)備階段包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集成和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換等工作C.數(shù)據(jù)挖掘階段可以使用多種算法和技術(shù)，如決策樹(shù)、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘等D.數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果不需要進(jìn)行解釋和評(píng)估，直接應(yīng)用于實(shí)際問(wèn)題即可二、簡(jiǎn)答題（本大題共3個(gè)小題，共15分)1、（本題5分）在處理工業(yè)大數(shù)據(jù)時(shí)，常用的數(shù)據(jù)分析方法和技術(shù)有哪些？解釋設(shè)備故障預(yù)測(cè)、質(zhì)量控制等概念，并舉例說(shuō)明應(yīng)用。2、（本題5分）解釋數(shù)據(jù)可視化中的色彩運(yùn)用原則，說(shuō)明如何選擇合適的色彩來(lái)增強(qiáng)數(shù)據(jù)可視化的效果，并避免色彩誤導(dǎo)。3、（本題5分）解釋支持向量機(jī)算法的原理和特點(diǎn)，說(shuō)明其在分類和回歸問(wèn)題中的應(yīng)用，并討論核函數(shù)的選擇對(duì)模型性能的影響。三、論述題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）零售行業(yè)通過(guò)線上線下渠道收集了大量的顧客購(gòu)物數(shù)據(jù)。詳細(xì)論述如何運(yùn)用數(shù)據(jù)分析，例如顧客忠誠(chéng)度分析、商品關(guān)聯(lián)分析等，優(yōu)化店鋪布局、庫(kù)存管理和促銷活動(dòng)策劃，提高零售企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力，同時(shí)分析在數(shù)據(jù)隱私法規(guī)遵守和消費(fèi)者信任建立方面的挑戰(zhàn)及解決辦法。2、（本題5分）在能源交易市場(chǎng)中，數(shù)據(jù)分析對(duì)于價(jià)格預(yù)測(cè)和交易策略制定至關(guān)重要。以某能源交易公司為例，論述如何利用數(shù)據(jù)分析來(lái)預(yù)測(cè)能源價(jià)格波動(dòng)、制定最優(yōu)交易策略、管理風(fēng)險(xiǎn)，以及如何整合市場(chǎng)數(shù)據(jù)和宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)。3、（本題5分）在金融監(jiān)管領(lǐng)域，金融機(jī)構(gòu)的交易數(shù)據(jù)、合規(guī)數(shù)據(jù)等不斷被監(jiān)測(cè)和收集。詳細(xì)論述如何運(yùn)用數(shù)據(jù)分析，例如風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)模型構(gòu)建、違規(guī)行為識(shí)別等，加強(qiáng)金融監(jiān)管，維護(hù)金融市場(chǎng)穩(wěn)定，同時(shí)分析在數(shù)據(jù)海量復(fù)雜、監(jiān)管政策變化和跨機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)整合方面的挑戰(zhàn)及解決辦法。4、（本題5分）隨著智能制造的推進(jìn)，工廠的生產(chǎn)設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)、生產(chǎn)流程數(shù)據(jù)等日益豐富。論述如何通過(guò)數(shù)據(jù)分析技術(shù)，像生產(chǎn)效率優(yōu)化、設(shè)備故障預(yù)測(cè)等，實(shí)現(xiàn)制造業(yè)的智能化升級(jí)，同時(shí)思考在數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化難度大、工業(yè)協(xié)議多樣和行業(yè)經(jīng)驗(yàn)依賴方面的挑戰(zhàn)及應(yīng)對(duì)措施。5、（本題5分）在醫(yī)療影像診斷中，如何利用數(shù)據(jù)分析來(lái)輔助醫(yī)生進(jìn)行疾病判斷、提高診斷準(zhǔn)確性和效率？請(qǐng)?zhí)接憯?shù)據(jù)分析技術(shù)在醫(yī)療影像領(lǐng)域的應(yīng)用、數(shù)據(jù)的安全性和醫(yī)生的培訓(xùn)需求。四、案例分析題（本大題共3個(gè)小題，共30分)1、（本題10分）某在線票務(wù)平臺(tái)收集了不同演出、賽事的票務(wù)銷售數(shù)據(jù)