自覺遵守考場紀律如考試作弊此答卷無效密自覺遵守考場紀律如考試作弊此答卷無效密封線第1頁，共3頁山東海事職業學院《Hadoop+spark大數據分析技術課程設計》

2023-2024學年第一學期期末試卷院(系)_______班級_______學號_______姓名_______題號一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共15個小題，每小題2分，共30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、在數據分析的過程中，建立數據模型是常見的做法。關于數據模型的選擇，以下說法不正確的是（）A.線性回歸模型適用于分析自變量和因變量之間的線性關系B.決策樹模型能夠處理非線性關系，并且具有較好的可解釋性C.神經網絡模型在處理大規模、復雜的數據時表現出色，但模型的解釋性較差D.選擇數據模型時，只需要考慮模型的預測準確性，而不需要考慮模型的復雜度和計算資源需求2、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3、在數據分析的過程中，數據清洗是至關重要的一步。假設我們有一個包含大量客戶信息的數據集，其中存在缺失值、錯誤數據和重復記錄等問題。為了獲得高質量的數據用于后續分析，以下哪種數據清洗方法是首先應該考慮的？（）A.直接刪除包含缺失值或錯誤數據的記錄B.采用均值或中位數填充缺失值C.通過數據驗證規則修正錯誤數據D.利用機器學習算法預測缺失值4、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5、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。假設我們要檢驗一種新的教學方法是否能顯著提高學生的考試成績，以下哪種假設檢驗方法可能適用？（）A.t檢驗B.方差分析C.卡方檢驗D.以上都有可能，取決于數據特點6、數據分析中，數據分析方法的選擇應根據具體問題來確定。以下關于數據分析方法選擇的說法中，錯誤的是？（）A.不同的數據分析方法適用于不同類型的問題和數據，需要根據實際情況進行選擇B.數據分析方法的選擇可以參考前人的研究經驗和案例，但不能完全依賴C.選擇數據分析方法時，應考慮方法的準確性、效率和可解釋性等因素D.數據分析方法一旦確定就不能再進行調整和改變，否則會影響分析結果的可靠性7、在數據分析中，以下哪種抽樣方法能夠保證樣本對總體具有較好的代表性，同時又能降低抽樣誤差？（）A.簡單隨機抽樣B.分層抽樣C.整群抽樣D.系統抽樣8、在數據分析中，如果想要比較兩個獨立樣本的均值是否有顯著差異，應該使用哪種檢驗方法？（）A.t檢驗B.方差分析C.卡方檢驗D.秩和檢驗9、在數據分析中，數據分析的流程包括多個步驟，其中問題定義是第一個步驟。以下關于問題定義的描述中，錯誤的是？（）A.問題定義應該明確數據分析的目的和需求B.問題定義應該考慮數據的可用性和可獲取性C.問題定義應該確定數據分析的方法和工具D.問題定義可以根據需要進行調整和修改，以適應不同的情況10、數據分析中的文本分類任務可以使用多種機器學習算法。假設我們要對大量的新聞文章進行分類，以下哪種算法在處理文本分類時可能需要更多的特征工程工作？（）A.決策樹B.支持向量機C.樸素貝葉斯D.隨機森林11、假設要分析股票市場數據的波動性，以下關于波動性分析方法的描述，正確的是：（）A.計算簡單移動平均就能準確衡量股票價格的波動性B.標準差越大，說明股票價格的波動性越小C.歷史波動率對預測未來股票價格的波動沒有參考價值D.采用ARCH和GARCH模型可以更好地捕捉股票價格波動的聚類性和異方差性12、在數據挖掘中，若要對數據進行分類，以下哪種算法對噪聲和缺失值具有較好的容忍性？（）A.決策樹B.樸素貝葉斯C.支持向量機D.隨機森林13、在數據分析中，數據預處理的自動化是提高效率的重要手段。以下關于數據預處理自動化的說法中，錯誤的是？（）A.數據預處理自動化可以使用腳本和工具來實現，減少手動處理的工作量B.數據預處理自動化可以提高數據的一致性和準確性，減少人為錯誤C.數據預處理自動化需要根據具體的數據和問題進行定制化開發，不能通用D.數據預處理自動化可以完全替代手動處理，不需要人工干預14、數據分析中的特征選擇用于篩選出對目標變量最有預測能力的特征。假設要分析一個包含數百個特征的數據集，以預測某種疾病的發生概率。以下哪種特征選擇方法在處理這種高維度數據時更能有效地篩選出關鍵特征？（）A.過濾式特征選擇B.包裹式特征選擇C.嵌入式特征選擇D.以上方法效果相同15、對于數據分析中的數據隱私保護，假設處理的數據包含敏感的個人信息。以下哪種方法可能有助于在數據分析過程中確保數據的安全性和合規性？（）A.數據匿名化，去除可識別個人的信息B.加密技術，對數據進行加密處理C.訪問控制，限制對數據的訪問權限D.不采取任何保護措施，直接處理數據二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）簡述數據倉庫中的緩慢變化維處理方法，說明在不同業務場景下如何選擇合適的處理方式，并舉例說明。2、（本題5分）在進行數據分析時，如何處理數據中的概念漂移？闡述檢測和適應概念漂移的方法，并舉例說明。3、（本題5分）解釋決策樹算法的原理和構建過程，舉例說明其在分類和預測問題中的應用，并討論如何避免決策樹的過擬合。三、論述題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）在能源交易領域，能源價格數據、交易規模數據等不斷更新。論述如何通過數據分析技術，像能源市場趨勢預測、交易風險評估等，優化能源交易決策，同時思考在數據波動大、市場監管嚴格和國際能源形勢影響方面的挑戰及應對措施。2、（本題5分）探討在社交媒體的廣告投放中，如何通過數據分析精準定位目標受眾，優化廣告內容和投放策略，提高廣告效果和投資回報率。3、（本題5分）在線教育的個性化學習路徑規劃需要深入的數據分析。請論述如何根據學生的學習數據來制定適合個體的學習計劃、推薦學習資源和評估學習進度，以及如何動態調整學習路徑以適應學生的變化。4、（本題5分）制造業在生產過程中產生了大量的質量檢測數據、設備運行數據等。闡述如何運用數據分析進行質量控制和預測性維護，以提高產品質量、降低生產成本，并結合工業4.0的背景探討數據分析在智能制造中的發展趨勢。5、（本題5分）對于企業的大數據平臺架構選型，論述如何根據業務需求和數據特點選擇合適的大數據技術架構和工具。四、案例分析題（本大題共3個小題，共30分)1、（本題10分）某在線古玩交易平臺掌握了交易數據、藏品類別、買家偏好等。提升平臺的信譽和交易安全性