山東石油化工學(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_第1頁(yè)
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學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場(chǎng)____________準(zhǔn)考證號(hào)學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場(chǎng)____________準(zhǔn)考證號(hào)…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁(yè),共3頁(yè)山東石油化工學(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(hào)一二三四總分得分一、單選題(本大題共20個(gè)小題,每小題2分,共40分.在每小題給出的四個(gè)選項(xiàng)中,只有一項(xiàng)是符合題目要求的.)1、在數(shù)據(jù)分析中,需要對(duì)缺失值進(jìn)行處理,例如在一個(gè)包含客戶信息的數(shù)據(jù)集里,部分客戶的年齡數(shù)據(jù)缺失。以下哪種處理缺失值的方法可能是合適的?()A.直接刪除包含缺失值的記錄B.用平均值或中位數(shù)填充C.根據(jù)其他相關(guān)變量進(jìn)行推測(cè)填充D.以上都是2、在數(shù)據(jù)分析中,數(shù)據(jù)可視化的方法有很多,其中柱狀圖是一種常用的圖表類型。以下關(guān)于柱狀圖的描述中,錯(cuò)誤的是?()A.柱狀圖可以用來比較不同類別之間的數(shù)據(jù)大小B.柱狀圖可以顯示數(shù)據(jù)的分布情況和趨勢(shì)C.柱狀圖的柱子寬度應(yīng)該根據(jù)數(shù)據(jù)的數(shù)量進(jìn)行調(diào)整D.柱狀圖的柱子顏色可以根據(jù)需要進(jìn)行選擇和設(shè)置3、在數(shù)據(jù)分析的過程中,當(dāng)面對(duì)一個(gè)包含大量用戶消費(fèi)行為數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集,需要找出影響用戶購(gòu)買決策的關(guān)鍵因素,例如產(chǎn)品價(jià)格、促銷活動(dòng)、用戶評(píng)價(jià)等。假設(shè)數(shù)據(jù)的維度眾多,關(guān)系復(fù)雜,以下哪種數(shù)據(jù)分析方法可能最為有效?()A.描述性統(tǒng)計(jì)分析B.相關(guān)性分析C.因子分析D.回歸分析4、假設(shè)要分析電商平臺(tái)上的用戶購(gòu)買行為隨時(shí)間的變化,以下關(guān)于時(shí)間序列分析的描述,正確的是:()A.不考慮季節(jié)性因素,直接進(jìn)行時(shí)間序列建模B.時(shí)間序列分解可以將數(shù)據(jù)分解為趨勢(shì)、季節(jié)性和隨機(jī)成分,有助于深入分析C.短期的時(shí)間序列數(shù)據(jù)比長(zhǎng)期的數(shù)據(jù)更有分析價(jià)值D.時(shí)間序列分析只能用于預(yù)測(cè)未來,不能用于解釋過去的行為模式5、在數(shù)據(jù)分析中的分類算法評(píng)估指標(biāo)中,以下關(guān)于準(zhǔn)確率和召回率的說法,不正確的是()A.準(zhǔn)確率是指分類正確的樣本數(shù)占總樣本數(shù)的比例B.召回率是指被正確分類的正例樣本數(shù)占實(shí)際正例樣本數(shù)的比例C.在某些情況下,準(zhǔn)確率和召回率可能存在矛盾,需要根據(jù)具體問題權(quán)衡二者的重要性D.為了綜合評(píng)估分類算法的性能,只需要關(guān)注準(zhǔn)確率和召回率其中一個(gè)指標(biāo)即可,另一個(gè)可以忽略6、在數(shù)據(jù)分析中,數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)用于存儲(chǔ)和管理大量的數(shù)據(jù)。假設(shè)一個(gè)企業(yè)要建立數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。以下關(guān)于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的描述,哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的?()A.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)通常是經(jīng)過整合和清洗的,質(zhì)量較高B.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)支持復(fù)雜的查詢和分析操作,能夠快速返回結(jié)果C.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)更新頻率較低,一般是定期批量更新D.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)可以直接替代業(yè)務(wù)系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)庫(kù),用于日常的事務(wù)處理7、在數(shù)據(jù)分析中,若要分析數(shù)據(jù)的偏態(tài)和峰態(tài),以下哪個(gè)統(tǒng)計(jì)量可以提供相關(guān)信息?