合肥共達(dá)職業(yè)技術(shù)學(xué)院《大數(shù)據(jù)思維與決策》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)期期末試卷院(系)_______班級(jí)_______學(xué)號(hào)_______姓名_______題號(hào)一二三四總分得分一、單選題（本大題共20個(gè)小題，每小題2分，共40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)分析中的推薦系統(tǒng)廣泛應(yīng)用于電商、娛樂(lè)等領(lǐng)域。假設(shè)要為一個(gè)在線音樂(lè)平臺(tái)構(gòu)建推薦系統(tǒng)，根據(jù)用戶的歷史播放記錄和偏好為其推薦歌曲。以下哪種推薦算法在處理這種音樂(lè)推薦場(chǎng)景時(shí)更能滿足用戶的個(gè)性化需求？（）A.基于內(nèi)容的推薦B.協(xié)同過(guò)濾推薦C.基于知識(shí)的推薦D.混合推薦2、在處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)時(shí)，例如股票價(jià)格的歷史數(shù)據(jù)。假設(shè)要預(yù)測(cè)未來(lái)一段時(shí)間的股票價(jià)格，以下哪種方法可能會(huì)受到數(shù)據(jù)季節(jié)性波動(dòng)的較大影響？（）A.移動(dòng)平均法B.指數(shù)平滑法C.ARIMA模型D.隨機(jī)森林模型3、數(shù)據(jù)分析中的回歸分析用于建立自變量和因變量之間的關(guān)系模型。假設(shè)我們要研究房?jī)r(jià)與房屋面積、地理位置等因素的關(guān)系。以下關(guān)于回歸分析的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.多元線性回歸可以同時(shí)考慮多個(gè)自變量對(duì)因變量的影響B(tài).回歸模型的擬合優(yōu)度可以通過(guò)R平方值來(lái)評(píng)估C.存在共線性問(wèn)題時(shí)，回歸模型的參數(shù)估計(jì)會(huì)不準(zhǔn)確，但不影響預(yù)測(cè)效果D.可以通過(guò)逐步回歸等方法選擇對(duì)因變量有顯著影響的自變量4、在進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化時(shí)，若要展示多個(gè)變量之間的相關(guān)性，以下哪種圖表較為合適？（）A.熱力圖B.平行坐標(biāo)圖C.桑基圖D.以上都是5、假設(shè)我們有一組銷售數(shù)據(jù)，要分析不同產(chǎn)品類別的銷售額在總銷售額中的占比情況，以下哪種圖表最能直觀地展示結(jié)果？（）A.折線圖B.柱狀圖C.餅圖D.箱線圖6、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)預(yù)處理的方法有很多，其中數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化是一種常用的方法。以下關(guān)于數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化的描述中，錯(cuò)誤的是？（）A.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化可以將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為具有相同尺度和單位的數(shù)值B.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化可以提高數(shù)據(jù)分析的結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性C.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化的方法有多種，如min-max標(biāo)準(zhǔn)化、z-score標(biāo)準(zhǔn)化等D.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化只適用于數(shù)值型數(shù)據(jù)，對(duì)于分類型數(shù)據(jù)無(wú)法處理7、數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)降維技術(shù)常用于減少數(shù)據(jù)的維度，同時(shí)保留重要信息。假設(shè)你有一個(gè)高維的數(shù)據(jù)集，包含眾多特征。以下關(guān)于數(shù)據(jù)降維方法的選擇，哪一項(xiàng)是最需要考慮的因素？（）A.降維后的結(jié)果是否易于解釋和可視化B.降維方法的計(jì)算復(fù)雜度和效率C.降維過(guò)程中是否會(huì)丟失關(guān)鍵的信息D.降維方法是否新穎和熱門8、關(guān)于數(shù)據(jù)分析中的多變量分析，假設(shè)要同時(shí)研究多個(gè)自變量對(duì)因變量的影響。以下哪種方法可以幫助我們理解變量之間的復(fù)雜關(guān)系和交互作用？（）A.多元線性回歸B.