遼寧師范大學(xué)《云計(jì)算與大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共7頁遼寧師范大學(xué)《云計(jì)算與大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)》

2023-2024學(xué)年第一學(xué)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25個小題，每小題1分，共25分．在每小題給出的四個選項(xiàng)中，只有一項(xiàng)是符合題目要求的．）1、假設(shè)要對海量圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，以下關(guān)于圖像數(shù)據(jù)分析方法的描述，正確的是：（）A.直接使用傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析方法處理圖像數(shù)據(jù)，效果良好B.基于深度學(xué)習(xí)的圖像識別算法能夠自動提取圖像的特征C.圖像數(shù)據(jù)的分辨率對分析結(jié)果沒有影響D.不需要對圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，直接輸入模型進(jìn)行分析2、在多變量數(shù)據(jù)分析中，主成分分析（PCA）是一種常用的方法。假設(shè)你有一組包含多個相關(guān)變量的數(shù)據(jù)，以下關(guān)于PCA應(yīng)用的目的，哪一項(xiàng)是最準(zhǔn)確的？（）A.減少變量數(shù)量，同時保留大部分?jǐn)?shù)據(jù)的方差B.找到變量之間的線性關(guān)系C.對數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理D.直接用于預(yù)測未知數(shù)據(jù)3、在數(shù)據(jù)庫中，若要執(zhí)行事務(wù)處理以確保數(shù)據(jù)的一致性，以下哪個特性是關(guān)鍵的？（）A.原子性B.一致性C.隔離性D.持久性4、在數(shù)據(jù)分析中，評估模型的性能是重要的環(huán)節(jié)。假設(shè)我們已經(jīng)建立了一個預(yù)測模型。以下關(guān)于模型評估的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以使用交叉驗(yàn)證來評估模型的穩(wěn)定性和泛化能力B.混淆矩陣可以幫助我們分析模型在不同類別上的預(yù)測情況C.準(zhǔn)確率是評估模型性能的唯一指標(biāo)，準(zhǔn)確率越高模型越好D.可以根據(jù)具體問題選擇合適的評估指標(biāo)，如召回率、F1值等5、假設(shè)要分析一個醫(yī)療保健系統(tǒng)中的患者病歷數(shù)據(jù)，包括診斷結(jié)果、治療方案、康復(fù)情況等，以發(fā)現(xiàn)疾病的趨勢和治療效果的影響因素?？紤]到醫(yī)療數(shù)據(jù)的敏感性和隱私性，以下哪個方面需要特別注意？（）A.數(shù)據(jù)加密和安全保護(hù)B.快速得出分析結(jié)果C.忽略數(shù)據(jù)的隱私問題D.公開所有數(shù)據(jù)以獲取更多幫助6、當(dāng)分析兩個連續(xù)變量之間的線性關(guān)系時，以下哪個統(tǒng)計(jì)量的值在-1到1之間？（）A.相關(guān)系數(shù)B.決定系數(shù)C.方差膨脹因子D.協(xié)方差7、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)質(zhì)量評估是確保數(shù)據(jù)可靠性的重要手段。以下關(guān)于數(shù)據(jù)質(zhì)量評估的說法中，錯誤的是？（）A.數(shù)據(jù)質(zhì)量評估可以使用多種指標(biāo)，如準(zhǔn)確性、完整性、一致性等B.數(shù)據(jù)質(zhì)量評估可以通過手動檢查和自動化工具相結(jié)合的方式進(jìn)行C.數(shù)據(jù)質(zhì)量評估應(yīng)定期進(jìn)行，及時發(fā)現(xiàn)和解決數(shù)據(jù)質(zhì)量問題D.數(shù)據(jù)質(zhì)量評估只需要在數(shù)據(jù)進(jìn)入數(shù)據(jù)倉庫之前進(jìn)行，之后就不需要再進(jìn)行評估了8、數(shù)據(jù)分析中的回歸分析用于建立變量之間的定量關(guān)系。假設(shè)要建立一個線性回歸模型來預(yù)測氣溫對空調(diào)銷量的影響。如果模型的殘差呈現(xiàn)出明顯的非線性模式，可能表明什么？（）A.