


下載本文檔
版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請(qǐng)進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)
文檔簡介
站名:站名:年級(jí)專業(yè):姓名:學(xué)號(hào):凡年級(jí)專業(yè)、姓名、學(xué)號(hào)錯(cuò)寫、漏寫或字跡不清者,成績按零分記?!堋狻€…………第1頁,共1頁信陽學(xué)院
《大數(shù)據(jù)技術(shù)與應(yīng)用》2023-2024學(xué)年第二學(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)分析中的數(shù)據(jù)標(biāo)注對(duì)于監(jiān)督學(xué)習(xí)算法至關(guān)重要。假設(shè)要對(duì)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行分類標(biāo)注,以下關(guān)于數(shù)據(jù)標(biāo)注方法的描述,正確的是:()A.讓非專業(yè)人員進(jìn)行標(biāo)注,不進(jìn)行質(zhì)量控制B.不制定標(biāo)注規(guī)范和標(biāo)準(zhǔn),導(dǎo)致標(biāo)注結(jié)果不一致C.組織專業(yè)的標(biāo)注團(tuán)隊(duì),制定明確的標(biāo)注規(guī)范和流程,進(jìn)行質(zhì)量檢查和審核,確保標(biāo)注數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和一致性D.認(rèn)為數(shù)據(jù)標(biāo)注是簡單的任務(wù),不需要投入太多資源和時(shí)間2、在數(shù)據(jù)挖掘中,K-Means聚類算法是一種常見的聚類方法。以下關(guān)于K-Means算法的缺點(diǎn),不正確的是?()A.對(duì)初始聚類中心敏感B.容易陷入局部最優(yōu)解C.不能處理非球形的簇D.計(jì)算復(fù)雜度高3、對(duì)于一個(gè)高維度的數(shù)據(jù)集,若要快速找到與給定數(shù)據(jù)點(diǎn)最相似的k個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn),以下哪種算法效率較高?()A.K-Means算法B.KNN算法C.DBSCAN算法D.層次聚類算法4、在數(shù)據(jù)分析中,若要檢驗(yàn)數(shù)據(jù)是否具有獨(dú)立性,應(yīng)使用哪種檢驗(yàn)方法?()A.卡方檢驗(yàn)B.F檢驗(yàn)C.t檢驗(yàn)D.秩和檢驗(yàn)5、在數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目中,數(shù)據(jù)分析師需要與不同部門進(jìn)行溝通合作。以下關(guān)于跨部門溝通的描述,錯(cuò)誤的是:()A.明確各部門的需求和期望有助于提高合作效率B.數(shù)據(jù)分析師應(yīng)該主導(dǎo)整個(gè)項(xiàng)目,無需考慮其他部門的意見C.建立良好的溝通機(jī)制可以及時(shí)解決問題和避免沖突D.理解不同部門的業(yè)務(wù)知識(shí)對(duì)于數(shù)據(jù)分析的結(jié)果應(yīng)用至關(guān)重要6、在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時(shí),分布式計(jì)算框架能夠提高計(jì)算效率。假設(shè)我們有海量的用戶行為數(shù)據(jù)需要進(jìn)行分析,以下哪個(gè)分布式計(jì)算框架在處理這種數(shù)據(jù)時(shí)可能具有優(yōu)勢(shì)?()A.HadoopB.SparkC.FlinkD.以上都是7、數(shù)據(jù)分析中,數(shù)據(jù)倉庫的擴(kuò)展性是滿足未來需求的關(guān)鍵。以下關(guān)于數(shù)據(jù)倉庫擴(kuò)展性的說法中,錯(cuò)誤的是?()A.數(shù)據(jù)倉庫的擴(kuò)展性應(yīng)考慮數(shù)據(jù)量的增長、業(yè)務(wù)需求的變化和技術(shù)的發(fā)展等因素B.數(shù)據(jù)倉庫的擴(kuò)展性可以通過分布式架構(gòu)、云計(jì)算等技術(shù)來實(shí)現(xiàn)C.數(shù)據(jù)倉庫的擴(kuò)展性只需要在建設(shè)初期進(jìn)行規(guī)劃,后期不需要再進(jìn)行調(diào)整D.