濰坊工程職業(yè)學(xué)院《行業(yè)大數(shù)據(jù)系統(tǒng)開發(fā)綜合實(shí)踐》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

自覺遵守考場紀(jì)律如考試作弊此答卷無效密自覺遵守考場紀(jì)律如考試作弊此答卷無效密封線第1頁，共3頁濰坊工程職業(yè)學(xué)院

《行業(yè)大數(shù)據(jù)系統(tǒng)開發(fā)綜合實(shí)踐》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷院(系)_______班級_______學(xué)號_______姓名_______題號一二三四總分得分一、單選題（本大題共15個(gè)小題，每小題1分，共15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)分析的異常檢測中，假設(shè)要從大量的交易數(shù)據(jù)中找出異常的交易行為，例如高額、頻繁或不符合常規(guī)模式的交易。以下哪種異常檢測方法可能更能有效地發(fā)現(xiàn)這些異常？（）A.基于統(tǒng)計(jì)的方法，設(shè)定閾值判斷異常B.基于距離的方法，計(jì)算數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的距離C.基于密度的方法，根據(jù)數(shù)據(jù)的局部密度D.不進(jìn)行異常檢測，認(rèn)為所有交易都是正常的2、數(shù)據(jù)分析中的因果推斷旨在確定變量之間的因果關(guān)系，而非僅僅是相關(guān)性。假設(shè)你想研究廣告投入與產(chǎn)品銷售之間的關(guān)系，以下關(guān)于因果推斷方法的選擇，哪一項(xiàng)是最關(guān)鍵的？（）A.進(jìn)行隨機(jī)對照實(shí)驗(yàn)，控制其他因素來確定因果關(guān)系B.基于觀察數(shù)據(jù)，使用回歸分析來推斷因果關(guān)系C.僅僅依靠相關(guān)系數(shù)來判斷因果關(guān)系D.主觀猜測和經(jīng)驗(yàn)判斷因果關(guān)系3、數(shù)據(jù)分析中常用的統(tǒng)計(jì)方法有很多，其中描述性統(tǒng)計(jì)是一種基礎(chǔ)的方法。以下關(guān)于描述性統(tǒng)計(jì)的描述中，錯誤的是？（）A.描述性統(tǒng)計(jì)可以用來概括數(shù)據(jù)的集中趨勢、離散程度和分布形狀B.描述性統(tǒng)計(jì)可以通過計(jì)算均值、中位數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差等指標(biāo)來實(shí)現(xiàn)C.描述性統(tǒng)計(jì)只能對數(shù)值型數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，對于分類型數(shù)據(jù)無法處理D.描述性統(tǒng)計(jì)是數(shù)據(jù)分析的第一步，為進(jìn)一步的分析提供基礎(chǔ)4、在對一個(gè)社交媒體平臺的用戶興趣數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，例如關(guān)注的話題、參與的討論組等，以進(jìn)行精準(zhǔn)的廣告投放。以下哪種數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可能在用戶畫像和廣告定向中發(fā)揮重要作用？（）A.分類算法B.聚類算法C.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘D.以上都是5、在進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗時(shí)，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)存在重復(fù)記錄。以下哪種方法可以有效地去除重復(fù)記錄？（）A.手動篩選B.使用數(shù)據(jù)庫的去重功能C.隨機(jī)刪除一部分重復(fù)記錄D.對重復(fù)記錄進(jìn)行合并6、對于一個(gè)分類問題，若訓(xùn)練集的準(zhǔn)確率很高，但測試集的準(zhǔn)確率很低，可能的原因是？（）A.模型過擬合B.模型欠擬合C.數(shù)據(jù)有偏差D.特征選擇不當(dāng)7、數(shù)據(jù)分析中的推薦系統(tǒng)廣泛應(yīng)用于電商、娛樂等領(lǐng)域。假設(shè)要為一個(gè)在線音樂平臺構(gòu)建推薦系統(tǒng)，根據(jù)用戶的歷史播放記錄和偏好為其推薦歌曲。以下哪種推薦算法在處理這種音樂推薦場景時(shí)更能滿足用戶的個(gè)性化需求？（）A.基于內(nèi)容的推薦B.協(xié)同過濾推薦C.基于知識的推薦D.混合推薦8、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，異常值檢測是重要的環(huán)節(jié)。假設(shè)要在一組銷售數(shù)據(jù)中檢測異常值，以下關(guān)于異常值檢測的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.可以基于數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)特征，如均值和標(biāo)準(zhǔn)差，來確定異常值的范圍B.箱線圖能夠直觀地展示數(shù)據(jù)的分布情況，并幫助識別異常值C.異常值一定是錯誤的數(shù)據(jù)，應(yīng)該直接刪除，以免影響分析結(jié)果D.考慮數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)背景和上下文信息，有助于更準(zhǔn)確地判斷異常值9、在數(shù)據(jù)分析中，若要檢驗(yàn)數(shù)據(jù)是否具有獨(dú)立性，應(yīng)使用哪種檢驗(yàn)方法？（）A.卡方檢驗(yàn)B.F檢驗(yàn)C.t檢驗(yàn)D.秩和檢驗(yàn)10、在處理大數(shù)據(jù)集時(shí)，分布式計(jì)算框架可以提高計(jì)算效率。假設(shè)要對海量的用戶行為數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，以下關(guān)于分布式計(jì)算框架選擇的描述，正確的是：（）A.