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頁哈爾濱體育學院《大數據思維與決策》

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、假設要對海量圖像數據進行分析，以下關于圖像數據分析方法的描述，正確的是：（）A.直接使用傳統的數據分析方法處理圖像數據，效果良好B.基于深度學習的圖像識別算法能夠自動提取圖像的特征C.圖像數據的分辨率對分析結果沒有影響D.不需要對圖像數據進行預處理，直接輸入模型進行分析2、數據分析中的數據質量評估需要從多個方面衡量數據的優劣。假設要評估一個收集的市場調研數據的質量，包括準確性、完整性、一致性和時效性等方面。以下哪種數據質量評估指標在綜合評估數據質量時更具全面性和客觀性？（）A.數據質量得分B.數據質量矩陣C.數據質量報告D.以上方法效果相同3、在處理多變量數據時，降維技術可以幫助我們簡化分析。假設我們有一個包含多個相關變量的數據集，以下哪種降維技術可以保留數據的局部結構？（）A.主成分分析（PCA）B.線性判別分析（LDA）C.t分布隨機鄰域嵌入（t-SNE）D.局部線性嵌入（LLE）4、在對一個社交媒體平臺的用戶興趣數據進行分析，例如關注的話題、參與的討論組等，以進行精準的廣告投放。以下哪種數據挖掘技術可能在用戶畫像和廣告定向中發揮重要作用？（）A.分類算法B.聚類算法C.關聯規則挖掘D.以上都是5、在數據分析中，時間序列分析用于處理隨時間變化的數據。假設要預測股票價格的未來走勢，以下關于時間序列分析的描述，哪一項是不準確的？（）A.移動平均法可以平滑數據，去除短期波動，突出長期趨勢B.指數平滑法能夠根據歷史數據的權重對未來進行預測，近期數據的權重通常較大C.自回歸整合移動平均（ARIMA）模型可以捕捉時間序列的線性和季節性特征D.時間序列分析能夠準確預測股票價格的未來值，不受市場不確定性和突發事件的影響6、在數據分析中，建立預測模型是常見的任務之一。假設我們要預測下個月的產品銷售量。以下關于預測模型的描述，哪一項是不準確的？（）A.線性回歸模型假設自變量和因變量之間存在線性關系，適用于簡單的預測問題B.決策樹模型易于理解和解釋，但可能會出現過擬合的問題C.隨機森林是由多個決策樹組成的集成模型，性能通常優于單個決策樹D.預測模型一旦建立，就不需要根據新的數據進行更新和調整7、對于一個聚類問題，如果事先不知道聚類的類別數，以下哪種方法可以幫助確定合適的類別數？（）A.肘部法則B.輪廓系數C.Calinski-Harabasz指數D.以上都是8、數據分析中的數據可視化能夠幫助我們更直觀地理解數據。假設我們要展示不同地區的銷售額及其隨時間的變化趨勢，以下哪種可視化圖表可能是最適合的？（）A.餅圖B.柱狀圖C.折線圖D.箱線圖9、假設要分析一個市場調研數據集，了解消費者對不同品牌、產品特性和價格的偏好。在設計調查問卷和收集數據時，以下哪個原則可能是最重要的，以確保數據的質量和有效性？（）A.問題的清晰性和簡潔性B.盡量多設置問題以獲取更多信息C.引導消費者給出特定答案D.不考慮消費者的反饋10、數據分析中的數據融合是將多個數據源的數據整合在一起。假設要整合來自不同部門的銷售數據和客戶數據，以下關于數據融合方法的描述，正確的是：（）A.簡單地將數據拼接在一起，不處理數據格式和語義的差異B.不進行數據的清洗和轉換，直接使用原始數據進行融合C.運用數據清洗、轉換和匹配技術，解決數據格式、單位和語義的不一致，確保融合后數據的準確性和可用性D.認為數據融合不會引入誤差和沖突，不進行質量檢查11、在進行數據聚類時，需要確定合適的聚類數量。假設我們使用K-Means算法進行聚類，以下哪種方法可以幫助我們選擇最優的K值？（）A.肘部法則B.輪廓系數C.均方誤差D.以上都是12、在處理不平衡數據集時，即某些類別樣本數量遠少于其他類別，以下關于數據分析方法的調整，哪一項是最有效的？（）A.直接使用常規的分類算法，不做特殊處理B.對少數類樣本進行過采樣，增加其數量C.對多數類樣本進行欠采樣，減少其數量D.以上三種方法結合使用，根據數據特點進行優化13、數據分析在醫療領域有著重要的應用。假設一家醫院想要分析患者的病歷數據，以提高醫療服務質量。以下關于數據分析在醫療中的描述，哪一項是錯誤的？（）A.可以預測疾病的發生風險，提前采取預防措施B.分析治療效果，優化治療方案C.醫療數據的隱私保護不重要，只要能得到有價值的分析結果就行D.幫助醫院進行資源規劃和管理，提高運營效率14、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15、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16、在進行數據分析時，選擇合適的統計指標能有效描述數據特征。