()A.偏度系數(shù)B.峰度系數(shù)C.協(xié)方差D.相關(guān)系數(shù)8、在進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理時(shí),特征工程是重要的環(huán)節(jié)。以下關(guān)于特征工程的描述,錯(cuò)誤的是:()A.特征縮放可以加快模型的訓(xùn)練速度B.特征選擇可以去除無關(guān)或冗余的特征C.特征構(gòu)建是從原始數(shù)據(jù)中創(chuàng)造新的特征D.特征工程對(duì)模型的性能沒有影響9、在數(shù)據(jù)分析中,數(shù)據(jù)分析的流程包括多個(gè)步驟,其中數(shù)據(jù)探索是一個(gè)重要的步驟。以下關(guān)于數(shù)據(jù)探索的描述中,錯(cuò)誤的是?()A.數(shù)據(jù)探索可以幫助人們了解數(shù)據(jù)的特征和分布B.數(shù)據(jù)探索可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的異常值和噪聲C.數(shù)據(jù)探索可以確定數(shù)據(jù)分析的方法和工具D.數(shù)據(jù)探索只需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行簡(jiǎn)單的統(tǒng)計(jì)分析,無需進(jìn)行深入的挖掘和探索10、在對(duì)一個(gè)社交網(wǎng)絡(luò)的用戶關(guān)系數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,例如好友關(guān)系、群組活動(dòng)等,以發(fā)現(xiàn)社區(qū)結(jié)構(gòu)和關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)。以下哪種算法可能在社區(qū)發(fā)現(xiàn)和關(guān)鍵人物識(shí)別中表現(xiàn)出色?()A.PageRank算法B.K-Means算法C.Apriori算法D.以上都不是11、當(dāng)處理高維度的數(shù)據(jù)時(shí),以下哪種方法可以用于降低數(shù)據(jù)的維度,同時(shí)保留重要的信息?()A.主成分分析B.因子分析C.線性判別分析D.以上都是12、對(duì)于數(shù)據(jù)分析中的因果推斷,假設(shè)要確定一個(gè)因素是否真正導(dǎo)致了某種結(jié)果。以下哪種方法或思路在進(jìn)行因果分析時(shí)可能是關(guān)鍵的?()A.隨機(jī)對(duì)照試驗(yàn)B.觀察性研究結(jié)合工具變量C.反事實(shí)推理D.僅根據(jù)相關(guān)性得出因果結(jié)論13、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí),數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化或歸一化處理常常是必要的。假設(shè)我們有一組特征數(shù)據(jù),取值范圍差異較大,以下哪種標(biāo)準(zhǔn)化方法可以將數(shù)據(jù)映射到特定的區(qū)間,例如[0,1]?()A.最小-最大標(biāo)準(zhǔn)化B.Z-score標(biāo)準(zhǔn)化C.小數(shù)定標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化D.以上都是14、對(duì)于一個(gè)包含大量文本和數(shù)值混合數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集,以下哪種預(yù)處理方法較為常見?()A.文本向量化B.數(shù)值標(biāo)準(zhǔn)化C.特征工程D.以上都是15、當(dāng)分析一組數(shù)據(jù)的離散程度時(shí),以下哪個(gè)指標(biāo)不僅考慮了數(shù)據(jù)的偏離程度,還考慮了數(shù)據(jù)的分布形態(tài)?()A.方差B.標(biāo)準(zhǔn)差C.平均差D.變異系數(shù)16、數(shù)據(jù)分析中,數(shù)據(jù)質(zhì)量的監(jiān)控是持續(xù)改進(jìn)數(shù)據(jù)質(zhì)量的重要手段。以下關(guān)于數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控的說法中,錯(cuò)誤的是?()A.數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控可以通過設(shè)置數(shù)據(jù)質(zhì)量指標(biāo)、定期檢查和預(yù)警等方式來實(shí)現(xiàn)B.數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控應(yīng)覆蓋數(shù)據(jù)的采集、存儲(chǔ)、處理和使用等各個(gè)環(huán)節(jié)C.數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控需要建立有效的反饋機(jī)制,及時(shí)發(fā)現(xiàn)和解決數(shù)據(jù)質(zhì)量問題D.