數(shù)據(jù)倉庫的擴(kuò)展性應(yīng)保證系統(tǒng)的性能和穩(wěn)定性,不會(huì)因?yàn)閿U(kuò)展而降低8、在數(shù)據(jù)分析項(xiàng)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?cè)谔幚戆瑐€(gè)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9、在數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目中,項(xiàng)目管理和團(tuán)隊(duì)協(xié)作至關(guān)重要。假設(shè)一個(gè)團(tuán)隊(duì)正在進(jìn)行一個(gè)大型數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目。以下關(guān)于項(xiàng)目管理的描述,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.明確項(xiàng)目目標(biāo)和需求,制定詳細(xì)的項(xiàng)目計(jì)劃和時(shí)間表B.合理分配團(tuán)隊(duì)成員的任務(wù),充分發(fā)揮每個(gè)人的優(yōu)勢(shì)C.項(xiàng)目過程中不需要進(jìn)行溝通和協(xié)調(diào),各自完成自己的任務(wù)即可D.及時(shí)監(jiān)控項(xiàng)目進(jìn)度,對(duì)出現(xiàn)的問題和風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行有效的管理和控制10、在數(shù)據(jù)挖掘中,若要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類,以下哪種算法對(duì)噪聲和缺失值具有較好的容忍性?()A.決策樹B.樸素貝葉斯C.支持向量機(jī)D.隨機(jī)森林11、在數(shù)據(jù)分析中,探索性數(shù)據(jù)分析(EDA)可以幫助我們初步了解數(shù)據(jù)的特征。假設(shè)你剛剛獲得一個(gè)新的數(shù)據(jù)集,以下關(guān)于EDA的步驟,哪一項(xiàng)是最應(yīng)該首先進(jìn)行的?()A.繪制數(shù)據(jù)的直方圖和箱線圖B.計(jì)算數(shù)據(jù)的基本統(tǒng)計(jì)量,如均值、中位數(shù)等C.檢查數(shù)據(jù)的缺失值和異常值D.對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析12、在數(shù)據(jù)分析中,數(shù)據(jù)挖掘的挑戰(zhàn)有很多,其中數(shù)據(jù)質(zhì)量問題是一個(gè)重要的挑戰(zhàn)。以下關(guān)于數(shù)據(jù)質(zhì)量問題的描述中,錯(cuò)誤的是?()A.數(shù)據(jù)質(zhì)量問題可能會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果的錯(cuò)誤和不可靠B.數(shù)據(jù)質(zhì)量問題可以通過數(shù)據(jù)清洗和驗(yàn)證等方法來解決C.數(shù)據(jù)質(zhì)量問題只與數(shù)據(jù)的來源有關(guān),與數(shù)據(jù)挖掘的算法和技術(shù)無關(guān)D.數(shù)據(jù)質(zhì)量問題需要在數(shù)據(jù)挖掘的整個(gè)過程中進(jìn)行關(guān)注和處理13、在對(duì)一家餐廳的營業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,例如菜品銷售數(shù)量、顧客評(píng)價(jià)、營業(yè)時(shí)間段等,以制定營銷策略和優(yōu)化菜單。以下哪個(gè)因素可能對(duì)餐廳的盈利能力產(chǎn)生最大影響?()A.熱門菜品的推廣B.營業(yè)時(shí)間段的調(diào)整C.菜單的更新和優(yōu)化D.以上都是14、在構(gòu)建數(shù)據(jù)分析模型時(shí),過擬合是一個(gè)常見的問題。假設(shè)一個(gè)模型在訓(xùn)練集上表現(xiàn)非常好,但在測(cè)試集上表現(xiàn)很差,這可能表明發(fā)生了什么?()A.模型過于簡單,無法捕捉數(shù)據(jù)中的復(fù)雜模式B.模型過于復(fù)雜,對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)過度擬合C.數(shù)據(jù)中存在噪聲,影響了模型的性能D.測(cè)試集的數(shù)據(jù)質(zhì)量有問題15、數(shù)據(jù)分析中,數(shù)據(jù)質(zhì)量的監(jiān)控是持續(xù)改進(jìn)數(shù)據(jù)質(zhì)量的重要手段。