站名：站名：年級專業：姓名：學號：凡年級專業、姓名、學號錯寫、漏寫或字跡不清者，成績按零分記。…………密………………封………………線…………第1頁，共1頁揚州大學廣陵學院《大數據分析hadoop應用》

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、在數據分析中，數據可視化常常用于呈現復雜的數據關系。以下關于數據可視化工具的說法中，錯誤的是？（）A.Tableau是一款功能強大的數據可視化軟件，可連接多種數據源進行分析和展示B.PowerBI具有直觀的界面和豐富的可視化圖表類型，適合企業級數據分析C.Excel只能進行簡單的數據可視化，對于大規模數據分析不夠實用D.數據可視化工具的選擇只取決于個人喜好，與數據類型和分析需求無關2、在進行數據可視化時，若要同時展示多個變量之間的關系，以下哪種圖表較為合適？（）A.散點圖矩陣B.雷達圖C.熱力圖D.樹狀圖3、在數據分析中，數據抽樣的方法有很多，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據的數量和復雜度C.隨機抽樣可以提高數據分析的效率和準確性D.隨機抽樣只適用于大規模數據集，對于小數據集無法使用4、在數據分析中，數據挖掘的算法和技術有很多，其中神經網絡是一種常用的算法。以下關于神經網絡的描述中，錯誤的是？（）A.神經網絡可以用于分類、回歸和聚類等問題B.神經網絡的結構包括輸入層、隱藏層和輸出層C.神經網絡的訓練過程需要大量的數據和計算資源D.神經網絡的結果是確定性的，不會受到數據噪聲和異常值的影響5、在數據分析中，假設檢驗是一種常用的統計方法。假設要檢驗一種新的教學方法是否能顯著提高學生的成績，以下關于假設檢驗的描述，哪一項是不準確的？（）A.首先需要提出原假設和備擇假設，然后根據樣本數據計算檢驗統計量B.如果p值小于預先設定的顯著性水平，就拒絕原假設，認為新教學方法有效C.假設檢驗的結果完全取決于樣本數據的大小和分布，與研究問題的實際情況無關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7、在數據分析的實時數據分析場景中，假設要對不斷產生的數據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.關系型數據庫，進行實時查詢D.不進行實時處理，先存儲數據再事后分析8、對于一個時間序列數據，若要預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.指數平滑模型C.自回歸模型D.以上都可以9、在數據分析中，數據清洗是至關重要的一步。假設我們面對一個包含大量缺失值、錯誤數據和重復記錄的數據集，以下關于數據清洗的描述，哪一項是不準確的？（）A.可以通過刪除包含過多缺失值的行或列來處理缺失數據，但這可能導致信息丟失B.對于錯誤數據，可以通過與其他可靠數據源進行對比或基于數據的邏輯關系進行修正C.重復記錄可以直接保留，因為它們不會對數據分析結果產生太大影響D.運用數據填充技術，如使用均值、中位數或眾數來填充缺失值，但需要謹慎選擇填充方法10、數據分析中的假設檢驗用于判斷樣本數據是否支持某個假設。假設你要檢驗一種新的營銷策略是否有效，以下關于假設檢驗方法的選擇，哪一項是最恰當的？（）A.選擇t檢驗，比較兩組數據的均值是否有顯著差異B.運用方差分析，檢驗多組數據之間是否存在差異C.使用卡方檢驗，判斷分類變量之間的關聯D.不進行假設檢驗，憑直覺判斷策略是否有效11、在數據分析項目中，數據隱私和安全是重要的考慮因素。假設要處理包含個人敏感信息的數據，以下關于數據隱私保護的描述，正確的是：（）A.不采取任何措施保護數據隱私，直接進行分析B.簡單地對敏感數據進行加密，不考慮加密算法的強度和安全性C.制定完善的數據隱私保護策略，采用合適的加密技術、訪問控制和數據匿名化方法，確保數據在收集、存儲、處理和傳輸過程中的安全性和合規性D.