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_第1頁(yè)
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_第2頁(yè)
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_第3頁(yè)
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_第4頁(yè)
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_第5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7頁(yè)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(hào)一二三四總分得分批閱人一、單選題(本大題共25個(gè)小題,每小題1分,共25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、假設(shè)要對(duì)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(shí)別算法能夠自動(dòng)提取圖像的特征C.圖像數(shù)據(jù)的分辨率對(duì)分析結(jié)果沒(méi)有影響D.不需要對(duì)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(gè)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(shí)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(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理D.直接用于預(yù)測(cè)未知數(shù)據(jù)3、在數(shù)據(jù)庫(kù)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(gè)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(píng)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(gè)預(yù)測(cè)模型。以下關(guān)于模型評(píng)估的描述,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.可以使用交叉驗(yàn)證來(lái)評(píng)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(cè)情況C.準(zhǔn)確率是評(píng)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(wèn)題選擇合適的評(píng)估指標(biāo),如召回率、F1值等5、假設(shè)要分析一個(gè)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(shì)和治療效果的影響因素。考慮到醫(yī)療數(shù)據(jù)的敏感性和隱私性,以下哪個(gè)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(wèn)題D.公開(kāi)所有數(shù)據(jù)以獲取更多幫助6、當(dāng)分析兩個(gè)連續(xù)變量之間的線性關(guān)系時(shí),以下哪個(gè)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(píng)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(píng)估的說(shuō)法中,錯(cuò)誤的是?()A.數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)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(píng)估可以通過(guò)手動(dòng)檢查和自動(dòng)化工具相結(jié)合的方式進(jìn)行C.數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估應(yīng)定期進(jìn)行,及時(shí)發(fā)現(xiàn)和解決數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題D.數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估只需要在數(shù)據(jù)進(jìn)入數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)之前進(jìn)行,之后就不需要再進(jìn)行評(píng)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(gè)線性回歸模型來(lái)預(yù)測(cè)氣溫對(duì)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(lái)改進(jìn)預(yù)測(cè)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(wú)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(cuò)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(jiǎn)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(duì)于大規(guī)模數(shù)據(jù)集無(wú)法處理10、在進(jìn)行數(shù)據(jù)探索性分析時(shí),需要了解數(shù)據(jù)的分布和關(guān)系。假設(shè)要分析一個(gè)城市的房?jī)r(jià)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(jiǎn)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(gè)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(duì)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(gòu)、生產(chǎn)流程、產(chǎn)品質(zhì)量等,以優(yōu)化生產(chǎn)過(guò)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(jiàn)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(gòu)買關(guān)聯(lián)B.支持度表示同時(shí)購(gòu)買兩種商品的顧客比例C.置信度越高,說(shuō)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13、在構(gòu)建數(shù)據(jù)分析模型時(shí),模型評(píng)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(gè)客戶流失預(yù)測(cè)模型,以下關(guān)于評(píng)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(cè)的比例B.召回率,即正確預(yù)測(cè)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(cè)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(shuō)法中,錯(cuò)誤的是?()A.線性回歸是回歸分析中最常見(jiàn)的類型,用于建立因變量與一個(gè)或多個(gè)自變量之間的線性關(guān)系B.回歸分析可以用來(lái)預(yù)測(cè)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(shí),需要對(duì)模型進(jìn)行評(píng)估和驗(yàn)證,確保其準(zhǔn)確性和可靠性15、在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)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(chǔ)。假設(shè)要為一個(gè)企業(yè)構(gòu)建數(shù)據(jù)存儲(chǔ)架構(gòu),以下關(guān)于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)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(cāng)庫(kù),不考慮數(shù)據(jù)集市,認(rèn)為數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)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(cāng)庫(kù)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(cāng)庫(kù)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?cè)跀?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(duì)一家公司的人力資源數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,例如員工的績(jī)效評(píng)估、工作年限、培訓(xùn)經(jīng)歷等,以找出影響員工績(jī)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(duì)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(gòu)買關(guān)聯(lián),例如哪些商品經(jīng)常一起被購(gòu)買。以下哪種關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法可能會(huì)產(chǎn)生更有價(jià)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(jué)判斷商品關(guān)聯(lián)18、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(lái),不能用于解釋過(guò)去的行為模式19、對(duì)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(píng)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(yǔ)言的情感傾向時(shí)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(píng)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(gè)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(jī),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(píng)估場(chǎng)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(shí),特征工程起著關(guān)鍵作用。假設(shè)我們正在構(gòu)建一個(gè)預(yù)測(cè)房?jī)r(jià)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(duì)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(gè)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(píng)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(jiǎn)單的關(guān)鍵詞計(jì)數(shù),不考慮文本的語(yǔ)義和語(yǔ)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(yǔ)言處理技術(shù),包括詞法分析、句法分析、情感分析等,對(duì)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(jiǎn)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(duì)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(shuō)明模型對(duì)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(shí)間。假設(shè)要分析患者的生存時(shí)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(lái)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(méi)有應(yīng)用價(jià)值D.考慮刪失數(shù)據(jù)是生存分析的一個(gè)重要特點(diǎn)25、數(shù)據(jù)分析中的實(shí)時(shí)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(gè)實(shí)時(shí)監(jiān)控系統(tǒng)來(lái)跟蹤網(wǎng)站的流量變化,以下關(guān)于實(shí)時(shí)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(shí)性要求B.采用復(fù)雜且難以維護(hù)的實(shí)時(shí)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(shí)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(shí)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(jiǎn)答題(本大題共4個(gè)小題,共20分)1、(本題5分)簡(jiǎn)述異常值檢測(cè)的方法和原理,說(shuō)明異常值對(duì)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(shí)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(shuō)明其在圖結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用和優(yōu)勢(shì),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(shuō)明在分類問(wèn)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(shuō)明如何通過(guò)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(gè)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(shí)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(tái)記錄了用戶的分享行為、購(gòu)買轉(zhuǎn)化率、社群活躍度等數(shù)據(jù)。研究社交因素對(duì)銷售的影響,優(yōu)化平臺(tái)的社交功能和營(yíng)銷活動(dòng)。3、(本題5分)某在線音樂(lè)平臺(tái)記錄了用戶的聽(tīng)歌歷史、收藏歌曲、評(píng)論等數(shù)據(jù)。分析用戶的音樂(lè)口味,為個(gè)性化推薦和版權(quán)采購(gòu)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(chǎng)價(jià)格波動(dòng)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(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)。5、(本題5分)某餐飲外賣平臺(tái)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(chǎng)的競(jìng)爭(zhēng)態(tài)勢(shì),為商家和用戶提供更好的服務(wù)。四、論述題(本大題共3個(gè)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(lái)評(píng)估新產(chǎn)品的市場(chǎng)潛力、用戶接受度和風(fēng)險(xiǎn)特征,例如數(shù)字支付、

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