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裝訂線裝訂線PAGE2第1頁,共3頁煙臺城市科技職業(yè)學(xué)院《大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)庫應(yīng)用技術(shù)》
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)分析的方差分析(ANOVA)中,以下關(guān)于組間方差和組內(nèi)方差的描述,錯誤的是()A.組間方差反映了不同組之間的差異B.組內(nèi)方差反映了組內(nèi)個體之間的差異C.如果組間方差顯著大于組內(nèi)方差,說明不同組之間存在顯著差異D.組間方差和組內(nèi)方差的比值越大,越說明組間差異不顯著2、在數(shù)據(jù)分析的探索性數(shù)據(jù)分析(EDA)中,以下不屬于常用方法的是()A.繪制箱線圖B.進行假設(shè)檢驗C.計算數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計量D.觀察數(shù)據(jù)的分布3、在進行數(shù)據(jù)分析項目時,需要對數(shù)據(jù)進行探索性分析。以下哪個工具常用于探索性數(shù)據(jù)分析?()A.ExcelB.SPSSC.PythonD.R4、假設(shè)要分析電商平臺上的用戶購買行為隨時間的變化,以下關(guān)于時間序列分析的描述,正確的是:()A.不考慮季節(jié)性因素,直接進行時間序列建模B.時間序列分解可以將數(shù)據(jù)分解為趨勢、季節(jié)性和隨機成分,有助于深入分析C.短期的時間序列數(shù)據(jù)比長期的數(shù)據(jù)更有分析價值D.時間序列分析只能用于預(yù)測未來,不能用于解釋過去的行為模式5、數(shù)據(jù)分析中的模型部署是將訓(xùn)練好的模型應(yīng)用到實際生產(chǎn)環(huán)境中。假設(shè)要將一個預(yù)測模型部署為在線服務(wù),以下哪個方面可能是需要重點關(guān)注的?()A.模型的性能和響應(yīng)時間B.數(shù)據(jù)的安全性和隱私保護C.系統(tǒng)的可擴展性和穩(wěn)定性D.以上方面都需要重點關(guān)注6、假設(shè)要分析一個城市的交通流量數(shù)據(jù),以優(yōu)化交通信號燈的設(shè)置和道路規(guī)劃。數(shù)據(jù)包括不同時間段、不同路段的車流量、車速等信息。為了找到交通擁堵的規(guī)律和原因,以下哪個分析角度可能是關(guān)鍵的?()A.時空分析B.基于車型的分類分析C.只關(guān)注高峰時段的分析D.隨機抽樣分析7、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)你在一個電商網(wǎng)站的交易數(shù)據(jù)中進行數(shù)據(jù)挖掘,旨在發(fā)現(xiàn)客戶的購買行為模式。以下關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的選擇,哪一項是最有可能有效的?()A.使用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘,找出經(jīng)常一起購買的商品組合B.應(yīng)用決策樹算法進行分類,預(yù)測客戶是否會購買某類商品C.利用聚類分析將客戶分為不同的群體,基于群體特征進行營銷D.以上三種技術(shù)結(jié)合使用,全面挖掘數(shù)據(jù)中的潛在信息8、在數(shù)據(jù)挖掘中,聚類分析是一種常用的方法。以下關(guān)于聚類分析的描述,錯誤的是?()A.可以將數(shù)據(jù)分成不同的類別B.類別之間的差異明顯C.不需要事先指定類別數(shù)量D.聚類結(jié)果是絕對準確的9、對于一個包含時間戳的數(shù)據(jù),若要按照時間順序進行分組并計算每組的統(tǒng)計量,以下哪種方法在Python中較為便捷?()A.使用pd.Grouper函數(shù)B.