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頁華東理工大學《Spark大數據技術與應用》

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20個小題，每小題1分，共20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、對于數據分析中的文本情感分析，假設要分析大量的產品評論，判斷其是正面、負面還是中性情感。以下哪種方法在處理自然語言的情感傾向時可能更有效？（）A.使用情感詞典，匹配關鍵詞B.基于機器學習的分類模型C.深度學習模型，如循環神經網絡D.人工閱讀和判斷每條評論的情感2、在數據分析中，數據倉庫的性能優化是提高數據分析效率的關鍵。以下關于數據倉庫性能優化的說法中，錯誤的是？（）A.數據倉庫性能優化可以從硬件、軟件和數據三個方面入手B.硬件方面可以通過升級服務器、增加內存和存儲等方式提高性能C.軟件方面可以通過優化數據庫設計、調整查詢語句和使用索引等方式提高性能D.數據方面可以通過增加數據量和提高數據質量來提高性能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、在建立分類模型時，如果數據存在類別不平衡問題，以下哪種技術可以用于數據增強？（）A.生成對抗網絡B.自編碼器C.變分自編碼器D.以上都不是5、在進行數據倉庫設計時，需要考慮數據的存儲和組織方式。假設要為一個大型企業構建數據倉庫，以支持復雜的查詢和分析需求。以下哪種數據倉庫架構在處理大規模企業數據時更具擴展性和性能優勢？（）A.星型架構B.雪花架構C.混合架構D.以上架構沒有區別6、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7、在數據分析中，數據倉庫的設計和實現需要考慮多個因素，其中數據粒度是一個重要的因素。以下關于數據粒度的描述中，錯誤的是？（）A.數據粒度是指數據的詳細程度和匯總程度B.數據粒度越細，數據的存儲和管理成本越高C.數據粒度越粗，數據的查詢和分析效率越高D.數據粒度的選擇只取決于數據的類型和規模，與數據分析的需求無關8、在進行數據分析時，選擇合適的統計指標來描述數據特征是很重要的。假設我們有一組學生的考試成績數據，想要了解成績的分布情況，以下哪個統計指標能最有效地反映數據的離散程度？（）A.均值B.中位數C.標準差D.眾數9、數據分析中的模型評估指標用于衡量模型的性能。假設要評估一個預測客戶流失的模型，以下關于評估指標選擇的描述，正確的是：（）A.只關注準確率，不考慮其他指標如召回率和精確率B.不根據業務需求選擇合適的評估指標，隨意使用通用指標C.結合業務場景和問題的嚴重性，綜合考慮準確率、召回率、精確率、F1值、AUC等指標，評估模型在不同方面的表現，并根據評估結果進行優化和改進D.認為模型評估指標越高越好，不考慮指標之間的平衡和trade-off10、數據分析中，數據挖掘技術可以發現數據中的隱藏模式和規律。以下關于數據挖掘的說法中，錯誤的是？（）A.數據挖掘可以使用多種算法，如決策樹、聚類、關聯規則挖掘等B.數據挖掘的結果需要進行解釋和評估，以確定其有效性和實用性C.數據挖掘只適用于大規模數據集，對于小數據集沒有太大作用D.數據挖掘可以幫助企業做出更明智的決策，提高競爭力11、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。假設要展示一個公司在過去十年中不同產品的銷售額變化趨勢，同時要對比不同地區的銷售情況。以下哪種數據可視化方式最能清晰地呈現這些信息，便于分析和決策？（）A.折線圖B.柱狀圖C.餅圖D.箱線圖12、當分析一個社交媒體平臺上用戶的行為數據，包括發布內容的頻率、互動情況、關注對象等，以了解用戶的興趣和社交網絡結構。考慮到數據的多樣性和復雜性，以下哪種數據可視化方式可能有助于更直觀地呈現分析結果？（）A.柱狀圖B.折線圖C.餅圖D.社交網絡圖13、在進行數據可視化時，如果數據的量級差異較大，為了更清晰地展示數據分布，以下哪種處理方式較為合適？（）A.使用相同的坐標軸刻度B.對數據進行標準化處理C.