湖州職業(yè)技術(shù)學院《大數(shù)據(jù)挖掘及應(yīng)用》2023-2024學年第二學期期末試卷

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《大數(shù)據(jù)挖掘及應(yīng)用》2023-2024學年第二學期期末試卷院(系)_______班級_______學號_______姓名_______題號一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共20個小題，每小題2分，共40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、在處理時間序列數(shù)據(jù)時，如果需要預(yù)測未來多個時間點的值，以下哪種模型較為適用？（）A.AR模型B.MA模型C.ARMA模型D.ARIMA模型2、在數(shù)據(jù)庫管理中，若要確保數(shù)據(jù)的一致性和完整性，通常會使用哪種約束？（）A.主鍵約束B.外鍵約束C.唯一約束D.以上都是3、在數(shù)據(jù)分析中，若要對數(shù)據(jù)進行標準化處理，以下哪種方法較為常見？（）A.Z-score標準化B.Min-Max標準化C.小數(shù)定標標準化D.以上都是4、在數(shù)據(jù)分析的市場調(diào)研中，假設(shè)要了解消費者對新產(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的反饋？（）A.在線調(diào)查問卷B.面對面訪談C.電話調(diào)查D.不進行調(diào)研，依靠以往經(jīng)驗推測5、在進行數(shù)據(jù)融合時，將多個數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)整合在一起。假設(shè)我們有來自不同部門的銷售數(shù)據(jù)和客戶數(shù)據(jù)，以下關(guān)于數(shù)據(jù)融合的描述，正確的是：（）A.直接將不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)簡單拼接，無需考慮數(shù)據(jù)格式和字段的一致性B.數(shù)據(jù)融合可能會引入重復(fù)和不一致的數(shù)據(jù)，不需要處理C.建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標準和數(shù)據(jù)清洗規(guī)則，能夠提高數(shù)據(jù)融合的質(zhì)量D.數(shù)據(jù)融合只適用于結(jié)構(gòu)相同的數(shù)據(jù)源，對于不同結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)源無法進行融合6、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表示C.聚類分析可以用于數(shù)據(jù)的分類和預(yù)測D.聚類分析的算法有多種，如k-means聚類、層次聚類等7、對于一個具有時間序列特征的數(shù)據(jù)集合，若要進行預(yù)測，以下哪種模型可能會考慮時間的滯后效應(yīng)？（）A.自回歸移動平均模型B.支持向量回歸模型C.隨機森林回歸模型D.以上都可能8、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進行評估。以下關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘算法性能評估指標的說法中，錯誤的是？（）A.數(shù)據(jù)挖掘算法的性能可以通過準確率、召回率、F1值等指標進行評估B.數(shù)據(jù)挖掘算法的性能評估指標應(yīng)根據(jù)具體的問題和數(shù)據(jù)特點來選擇C.數(shù)據(jù)挖掘算法的性能評估指標只需要考慮算法的準確性，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)集上進行測試，以確保結(jié)果的可靠性9、在構(gòu)建數(shù)據(jù)分析模型時，特征工程起著關(guān)鍵作用。假設(shè)我們正在構(gòu)建一個預(yù)測房價的模型，擁有房屋面積、房間數(shù)量、地理位置等原始數(shù)據(jù)。以下哪種特征工程方法可能有助于提高模型的性能？（）A.對數(shù)值型特征進行標準化處理B.忽略地理位置特征，因為它難以量化C.直接使用原始數(shù)據(jù)，不進行任何處理D.將所有特征組合成一個綜合特征10、當分析兩個連續(xù)變量之間的線性關(guān)系時，以下哪個統(tǒng)計量的值在-1到1之間？（）A.相關(guān)系數(shù)B.決定系數(shù)C.方差膨脹因子D.協(xié)方差11、在對一個社交媒體平臺的用戶興趣數(shù)據(jù)進行分析，例如關(guān)注的話題、參與的討論組等，以進行精準的廣告投放。以下哪種數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可能在用戶畫像和廣告定向中發(fā)揮重要作用？（）A.分類算法B.