學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號…………密…………封…………線…………內…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁江蘇科技大學《云計算與大數據基礎》

2023-2024學年第一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25個小題，每小題1分，共25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、當分析一個金融投資組合的績效數據，包括不同資產的收益率、風險指標、相關性等，以優化投資組合配置。以下哪個原則可能是在風險和收益平衡中需要首要考慮的？（）A.最大化收益率B.最小化風險C.符合投資者的風險偏好D.以上都不是2、在數據分析中，描述性統計是常用的方法之一。以下關于描述性統計指標的說法中，錯誤的是？（）A.均值是一組數據的平均值，能反映數據的集中趨勢B.中位數是將數據從小到大排序后位于中間位置的數值，不受極端值影響C.標準差反映了數據的離散程度，標準差越大，數據的波動越小D.描述性統計指標可以幫助我們快速了解數據的基本特征和分布情況3、在進行數據預處理時，數據標準化或歸一化是常見的操作。假設要對一組包含不同量綱的特征數據進行標準化，以下哪種方法可能是最常用的？（）A.最小-最大標準化B.Z-score標準化C.小數定標標準化D.以上方法使用頻率相同4、在數據分析中，聚類算法用于將數據分為不同的組。假設我們要對客戶進行細分。以下關于聚類算法的描述，哪一項是錯誤的？（）A.K-Means算法需要事先指定聚類的數量B.層次聚類可以形成層次結構的聚類結果C.聚類算法的結果是唯一確定的，不受初始值和參數的影響D.可以根據業務需求和數據特點選擇合適的聚類算法5、對于數據分析中的分類問題，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，通過一系列規則進行分類B.支持向量機，尋找最優分類超平面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6、數據分析中的隨機森林是一種集成學習算法。假設我們使用隨機森林進行分類任務，以下哪個因素會影響隨機森林的性能？（）A.決策樹的數量B.特征的隨機選擇C.樣本的隨機抽樣D.以上都是7、在進行數據挖掘時，分類算法中的決策樹算法具有易于理解和解釋的優點。以下哪個因素不會影響決策樹的構建？（）A.特征選擇B.樣本數量C.數據的缺失值D.計算資源的大小8、在處理數據時，如果需要對數據進行歸一化，使其值在0到1之間，以下哪個公式可以實現？（）A.x-min(x)/(max(x)-min(x))B.(x-μ)/σC.x/sum(x)D.以上都不是9、數據挖掘在發現隱藏在數據中的模式和知識方面發揮著重要作用。假設要從一個電商網站的用戶購買記錄中挖掘潛在的消費模式，以下關于數據挖掘的描述，哪一項是不正確的？（）A.關聯規則挖掘可以發現經常一起購買的商品組合B.分類算法可以預測新用戶可能感興趣的商品類別C.數據挖掘的結果總是準確無誤的，可以直接用于決策，無需進一步驗證D.聚類分析可以將用戶分為具有相似購買行為的不同群體10、在數據分析的預測模型選擇中，假設數據具有非線性和復雜的特征，且樣本數量有限。以下哪種模型可能在這種情況下表現更出色？（）A.決策樹集成模型，如隨機森林B.神經網絡，具有強大的擬合能力C.支持向量回歸，處理小樣本D.堅持使用簡單的線性模型11、數據分析中的特征工程旨在從原始數據中提取有意義的特征。假設要分析股票市場數據，需要從歷史價格、成交量等原始數據中構建有效的特征。以下哪種特征構建方法在股票數據分析中可能最為有效？（）A.基于時間序列的特征提取B.基于統計的特征構建C.基于主成分分析的特征降維D.基于深度學習的自動特征學習12、在數據分析中，數據倉庫的性能優化是一個重要的問題。以下關于數據倉庫性能優化的描述中，錯誤的是？（）A.數據倉庫性能優化可以提高數據查詢和分析的效率B.數據倉庫性能優化可以通過優化數據存儲結構、索引設計和查詢語句等方法來實現C.數據倉庫性能優化需要考慮數據的規模、復雜度和使用頻率等因素D.數據倉庫性能優化只需要關注硬件設備的升級和擴展，無需考慮軟件方面的優化13、在數據分析中，異常值檢測對于發現數據中的異常情況至關重要。假設要在一組生產數據中檢測異常值，以下關于異常值檢測方法的描述，正確的是：（）A.僅通過觀察數據的分布，主觀判斷異常值，不使用任何定量方法B.采用單一的異常值檢測算法，不考慮其局限性和數據特點C.綜合運用多種異常值檢測方法，結合數據的領域知識和業務背景，對檢測結果進行評估和解釋D.忽略異常值的存在，認為它們對數據分析結果沒有影響14、當處理高維度的數據時，以下哪種方法可以用于降低數據的維度，同時保留重要的信息？