站名：站名：年級專業(yè)：姓名：學(xué)號：凡年級專業(yè)、姓名、學(xué)號錯寫、漏寫或字跡不清者，成績按零分記。…………密………………封………………線…………第1頁，共1頁揚州大學(xué)廣陵學(xué)院《大數(shù)據(jù)分析hadoop應(yīng)用》

2023-2024學(xué)年第二學(xué)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、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)可視化常常用于呈現(xiàn)復(fù)雜的數(shù)據(jù)關(guān)系。以下關(guān)于數(shù)據(jù)可視化工具的說法中，錯誤的是？（）A.Tableau是一款功能強大的數(shù)據(jù)可視化軟件，可連接多種數(shù)據(jù)源進(jìn)行分析和展示B.PowerBI具有直觀的界面和豐富的可視化圖表類型，適合企業(yè)級數(shù)據(jù)分析C.Excel只能進(jìn)行簡單的數(shù)據(jù)可視化，對于大規(guī)模數(shù)據(jù)分析不夠?qū)嵱肈.數(shù)據(jù)可視化工具的選擇只取決于個人喜好，與數(shù)據(jù)類型和分析需求無關(guān)2、在進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化時，若要同時展示多個變量之間的關(guān)系，以下哪種圖表較為合適？（）A.散點圖矩陣B.雷達(dá)圖C.熱力圖D.樹狀圖3、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)抽樣的方法有很多，其中隨機抽樣是一種常用的方法。以下關(guān)于隨機抽樣的描述中，錯誤的是？（）A.隨機抽樣可以保證樣本的代表性和隨機性B.隨機抽樣可以減少數(shù)據(jù)的數(shù)量和復(fù)雜度C.隨機抽樣可以提高數(shù)據(jù)分析的效率和準(zhǔn)確性D.隨機抽樣只適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集，對于小數(shù)據(jù)集無法使用4、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)挖掘的算法和技術(shù)有很多，其中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種常用的算法。以下關(guān)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的描述中，錯誤的是？（）A.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以用于分類、回歸和聚類等問題B.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)包括輸入層、隱藏層和輸出層C.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程需要大量的數(shù)據(jù)和計算資源D.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)果是確定性的，不會受到數(shù)據(jù)噪聲和異常值的影響5、在數(shù)據(jù)分析中，假設(shè)檢驗是一種常用的統(tǒng)計方法。假設(shè)要檢驗一種新的教學(xué)方法是否能顯著提高學(xué)生的成績，以下關(guān)于假設(shè)檢驗的描述，哪一項是不準(zhǔn)確的？（）A.首先需要提出原假設(shè)和備擇假設(shè)，然后根據(jù)樣本數(shù)據(jù)計算檢驗統(tǒng)計量B.如果p值小于預(yù)先設(shè)定的顯著性水平，就拒絕原假設(shè)，認(rèn)為新教學(xué)方法有效C.假設(shè)檢驗的結(jié)果完全取決于樣本數(shù)據(jù)的大小和分布，與研究問題的實際情況無關(guān)D.可以通過控制樣本量和顯著性水平來平衡檢驗的靈敏度和特異性6、數(shù)據(jù)分析中的倫理和道德問題也需要引起關(guān)注。假設(shè)要使用個人數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，以下關(guān)于倫理和道德原則的描述，正確的是：（）A.未經(jīng)用戶授權(quán)，擅自使用個人數(shù)據(jù)進(jìn)行分析B.不明確告知用戶數(shù)據(jù)的使用目的和方式，侵犯用戶知情權(quán)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(quán)的前提下，合理使用個人數(shù)據(jù)，并采取措施保護(hù)用戶隱私和權(quán)益D.認(rèn)為數(shù)據(jù)分析中的倫理和道德問題不重要，只要能得到有價值的結(jié)果就行7、在數(shù)據(jù)分析的實時數(shù)據(jù)分析場景中，假設(shè)要對不斷產(chǎn)生的數(shù)據(jù)流進(jìn)行快速處理和分析，以下哪種技術(shù)或架構(gòu)可能是合適的選擇？