假設要分析一組學生考試成績的集中趨勢和離散程度，以下關于統計指標選擇的描述，正確的是：（）A.僅使用平均數來描述成績的集中趨勢，忽略中位數和眾數B.用方差衡量離散程度，但不考慮標準差C.同時采用平均數、中位數和眾數來描述集中趨勢，并結合標準差和方差衡量離散程度D.隨意選擇一個統計指標，不考慮其適用場景和數據特點17、數據分析中的文本挖掘用于從大量文本數據中提取有價值的信息。假設要從客戶的評價文本中挖掘他們的滿意度，以下關于文本挖掘的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以使用詞袋模型將文本轉換為數值向量，以便進行后續的分析B.情感分析能夠判斷文本的情感傾向，如積極、消極或中性C.主題模型可以發現文本中的潛在主題，但無法確定每個文本所屬的具體主題D.文本挖掘不需要對文本進行預處理，如分詞和去除停用詞18、在數據分析項目中，數據隱私和安全是需要重點關注的問題。假設我們在處理包含個人敏感信息的數據，以下哪種措施可以有效地保護數據隱私？（）A.數據加密B.匿名化處理C.訪問控制D.以上都是19、對于一個具有時間戳的數據集合，若要進行時間序列分析，以下哪個工具或庫可能會被使用？（）A.PandasB.NumPyC.MatplotlibD.Scikit-learn20、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21、在進行數據抽樣時，需要選擇合適的抽樣方法。假設我們有一個大規模的數據集，以下關于抽樣方法選擇的描述，正確的是：（）A.簡單隨機抽樣能夠保證樣本的代表性，適用于任何情況B.分層抽樣在數據存在明顯分層特征時效果不佳C.系統抽樣比隨機抽樣更能準確反映總體特征D.整群抽樣可以節省抽樣成本，但可能導致樣本偏差較大22、在處理大規模數據時，分布式計算框架變得非常重要。假設你有數十億行的銷售數據需要進行分析，以下關于分布式計算框架的選擇，哪一項是最關鍵的？（）A.考慮框架的易用性和學習成本，選擇容易上手的框架B.關注框架的性能和可擴展性，能否處理大規模數據并快速得出結果C.選擇開源且社區活躍的框架，以便獲取支持和資源D.依據公司已有的技術棧和團隊熟悉程度來決定框架23、在進行數據分析時，需要處理數據的不平衡問題。假設要分析信用卡欺詐檢測數據，其中欺詐交易的樣本數量遠遠少于正常交易。以下哪種方法在處理這種數據不平衡問題時更能提高模型對少數類（欺詐交易）的識別能力？（）A.過采樣B.欠采樣C.合成少數類過采樣技術（SMOTE）D.以上方法結合使用24、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25、數據分析中的倫理和道德問題也需要引起關注。假設要使用個人數據進行分析，以下關于倫理和道德原則的描述，正確的是：（）A.未經用戶授權，擅自使用個人數據進行分析B.不明確告知用戶數據的使用目的和方式，侵犯用戶知情權C.遵循合法、公正、透明、最小化使用和安全保障等原則，在獲得用戶明確授權的前提下，合理使用個人數據，并采取措施保護用戶隱私和權益D.認為數據分析中的倫理和道德問題不重要，只要能得到有價值的結果就行二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）說明在數據分析中如何進行數據的缺失值插補？請闡述常見的插補方法和選擇策略，并舉例說明在實際數據中的應用。2、（本題5分）解釋數據可視化中的可視化布局原則，說明如何通過合理的布局組織數據元素，提高可視化的可讀性和美觀性。3、（本題5分）在進行分類模型評估時，如何繪制混淆矩陣？請解釋混淆矩陣的元素含義和如何通過混淆矩陣計算評估指標。4、（本題5分）闡述數據挖掘中的異常檢測在網絡安全中的應用，說明如何通過異常檢測發現網絡攻擊和異常行為。三、案例分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）某餐飲外賣平臺積累了商家的出餐速度、菜品質量、用戶評價等。探討怎樣利用這些數據優化外賣配送服務和商家管理。2、（本題5分）某餐飲外賣平臺收集了商家數據、用戶訂單數據、配送數據等。分析外賣市場的競爭態勢，為商家和用戶提供更好的服務。3、（本題5分）某電商平臺的家居用品類目擁有銷售數據、用戶搜索關鍵詞、商品評價等。分析家居用品市場的需求趨勢和用戶關注點，改進產品推薦和選品策略。4、（本題5分）某在線音樂平臺的流行音樂類目擁有用戶數據，包括歌手、歌曲播放量、下載次數、分享行為等。分析歌手知名度與歌曲播放量和下載次數的相關性。5、（本題5分）某物流公司積累了貨物運輸的起點、終點、運輸方式、運輸時間等數據。分析如何基于這些數據優化運輸網絡和資源配置。四、論述題（本大題共3個小題，共30分)1、（本題10分）在當今數字化時代，社交媒體數據成為企業了解消費者意見和情感傾向的重要來源。探討如何運用數據分析方法從海量的社交媒體數據中提