數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控只需要在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中進(jìn)行,其他數(shù)據(jù)源不需要進(jìn)行監(jiān)控17、在數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目中,數(shù)據(jù)隱私和安全是需要重點(diǎn)關(guān)注的問題。假設(shè)我們?cè)谔幚戆瑐€(gè)人敏感信息的數(shù)據(jù),以下哪種措施可以有效地保護(hù)數(shù)據(jù)隱私?()A.數(shù)據(jù)加密B.匿名化處理C.訪問控制D.以上都是18、在數(shù)據(jù)分析中,若要比較多個(gè)總體的均值是否相等,以下哪種方法較為常用?()A.方差分析B.多重比較C.假設(shè)檢驗(yàn)D.以上都是19、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí),選擇合適的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)能夠準(zhǔn)確地描述數(shù)據(jù)特征。假設(shè)我們正在分析一組學(xué)生的考試成績(jī)。以下關(guān)于統(tǒng)計(jì)指標(biāo)的描述,哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的?()A.平均數(shù)能夠反映數(shù)據(jù)的集中趨勢(shì),但容易受到極端值的影響B(tài).中位數(shù)不受極端值的影響,能更穩(wěn)健地表示數(shù)據(jù)的中心位置C.標(biāo)準(zhǔn)差越大,說明數(shù)據(jù)的離散程度越小,數(shù)據(jù)越穩(wěn)定D.方差是標(biāo)準(zhǔn)差的平方,同樣可以反映數(shù)據(jù)的離散程度20、數(shù)據(jù)分析中,數(shù)據(jù)挖掘算法的性能可以通過多種指標(biāo)進(jìn)行評(píng)估。以下關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘算法性能評(píng)估指標(biāo)的說法中,錯(cuò)誤的是?()A.數(shù)據(jù)挖掘算法的性能可以通過準(zhǔn)確率、召回率、F1值等指標(biāo)進(jìn)行評(píng)估B.數(shù)據(jù)挖掘算法的性能評(píng)估指標(biāo)應(yīng)根據(jù)具體的問題和數(shù)據(jù)特點(diǎn)來選擇C.數(shù)據(jù)挖掘算法的性能評(píng)估指標(biāo)只需要考慮算法的準(zhǔn)確性,其他因素可以忽略不計(jì)D.數(shù)據(jù)挖掘算法的性能評(píng)估應(yīng)在不同的數(shù)據(jù)集上進(jìn)行測(cè)試,以確保結(jié)果的可靠性二、簡(jiǎn)答題(本大題共3個(gè)小題,共15分)1、(本題5分)在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí),如何有效地管理和組織數(shù)據(jù)?闡述數(shù)據(jù)存儲(chǔ)格式的選擇、數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)和數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)的應(yīng)用。2、(本題5分)分類算法在數(shù)據(jù)分析中廣泛應(yīng)用,如樸素貝葉斯分類、支持向量機(jī)等。請(qǐng)比較這兩種分類算法的優(yōu)缺點(diǎn)和適用場(chǎng)景。3、(本題5分)解釋數(shù)據(jù)可視化中的數(shù)據(jù)鉆取和上卷,說明如何通過這兩種操作深入探索和概括數(shù)據(jù),以獲取更詳細(xì)或更宏觀的信息。三、案例分析題(本大題共5個(gè)小題,共25分)1、(本題5分)某餐飲連鎖品牌收集了各門店的菜品銷售數(shù)據(jù)、食材采購(gòu)成本、員工工作效率等信息。分析怎樣借助這些數(shù)據(jù)進(jìn)行菜品創(chuàng)新和人員管理優(yōu)化。2、(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(chǎng)趨勢(shì)等信息。預(yù)測(cè)房地產(chǎn)市場(chǎng)走向,為樓盤開發(fā)和銷售策略提供決策支持。3、(本題5分)某在線視頻平臺(tái)保存了用戶的觀看歷史、搜索記錄、評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)等。探討怎樣利用這些數(shù)據(jù)進(jìn)行個(gè)性化的內(nèi)容推薦和視頻排序。4、(本題5分)某在線旅游平臺(tái)掌握了不同目的地的旅游產(chǎn)品預(yù)訂數(shù)據(jù)、用戶評(píng)價(jià)、旅游淡旺季等信息。研究怎樣利用這些數(shù)據(jù)進(jìn)行目的地營(yíng)銷和產(chǎn)品優(yōu)化。5、(本題5分)某共享單車企業(yè)掌握了車輛使用數(shù)據(jù)、用戶出行軌跡、熱點(diǎn)區(qū)域等信息。優(yōu)化車輛投放策略,提高車輛利用率和用戶體驗(yàn)。四、論述題(本大題

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