聚類算法C.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘D.以上都是12、在數(shù)據(jù)庫中，若要提高數(shù)據(jù)的寫入性能，以下哪種存儲引擎可能更適合？（）A.InnoDBB.MyISAMC.MemoryD.Archive13、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14、假設(shè)要分析某公司不同產(chǎn)品線的利潤貢獻度，以下哪種圖表能夠清晰地展示各產(chǎn)品線的利潤占比及排名？（）A.帕累托圖B.桑基圖C.弦圖D.以上都不是15、假設(shè)要分析一個零售企業(yè)的庫存數(shù)據(jù)，包括商品種類、庫存數(shù)量、銷售速度等，以制定合理的補貨策略。以下哪個因素可能對庫存管理的效率產(chǎn)生最大影響？（）A.商品的銷售預(yù)測準確性B.供應(yīng)商的交貨時間C.庫存成本D.以上都是16、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)清洗是重要的前置步驟。假設(shè)我們有一個包含大量客戶信息的數(shù)據(jù)集，其中存在缺失值、錯誤數(shù)據(jù)和重復(fù)記錄。以下關(guān)于數(shù)據(jù)清洗方法的描述，正確的是：（）A.直接刪除包含缺失值的記錄，以快速簡化數(shù)據(jù)集B.對于錯誤數(shù)據(jù)，可以根據(jù)經(jīng)驗進行手動修正，無需考慮數(shù)據(jù)的分布和規(guī)律C.使用均值或中位數(shù)來填充缺失值，不考慮數(shù)據(jù)的特征和潛在影響D.采用合適的算法和工具，識別并處理重復(fù)記錄、缺失值和錯誤數(shù)據(jù)，同時考慮數(shù)據(jù)的特點和業(yè)務(wù)需求17、數(shù)據(jù)分析中的決策樹算法具有易于理解和解釋的特點。假設(shè)我們構(gòu)建了一個決策樹來預(yù)測客戶是否會購買某產(chǎn)品，以下哪個因素可能影響決策樹的復(fù)雜度和準確性？（）A.特征選擇B.分裂準則C.剪枝策略D.以上都是18、在數(shù)據(jù)分析中，選擇合適的統(tǒng)計量來描述數(shù)據(jù)的集中趨勢和離散程度是很重要的。假設(shè)你有一組員工的工資數(shù)據(jù)，以下關(guān)于統(tǒng)計量的選擇，哪一項是最合適的？（）A.用中位數(shù)描述集中趨勢，用方差描述離散程度B.用均值描述集中趨勢，用標準差描述離散程度C.用眾數(shù)描述集中趨勢，用極差描述離散程度D.隨機選擇統(tǒng)計量，不考慮數(shù)據(jù)的特點19、在進行數(shù)據(jù)分析時，若數(shù)據(jù)的樣本量較小，以下哪種統(tǒng)計方法需要謹慎使用？（）A.方差分析B.t檢驗C.非參數(shù)檢驗D.回歸分析20、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)我們在分析文本數(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.以上都是二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）闡述隨機森林算法的特點和優(yōu)勢，與單個決策樹相比，它在性能和穩(wěn)定性方面有何改進，并舉例說明其應(yīng)用。2、（本題5分）描述數(shù)據(jù)挖掘中的文本挖掘任務(wù)，如文本分類、情感分析等的主要方法和技術(shù)，并舉例說明在社交媒體數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用。3、（本題5分）解釋什么是聯(lián)邦學習，說明其在數(shù)據(jù)隱私保護和分布式計算中的應(yīng)用場景和優(yōu)勢，并舉例分析。三、案例分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）一家快遞公司記錄了包裹的運輸數(shù)據(jù)，包括發(fā)貨地、收貨地、重量、運輸時間、費用等。研究不同發(fā)貨地和收貨地之間的運輸時間和費用差異。2、（本題5分）某網(wǎng)約車平臺的無障礙服務(wù)存有數(shù)據(jù)，包括服務(wù)需求、服務(wù)響應(yīng)時間、用戶評價、司機培訓(xùn)等。分析服務(wù)需求和司機培訓(xùn)對服務(wù)響應(yīng)時間和用戶評價的作用。3、（本題5分）某在線招聘平臺擁有求職者的簡歷數(shù)據(jù)、企業(yè)招聘需求、面試評價等信息。思考如何通過這些數(shù)據(jù)提高人才匹配度和招聘效率。4、（本題5分）某快遞公司擁有包裹的收發(fā)地址、運輸時間、投訴記錄等數(shù)據(jù)。分析如何通過這些數(shù)據(jù)優(yōu)化物流路線和服務(wù)質(zhì)量，降低運營成本。5、（本題5分）某網(wǎng)約車平臺收集了司機的接單習慣、服務(wù)評價、工作時間等。研究怎樣借助這些數(shù)據(jù)提高司機的服務(wù)質(zhì)量和工作效率。四、論述題（本大題共2個小題，共20分)1、（本題10