浙江大學《企業(yè)大數(shù)據(jù)應用》2023-2024學年第一學期期末試卷

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《企業(yè)大數(shù)據(jù)應用》2023-2024學年第一學期期末試卷院(系)_______班級_______學號_______姓名_______題號一二三四總分得分一、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)分析中，數(shù)據(jù)集成用于將多個數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)合并在一起。假設要集成來自不同數(shù)據(jù)庫的銷售數(shù)據(jù)和客戶數(shù)據(jù)，以下關于數(shù)據(jù)集成的描述，哪一項是不準確的？（）A.需要解決數(shù)據(jù)格式不一致、字段命名差異等問題B.可以使用ETL（Extract,Transform,Load）工具來實現(xiàn)數(shù)據(jù)的抽取、轉換和加載C.數(shù)據(jù)集成過程中可能會引入重復數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)沖突，需要進行處理D.數(shù)據(jù)集成可以隨意進行，不需要考慮數(shù)據(jù)的質量和一致性2、在時間序列數(shù)據(jù)分析中，預測未來值是常見的任務。假設我們有一組月度銷售數(shù)據(jù)，以下關于時間序列預測方法的描述，正確的是：（）A.簡單線性回歸可以準確預測時間序列數(shù)據(jù)的未來值B.ARIMA模型適用于具有明顯季節(jié)性和趨勢性的時間序列C.不考慮數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性，直接應用預測模型D.預測的時間跨度越長，預測結果的準確性就越高3、在數(shù)據(jù)分析中，若要檢驗數(shù)據(jù)是否來自于某個特定的分布，應使用哪種檢驗方法？（）A.卡方擬合優(yōu)度檢驗B.Kolmogorov-Smirnov檢驗C.Shapiro-Wilk檢驗D.以上都是4、在進行數(shù)據(jù)分析時，特征工程對于模型的性能有著重要影響。假設你正在處理一個預測房價的數(shù)據(jù)集，包含房屋面積、房間數(shù)量、地理位置等特征。以下關于特征工程的操作，哪一項是最需要謹慎處理的？（）A.對數(shù)值型特征進行標準化或歸一化處理，使其具有相同的量綱B.將地理位置轉換為經(jīng)緯度數(shù)值，并作為新的特征C.基于現(xiàn)有特征創(chuàng)建新的交互特征，如房屋面積與房間數(shù)量的乘積D.隨意刪除一些看起來不重要的特征，以簡化模型5、在數(shù)據(jù)分析中，相關性分析用于研究兩個變量之間的關系。假設要分析身高和體重之間的相關性，以下關于相關性分析的描述，哪一項是不準確的？（）A.可以使用皮爾遜相關系數(shù)來衡量線性相關性的強度和方向B.相關性強并不意味著存在因果關系，只是表明變量之間存在某種關聯(lián)C.即使相關系數(shù)為零，也不能完全排除變量之間存在非線性關系的可能D.相關性分析的結果不受數(shù)據(jù)范圍和樣本大小的影響6、數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)集成涉及將多個數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)整合在一起。假設要整合來自不同部門的銷售數(shù)據(jù)、庫存數(shù)據(jù)和客戶數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)格式不一致且存在重復和沖突。以下哪種數(shù)據(jù)集成方法在處理這種復雜的數(shù)據(jù)整合問題時更能確保數(shù)據(jù)的一致性和準確性？（）A.基于ETL工具的集成B.手動編寫代碼進行集成C.直接合并數(shù)據(jù)，忽略沖突D.隨機選擇部分數(shù)據(jù)進行集成7、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)分析報告是傳達分析結果的重要方式。以下關于數(shù)據(jù)分析報告的說法中，錯誤的是？（）A.數(shù)據(jù)分析報告應包括問題背景、分析方法、結果呈現(xiàn)和結論建議等內容B.數(shù)據(jù)分析報告應使用簡潔明了的語言，避免使用專業(yè)術語和復雜的公式C.數(shù)據(jù)分析報告的結果應具有客觀性和可靠性，不能帶有主觀偏見D.數(shù)據(jù)分析報告的格式和風格可以隨意選擇，只要能表達清楚分析結果即可8、在數(shù)據(jù)分析中，對于一個包含多個變量的數(shù)據(jù)集，需要確定哪些變量對目標變量的影響最大。假設變量之間存在復雜的非線性關系，以下哪種方法可能有助于進行變量篩選和特征工程？（）A.逐步回歸B.隨機森林C.支持向量機D.以上都是9、在數(shù)據(jù)分析的實時數(shù)據(jù)分析場景中，假設要對不斷產生的數(shù)據(jù)流進行快速處理和分析，以下哪種技術或架構可能是合適的選擇？（）A.流處理框架，如ApacheFlinkB.批處理框架，如ApacheHadoopC.關系型數(shù)據(jù)庫，進行實時查詢D.不進行實時處理，先存儲數(shù)據(jù)再事后分析10、在進行數(shù)據(jù)分析時，若要研究某電商平臺用戶的購買行為與年齡、性別、地域等因素的關系，以下哪種分析方法最為合適？（）A.描述性統(tǒng)計分析B.相關性分析C.回歸分析D.