以下關(guān)于數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控的說法中,錯(cuò)誤的是?()A.數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控可以通過設(shè)置數(shù)據(jù)質(zhì)量指標(biāo)、定期檢查和預(yù)警等方式來實(shí)現(xiàn)B.數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控應(yīng)覆蓋數(shù)據(jù)的采集、存儲(chǔ)、處理和使用等各個(gè)環(huán)節(jié)C.數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控需要建立有效的反饋機(jī)制,及時(shí)發(fā)現(xiàn)和解決數(shù)據(jù)質(zhì)量問題D.數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控只需要在數(shù)據(jù)倉庫中進(jìn)行,其他數(shù)據(jù)源不需要進(jìn)行監(jiān)控16、在處理大數(shù)據(jù)時(shí),分布式計(jì)算框架發(fā)揮了重要作用。以下關(guān)于分布式計(jì)算框架的描述,正確的是:()A.Hadoop僅適用于數(shù)據(jù)存儲(chǔ),不支持?jǐn)?shù)據(jù)處理B.Spark相比Hadoop,在迭代計(jì)算方面性能更優(yōu)C.分布式計(jì)算框架可以解決數(shù)據(jù)的一致性問題,但無法提高計(jì)算效率D.分布式計(jì)算框架中的節(jié)點(diǎn)之間不需要進(jìn)行通信和協(xié)調(diào)17、在數(shù)據(jù)分析的過程中,數(shù)據(jù)的預(yù)處理和特征工程可能會(huì)占用大量時(shí)間。假設(shè)你面臨時(shí)間緊迫的情況,以下關(guān)于時(shí)間分配的策略,哪一項(xiàng)是最明智的?()A.跳過預(yù)處理和特征工程,直接進(jìn)行建模分析B.減少數(shù)據(jù)清洗的工作,重點(diǎn)放在特征工程上C.合理分配時(shí)間,確保預(yù)處理和特征工程的質(zhì)量,以提高模型性能D.把大部分時(shí)間花在模型選擇和調(diào)優(yōu)上,忽略數(shù)據(jù)準(zhǔn)備18、在數(shù)據(jù)預(yù)處理階段,對(duì)于含有大量缺失值的數(shù)據(jù),以下哪種處理方法不一定合適?()A.直接刪除含有缺失值的記錄B.用均值、中位數(shù)或眾數(shù)來填充缺失值C.通過建立模型來預(yù)測(cè)缺失值D.對(duì)缺失值不做任何處理19、在數(shù)據(jù)分析中,數(shù)據(jù)挖掘的算法和技術(shù)有很多,其中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種常用的算法。以下關(guān)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的描述中,錯(cuò)誤的是?()A.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以用于分類、回歸和聚類等問題B.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)包括輸入層、隱藏層和輸出層C.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程需要大量的數(shù)據(jù)和計(jì)算資源D.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)果是確定性的,不會(huì)受到數(shù)據(jù)噪聲和異常值的影響20、對(duì)于一個(gè)具有大量數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫,若要提高查詢效率,以下哪種技術(shù)可能會(huì)被使用?()A.緩存B.分區(qū)C.索引優(yōu)化D.以上都是二、簡答題(本大題共3個(gè)小題,共15分)1、(本題5分)解釋什么是數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù),說明其在數(shù)據(jù)有限情況下的作用,并列舉至少兩種數(shù)據(jù)增強(qiáng)的方法和適用場(chǎng)景。