寧波職業(yè)技術學院《大數(shù)據(jù)安全技術》2023-2024學年第二學期期末試卷

站名：站名：年級專業(yè)：姓名：學號：凡年級專業(yè)、姓名、學號錯寫、漏寫或字跡不清者，成績按零分記?！堋狻€…………第1頁，共1頁寧波職業(yè)技術學院《大數(shù)據(jù)安全技術》

2023-2024學年第二學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、在數(shù)據(jù)分析的過程中，數(shù)據(jù)清洗是至關重要的一步。假設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)和重復記錄等問題。為了獲得高質(zhì)量的數(shù)據(jù)用于后續(xù)分析，以下哪種數(shù)據(jù)清洗方法是首先應該考慮的？（）A.直接刪除包含缺失值或錯誤數(shù)據(jù)的記錄B.采用均值或中位數(shù)填充缺失值C.通過數(shù)據(jù)驗證規(guī)則修正錯誤數(shù)據(jù)D.利用機器學習算法預測缺失值2、數(shù)據(jù)挖掘在發(fā)現(xiàn)潛在模式和知識方面具有重要作用。假設要從電商網(wǎng)站的用戶購買記錄中挖掘用戶的購買行為模式，以下關于數(shù)據(jù)挖掘技術選擇的描述，正確的是：（）A.關聯(lián)規(guī)則挖掘可以發(fā)現(xiàn)不同商品之間的關聯(lián)關系，有助于推薦系統(tǒng)的構(gòu)建B.決策樹算法不適合處理這種大量且復雜的用戶購買數(shù)據(jù)C.聚類分析不能用于區(qū)分具有不同購買行為的用戶群體D.神經(jīng)網(wǎng)絡在數(shù)據(jù)挖掘中應用有限，效果不如傳統(tǒng)方法3、數(shù)據(jù)分析中的回歸分析用于研究變量之間的關系。假設要探究廣告投入與產(chǎn)品銷售額之間的關系，以下關于回歸分析的描述，正確的是：（）A.簡單線性回歸一定能準確反映兩者的關系，無需考慮其他因素B.不考慮數(shù)據(jù)的正態(tài)性和方差齊性，直接進行回歸分析C.在進行回歸分析前，對數(shù)據(jù)進行預處理和假設檢驗，選擇合適的回歸模型，并評估模型的擬合優(yōu)度和顯著性D.只關注回歸方程的系數(shù)，不考慮模型的殘差和預測能力4、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)預處理包括數(shù)據(jù)標準化、歸一化等操作。假設要對不同量級的數(shù)據(jù)進行處理，以下關于數(shù)據(jù)預處理的描述，哪一項是不準確的？（）A.標準化可以將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為均值為0，標準差為1的分布，使得不同特征具有可比性B.歸一化可以將數(shù)據(jù)映射到特定的區(qū)間，如[0,1]，但可能會改變數(shù)據(jù)的分布C.數(shù)據(jù)預處理對后續(xù)的分析和建模影響不大，可以根據(jù)個人喜好選擇是否進行D.對于數(shù)值型數(shù)據(jù)和分類型數(shù)據(jù)，需要采用不同的數(shù)據(jù)預處理方法5、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)倉庫的建設需要考慮多個因素，其中數(shù)據(jù)模型是一個重要的因素。以下關于數(shù)據(jù)模型的描述中，錯誤的是？（）A.數(shù)據(jù)模型是對數(shù)據(jù)的組織和存儲方式的抽象描述B.數(shù)據(jù)模型可以分為概念模型、邏輯模型和物理模型三個層次C.數(shù)據(jù)模型的設計應該考慮數(shù)據(jù)的完整性、一致性和可擴展性D.數(shù)據(jù)模型的選擇只取決于數(shù)據(jù)的類型和規(guī)模，與數(shù)據(jù)分析的需求無關6、在數(shù)據(jù)分析中，模型的可解釋性對于理解和信任模型結(jié)果很重要。假設你建立了一個復雜的機器學習模型，以下關于提高模型可解釋性的方法，哪一項是最有效的？（）A.使用黑盒模型，不關注可解釋性B.繪制模型的決策樹，直觀展示決策過程C.