只展示部分數據D.采用多個圖表分別展示14、關于數據分析中的回歸分析，假設要研究員工的工作年限與工資收入之間的關系。數據存在一定的噪聲和非線性特征。以下哪種回歸模型可能更適合捕捉這種復雜的關系？（）A.線性回歸，假設關系是線性的B.多項式回歸，考慮非線性關系C.邏輯回歸，處理二分類問題D.不進行回歸分析，僅通過描述性統計觀察15、在數據分析中，決策樹是一種常用的分類算法。假設要根據客戶的特征預測他們是否會購買某種產品，以下關于決策樹的描述，哪一項是不準確的？（）A.決策樹通過對數據進行逐步分裂，構建樹狀結構來進行分類預測B.可以通過剪枝技術來防止決策樹過擬合，提高模型的泛化能力C.決策樹的生成過程完全是自動的，不需要人工干預和調整D.隨機森林是基于決策樹的集成學習算法，能夠提高預測的準確性和穩定性16、在進行數據分析時，如果需要對數據進行分組統計，以下哪個函數在Python中經常被使用？（）A.groupby()B.merge()C.concat()D.pivot_table()17、對于一個大型數據集，若要快速篩選出符合特定條件的數據，以下哪種數據庫操作更有效？（）A.全表掃描B.索引查找C.排序D.分組18、數據分析中的主成分分析（PCA）用于數據降維。假設我們有一個高維的數據集。以下關于主成分分析的描述，哪一項是不準確的？（）A.主成分是原始變量的線性組合，能夠保留數據的主要信息B.通過計算協方差矩陣的特征值和特征向量來確定主成分C.主成分分析可以消除變量之間的相關性，使數據更易于分析D.主成分分析后的維度數量是固定的，不能根據需要進行調整19、在進行數據分析時，數據采樣是一種常見的技術。假設要從一個大規模的數據集中抽取樣本進行分析，以下關于數據采樣的描述，哪一項是不準確的？（）A.隨機采樣能夠保證每個數據點被抽取的概率相等，具有較好的代表性B.分層采樣可以根據某些特征將數據集分層，然后從各層中抽取樣本，以確保樣本的多樣性C.采樣的樣本量越大，分析結果就越接近總體的真實情況，但也會增加計算成本D.數據采樣可以隨意進行，不需要考慮數據的分布和特征20、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.機器學習二、簡答題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）解釋什么是數據挖掘中的分類不平衡問題，說明其對模型訓練的影響，并列舉至少兩種解決分類不平衡問題的方法。2、（本題5分）說明在數據分析項目中如何進行項目管理，包括項目計劃制定、進度跟蹤、風險管理等方面，并闡述項目管理對項目成功的重要性。3、（本題5分）解釋什么是生存分析，說明其在醫學、工程等領域的應用場景和常用方法，并舉例分析。4、（本題5分）解釋什么是聯邦遷移學習，說明其在跨機構數據合作和模型遷移中的應用和優勢，并舉例分析。5、（本題5分）解釋什么是多模態數據分析，說明其在融合多種數據類型（如圖像、文本、音頻）中的應用和挑戰，并舉例分析。三、案例分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）某在線游戲公司保存了玩家的游戲數據，包含游戲時長、游戲等級、充值金額、游戲模式等。分析玩家在不同游戲模式下的游戲時長與充值金額的關系。2、（本題5分）某在線課程平臺收集了學生的課程完成率、作業提交情況、教師評價等。研究怎樣借助這些數據評估課程質量和教師教學效果。3、（本題5分）某電商平臺的母嬰產品類目擁有銷售數據，包括品牌、產品類別、價格、銷量、用戶年齡等。分析不同年齡段用戶對母嬰產品品牌和類別的選擇偏好。4、（本題5分）某餐飲連鎖企業收集了不同門店的食材采購成本波動、菜品銷售占比、員工工作效率等。分析如何依據這些數據進行成本控制和菜品創新。5、（本題5分）某手機制造商積累了不同型號手機的銷售數據、用戶反饋、零部件供應情況等。探討怎樣利用這些數據進行產品升級和供應鏈管理。四、論述題（本大題共3個小題，共30分)1、（本題10分）旅游景區可以通過數據分析來優化游客流量管理、設施布局和服務質量。請全面闡述如何收集和分析相關數據，制定針對性的策略，并考慮季節、節假日等因素的影響。2、（本題10分）在制造業的設備維護管理中，