應(yīng)該使用非線性回歸模型來改進(jìn)預(yù)測效果B.數(shù)據(jù)中存在異常值，需要進(jìn)行處理C.模型的擬合效果很好，無需進(jìn)一步改進(jìn)D.收集的數(shù)據(jù)不足以進(jìn)行有效的分析9、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)可視化的工具有很多，其中Tableau是一種常用的工具。以下關(guān)于Tableau的描述中，錯誤的是？（）A.Tableau可以連接多種數(shù)據(jù)源，進(jìn)行數(shù)據(jù)的導(dǎo)入和整合B.Tableau可以制作各種類型的圖表，進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化C.Tableau的操作簡單易學(xué)，適用于非專業(yè)用戶D.Tableau只能處理小規(guī)模數(shù)據(jù)集，對于大規(guī)模數(shù)據(jù)集無法處理10、在進(jìn)行數(shù)據(jù)探索性分析時，需要了解數(shù)據(jù)的分布和關(guān)系。假設(shè)要分析一個城市的房價與地理位置、房屋面積等因素的關(guān)系，以下關(guān)于探索性分析方法的描述，正確的是：（）A.只繪制簡單的圖表，不進(jìn)行深入的統(tǒng)計(jì)分析B.不考慮變量之間的相關(guān)性，孤立地分析每個因素C.綜合運(yùn)用數(shù)據(jù)可視化、相關(guān)性分析、分組統(tǒng)計(jì)等方法，揭示數(shù)據(jù)的潛在模式和關(guān)系，提出假設(shè)和研究方向D.忽略數(shù)據(jù)中的異常值和缺失值，認(rèn)為它們不影響分析結(jié)果11、在對一家制造業(yè)企業(yè)的生產(chǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，例如原材料采購、生產(chǎn)流程、產(chǎn)品質(zhì)量等，以優(yōu)化生產(chǎn)過程和降低成本。以下哪種數(shù)據(jù)分析工具可能最適合處理大規(guī)模的工業(yè)數(shù)據(jù)？（）A.ExcelB.PythonC.SPSSD.SQL12、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，表示兩種商品存在負(fù)相關(guān)關(guān)系13、在構(gòu)建數(shù)據(jù)分析模型時，模型評估指標(biāo)是衡量模型性能的重要依據(jù)。假設(shè)你建立了一個客戶流失預(yù)測模型，以下關(guān)于評估指標(biāo)的選擇，哪一項(xiàng)是最能反映模型實(shí)際效果的？（）A.準(zhǔn)確率，即正確預(yù)測的比例B.召回率，即正確預(yù)測流失客戶的比例C.F1值，綜合考慮準(zhǔn)確率和召回率D.均方誤差，衡量預(yù)測值與實(shí)際值的差異14、數(shù)據(jù)分析中，回歸分析用于建立變量之間的關(guān)系模型。以下關(guān)于回歸分析的說法中，錯誤的是？（）A.線性回歸是回歸分析中最常見的類型，用于建立因變量與一個或多個自變量之間的線性關(guān)系B.回歸分析可以用來預(yù)測因變量的值，根據(jù)自變量的變化情況進(jìn)行推斷C.回歸分析的結(jié)果只適用于特定的數(shù)據(jù)集，不能推廣到其他情況D.在進(jìn)行回歸分析時，需要對模型進(jìn)行評估和驗(yàn)證，確保其準(zhǔn)確性和可靠性15、在數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)集市的建設(shè)中，需要考慮數(shù)據(jù)的整合和存儲。假設(shè)要為一個企業(yè)構(gòu)建數(shù)據(jù)存儲架構(gòu)，以下關(guān)于數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)集市選擇的描述，正確的是：（）A.只建立數(shù)據(jù)倉庫，不考慮數(shù)據(jù)集市，認(rèn)為數(shù)據(jù)倉庫能夠滿足所有分析需求B.盲目建立數(shù)據(jù)集市，不與數(shù)據(jù)倉庫進(jìn)行有效的集成和協(xié)調(diào)C.根據(jù)企業(yè)的規(guī)模、業(yè)務(wù)需求和數(shù)據(jù)特點(diǎn)，合理規(guī)劃數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)集市的架構(gòu)，確保數(shù)據(jù)的一致性和可用性，并明確它們在數(shù)據(jù)分析中的角色和作用D.