只關注模型的預測準確率，不考慮解釋性D.對模型的內(nèi)部工作原理不做任何解釋，讓用戶自行理解7、在數(shù)據(jù)分析的探索性分析階段，假設面對一個包含消費者購買行為的大型數(shù)據(jù)集，包括購買金額、購買頻率、購買商品類別等多個變量。為了初步了解數(shù)據(jù)的特征、分布和潛在關系，以下哪種方法可能最為有效？（）A.計算各個變量的均值、中位數(shù)和標準差等統(tǒng)計量B.進行相關性分析，確定變量之間的關聯(lián)程度C.繪制直方圖和散點圖來觀察變量的分布和關系D.隨機抽取部分數(shù)據(jù)進行簡單觀察8、在數(shù)據(jù)庫中，若要實現(xiàn)多表之間的關聯(lián)查詢，以下哪種連接方式較為常用？（）A.內(nèi)連接B.外連接C.交叉連接D.自然連接9、假設要為一家電商企業(yè)進行銷售數(shù)據(jù)分析，以預測未來一段時間內(nèi)的銷售額。數(shù)據(jù)集涵蓋了不同產(chǎn)品類別、銷售地區(qū)、銷售時間等多個變量。在這種情況下，為了提高預測的準確性，以下哪個步驟可能是至關重要的？（）A.數(shù)據(jù)清洗和預處理B.選擇合適的預測模型C.對模型進行超參數(shù)調(diào)優(yōu)D.以上都是10、在數(shù)據(jù)挖掘中，以下哪種算法常用于對客戶進行分類，以實現(xiàn)精準營銷？（）A.決策樹算法B.關聯(lián)規(guī)則算法C.神經(jīng)網(wǎng)絡算法D.遺傳算法11、數(shù)據(jù)分析在市場營銷中有著廣泛的應用。假設一家公司想要評估不同廣告渠道的效果。以下關于數(shù)據(jù)分析在市場營銷中的描述，哪一項是錯誤的？（）A.可以通過A/B測試比較不同廣告版本的效果，確定最優(yōu)方案B.客戶細分能夠幫助企業(yè)針對不同客戶群體制定個性化的營銷策略C.僅僅依靠數(shù)據(jù)分析就能夠完全了解客戶的需求和行為，無需進行市場調(diào)研D.數(shù)據(jù)分析可以監(jiān)測營銷活動的效果，及時調(diào)整策略，提高投資回報率12、數(shù)據(jù)分析中的假設檢驗用于判斷樣本數(shù)據(jù)是否支持某個假設。假設你要檢驗一種新的營銷策略是否有效，以下關于假設檢驗方法的選擇，哪一項是最恰當?shù)?？（）A.選擇t檢驗，比較兩組數(shù)據(jù)的均值是否有顯著差異B.運用方差分析，檢驗多組數(shù)據(jù)之間是否存在差異C.使用卡方檢驗，判斷分類變量之間的關聯(lián)D.不進行假設檢驗，憑直覺判斷策略是否有效13、在進行數(shù)據(jù)分析時，選擇合適的統(tǒng)計指標對于描述數(shù)據(jù)特征非常重要。假設要分析一組學生的考試成績分布情況，包括成績的集中趨勢和離散程度。以下哪個統(tǒng)計指標組合最能全面地描述數(shù)據(jù)的分布特征？（）A.均值和標準差B.中位數(shù)和方差C.眾數(shù)和極差D.以上指標都不夠全面14、假設要分析不同產(chǎn)品類別的市場份額及其變化趨勢，以下關于市場份額分析的描述，正確的是：（）A.只計算當前的市場份額，不考慮歷史數(shù)據(jù)B.市場份額的變化趨勢可以通過簡單的差值計算得出C.考慮競爭對手的策略和市場動態(tài)對市場份額的影響，進行綜合分析D.市場份額分析只適用于成熟的市場，對于新興市場沒有意義15、在進行數(shù)據(jù)倉庫設計時，需要考慮數(shù)據(jù)的存儲和組織方式。假設一個企業(yè)有大量的銷售、庫存和客戶數(shù)據(jù)，以下哪種數(shù)據(jù)模型可能最適合用于構(gòu)建數(shù)據(jù)倉庫？（）A.星型模型B.雪花模型C.關系模型D.網(wǎng)狀模型16、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)清洗是至關重要的一步。假設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)和重復記錄等問題。以下關于數(shù)據(jù)清洗的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以通過刪除包含大量缺失值的記錄來簡化數(shù)據(jù)，但可能會丟失有價值的信息B.