（）A.流處理框架，如ApacheFlinkB.批處理框架，如ApacheHadoopC.關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，進(jìn)行實時查詢D.不進(jìn)行實時處理，先存儲數(shù)據(jù)再事后分析8、對于一個時間序列數(shù)據(jù)，若要預(yù)測未來幾個時間點的值，以下哪種模型較為適用？（）A.移動平均模型B.指數(shù)平滑模型C.自回歸模型D.以上都可以9、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)清洗是至關(guān)重要的一步。假設(shè)我們面對一個包含大量缺失值、錯誤數(shù)據(jù)和重復(fù)記錄的數(shù)據(jù)集，以下關(guān)于數(shù)據(jù)清洗的描述，哪一項是不準(zhǔn)確的？（）A.可以通過刪除包含過多缺失值的行或列來處理缺失數(shù)據(jù)，但這可能導(dǎo)致信息丟失B.對于錯誤數(shù)據(jù)，可以通過與其他可靠數(shù)據(jù)源進(jìn)行對比或基于數(shù)據(jù)的邏輯關(guān)系進(jìn)行修正C.重復(fù)記錄可以直接保留，因為它們不會對數(shù)據(jù)分析結(jié)果產(chǎn)生太大影響D.運用數(shù)據(jù)填充技術(shù)，如使用均值、中位數(shù)或眾數(shù)來填充缺失值，但需要謹(jǐn)慎選擇填充方法10、數(shù)據(jù)分析中的假設(shè)檢驗用于判斷樣本數(shù)據(jù)是否支持某個假設(shè)。假設(shè)你要檢驗一種新的營銷策略是否有效，以下關(guān)于假設(shè)檢驗方法的選擇，哪一項是最恰當(dāng)?shù)模浚ǎ〢.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(guān)聯(lián)D.不進(jìn)行假設(shè)檢驗，憑直覺判斷策略是否有效11、在數(shù)據(jù)分析項目中，數(shù)據(jù)隱私和安全是重要的考慮因素。假設(shè)要處理包含個人敏感信息的數(shù)據(jù)，以下關(guān)于數(shù)據(jù)隱私保護(hù)的描述，正確的是：（）A.不采取任何措施保護(hù)數(shù)據(jù)隱私，直接進(jìn)行分析B.簡單地對敏感數(shù)據(jù)進(jìn)行加密，不考慮加密算法的強度和安全性C.制定完善的數(shù)據(jù)隱私保護(hù)策略，采用合適的加密技術(shù)、訪問控制和數(shù)據(jù)匿名化方法，確保數(shù)據(jù)在收集、存儲、處理和傳輸過程中的安全性和合規(guī)性D.認(rèn)為只要數(shù)據(jù)不泄露，就不需要關(guān)注數(shù)據(jù)的使用目的和用戶授權(quán)12、對于一個不平衡的數(shù)據(jù)集，若要通過采樣方法來平衡數(shù)據(jù)，以下哪種采樣策略可能會導(dǎo)致過擬合？（）A.隨機過采樣B.隨機欠采樣C.SMOTE采樣D.以上都有可能13、數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)降維技術(shù)常用于減少數(shù)據(jù)的維度，同時保留重要信息。假設(shè)你有一個高維的數(shù)據(jù)集，包含眾多特征。以下關(guān)于數(shù)據(jù)降維方法的選擇，哪一項是最需要考慮的因素？（）A.降維后的結(jié)果是否易于解釋和可視化B.降維方法的計算復(fù)雜度和效率C.降維過程中是否會丟失關(guān)鍵的信息D.降維方法是否新穎和熱門14、在數(shù)據(jù)預(yù)處理階段，對于含有大量缺失值的數(shù)據(jù)，以下哪種處理方法不一定合適？（）A.直接刪除含有缺失值的記錄B.用均值、中位數(shù)或眾數(shù)來填充缺失值C.通過建立模型來預(yù)測缺失值D.對缺失值不做任何處理15、在數(shù)據(jù)挖掘中，若要發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中隱藏的模式和關(guān)聯(lián)規(guī)則，以下哪種算法是常用的？（）A.Apriori算法B.KNN算法C.SVM算法D.隨機森林算法16、對于一個高維度的數(shù)據(jù)集，若要快速找到與給定數(shù)據(jù)點最相似的k個數(shù)據(jù)點，以下哪種算法效率較高？（）A.K-Means算法B.KNN算法C.DBSCAN算法D.層次聚類算法17、在進(jìn)行數(shù)據(jù)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(yōu)點。以下哪個因素不會影響決策樹的構(gòu)建？（）A.特征選擇B.樣本數(shù)量C.數(shù)據(jù)的缺失值D.計算資源的大小18、數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)可視化的作用不僅僅是美觀。以下關(guān)于數(shù)據(jù)可視化作用的說法中，錯誤的是？（）A.