認為只要數據不泄露，就不需要關注數據的使用目的和用戶授權12、對于一個不平衡的數據集，若要通過采樣方法來平衡數據，以下哪種采樣策略可能會導致過擬合？（）A.隨機過采樣B.隨機欠采樣C.SMOTE采樣D.以上都有可能13、數據分析中的數據降維技術常用于減少數據的維度，同時保留重要信息。假設你有一個高維的數據集，包含眾多特征。以下關于數據降維方法的選擇，哪一項是最需要考慮的因素？（）A.降維后的結果是否易于解釋和可視化B.降維方法的計算復雜度和效率C.降維過程中是否會丟失關鍵的信息D.降維方法是否新穎和熱門14、在數據預處理階段，對于含有大量缺失值的數據，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、中位數或眾數來填充缺失值C.通過建立模型來預測缺失值D.對缺失值不做任何處理15、在數據挖掘中，若要發現數據中隱藏的模式和關聯規則，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據集，若要快速找到與給定數據點最相似的k個數據點，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18、數據分析中，數據可視化的作用不僅僅是美觀。以下關于數據可視化作用的說法中，錯誤的是？（）A.數據可視化可以幫助人們更直觀地理解數據，發現數據中的規律和趨勢B.數據可視化可以提高數據分析的效率，減少分析時間和成本C.數據可視化可以增強數據的說服力和影響力，使分析結果更容易被接受D.數據可視化只是為了讓數據分析報告看起來更漂亮，對分析結果沒有實質性的幫助19、當分析一組時間序列數據時，發現數據存在明顯的季節性波動。為了消除季節性影響，應該采用哪種方法？（）A.移動平均B.指數平滑C.季節指數法D.線性回歸20、數據挖掘是從大量數據中發現潛在模式和知識的過程。假設一家電商企業想要通過數據挖掘來發現客戶的購買行為模式，以便進行精準營銷。以下哪種數據挖掘技術可能最為適用？（）A.關聯規則挖掘B.分類算法C.聚類分析D.預測分析二、簡答題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）簡述數據分析師在項目中的風險管理，包括識別風險、評估風險影響、制定應對策略等，并舉例說明可能的風險和應對方法。2、（本題5分）時間序列數據分析在經濟、金融等領域有重要應用，請解釋時間序列的平穩性概念，以及如何進行平穩性檢驗和處理。3、（本題5分）說明在數據分析中如何進行數據的預處理以適應深度學習模型？請闡述包括數據歸一化、數據增強等方法，并舉例說明。4、（本題5分）闡述在數據分析中，如何進行數據的可視化故事講述，包括選擇合適的圖表、組織數據和傳達關鍵信息。5、（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）某房地產公司積累了樓盤銷售數據、客戶需求、市場趨勢等信息。思考如何根據這些數據進行精準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游產品數據包含行程安排、價格、出發地、游客評價等。探討不同行程安排和價格的跟團游在不同出發地的受歡迎程度和游客評價。3、（本題5分）一家手機應用商店的游戲類應用記錄了數據，包括游戲類型、下載量、內購項目、用戶留存率等。探討游戲類型與下載量和用戶留存率的關系。4、（本題5分）某在線象棋教學平臺積累了學員對弈數據、棋藝進步情況、教學資源滿意度等。豐富象棋教學資源，提高教學質量。5、（本題5分）某網約車平臺的專車服務存有數據，包括接單司機信息、乘客行程、服務評價、費用等。分析司機的個人信息與服務評價和費用之間的關系。四、論述題（本大題共3個小題，共30分)1、（本題10分）在金融監管領域，金融機構的交易數據、合規數據等不斷被監測和收集。詳細論述如何運用數據分析，例如風險監測模型構建、違規行為識別等，加強金融監管，維護金融市場穩定，同時分析在數據海量復雜、監管政策變化和跨機構數據整合方面的挑戰及解決辦法。2、（本題10分）隨著共享經濟的興起，共享平臺積累了