蘇州大學(xué)應(yīng)用技術(shù)學(xué)院《大數(shù)據(jù)處理與智能決策》2021-2022學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

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2021-2022學(xué)年第一學(xué)期期末試卷院(系)_______班級_______學(xué)號_______姓名_______題號一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共15個小題，每小題2分，共30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、在進(jìn)行數(shù)據(jù)探索性分析時，需要了解數(shù)據(jù)的分布和關(guān)系。假設(shè)要分析一個城市的房價與地理位置、房屋面積等因素的關(guān)系，以下關(guān)于探索性分析方法的描述，正確的是：（）A.只繪制簡單的圖表，不進(jìn)行深入的統(tǒng)計分析B.不考慮變量之間的相關(guān)性，孤立地分析每個因素C.綜合運(yùn)用數(shù)據(jù)可視化、相關(guān)性分析、分組統(tǒng)計等方法，揭示數(shù)據(jù)的潛在模式和關(guān)系，提出假設(shè)和研究方向D.忽略數(shù)據(jù)中的異常值和缺失值，認(rèn)為它們不影響分析結(jié)果2、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)抽樣是一種常用的方法。以下關(guān)于數(shù)據(jù)抽樣的目的，錯誤的是？（）A.減少數(shù)據(jù)的數(shù)量，降低數(shù)據(jù)分析的成本和時間B.保證樣本具有代表性，能夠反映總體的特征和趨勢C.避免數(shù)據(jù)的過擬合，提高數(shù)據(jù)分析的結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性D.增加數(shù)據(jù)的多樣性，提高數(shù)據(jù)分析的結(jié)果的創(chuàng)新性和實用性3、在數(shù)據(jù)分析項目中，數(shù)據(jù)隱私和安全是需要重點(diǎn)關(guān)注的問題。假設(shè)我們在處理包含個人敏感信息的數(shù)據(jù)，以下哪種措施可以有效地保護(hù)數(shù)據(jù)隱私？（）A.數(shù)據(jù)加密B.匿名化處理C.訪問控制D.以上都是4、數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)安全策略的制定應(yīng)考慮多方面因素。以下關(guān)于數(shù)據(jù)安全策略制定的說法中，錯誤的是？（）A.數(shù)據(jù)安全策略的制定應(yīng)包括數(shù)據(jù)的加密、備份、訪問控制和審計等方面B.數(shù)據(jù)安全策略的制定應(yīng)根據(jù)數(shù)據(jù)的重要性和敏感性來確定不同的安全級別C.數(shù)據(jù)安全策略的制定應(yīng)定期進(jìn)行評估和調(diào)整，以適應(yīng)不斷變化的安全環(huán)境D.數(shù)據(jù)安全策略的制定只需要考慮企業(yè)內(nèi)部的安全需求，不需要考慮外部的安全威脅5、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)挖掘算法的選擇很重要。以下關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘算法選擇的說法中，錯誤的是？（）A.數(shù)據(jù)挖掘算法的選擇應(yīng)根據(jù)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)、分析目的和計算資源等因素來確定B.不同的數(shù)據(jù)挖掘算法適用于不同類型的數(shù)據(jù)和問題，沒有一種算法是萬能的C.選擇數(shù)據(jù)挖掘算法時，可以參考其他類似項目的經(jīng)驗，但不能完全照搬D.數(shù)據(jù)挖掘算法的選擇只需要考慮算法的準(zhǔn)確性，其他因素如計算效率等可以忽略不計6、在進(jìn)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7、數(shù)據(jù)分析中的模型部署是將訓(xùn)練好的模型應(yīng)用到實際生產(chǎn)環(huán)境中。假設(shè)要將一個預(yù)測模型部署為在線服務(wù)，以下哪個方面可能是需要重點(diǎn)關(guān)注的？（）A.模型的性能和響應(yīng)時間B.數(shù)據(jù)的安全性和隱私保護(hù)C.系統(tǒng)的可擴(kuò)展性和穩(wěn)定性D.以上方面都需要重點(diǎn)關(guān)注8、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時，有時候需要對多個數(shù)據(jù)集進(jìn)行合并和連接。假設(shè)我們有兩個數(shù)據(jù)集，分別包含客戶的基本信息和購買記錄，以下哪種連接方式可以根據(jù)共同的客戶ID將兩個數(shù)據(jù)集合并？（）A.內(nèi)連接B.外連接C.左連接D.以上都是9、在時間序列數(shù)據(jù)分析中，預(yù)測未來值是常見的任務(wù)。假設(shè)我們有一組月度銷售數(shù)據(jù)，以下關(guān)于時間序列預(yù)測方法的描述，正確的是：（）A.簡單線性回歸可以準(zhǔn)確預(yù)測時間序列數(shù)據(jù)的未來值B.ARIMA模型適用于具有明顯季節(jié)性和趨勢性的時間序列C.不考慮數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性，直接應(yīng)用預(yù)測模型D.預(yù)測的時間跨度越長，預(yù)測結(jié)果的準(zhǔn)確性就越高10、數(shù)據(jù)分析中的假設(shè)檢驗用于判斷樣本數(shù)據(jù)是否支持某個假設(shè)。