對于錯誤的數(shù)據(jù)，可以根據(jù)數(shù)據(jù)的分布和邏輯關系進行修正或刪除C.重復記錄的處理只需保留其中一條，對分析結(jié)果沒有實質(zhì)性影響D.數(shù)據(jù)清洗的目的是提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，為后續(xù)的分析提供可靠的數(shù)據(jù)基礎17、在數(shù)據(jù)挖掘中，若要發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的頻繁項集，以下哪種算法是常用的？（）A.FP-Growth算法B.PageRank算法C.LDA算法D.HITS算法18、在數(shù)據(jù)分析中，生存分析用于研究事件發(fā)生的時間。假設要分析患者的生存時間與治療方案的關系，以下關于生存分析的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以計算生存曲線來直觀展示不同組患者的生存情況B.風險比（HazardRatio）用于比較不同組的風險程度C.生存分析只適用于醫(yī)學領域，在其他領域沒有應用價值D.考慮刪失數(shù)據(jù)是生存分析的一個重要特點19、在進行數(shù)據(jù)關聯(lián)分析時，例如分析超市購物籃中的商品組合。假設發(fā)現(xiàn)購買面包的顧客往往也會購買牛奶，這種關聯(lián)規(guī)則具有較高的支持度和置信度。這對超市的營銷策略可能有什么啟示？（）A.可以將面包和牛奶放在相鄰的貨架上，方便顧客購買B.降低面包或牛奶的價格，以促進銷售C.減少面包或牛奶的庫存，避免積壓D.這種關聯(lián)對營銷策略沒有實際意義20、在處理大數(shù)據(jù)集時，分布式計算框架可以提高計算效率。假設要對海量的用戶行為數(shù)據(jù)進行分析，以下關于分布式計算框架選擇的描述，正確的是：（）A.不考慮數(shù)據(jù)規(guī)模和計算需求，隨意選擇一個分布式框架B.選擇一個復雜但功能強大的分布式框架，不考慮團隊的技術能力和維護成本C.根據(jù)數(shù)據(jù)特點、計算任務和團隊技術水平，選擇合適的分布式計算框架，如Hadoop、Spark等，并進行合理的配置和優(yōu)化D.認為分布式計算框架可以解決所有性能問題，不關注數(shù)據(jù)的分區(qū)和并行處理策略二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）闡述在數(shù)據(jù)分析中，如何進行數(shù)據(jù)的隱私保護計算，包括同態(tài)加密、差分隱私等技術的原理和應用。2、（本題5分）闡述數(shù)據(jù)挖掘中的圖像挖掘的主要任務和方法，如圖像分類、目標檢測等，并舉例說明在醫(yī)療影像數(shù)據(jù)分析中的應用。3、（本題5分）闡述在數(shù)據(jù)分析中，如何進行數(shù)據(jù)的可視化故事講述，包括選擇合適的圖表、組織數(shù)據(jù)和傳達關鍵信息。三、案例分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）某在線滑雪裝備銷售平臺記錄了銷售數(shù)據(jù)、雪場分布、用戶需求特點等。提供符合不同雪場和用戶需求的裝備推薦。2、（本題5分）一家健身中心的團體課程記錄了會員數(shù)據(jù)，包括課程類型、教練風格、會員參與度、續(xù)課意愿等。探討課程類型和教練風格對會員參與度和續(xù)課意愿的影響。3、（本題5分）某共享單車企業(yè)掌握了車輛使用數(shù)據(jù)、用戶出行軌跡、熱點區(qū)域等信息。優(yōu)化車輛投放策略，提高車輛利用率和用戶體驗。4、（本題5分）某社交平臺擁有用戶的注冊信息、發(fā)布內(nèi)容、關注關系、互動行為等數(shù)據(jù)。研究如何基于這些數(shù)據(jù)進行用戶畫像，以便為廣告投放提供精準定位。5、（本題5分）一家寵物店收集了寵物用品銷售數(shù)據(jù)、寵物種類、顧客消費習慣等。優(yōu)化寵物用品的種類和陳列。四、論述題（本大題共2個小題，共20分)1、（本題10分）隨