不考慮數(shù)據(jù)的更新和維護(hù)，只關(guān)注初始的建設(shè)16、在對一家公司的人力資源數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，例如員工的績效評估、工作年限、培訓(xùn)經(jīng)歷等，以找出影響員工績效的因素，并為人力資源決策提供支持。以下哪種分析方法可能有助于發(fā)現(xiàn)潛在的模式和關(guān)系？（）A.主成分分析B.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘C.文本挖掘D.以上都是17、對于數(shù)據(jù)分析中的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘，假設(shè)要從超市的銷售數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)商品之間的購買關(guān)聯(lián)，例如哪些商品經(jīng)常一起被購買。以下哪種關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法可能會產(chǎn)生更有價值的結(jié)果？（）A.Apriori算法，基于頻繁項(xiàng)集挖掘B.FP-Growth算法，提高挖掘效率C.Eclat算法，基于垂直數(shù)據(jù)格式D.不進(jìn)行關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘，依靠直覺判斷商品關(guān)聯(lián)18、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(jìn)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(jī)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19、對于數(shù)據(jù)分析中的文本情感分析，假設(shè)要分析大量的產(chǎn)品評論，判斷其是正面、負(fù)面還是中性情感。以下哪種方法在處理自然語言的情感傾向時可能更有效？（）A.使用情感詞典，匹配關(guān)鍵詞B.基于機(jī)器學(xué)習(xí)的分類模型C.深度學(xué)習(xí)模型，如循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.人工閱讀和判斷每條評論的情感20、數(shù)據(jù)分析中的假設(shè)檢驗(yàn)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(yàn)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(jìn)行嚴(yán)格的假設(shè)檢驗(yàn)。以下哪種假設(shè)檢驗(yàn)方法在這種教育評估場景中最為適用？（）A.t檢驗(yàn)B.z檢驗(yàn)C.F檢驗(yàn)D.卡方檢驗(yàn)21、在構(gòu)建數(shù)據(jù)分析模型時，特征工程起著關(guān)鍵作用。假設(shè)我們正在構(gòu)建一個預(yù)測房價的模型，擁有房屋面積、房間數(shù)量、地理位置等原始數(shù)據(jù)。以下哪種特征工程方法可能有助于提高模型的性能？（）A.對數(shù)值型特征進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理B.忽略地理位置特征，因?yàn)樗y以量化C.直接使用原始數(shù)據(jù)，不進(jìn)行任何處理D.將所有特征組合成一個綜合特征22、數(shù)據(jù)分析中的文本分析用于處理非結(jié)構(gòu)化的文本數(shù)據(jù)。假設(shè)要從大量的客戶評論中提取關(guān)鍵信息和情感傾向，以下關(guān)于文本分析方法的描述，正確的是：（）A.僅使用簡單的關(guān)鍵詞計(jì)數(shù)，不考慮文本的語義和語境B.不進(jìn)行文本的預(yù)處理和清洗，直接應(yīng)用分析算法C.采用自然語言處理技術(shù)，包括詞法分析、句法分析、情感分析等，對文本進(jìn)行預(yù)處理、特征提取和建模，以準(zhǔn)確理解和挖掘文本中的信息D.認(rèn)為文本分析結(jié)果一定準(zhǔn)確可靠，不需要人工驗(yàn)證和修正23、回歸分析是數(shù)據(jù)分析中的常用方法。假設(shè)要研究廣告投入與銷售額之間的關(guān)系，以下關(guān)于回歸分析的描述，正確的是：（）A.簡單線性回歸足以捕捉廣告投入和銷售額之間的復(fù)雜非線性關(guān)系B.多元線性回歸中，自變量越多，模型的解釋能力就越強(qiáng)C.