不考慮數(shù)據(jù)規(guī)模和計(jì)算需求，隨意選擇一個(gè)分布式框架B.選擇一個(gè)復(fù)雜但功能強(qiáng)大的分布式框架，不考慮團(tuán)隊(duì)的技術(shù)能力和維護(hù)成本C.根據(jù)數(shù)據(jù)特點(diǎn)、計(jì)算任務(wù)和團(tuán)隊(duì)技術(shù)水平，選擇合適的分布式計(jì)算框架，如Hadoop、Spark等，并進(jìn)行合理的配置和優(yōu)化D.認(rèn)為分布式計(jì)算框架可以解決所有性能問題，不關(guān)注數(shù)據(jù)的分區(qū)和并行處理策略11、當(dāng)分析一個(gè)社交媒體平臺上用戶的行為數(shù)據(jù)，包括發(fā)布內(nèi)容的頻率、互動情況、關(guān)注對象等，以了解用戶的興趣和社交網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)?？紤]到數(shù)據(jù)的多樣性和復(fù)雜性，以下哪種數(shù)據(jù)可視化方式可能有助于更直觀地呈現(xiàn)分析結(jié)果？（）A.柱狀圖B.折線圖C.餅圖D.社交網(wǎng)絡(luò)圖12、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、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)倉庫中進(jìn)行，其他數(shù)據(jù)源不需要進(jìn)行監(jiān)控13、對于一個(gè)高維度的數(shù)據(jù)集，若要快速找到與給定數(shù)據(jù)點(diǎn)最相似的k個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)，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14、在進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化時(shí)，若要展示數(shù)據(jù)的比例關(guān)系，以下哪種圖表較為合適？（）A.柱狀圖B.餅圖C.折線圖D.箱線圖15、在數(shù)據(jù)挖掘中，關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘是一種常見的方法。以下關(guān)于關(guān)聯(lián)規(guī)則的描述，正確的是：（）A.關(guān)聯(lián)規(guī)則只能用于發(fā)現(xiàn)商品之間的購買關(guān)聯(lián)B.支持度表示同時(shí)購買兩種商品的顧客比例C.置信度越高，說明規(guī)則的可靠性越強(qiáng)D.提升度小于1時(shí)，表示兩種商品存在負(fù)相關(guān)關(guān)系二、簡答題（本大題共4個(gè)小題，共20分)1、（本題5分）在數(shù)據(jù)分析中，如何處理高維數(shù)據(jù)？請闡述常見的降維方法，如特征選擇、主成分分析等的原理和適用場景。2、（本題5分）在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，如何處理數(shù)據(jù)的動態(tài)變化和實(shí)時(shí)性要求？列舉至少兩種應(yīng)對方法，并舉例說明。3、（本題5分）解釋數(shù)據(jù)可視化中的數(shù)據(jù)抽象和聚合，說明如何通過抽象和聚合來展示數(shù)據(jù)的總體特征，同時(shí)不丟失關(guān)鍵信息。4、（本題5分）解釋什么是模型壓縮技術(shù)，說明其在減少模型計(jì)算量和存儲需求方面的應(yīng)用和方法，并舉例分析。三、論述題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）在社交電商領(lǐng)域，用戶的社交關(guān)系數(shù)據(jù)、購物分享數(shù)據(jù)等逐漸增多。分析如何借助數(shù)據(jù)分析手段，如社交影響力評估、商品推薦優(yōu)化等，促進(jìn)社交電商的發(fā)展，同時(shí)探討在數(shù)據(jù)隱私保護(hù)、社交關(guān)系動態(tài)變化和商品質(zhì)量把控方面可能面臨的問題及應(yīng)對方法。2、（本題5分）在電商平臺的搜索推薦中，數(shù)據(jù)分析能夠提高搜索準(zhǔn)確性和推薦相關(guān)性。以某大型電商平臺的搜索功能為例，分析如何運(yùn)用數(shù)據(jù)分析來優(yōu)化搜索算法、理解用戶意圖、提升推薦商品的點(diǎn)擊率和轉(zhuǎn)化率，以及如何處理搜索和推薦中的冷啟動問題。3、（本題5分）能源行業(yè)面臨著資源優(yōu)化配置和節(jié)能減排的挑戰(zhàn)。選取一家能源企業(yè)，論述如何利用數(shù)據(jù)分析來優(yōu)化能源生產(chǎn)和配送，例如能源消耗預(yù)測、智能電網(wǎng)管理、可再生能源整合，以及如何在數(shù)據(jù)分析中考慮政策法規(guī)和環(huán)境因素的影響。4、（本題5分）在文化遺產(chǎn)保護(hù)領(lǐng)域，文物的監(jiān)測數(shù)據(jù)、修復(fù)記錄數(shù)據(jù)等逐漸完善。探討如何利用數(shù)據(jù)分析方法，比如文物病害預(yù)警、保護(hù)策略制定等，加強(qiáng)文化遺產(chǎn)的保護(hù)和管理，同時(shí)研究在數(shù)據(jù)專業(yè)性強(qiáng)、技術(shù)手段有限和保護(hù)資金分配方面所面臨的困難及解決途徑。5、（本題5分）金融科技公司在創(chuàng)新金融服務(wù)時(shí)需要依靠數(shù)據(jù)分析。以某金融科技企業(yè)為例，分析如何運(yùn)用數(shù)據(jù)分析來開發(fā)新的金融產(chǎn)品、評估風(fēng)險(xiǎn)、優(yōu)化用戶體驗(yàn)，以及如何應(yīng)對金融監(jiān)管和數(shù)據(jù)合規(guī)方面的要求。四、案例分析題（本大題共4個(gè)小題，共40分)1、（本題10分）某健身俱樂部收集了會員的健身項(xiàng)目選擇、鍛煉頻率、身體指標(biāo)等數(shù)據(jù)。研究怎樣根據(jù)這些數(shù)據(jù)為會員提供個(gè)性化的健身方案。2、（本題10分）一家房地產(chǎn)中介公司的寫字樓租賃業(yè)務(wù)存有數(shù)據(jù)，包括寫