因子分析，提取公共因子C.偏最小二乘回歸D.只研究單個(gè)變量與因變量的關(guān)系9、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)分析的方法有很多，其中聚類分析是一種常用的方法。以下關(guān)于聚類分析的描述中，錯(cuò)誤的是？（）A.聚類分析可以將數(shù)據(jù)分為不同的類別，使得同一類中的數(shù)據(jù)具有相似的特征B.聚類分析的結(jié)果可以用聚類中心和聚類半徑來(lái)表示C.聚類分析可以用于數(shù)據(jù)的分類和預(yù)測(cè)D.聚類分析的算法有多種，如k-means聚類、層次聚類等10、數(shù)據(jù)分析中的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析要求快速處理和響應(yīng)數(shù)據(jù)。假設(shè)要構(gòu)建一個(gè)實(shí)時(shí)監(jiān)控系統(tǒng)來(lái)跟蹤網(wǎng)站的流量變化，以下關(guān)于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析技術(shù)選擇的描述，正確的是：（）A.選擇傳統(tǒng)的批處理技術(shù)，不考慮實(shí)時(shí)性要求B.采用復(fù)雜且難以維護(hù)的實(shí)時(shí)分析框架，不考慮實(shí)際需求和資源限制C.根據(jù)數(shù)據(jù)量、延遲要求和技術(shù)團(tuán)隊(duì)的能力，選擇合適的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析技術(shù)，如Flink、KafkaStreams等，并進(jìn)行性能優(yōu)化和監(jiān)控D.認(rèn)為實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析不需要考慮數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和完整性11、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，如果需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行缺失值處理，同時(shí)考慮數(shù)據(jù)的分布特征，以下哪種方法較為合適？（）A.隨機(jī)森林插補(bǔ)B.基于聚類的插補(bǔ)C.基于回歸的插補(bǔ)D.以上都不是12、在進(jìn)行數(shù)據(jù)聚類時(shí)，需要確定合適的聚類數(shù)量。假設(shè)我們使用K-Means算法進(jìn)行聚類，以下哪種方法可以幫助我們選擇最優(yōu)的K值？（）A.肘部法則B.輪廓系數(shù)C.均方誤差D.以上都是13、在數(shù)據(jù)分析中，社交網(wǎng)絡(luò)分析用于研究人與人之間的關(guān)系。假設(shè)要分析一個(gè)社交網(wǎng)絡(luò)中用戶的影響力，以下關(guān)于社交網(wǎng)絡(luò)分析的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.中心性指標(biāo)，如度中心性、介數(shù)中心性和接近中心性，可以衡量節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)中的重要性B.社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法可以將網(wǎng)絡(luò)劃分為不同的社區(qū)，揭示潛在的群體結(jié)構(gòu)C.社交網(wǎng)絡(luò)分析只關(guān)注節(jié)點(diǎn)之間的連接關(guān)系，不考慮節(jié)點(diǎn)的屬性信息D.可以通過(guò)傳播模型來(lái)模擬信息在社交網(wǎng)絡(luò)中的傳播過(guò)程14、回歸分析是數(shù)據(jù)分析中的常用方法。假設(shè)要研究廣告投入與銷售額之間的關(guān)系，以下關(guān)于回歸分析的描述，正確的是：（）A.簡(jiǎn)單線性回歸足以捕捉廣告投入和銷售額之間的復(fù)雜非線性關(guān)系B.多元線性回歸中，自變量越多，模型的解釋能力就越強(qiáng)C.在建立回歸模型前，不需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理D.回歸模型的擬合優(yōu)度（R2）越高，說(shuō)明模型對(duì)數(shù)據(jù)的擬合效果越好15、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(cè)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(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)的交通流量變化B.幫助交通管理部門優(yōu)化信號(hào)燈設(shè)置，緩解交通擁堵C.數(shù)據(jù)分析能夠?yàn)橹悄軐?dǎo)航系統(tǒng)提供實(shí)時(shí)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(cè)中的作用有限，無(wú)法應(yīng)對(duì)突發(fā)的交通事件和特殊情況16、在數(shù)據(jù)分析中，描述性統(tǒng)計(jì)是常用的方法之一。