青島恒星科技學(xué)院《大數(shù)據(jù)技術(shù)基礎(chǔ)》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷

學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁青島恒星科技學(xué)院《大數(shù)據(jù)技術(shù)基礎(chǔ)》

2023-2024學(xué)年第二學(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、數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)探索不僅包括數(shù)值型數(shù)據(jù)，也包括類別型數(shù)據(jù)。假設(shè)要分析一個包含職業(yè)信息的類別型數(shù)據(jù)集，以下哪種方法可能有助于了解不同職業(yè)的分布情況？（）A.計算每個職業(yè)的頻數(shù)B.繪制職業(yè)的直方圖C.進行職業(yè)的聚類分析D.以上方法都可以2、在進行數(shù)據(jù)清洗時，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)存在重復(fù)記錄。以下哪種方法可以有效地去除重復(fù)記錄？（）A.手動篩選B.使用數(shù)據(jù)庫的去重功能C.隨機刪除一部分重復(fù)記錄D.對重復(fù)記錄進行合并3、在進行關(guān)聯(lián)分析時，如果兩個商品的支持度很高，但置信度很低，說明：（）A.這兩個商品經(jīng)常被同時購買，但這種關(guān)聯(lián)不是很可靠B.這兩個商品很少被同時購買，但一旦同時購買，關(guān)聯(lián)很強C.這種關(guān)聯(lián)是虛假的，沒有實際意義D.無法得出明確的結(jié)論4、在數(shù)據(jù)分析中，聚類算法用于將數(shù)據(jù)分為不同的組。假設(shè)我們要對客戶進行細分。以下關(guān)于聚類算法的描述，哪一項是錯誤的？（）A.K-Means算法需要事先指定聚類的數(shù)量B.層次聚類可以形成層次結(jié)構(gòu)的聚類結(jié)果C.聚類算法的結(jié)果是唯一確定的，不受初始值和參數(shù)的影響D.可以根據(jù)業(yè)務(wù)需求和數(shù)據(jù)特點選擇合適的聚類算法5、數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)質(zhì)量評估包括準確性、完整性、一致性等多個方面。假設(shè)一個數(shù)據(jù)集在準確性方面表現(xiàn)良好，但在一致性方面存在問題，可能的原因是什么？（）A.數(shù)據(jù)錄入時的錯誤B.不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)整合不當C.數(shù)據(jù)更新不及時D.以上原因都有可能6、數(shù)據(jù)分析中的回歸分析用于建立變量之間的定量關(guān)系。假設(shè)要建立一個線性回歸模型來預(yù)測氣溫對空調(diào)銷量的影響。如果模型的殘差呈現(xiàn)出明顯的非線性模式，可能表明什么？（）A.應(yīng)該使用非線性回歸模型來改進預(yù)測效果B.數(shù)據(jù)中存在異常值，需要進行處理C.模型的擬合效果很好，無需進一步改進D.收集的數(shù)據(jù)不足以進行有效的分析7、數(shù)據(jù)可視化在數(shù)據(jù)分析中有助于直觀地理解數(shù)據(jù)。假設(shè)要展示不同地區(qū)的銷售額分布情況，以下關(guān)于數(shù)據(jù)可視化選擇的描述，正確的是：（）A.使用折線圖，因為它能夠清晰地顯示銷售額隨時間的變化趨勢B.采用柱狀圖，能直觀對比不同地區(qū)銷售額的差異C.選擇餅圖，以便準確呈現(xiàn)各地區(qū)銷售額占總銷售額的比例D.運用散點圖，可分析銷售額與其他相關(guān)因素的關(guān)系8、在數(shù)據(jù)庫設(shè)計中，若要存儲學(xué)生的課程成績，以下哪種數(shù)據(jù)類型較為合適？（）A.整數(shù)型B.浮點型C.字符型D.日期型9、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，哪一項是不正確的？（）A.中心性指標，如度中心性、介數(shù)中心性和接近中心性，可以衡量節(jié)點在網(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)點之間的連接關(guān)系，不考慮節(jié)點的屬性信息D.可以通過傳播模型來模擬信息在社交網(wǎng)絡(luò)中的傳播過程10、在數(shù)據(jù)可視化中，顏色的選擇和使用對于傳達信息有重要影響。假設(shè)要在一個圖表中突出顯示關(guān)鍵數(shù)據(jù)，以下哪種顏色搭配策略可能是最有效的？（）A.使用鮮艷的對比色B.使用相近的柔和色C.隨機選擇顏色D.只使用一種顏色11、數(shù)據(jù)分析中的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中項之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。假設(shè)我們要分析超市購物籃數(shù)據(jù)。