數(shù)據(jù)可視化可以幫助人們更直觀地理解數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的規(guī)律和趨勢B.數(shù)據(jù)可視化可以提高數(shù)據(jù)分析的效率，減少分析時間和成本C.數(shù)據(jù)可視化可以增強數(shù)據(jù)的說服力和影響力，使分析結(jié)果更容易被接受D.數(shù)據(jù)可視化只是為了讓數(shù)據(jù)分析報告看起來更漂亮，對分析結(jié)果沒有實質(zhì)性的幫助19、當(dāng)分析一組時間序列數(shù)據(jù)時，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)存在明顯的季節(jié)性波動。為了消除季節(jié)性影響，應(yīng)該采用哪種方法？（）A.移動平均B.指數(shù)平滑C.季節(jié)指數(shù)法D.線性回歸20、數(shù)據(jù)挖掘是從大量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)潛在模式和知識的過程。假設(shè)一家電商企業(yè)想要通過數(shù)據(jù)挖掘來發(fā)現(xiàn)客戶的購買行為模式，以便進(jìn)行精準(zhǔn)營銷。以下哪種數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可能最為適用？（）A.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘B.分類算法C.聚類分析D.預(yù)測分析二、簡答題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）簡述數(shù)據(jù)分析師在項目中的風(fēng)險管理，包括識別風(fēng)險、評估風(fēng)險影響、制定應(yīng)對策略等，并舉例說明可能的風(fēng)險和應(yīng)對方法。2、（本題5分）時間序列數(shù)據(jù)分析在經(jīng)濟、金融等領(lǐng)域有重要應(yīng)用，請解釋時間序列的平穩(wěn)性概念，以及如何進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗和處理。3、（本題5分）說明在數(shù)據(jù)分析中如何進(jìn)行數(shù)據(jù)的預(yù)處理以適應(yīng)深度學(xué)習(xí)模型？請闡述包括數(shù)據(jù)歸一化、數(shù)據(jù)增強等方法，并舉例說明。4、（本題5分）闡述在數(shù)據(jù)分析中，如何進(jìn)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(dá)關(guān)鍵信息。5、（本題5分）闡述數(shù)據(jù)分析師如何處理多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，包括數(shù)據(jù)整合、轉(zhuǎn)換和清洗的方法，并舉例說明在實際項目中的應(yīng)用。三、案例分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）某房地產(chǎn)公司積累了樓盤銷售數(shù)據(jù)、客戶需求、市場趨勢等信息。思考如何根據(jù)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行精準(zhǔn)的市場定位和營銷策略制定。2、（本題5分）一家在線旅游平臺的跟團(tuán)游產(chǎn)品數(shù)據(jù)包含行程安排、價格、出發(fā)地、游客評價等。探討不同行程安排和價格的跟團(tuán)游在不同出發(fā)地的受歡迎程度和游客評價。3、（本題5分）一家手機應(yīng)用商店的游戲類應(yīng)用記錄了數(shù)據(jù)，包括游戲類型、下載量、內(nèi)購項目、用戶留存率等。探討游戲類型與下載量和用戶留存率的關(guān)系。4、（本題5分）某在線象棋教學(xué)平臺積累了學(xué)員對弈數(shù)據(jù)、棋藝進(jìn)步情況、教學(xué)資源滿意度等。豐富象棋教學(xué)資源，提高教學(xué)質(zhì)量。5、（本題5分）某網(wǎng)約車平臺的專車服務(wù)存有數(shù)據(jù)，包括接單司機信息、乘客行程、服務(wù)評價、費用等。分析司機的個人信息與服務(wù)評價和費用之間的關(guān)系。四、論述題（本大題共3個小題，共30分)1、（本題10分）在金融監(jiān)管領(lǐng)域，金融機構(gòu)的交易數(shù)據(jù)、合規(guī)數(shù)據(jù)等不斷被監(jiān)測和收集。詳細(xì)論述如何運用數(shù)據(jù)分析，例如風(fēng)險監(jiān)測模型構(gòu)建、違規(guī)行為識別等，加強金融監(jiān)管，維護(hù)金融市場穩(wěn)定，同時分析在數(shù)據(jù)海量復(fù)雜、監(jiān)管政策變化和跨機構(gòu)數(shù)據(jù)整合方面的挑戰(zhàn)及解決辦法。2、（本題10分）隨著共享經(jīng)濟的興起，共享平臺積累了