因子分析11、關于數(shù)據(jù)分析中的多變量分析，假設要同時研究多個自變量對因變量的影響。以下哪種方法可以幫助我們理解變量之間的復雜關系和交互作用？（）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.只研究單個變量與因變量的關系12、假設要分析兩個變量之間的因果關系，以下關于因果分析方法的描述，正確的是：（）A.相關性強就意味著存在因果關系B.格蘭杰因果檢驗可以確定變量之間的單向或雙向因果關系C.觀察兩個變量的變化趨勢就能判斷因果關系D.不需要考慮其他潛在因素的影響，直接得出因果結論13、數(shù)據(jù)分析在當今的各個領域都發(fā)揮著重要作用。在數(shù)據(jù)收集階段，以下關于數(shù)據(jù)質量的描述，不準確的是（）A.數(shù)據(jù)質量包括準確性、完整性、一致性和時效性等多個方面B.高質量的數(shù)據(jù)能夠為后續(xù)的分析提供可靠的基礎，確保分析結果的有效性C.數(shù)據(jù)收集時只需要關注數(shù)據(jù)的數(shù)量，質量問題可以在后續(xù)的分析中進行處理和修正D.為了保證數(shù)據(jù)質量，需要在收集過程中制定明確的數(shù)據(jù)標準和規(guī)范，并進行有效的數(shù)據(jù)驗證14、在處理大數(shù)據(jù)時，分布式計算框架發(fā)揮了重要作用。以下關于分布式計算框架的描述，正確的是：（）A.Hadoop僅適用于數(shù)據(jù)存儲，不支持數(shù)據(jù)處理B.Spark相比Hadoop，在迭代計算方面性能更優(yōu)C.分布式計算框架可以解決數(shù)據(jù)的一致性問題，但無法提高計算效率D.分布式計算框架中的節(jié)點之間不需要進行通信和協(xié)調15、對于數(shù)據(jù)分析中的分類問題，假設要預測一個郵件是否為垃圾郵件，基于郵件的內容、發(fā)件人、主題等特征。以下哪種分類算法在處理這種文本分類任務時可能效果較好？（）A.決策樹，通過一系列規(guī)則進行分類B.支持向量機，尋找最優(yōu)分類超平面C.樸素貝葉斯，基于概率進行分類D.不進行分類，將所有郵件視為正常郵件16、在處理文本數(shù)據(jù)時，除了常見的英文文本，還可能涉及到其他語言。假設我們要分析中文文本，以下哪個步驟在中文文本處理中可能與英文文本處理有所不同？（）A.分詞B.詞干提取C.停用詞處理D.以上都是17、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)抽樣是一種常用的方法。以下關于數(shù)據(jù)抽樣的目的，錯誤的是？（）A.減少數(shù)據(jù)的數(shù)量，降低數(shù)據(jù)分析的成本和時間B.保證樣本具有代表性，能夠反映總體的特征和趨勢C.避免數(shù)據(jù)的過擬合，提高數(shù)據(jù)分析的結果的準確性和可靠性D.增加數(shù)據(jù)的多樣性，提高數(shù)據(jù)分析的結果的創(chuàng)新性和實用性18、當分析數(shù)據(jù)的分布特征時，以下哪個圖形可以直觀地展示數(shù)據(jù)的眾數(shù)？（）A.直方圖B.莖葉圖C.箱線圖D.餅圖19、數(shù)據(jù)分析中的假設檢驗用于判斷樣本數(shù)據(jù)是否支持對總體的某種假設。假設我們想要檢驗一種新的營銷策略是否顯著提高了產品的銷售額，設定顯著性水平為0.05。如果計算得到的p值小于0.05，我們可以得出什么結論？（）A.新的營銷策略顯著提高了銷售額B.新的營銷策略沒有顯著提高銷售額C.無法確定新策略對銷售額的影響D.以上結論都不正確20、在數(shù)據(jù)分析中，抽樣是獲取代表性數(shù)據(jù)的常用方法。假設要從一個大型數(shù)據(jù)庫中抽取樣本以估計總體特征，以下關于抽樣方法選擇的描述，正確的是：（）A.采用簡單隨機抽樣，不考慮總體的結構和特征B.隨意選擇抽樣方法，不考慮樣本的代表性和誤差C.根據(jù)總體的特點和研究目的，選擇合適的抽樣方法，如分層抽樣、系統(tǒng)抽樣等，并控制抽樣誤差D.為了方便，抽取少量樣本，不考慮樣本量對結果的影響二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）解釋數(shù)據(jù)分析中的因果推斷的概念和方法，說明其與相關性分析的區(qū)別，并舉例說明在實際問題中的應用。2、（本題5分）在數(shù)據(jù)挖掘中，如何處理數(shù)據(jù)的缺失值和異常值？請綜合介紹處理這兩種情況的方法和策略，并舉例說明。3、（本題5分）闡述在數(shù)據(jù)分析中，如何評估模型的泛化能力，包括使用交叉驗證等技術，解釋其原理和作用，并說明如何提高模型的泛化能力。三、案例分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）某電商平臺的美妝工具類目擁有銷售數(shù)據(jù)，包括品牌、產品類型、價格、銷量、促銷活動等。分析促銷活動對不同品牌和類型美妝工具銷量的提升效果。2、（本題5分）一家連鎖超市收集了各門店的銷售數(shù)據(jù)，涵蓋商品種類、銷售數(shù)量、銷售額、促銷活動等信息。探討怎樣利用這些數(shù)據(jù)來評估不同促銷活動的效果，并制定更有效的促銷方案。3、（本題5分）某房地產公司積累了樓盤銷售數(shù)據(jù)、客戶需求、市場趨勢等信息。預測房地產市場走向，為樓盤開發(fā)和銷售策略提供決策支持。4、（本題5分）某在線旅游平臺積累了不同目的地的酒店評價、景點熱度、交通狀況等。分析如何根據(jù)這些數(shù)據(jù)為用戶提供更詳細的旅行規(guī)劃建議。5、（本題5分）一家物流公司掌握了貨物運輸?shù)穆肪€、運輸時間、成本等數(shù)據(jù)。優(yōu)化運輸路線