以下關(guān)于關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的描述，哪一項是錯誤的？（）A.支持度表示項集在數(shù)據(jù)集中出現(xiàn)的頻率B.置信度表示在包含前提項集的情況下，包含結(jié)果項集的概率C.提升度大于1表示關(guān)聯(lián)規(guī)則是有效的，小于1表示是無效的D.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘只能發(fā)現(xiàn)簡單的兩兩關(guān)聯(lián)關(guān)系，不能處理復(fù)雜的關(guān)聯(lián)模式12、在進行時間序列分析時，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13、對于一個不平衡的數(shù)據(jù)集（某一類別的樣本數(shù)量遠多于其他類別），以下哪種處理方法可能會提高模型性能？（）A.過采樣B.欠采樣C.生成對抗網(wǎng)絡(luò)D.以上都是14、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)預(yù)處理的步驟包括數(shù)據(jù)清洗、轉(zhuǎn)換和歸一化等。假設(shè)我們要對一組數(shù)值型數(shù)據(jù)進行預(yù)處理。以下關(guān)于數(shù)據(jù)預(yù)處理的描述，哪一項是不正確的？（）A.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換可以將數(shù)據(jù)映射到不同的范圍或格式，便于后續(xù)分析B.歸一化可以將數(shù)據(jù)縮放到相同的范圍，避免不同量級數(shù)據(jù)的影響C.數(shù)據(jù)預(yù)處理對數(shù)據(jù)分析的結(jié)果影響不大，可以隨意進行D.對于離群點，可以采用截斷或Winsorize等方法進行處理15、在進行數(shù)據(jù)分析以評估一個新的市場營銷活動的效果時，比如分析活動前后的客戶流量、購買轉(zhuǎn)化率和客戶滿意度等指標的變化。由于活動期間可能受到其他外部因素的干擾，為了準確評估活動的貢獻，以下哪種方法可能是合適的？（）A.建立對照組進行對比B.只關(guān)注活動期間的數(shù)據(jù)C.忽略外部因素的影響D.憑經(jīng)驗主觀判斷二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）在進行聚類分析時，如何評估聚類結(jié)果的穩(wěn)定性？請介紹評估聚類穩(wěn)定性的方法和指標，并舉例說明。2、（本題5分）簡述數(shù)據(jù)隱私保護在數(shù)據(jù)分析中的重要性，介紹常見的數(shù)據(jù)隱私保護技術(shù)和方法，如加密、匿名化等。3、（本題5分）說明在數(shù)據(jù)分析中如何進行數(shù)據(jù)的脫敏處理以保護敏感信息？請闡述常見的脫敏方法和技術(shù)，并舉例說明在實際項目中的應(yīng)用。4、（本題5分）分類算法在數(shù)據(jù)分析中廣泛應(yīng)用，如樸素貝葉斯分類、支持向量機等。請比較這兩種分類算法的優(yōu)缺點和適用場景。三、論述題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）在物流行業(yè)的倉儲自動化管理中，如何利用數(shù)據(jù)分析優(yōu)化倉庫布局、貨物存儲和揀選策略，提高倉儲自動化水平。2、（本題5分）在社交電商領(lǐng)域，用戶的社交關(guān)系數(shù)據(jù)、購物分享數(shù)據(jù)等逐漸增多。分析如何借助數(shù)據(jù)分析手段，如社交影響力評估、商品推薦優(yōu)化等，促進社交電商的發(fā)展，同時探討在數(shù)據(jù)隱私保護、社交關(guān)系動態(tài)變化和商品質(zhì)量把控方面可能面臨的問題及應(yīng)對方法。3、（本題5分）在金融市場的波動率預(yù)測中，如何運用數(shù)據(jù)分析和統(tǒng)計模型準確估計市場波動率，為投資和風(fēng)險管理提供依據(jù)。4、（本題5分）在文化遺產(chǎn)保護領(lǐng)域，文物的監(jiān)測數(shù)據(jù)、修復(fù)記錄數(shù)據(jù)等逐漸完善。探討如何利用數(shù)據(jù)分析方法，比如文物病害預(yù)警、保護策略制定等，加強文化遺產(chǎn)的保護和管理，同時研究在數(shù)據(jù)專業(yè)性強、技術(shù)手段有限和保護資金分配方面所面臨的困難及解決途徑。5、（本題5分）物流行業(yè)在貨物運輸和倉儲管理中積累了豐富的數(shù)據(jù)。探討如何借助數(shù)據(jù)分析方法，比如運輸路徑優(yōu)化、庫存水平預(yù)測等，降低物流成本、提高物流服務(wù)的時效性和準確性，同時研究在數(shù)據(jù)實時性要求、供應(yīng)鏈不確定性和物流信息系統(tǒng)集成方面所面臨的挑戰(zhàn)及解決途徑。四、案例分析題（本大題共4個小題，共40分)1、（本題10分）某在線日語學(xué)習(xí)平臺積累了學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)、用戶學(xué)習(xí)目標、教學(xué)效果反饋等。改進教學(xué)方法和課程設(shè)置。2、（本題10分）某在線游戲直播平臺記錄了主播數(shù)據(jù)、觀眾互動數(shù)據(jù)、禮物打賞情況等。分析平臺的