蘇州大學(xué)《行業(yè)大數(shù)據(jù)系統(tǒng)開發(fā)綜合實踐》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁蘇州大學(xué)《行業(yè)大數(shù)據(jù)系統(tǒng)開發(fā)綜合實踐》

2023-2024學(xué)年第一學(xué)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、當(dāng)分析一個社交媒體平臺上用戶的行為數(shù)據(jù)，包括發(fā)布內(nèi)容的頻率、互動情況、關(guān)注對象等，以了解用戶的興趣和社交網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)?？紤]到數(shù)據(jù)的多樣性和復(fù)雜性，以下哪種數(shù)據(jù)可視化方式可能有助于更直觀地呈現(xiàn)分析結(jié)果？（）A.柱狀圖B.折線圖C.餅圖D.社交網(wǎng)絡(luò)圖2、在數(shù)據(jù)分析中，探索性數(shù)據(jù)分析（EDA）用于初步了解數(shù)據(jù)的特征和規(guī)律。假設(shè)要對一個新的數(shù)據(jù)集進(jìn)行EDA，以下關(guān)于EDA的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以通過繪制直方圖、箱線圖等圖形來觀察數(shù)據(jù)的分布情況B.計算數(shù)據(jù)的基本統(tǒng)計量，如均值、中位數(shù)、眾數(shù)等，有助于了解數(shù)據(jù)的集中趨勢和離散程度C.EDA只是一個初步的過程，對后續(xù)的深入分析和建模作用不大D.發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的異常值和缺失值，并思考它們可能的原因和影響3、在進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化時，顏色的選擇有一定的技巧。以下關(guān)于顏色使用的描述，錯誤的是：（）A.避免使用過多的顏色，以免造成視覺混亂B.顏色的亮度和飽和度差異越大，對比越明顯C.可以隨意選擇顏色，只要自己覺得美觀就行D.對于重要的數(shù)據(jù)，可以使用醒目的顏色突出顯示4、在數(shù)據(jù)清洗過程中，若發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)存在異常值，以下哪種處理方式較為合理？（）A.直接刪除異常值B.對異常值進(jìn)行修正C.將異常值視為缺失值處理D.分析異常值產(chǎn)生的原因后再決定處理方式5、在數(shù)據(jù)分析的實際應(yīng)用中，模型的部署和更新是重要環(huán)節(jié)。假設(shè)你已經(jīng)建立了一個預(yù)測模型并投入使用，以下關(guān)于模型更新的策略，哪一項是最合理的？（）A.定期重新訓(xùn)練模型，使用最新的數(shù)據(jù)B.只有當(dāng)模型性能明顯下降時才進(jìn)行更新C.從不更新模型，認(rèn)為初始模型足夠好D.隨機(jī)選擇時間更新模型6、在進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化時，顏色的選擇和使用可以影響可視化的效果。假設(shè)我們要在一個圖表中區(qū)分不同的類別，以下哪個關(guān)于顏色選擇的原則是重要的？（）A.對比度高B.符合文化和認(rèn)知習(xí)慣C.考慮色盲人群的可辨識度D.以上都是7、數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)血緣追蹤用于了解數(shù)據(jù)的來源和流向。假設(shè)要追蹤一個分析報告中數(shù)據(jù)的演變過程，以下關(guān)于數(shù)據(jù)血緣追蹤的描述，正確的是：（）A.不記錄數(shù)據(jù)的處理步驟和轉(zhuǎn)換過程，無法進(jìn)行血緣追蹤B.簡單地記錄部分?jǐn)?shù)據(jù)的來源，不考慮整個流程C.建立完善的數(shù)據(jù)血緣管理系統(tǒng)，記錄數(shù)據(jù)的采集、清洗、轉(zhuǎn)換、聚合等全過程，以便清晰地了解數(shù)據(jù)的來龍去脈和影響范圍D.認(rèn)為數(shù)據(jù)血緣追蹤是額外的工作，對數(shù)據(jù)分析沒有幫助8、在建立回歸模型時，如果自變量的數(shù)量較多，為了篩選出對因變量有顯著影響的自變量，以下哪種方法經(jīng)常被使用？（）A.逐步回歸B.嶺回歸C.套索回歸D.以上都是9、數(shù)據(jù)分析在交通領(lǐng)域的應(yīng)用日益重要。以下關(guān)于數(shù)據(jù)分析在交通流量預(yù)測中的作用，不準(zhǔn)確的是（）A.可以基于歷史交通數(shù)據(jù)和實時監(jiān)測數(shù)據(jù)，預(yù)測未來一段時間內(nèi)的交通流量變化B.幫助交通管理部門優(yōu)化信號燈設(shè)置，緩解交通擁堵C.數(shù)據(jù)分析能夠為智能導(dǎo)航系統(tǒng)提供實時的路況信息，為駕駛員規(guī)劃最優(yōu)路線D.