2、(本題5分)闡述數(shù)據(jù)分析中的生存分析的概念和應(yīng)用場(chǎng)景,如在醫(yī)學(xué)研究、客戶流失預(yù)測(cè)中的應(yīng)用,并解釋常用的生存分析方法。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)、用戶畫像等概念,并舉例說明應(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)某在線音樂平臺(tái)的流行音樂類目擁有用戶數(shù)據(jù),包括歌手、歌曲播放量、下載次數(shù)、分享行為等。分析歌手知名度與歌曲播放量和下載次數(shù)的相關(guān)性。2、(本題5分)某在線英語學(xué)習(xí)平臺(tái)保存了學(xué)生學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)、課程難度反饋、教師教學(xué)評(píng)價(jià)等。優(yōu)化課程設(shè)置和教師培訓(xùn),提高學(xué)習(xí)效果。3、(本題5分)某網(wǎng)約車平臺(tái)的拼車服務(wù)存有數(shù)據(jù),包括拼車人數(shù)、行程路線、費(fèi)用分?jǐn)偂⒂脩魸M意度等。分析拼車人數(shù)和行程路線對(duì)費(fèi)用分?jǐn)偤陀脩魸M意度的影響。4、(本題5分)某服裝品牌收集了不同款式、顏色服裝的銷售數(shù)據(jù)和時(shí)尚潮流信息。分析如何根據(jù)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行服裝設(shè)計(jì)和生產(chǎn)決策。5、(本題5分)一家書店擁有圖書銷售數(shù)據(jù)、讀者年齡分布、熱門書籍類別等信息。優(yōu)化書店的圖書采購和陳列策略,滿足讀者需求。四、論述題(本大題共2個(gè)小題,共20分)1、(本題10分)社交媒體廣告投放效果的評(píng)估對(duì)于企業(yè)營
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請(qǐng)下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請(qǐng)聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 人人文庫網(wǎng)僅提供信息存儲(chǔ)空間,僅對(duì)用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對(duì)用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對(duì)任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請(qǐng)與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 智慧農(nóng)業(yè)技術(shù)推廣實(shí)戰(zhàn)手冊(cè)
- 浙江廣告字施工方案
- 2025年人力資源制度:人事勞動(dòng)合同管理程序
- 定向井技術(shù)服務(wù)合同
- 設(shè)計(jì)和施工方案資質(zhì)
- 防彈玻璃施工方案
- 戶內(nèi)沉箱滲水施工方案
- TACCEM 129-2024 糧食環(huán)鏈刮板輸送機(jī)
- 鐵路伸縮縫圖片施工方案
- 威海鋁鎂錳屋面施工方案
- 2025年渭南職業(yè)技術(shù)學(xué)院單招職業(yè)技能測(cè)試題庫及答案一套
- 2024年鄭州市公安機(jī)關(guān)招聘警務(wù)輔助人員筆試真題
- 2025年食用仙人掌掛面項(xiàng)目投資可行性研究分析報(bào)告
- 化工設(shè)計(jì)知到智慧樹章節(jié)測(cè)試課后答案2024年秋浙江大學(xué)
- 2.3品味美好情感 課 件 -2024-2025學(xué)年統(tǒng)編版道德與法治七年級(jí)下冊(cè)
- 第六節(jié)-固定收益證券知識(shí)分享
- 中國企業(yè)智能化成熟度報(bào)告(2024) -企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型進(jìn)入2.0時(shí)代
- 2025年江西新能源科技職業(yè)學(xué)院高職單招職業(yè)適應(yīng)性測(cè)試近5年??及鎱⒖碱}庫含答案解析
- 2024年04月青島銀行股份有限公司2024年春季校園招考筆試歷年參考題庫附帶答案詳解
- 2025年廣州市公安局招考聘用交通輔警200人高頻重點(diǎn)提升(共500題)附帶答案詳解
- 《淄博市Z區(qū)“基層減負(fù)”政策執(zhí)行偏差問題研究》
評(píng)論
0/150
提交評(píng)論