（）A.主成分分析B.因子分析C.線性判別分析D.以上都是15、數據挖掘技術在發現數據中的潛在模式和關系方面發揮著重要作用。假設我們要從電商網站的用戶購買記錄中挖掘用戶的購買行為模式。以下關于數據挖掘的描述，哪一項是不正確的？（）A.關聯規則挖掘可以發現不同商品之間的關聯關系，幫助進行商品推薦B.分類算法能夠根據已知的類別標簽對新的數據進行分類預測C.聚類分析將數據分為不同的組，但這些組必須事先定義好D.數據挖掘需要大量的數據和計算資源，同時結果需要進一步的分析和驗證16、在進行數據分析時，數據的標準化或歸一化處理常常是必要的。假設我們有一組特征數據，取值范圍差異較大，以下哪種標準化方法可以將數據映射到特定的區間，例如[0,1]？（）A.最小-最大標準化B.Z-score標準化C.小數定標標準化D.以上都是17、在建立回歸模型時，如果數據存在異方差性，以下哪種方法可以解決這個問題？（）A.加權最小二乘法B.嶺回歸C.套索回歸D.以上都不是18、在數據分析的抽樣方法中，假設要從一個大規模的數據集中抽取一部分樣本進行分析。為了保證樣本具有代表性，以下哪種抽樣方法可能是較好的選擇？（）A.簡單隨機抽樣，每個個體被抽取的概率相等B.分層抽樣，按不同層次分別抽樣C.系統抽樣，按照一定的間隔抽取D.不進行抽樣，直接分析整個數據集19、在進行數據探索性分析時，以下關于發現數據中的異常值的方法，哪一項是最常用的？（）A.計算數據的均值和標準差，超出一定范圍的值視為異常值B.繪制箱線圖，觀察超出箱體范圍的值C.對數據進行排序，查看兩端的值D.隨機抽取部分數據進行檢查20、對于一個具有多個分類變量的數據集，若要分析不同類別之間的差異，應選擇哪種統計分析方法？（）A.方差分析B.獨立性檢驗C.相關分析D.描述性統計21、在構建數據分析模型時，過擬合是一個常見的問題。假設一個模型在訓練集上表現非常好，但在測試集上表現很差，這可能表明發生了什么？（）A.模型過于簡單，無法捕捉數據中的復雜模式B.模型過于復雜，對訓練數據過度擬合C.數據中存在噪聲，影響了模型的性能D.測試集的數據質量有問題22、對于一個包含大量文本數據的數據集，若要進行情感分析，以下哪種技術可能會被用到？（）A.自然語言處理B.圖像識別C.語音識別D.機器學習23、假設我們正在分析一家公司的銷售數據，發現某個月的銷售額異常高。在進一步分析時，首先應該考慮的因素是？（）A.促銷活動B.數據錄入錯誤C.市場需求突然增加D.競爭對手表現不佳24、在進行數據可視化時，顏色的選擇有一定的技巧。以下關于顏色使用的描述，錯誤的是：（）A.避免使用過多的顏色，以免造成視覺混亂B.顏色的亮度和飽和度差異越大，對比越明顯C.可以隨意選擇顏色，只要自己覺得美觀就行D.對于重要的數據，可以使用醒目的顏色突出顯示25、當分析一個在線教育平臺的課程評價數據，以評估教師的教學質量和課程的效果?？紤]到評價的主觀性和多樣性，以下哪種方式可能有助于更客觀地綜合評價？（）A.計算平均值B.去除極端值后計算平均值C.采用眾數D.以上都是二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）闡述在數據分析中，如何處理類別型數據，包括編碼方法（如獨熱編碼、標簽編碼）的選擇和應用。2、（本題5分）數據分析中常使用回歸分析來研究變量之間的關系。請解釋線性回歸和非線性回歸的區別，并說明在何種情況下應選擇非線性回歸模型。3、（本題5分）在數據可視化方面，如何根據數據特點和分析目的選擇合適的圖表類型，如柱狀圖、折線圖、餅圖等？請舉例說明。4、（本題5分）闡述數據分析師如何處理多源異構數據，包括數據整合、轉換和清洗的方法，并舉例說明在實際項目中的應用。三、案例分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）某在線瑜伽課程平臺擁有課程報名數據、用戶身體狀況、課程評價等。設計更適合不同用戶的瑜伽課程。2、（本題5分）一家連鎖超市收集了各門店的銷售數據，涵蓋商品種類、銷售數量、銷售額、促銷活動等信息。探討怎樣利用這些數據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）某旅游服務公司掌握了不同旅游線路的預訂熱度、游客反饋、成本構成等。思考如何通過這些數據開發更具吸引力的旅游產品和優化線路規劃。4、（本題5分）一家快遞公司記錄了包裹的運輸數據，包括發貨地、收貨地、重量、運輸時間、費用等。研究不同發貨地和收貨地之間的運輸時間和費用差異。5、（本題5分）某民宿預訂平臺擁有房源數據、用戶預訂行為、評價數據等。提升民宿的服務質量和用戶體驗，增加平臺競爭力。四、論述題（本大題共3個小題，共30分)1、（本題10分）在航空業，航班調度、客戶滿意度和運營成本管理都需要數據分析的支持。以某航空公司為例，討論如何通過數據分析來優化航班路線、提升客戶服