自定義函數(shù)進行分組C.先對時間戳進行排序,再進行分組D.以上方法都可行10、對于一個具有分類和數(shù)值型特征的數(shù)據(jù)集合,若要進行預(yù)處理,以下哪些步驟可能會被包括?()A.編碼分類特征B.處理異常值C.標準化數(shù)值型特征D.以上都是11、在數(shù)據(jù)分析的抽樣方法中,假設(shè)要從一個大規(guī)模的數(shù)據(jù)集中抽取一部分樣本進行分析。為了保證樣本具有代表性,以下哪種抽樣方法可能是較好的選擇?()A.簡單隨機抽樣,每個個體被抽取的概率相等B.分層抽樣,按不同層次分別抽樣C.系統(tǒng)抽樣,按照一定的間隔抽取D.不進行抽樣,直接分析整個數(shù)據(jù)集12、假設(shè)我們有一組銷售數(shù)據(jù),要分析不同產(chǎn)品類別的銷售額在總銷售額中的占比情況,以下哪種圖表最能直觀地展示結(jié)果?()A.折線圖B.柱狀圖C.餅圖D.箱線圖13、數(shù)據(jù)倉庫是數(shù)據(jù)分析的重要基礎(chǔ)設(shè)施。假設(shè)一個企業(yè)要構(gòu)建數(shù)據(jù)倉庫來整合來自不同業(yè)務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù),以下哪個步驟是首先要進行的?()A.確定數(shù)據(jù)倉庫的架構(gòu)B.進行數(shù)據(jù)清洗和轉(zhuǎn)換C.定義數(shù)據(jù)模型D.選擇合適的數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)14、在數(shù)據(jù)分析中,時間序列分析用于處理隨時間變化的數(shù)據(jù)。假設(shè)要預(yù)測股票價格的未來走勢,以下關(guān)于時間序列分析的描述,哪一項是不準確的?()A.移動平均法可以平滑數(shù)據(jù),去除短期波動,突出長期趨勢B.指數(shù)平滑法能夠根據(jù)歷史數(shù)據(jù)的權(quán)重對未來進行預(yù)測,近期數(shù)據(jù)的權(quán)重通常較大C.自回歸整合移動平均(ARIMA)模型可以捕捉時間序列的線性和季節(jié)性特征D.時間序列分析能夠準確預(yù)測股票價格的未來值,不受市場不確定性和突發(fā)事件的影響15、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)要檢驗一種新的教學(xué)方法是否能顯著提高學(xué)生的考試成績,需要進行嚴格的假設(shè)檢驗。以下哪種假設(shè)檢驗方法在這種教育評估場景中最為適用?()A.t檢驗B.z檢驗C.F檢驗D.卡方檢驗16、數(shù)據(jù)分析在金融領(lǐng)域的應(yīng)用越來越廣泛。以下關(guān)于數(shù)據(jù)分析在金融風(fēng)險管理中的作用,不準確的是()A.可以通過分析歷史數(shù)據(jù)來評估信用風(fēng)險,預(yù)測違約概率B.利用市場數(shù)據(jù)進行風(fēng)險模型的構(gòu)建和壓力測試,防范系統(tǒng)性風(fēng)險C.數(shù)據(jù)分析能夠?qū)崟r監(jiān)測交易活動,發(fā)現(xiàn)異常和欺詐行為D.數(shù)據(jù)分析在金融風(fēng)險管理中雖然有一定作用,但傳統(tǒng)的風(fēng)險管理方法仍然是主要的手段,數(shù)據(jù)分析可以忽略17、在數(shù)據(jù)分析中,數(shù)據(jù)倉庫的架構(gòu)有很多種,其中星型架構(gòu)是一種常用的架構(gòu)。以下關(guān)于星型架構(gòu)的描述中,錯誤的是?()A.星型架構(gòu)由事實表和維度表組成B.事實表中包含了大量的詳細數(shù)據(jù),維度表中包含了對事實表的描述信息C.星型架構(gòu)的數(shù)據(jù)查詢效率較高,適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集D.