數(shù)據(jù)分析在交通流量預(yù)測中的作用有限，無法應(yīng)對突發(fā)的交通事件和特殊情況10、在數(shù)據(jù)分析的實時數(shù)據(jù)分析場景中，假設(shè)要對不斷產(chǎn)生的數(shù)據(jù)流進(jìn)行快速處理和分析，以下哪種技術(shù)或架構(gòu)可能是合適的選擇？（）A.流處理框架，如ApacheFlinkB.批處理框架，如ApacheHadoopC.關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，進(jìn)行實時查詢D.不進(jìn)行實時處理，先存儲數(shù)據(jù)再事后分析11、當(dāng)分析兩個變量之間的關(guān)系時，如果散點(diǎn)圖呈現(xiàn)出非線性的趨勢，以下哪種方法可以更好地擬合這種關(guān)系？（）A.線性回歸B.多項式回歸C.邏輯回歸D.嶺回歸12、在進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘時，分類算法中的決策樹算法具有易于理解和解釋的優(yōu)點(diǎn)。以下哪個因素不會影響決策樹的構(gòu)建？（）A.特征選擇B.樣本數(shù)量C.數(shù)據(jù)的缺失值D.計算資源的大小13、在構(gòu)建數(shù)據(jù)分析模型時，模型評估指標(biāo)是衡量模型性能的重要依據(jù)。假設(shè)你建立了一個客戶流失預(yù)測模型，以下關(guān)于評估指標(biāo)的選擇，哪一項是最能反映模型實際效果的？（）A.準(zhǔn)確率，即正確預(yù)測的比例B.召回率，即正確預(yù)測流失客戶的比例C.F1值，綜合考慮準(zhǔn)確率和召回率D.均方誤差，衡量預(yù)測值與實際值的差異14、數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)可視化不僅要美觀，還要具有交互性。假設(shè)要構(gòu)建一個交互式的數(shù)據(jù)可視化報表，允許用戶根據(jù)自己的需求篩選和查看數(shù)據(jù)，以下哪種工具可能是最合適的？（）A.ExcelB.TableauC.PowerBID.matplotlib15、在進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化時，若要展示數(shù)據(jù)的比例關(guān)系，以下哪種圖表較為合適？（）A.柱狀圖B.餅圖C.折線圖D.箱線圖二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）闡述數(shù)據(jù)分析師在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時應(yīng)注意的問題，包括內(nèi)存管理、計算效率等，并介紹一些優(yōu)化技巧。2、（本題5分）在進(jìn)行回歸分析時，如何判斷模型是否存在過擬合或欠擬合？請介紹診斷方法和解決措施。3、（本題5分）說明在數(shù)據(jù)分析中如何進(jìn)行數(shù)據(jù)的特征構(gòu)建和選擇以提高模型性能？請闡述常用的方法和技術(shù)，并舉例說明在實際項目中的應(yīng)用。4、（本題5分）在數(shù)據(jù)倉庫中，如何進(jìn)行數(shù)據(jù)存儲的優(yōu)化以提高查詢性能？請說明存儲格式選擇、分區(qū)策略等方面的優(yōu)化方法，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）對于企業(yè)的銷售數(shù)據(jù)，論述如何運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)發(fā)現(xiàn)潛在的客戶群體和市場細(xì)分，制定針對性的市場營銷策略。2、（本題5分）探討在社交媒體的內(nèi)容推薦系統(tǒng)中，如何通過數(shù)據(jù)分析理解用戶興趣和行為，提供個性化、精準(zhǔn)的內(nèi)容推薦。3、（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。4、（本題5分）在金融市場的量化投資中，數(shù)據(jù)分析和算法交易發(fā)揮著重要作用。以某量化投資基金為例，討論如何利用數(shù)據(jù)分析來構(gòu)建投資策略、篩選股票、控制風(fēng)險，以及如何應(yīng)對市場的突發(fā)事件和模型失效的風(fēng)險。5、（本題5分）教育領(lǐng)域逐漸重視數(shù)據(jù)分析在個性化學(xué)習(xí)和教學(xué)質(zhì)量提升方面的應(yīng)用。請論述如何利用學(xué)生的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)行為分析、成績預(yù)測和個性化課程推薦，研究數(shù)據(jù)分析在教育領(lǐng)域的潛力和限制，以及如何保障數(shù)據(jù)的安全性和學(xué)生的隱私。四、案例分析題（本大題共4個小題，共40分)1、（本題10分）一家連鎖超市記錄了各個門店的銷售數(shù)據(jù)，涵蓋商品種類、銷售額、促銷活動、地理位置等。研究不同地理位置的門店在特定促銷活動下各類商品的銷售差異。2、（本題10分）一家在線旅游預(yù)訂平臺保存了酒店預(yù)訂數(shù)據(jù)，包括酒店星級、位置、價格、預(yù)訂時間、入住時長等。探討不同星級酒