以下關(guān)于描述性統(tǒng)計(jì)指標(biāo)的說(shuō)法中，錯(cuò)誤的是？（）A.均值是一組數(shù)據(jù)的平均值，能反映數(shù)據(jù)的集中趨勢(shì)B.中位數(shù)是將數(shù)據(jù)從小到大排序后位于中間位置的數(shù)值，不受極端值影響C.標(biāo)準(zhǔn)差反映了數(shù)據(jù)的離散程度，標(biāo)準(zhǔn)差越大，數(shù)據(jù)的波動(dòng)越小D.描述性統(tǒng)計(jì)指標(biāo)可以幫助我們快速了解數(shù)據(jù)的基本特征和分布情況17、數(shù)據(jù)分析中，回歸分析用于建立變量之間的關(guān)系模型。以下關(guān)于回歸分析的說(shuō)法中，錯(cuò)誤的是？（）A.線性回歸是回歸分析中最常見(jiàn)的類型，用于建立因變量與一個(gè)或多個(gè)自變量之間的線性關(guān)系B.回歸分析可以用來(lái)預(yù)測(cè)因變量的值，根據(jù)自變量的變化情況進(jìn)行推斷C.回歸分析的結(jié)果只適用于特定的數(shù)據(jù)集，不能推廣到其他情況D.在進(jìn)行回歸分析時(shí)，需要對(duì)模型進(jìn)行評(píng)估和驗(yàn)證，確保其準(zhǔn)確性和可靠性18、對(duì)于一個(gè)不平衡的數(shù)據(jù)集（某一類別的樣本數(shù)量遠(yuǎn)多于其他類別），以下哪種處理方法可能會(huì)提高模型性能？（）A.過(guò)采樣B.欠采樣C.生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)D.以上都是19、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，需要考慮數(shù)據(jù)的時(shí)效性和動(dòng)態(tài)性。假設(shè)要分析實(shí)時(shí)的交通流量數(shù)據(jù)，以優(yōu)化交通信號(hào)燈控制策略。以下哪種數(shù)據(jù)分析方法在處理這種實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)時(shí)更能及時(shí)提供有效的決策支持？（）A.流數(shù)據(jù)分析B.批量數(shù)據(jù)分析C.離線數(shù)據(jù)分析D.以上方法效果相同20、在數(shù)據(jù)分析中，對(duì)于一個(gè)包含大量金融交易數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集，需要檢測(cè)是否存在異常交易行為，例如突然的大額交易、頻繁的小額交易等。以下哪種技術(shù)可能在異常檢測(cè)中發(fā)揮重要作用？（）A.聚類分析B.決策樹(shù)C.孤立森林算法D.以上都不是二、簡(jiǎn)答題（本大題共3個(gè)小題，共15分)1、（本題5分）解釋數(shù)據(jù)分析師在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策中的作用，說(shuō)明如何通過(guò)數(shù)據(jù)分析為企業(yè)提供有價(jià)值的決策支持，并舉例說(shuō)明成功的案例。2、（本題5分）在進(jìn)行回歸分析時(shí)，如何判斷是否存在多重共線性問(wèn)題？請(qǐng)介紹多重共線性的檢測(cè)方法和解決措施。3、（本題5分）在處理社交媒體數(shù)據(jù)時(shí)，常用的數(shù)據(jù)分析方法和技術(shù)有哪些？解釋輿情監(jiān)測(cè)、用戶畫(huà)像等概念，并舉例說(shuō)明應(yīng)用。三、案例分析題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）某網(wǎng)約車平臺(tái)的無(wú)障礙服務(wù)存有數(shù)據(jù)，包括服務(wù)需求、服務(wù)響應(yīng)時(shí)間、用戶評(píng)價(jià)、司機(jī)培訓(xùn)等。分析服務(wù)需求和司機(jī)培訓(xùn)對(duì)服務(wù)響應(yīng)時(shí)間和用戶評(píng)價(jià)的作用。2、（本題5分）某在線烘焙教學(xué)平臺(tái)保存了教學(xué)視頻觀看數(shù)據(jù)、用戶實(shí)踐成果、課程改進(jìn)建議等。優(yōu)化教學(xué)內(nèi)容和互動(dòng)環(huán)節(jié)。3、（本題5分）一家金融公司擁有客戶的交易數(shù)據(jù)，包括交易類型、金額、時(shí)間、賬戶余額等。分析客戶在不同時(shí)間段的交易活躍度，以及交易金額與賬戶余額的關(guān)聯(lián)。4、（本題5分）一家化妝品公司收集了產(chǎn)品銷售數(shù)據(jù)、消費(fèi)者年齡、膚質(zhì)等信息。研究不同產(chǎn)品在不同消費(fèi)者群體中的市場(chǎng)表現(xiàn)，進(jìn)行精準(zhǔn)營(yíng)銷。5、（本題5分）某旅游景區(qū)積累了游客的來(lái)源地、游玩時(shí)間、消費(fèi)項(xiàng)目等