星型架構(gòu)的設(shè)計和維護比較復(fù)雜,需要專業(yè)的技術(shù)和知識18、在數(shù)據(jù)分析中,探索性數(shù)據(jù)分析(EDA)用于初步了解數(shù)據(jù)的特征和分布。假設(shè)要對一個新收集的社交媒體數(shù)據(jù)進行EDA,包括用戶的年齡、性別、地域和發(fā)布內(nèi)容等信息。以下哪種EDA方法在快速發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的潛在模式和關(guān)系方面更有效?()A.數(shù)據(jù)可視化B.統(tǒng)計描述C.相關(guān)性分析D.以上方法結(jié)合使用19、在處理文本數(shù)據(jù)時,除了常見的英文文本,還可能涉及到其他語言。假設(shè)我們要分析中文文本,以下哪個步驟在中文文本處理中可能與英文文本處理有所不同?()A.分詞B.詞干提取C.停用詞處理D.以上都是20、數(shù)據(jù)可視化在數(shù)據(jù)分析中有助于直觀地理解數(shù)據(jù)。假設(shè)要展示不同地區(qū)的銷售額分布情況,以下關(guān)于數(shù)據(jù)可視化選擇的描述,正確的是:()A.使用折線圖,因為它能夠清晰地顯示銷售額隨時間的變化趨勢B.采用柱狀圖,能直觀對比不同地區(qū)銷售額的差異C.選擇餅圖,以便準確呈現(xiàn)各地區(qū)銷售額占總銷售額的比例D.運用散點圖,可分析銷售額與其他相關(guān)因素的關(guān)系二、簡答題(本大題共5個小題,共25分)1、(本題5分)在數(shù)據(jù)挖掘中,如何處理數(shù)據(jù)的缺失值和異常值?請綜合介紹處理這兩種情況的方法和策略,并舉例說明。2、(本題5分)在進行數(shù)據(jù)分析時,如何處理數(shù)據(jù)中的缺失值和異常值同時存在的情況?列舉至少兩種綜合處理方法,并舉例說明。3、(本題5分)簡述數(shù)據(jù)挖掘中的推薦系統(tǒng),包括協(xié)同過濾、基于內(nèi)容的推薦等,說明其工作原理和應(yīng)用場景。4、(本題5分)數(shù)據(jù)分析中常使用回歸分析來研究變量之間的關(guān)系。請解釋線性回歸和非線性回歸的區(qū)別,并說明在何種情況下應(yīng)選擇非線性回歸模型。5、(本題5分)闡述數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)壓縮技術(shù),說明其目的、方法和對數(shù)據(jù)存儲和查詢性能的影響。三、案例分析題(本大題共5個小題,共25分)1、(本題5分)某社交平臺擁有用戶的注冊信息、發(fā)布內(nèi)容、關(guān)注關(guān)系、互動行為等數(shù)據(jù)。研究如何基于這些數(shù)據(jù)進行用戶畫像,以便為廣告投放提供精準定位。2、(本題5分)某智能家居公司掌握了產(chǎn)品銷售數(shù)據(jù)、用戶使用習(xí)慣、售后反饋等。改進產(chǎn)品功能和服務(wù),滿足用戶對智能家居的需求。3、(本題5分)某手機應(yīng)用市場積累了應(yīng)用的更新頻率、用戶評分變化、下載來源等。探討怎樣利用這些數(shù)據(jù)評估應(yīng)用開發(fā)者的表現(xiàn)和應(yīng)用的市場競爭力。4、(本題5分)某網(wǎng)約車平臺的拼車服務(wù)存有數(shù)據(jù),包括拼車人數(shù)、行程路線、費用分攤、用戶滿意度等。分析拼車人數(shù)和行程路線對費用分攤和用戶滿意度的影響。5、(本題5分)某餐飲企業(yè)收集了不同門店在不同時間段的客流量、銷售額、菜品評價等。思考如何通過這些數(shù)據(jù)優(yōu)化門店的營業(yè)時間和菜單設(shè)計。四、論述題(本大題共3個小題,共30分)1、(本題10分)在金融風(fēng)險管理中,壓力測試和情景分析需要基于數(shù)據(jù)分析。以某銀行為例,討論如何運用數(shù)據(jù)分析來構(gòu)建壓力測試模型、評估極端情況下的風(fēng)險承受能力、制定應(yīng)急預(yù)案,以及如何將壓
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