假設(shè)我們要檢驗一種新的教學(xué)方法是否能顯著提高學(xué)生的考試成績，以下哪種假設(shè)檢驗方法可能適用？（）A.t檢驗B.方差分析C.卡方檢驗D.以上都有可能，取決于數(shù)據(jù)特點(diǎn)11、對于一個不平衡的數(shù)據(jù)集（例如，某一類別的樣本數(shù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)少于其他類別），以下哪種方法可以提高模型對少數(shù)類別的識別能力？（）A.過采樣B.欠采樣C.調(diào)整分類閾值D.以上都是12、數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)挖掘算法的性能可以通過多種指標(biāo)進(jìn)行評估。以下關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘算法性能評估指標(biāo)的說法中，錯誤的是？（）A.數(shù)據(jù)挖掘算法的性能可以通過準(zhǔn)確率、召回率、F1值等指標(biāo)進(jìn)行評估B.數(shù)據(jù)挖掘算法的性能評估指標(biāo)應(yīng)根據(jù)具體的問題和數(shù)據(jù)特點(diǎn)來選擇C.數(shù)據(jù)挖掘算法的性能評估指標(biāo)只需要考慮算法的準(zhǔn)確性，其他因素可以忽略不計D.數(shù)據(jù)挖掘算法的性能評估應(yīng)在不同的數(shù)據(jù)集上進(jìn)行測試，以確保結(jié)果的可靠性13、數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)集成涉及將多個數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)合并在一起。假設(shè)要將來自不同數(shù)據(jù)庫的客戶信息和交易數(shù)據(jù)集成，以下哪個問題可能是最具挑戰(zhàn)性的？（）A.數(shù)據(jù)格式不一致B.數(shù)據(jù)字段的命名差異C.數(shù)據(jù)的重復(fù)和沖突D.以上問題都很具有挑戰(zhàn)性14、在數(shù)據(jù)挖掘的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中，以下哪個指標(biāo)用于衡量規(guī)則的有效性和實用性？（）A.支持度B.置信度C.提升度D.以上都是15、在數(shù)據(jù)挖掘中，Apriori算法常用于挖掘頻繁項集。以下關(guān)于Apriori算法的描述，正確的是？（）A.它是一種無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法B.它只能處理數(shù)值型數(shù)據(jù)C.它的計算復(fù)雜度較低D.它需要事先指定頻繁項集的支持度閾值二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）解釋數(shù)據(jù)可視化中的數(shù)據(jù)抽象和聚合，說明如何通過抽象和聚合來展示數(shù)據(jù)的總體特征，同時不丟失關(guān)鍵信息。2、（本題5分）描述數(shù)據(jù)挖掘中的半監(jiān)督學(xué)習(xí)方法的概念和應(yīng)用場景，如自訓(xùn)練、協(xié)同訓(xùn)練等，并舉例說明在圖像分類中的應(yīng)用。3、（本題5分）在進(jìn)行時間序列數(shù)據(jù)分析時，如何進(jìn)行季節(jié)性調(diào)整？解釋季節(jié)性調(diào)整的目的和常用方法，并舉例說明。三、論述題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）在影視娛樂行業(yè)，觀眾的觀看行為和評價數(shù)據(jù)對于內(nèi)容創(chuàng)作和推薦具有重要意義。以某在線視頻平臺為例，分析如何運(yùn)用數(shù)據(jù)分析來制作受歡迎的影視作品、優(yōu)化內(nèi)容推薦算法、評估用戶滿意度，以及如何平衡個性化推薦和熱門內(nèi)容推薦。2、（本題5分）在公共服務(wù)領(lǐng)域，如教育、醫(yī)療和社保等，積累了大量的公民服務(wù)數(shù)據(jù)。分析如何借助數(shù)據(jù)分析手段，如資源分配優(yōu)化、服務(wù)質(zhì)量評估等，提高公共服務(wù)的公平性和效率，同時探討在數(shù)據(jù)安全性要求高、政策導(dǎo)向影響和公眾參與度方面可能面臨的問題及應(yīng)對方法。3、（本題5分）制造業(yè)在生產(chǎn)過程中積累了大量的設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)和質(zhì)量檢測數(shù)據(jù)。論述如何借助數(shù)據(jù)分析方法，比如故障預(yù)測與健康管理（PHM）、質(zhì)量控制圖等，實現(xiàn)生產(chǎn)設(shè)備的預(yù)防性維護(hù)、優(yōu)化生產(chǎn)流程和提高產(chǎn)品質(zhì)量，并且研究在數(shù)據(jù)集成、實時性要求和行業(yè)專業(yè)性方面可能遇到的困難及解決途徑。4、（本題5分）在物流行業(yè)的綠色發(fā)展中，如何利用數(shù)據(jù)分析來降低碳排放、優(yōu)化能源使用和選擇環(huán)保運(yùn)輸方式？請論述數(shù)據(jù)分析在推動物流可持續(xù)發(fā)展中的作用、數(shù)據(jù)采集的難點(diǎn)和解決方案。5、（本題5分）在金融市場的高頻交易數(shù)據(jù)中，如何運(yùn)用數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)交易模式和異常行為，防范市場操縱和風(fēng)險。四、案例分析題（本大題共3個小題，共30分)1、（本題10分）某在線爵士鼓教學(xué)平臺保存了學(xué)員學(xué)習(xí)進(jìn)度數(shù)據(jù)、練習(xí)時間統(tǒng)計、