在建立回歸模型前，不需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理D.回歸模型的擬合優(yōu)度（R2）越高，說明模型對數(shù)據(jù)的擬合效果越好24、在數(shù)據(jù)分析中，生存分析用于研究事件發(fā)生的時間。假設(shè)要分析患者的生存時間與治療方案的關(guān)系，以下關(guān)于生存分析的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以計(jì)算生存曲線來直觀展示不同組患者的生存情況B.風(fēng)險(xiǎn)比（HazardRatio）用于比較不同組的風(fēng)險(xiǎn)程度C.生存分析只適用于醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，在其他領(lǐng)域沒有應(yīng)用價值D.考慮刪失數(shù)據(jù)是生存分析的一個重要特點(diǎn)25、數(shù)據(jù)分析中的實(shí)時數(shù)據(jù)分析要求快速處理和響應(yīng)數(shù)據(jù)。假設(shè)要構(gòu)建一個實(shí)時監(jiān)控系統(tǒng)來跟蹤網(wǎng)站的流量變化，以下關(guān)于實(shí)時數(shù)據(jù)分析技術(shù)選擇的描述，正確的是：（）A.選擇傳統(tǒng)的批處理技術(shù)，不考慮實(shí)時性要求B.采用復(fù)雜且難以維護(hù)的實(shí)時分析框架，不考慮實(shí)際需求和資源限制C.根據(jù)數(shù)據(jù)量、延遲要求和技術(shù)團(tuán)隊(duì)的能力，選擇合適的實(shí)時數(shù)據(jù)分析技術(shù)，如Flink、KafkaStreams等，并進(jìn)行性能優(yōu)化和監(jiān)控D.認(rèn)為實(shí)時數(shù)據(jù)分析不需要考慮數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和完整性二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）簡述異常值檢測的方法和原理，說明異常值對數(shù)據(jù)分析結(jié)果的影響，以及如何在實(shí)際數(shù)據(jù)中識別和處理異常值。2、（本題5分）解釋什么是圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN），說明其在圖結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用和優(yōu)勢，并舉例分析。3、（本題5分）描述數(shù)據(jù)挖掘中的集成學(xué)習(xí)中的Bagging方法和Boosting方法的原理和區(qū)別，并舉例說明在分類問題中的應(yīng)用。4、（本題5分）解釋數(shù)據(jù)可視化中的可視化布局原則，說明如何通過合理的布局組織數(shù)據(jù)元素，提高可視化的可讀性和美觀性。三、案例分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）某快遞公司收集了不同地區(qū)的快遞收發(fā)量、配送時效、客戶投訴等數(shù)據(jù)。研究怎樣借助這些數(shù)據(jù)優(yōu)化區(qū)域配送網(wǎng)絡(luò)和服務(wù)質(zhì)量。2、（本題5分）某社交電商平臺記錄了用戶的分享行為、購買轉(zhuǎn)化率、社群活躍度等數(shù)據(jù)。研究社交因素對銷售的影響，優(yōu)化平臺的社交功能和營銷活動。3、（本題5分）某在線音樂平臺記錄了用戶的聽歌歷史、收藏歌曲、評論等數(shù)據(jù)。分析用戶的音樂口味，為個性化推薦和版權(quán)采購提供參考。4、（本題5分）某農(nóng)產(chǎn)品企業(yè)積累了農(nóng)產(chǎn)品的種植數(shù)據(jù)、銷售數(shù)據(jù)、市場價格波動等信息。研究怎樣根據(jù)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行種植規(guī)劃和市場風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測。5、（本題5分）某餐飲外賣平臺收集了商家數(shù)據(jù)、用戶訂單數(shù)據(jù)、配送數(shù)據(jù)等。分析外賣市場的競爭態(tài)勢，為商家和用戶提供更好的服務(wù)。四、論述題（本大題共3個小題，共30分)1、（本題10分）在金融科技的創(chuàng)新應(yīng)用中，如何利用數(shù)據(jù)分析來評估新產(chǎn)品的市場潛力、用戶接受度和風(fēng)險(xiǎn)特征，例如數(shù)字支付、