長(zhǎng)江師范學(xué)院《云計(jì)算與大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷VIP

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)長(zhǎng)江師范學(xué)院

《云計(jì)算與大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)》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、在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時(shí)，分布式計(jì)算框架能夠提高計(jì)算效率。假設(shè)要對(duì)數(shù)十億條的用戶行為數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，需要快速完成復(fù)雜的計(jì)算任務(wù)。以下哪個(gè)分布式計(jì)算框架在處理這種海量數(shù)據(jù)時(shí)更具優(yōu)勢(shì)？（）A.HadoopB.SparkC.FlinkD.Storm2、對(duì)于一個(gè)包含大量重復(fù)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)表，以下哪種操作可以有效地減少數(shù)據(jù)存儲(chǔ)空間？（）A.建立索引B.數(shù)據(jù)壓縮C.數(shù)據(jù)分區(qū)D.數(shù)據(jù)清理3、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)4、在進(jìn)行數(shù)據(jù)抽樣時(shí)，需要選擇合適的抽樣方法。假設(shè)我們有一個(gè)大規(guī)模的數(shù)據(jù)集，以下關(guān)于抽樣方法選擇的描述，正確的是：（）A.簡(jiǎn)單隨機(jī)抽樣能夠保證樣本的代表性，適用于任何情況B.分層抽樣在數(shù)據(jù)存在明顯分層特征時(shí)效果不佳C.系統(tǒng)抽樣比隨機(jī)抽樣更能準(zhǔn)確反映總體特征D.整群抽樣可以節(jié)省抽樣成本，但可能導(dǎo)致樣本偏差較大5、在數(shù)據(jù)分析的預(yù)測(cè)模型選擇中，假設(shè)數(shù)據(jù)具有非線性和復(fù)雜的特征，且樣本數(shù)量有限。以下哪種模型可能在這種情況下表現(xiàn)更出色？（）A.決策樹集成模型，如隨機(jī)森林B.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，具有強(qiáng)大的擬合能力C.支持向量回歸，處理小樣本D.堅(jiān)持使用簡(jiǎn)單的線性模型6、在建立分類模型時(shí)，如果數(shù)據(jù)存在類別不平衡問(wèn)題，以下哪種技術(shù)可以用于數(shù)據(jù)增強(qiáng)？（）A.生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)B.自編碼器C.變分自編碼器D.以上都不是7、在數(shù)據(jù)挖掘中，若要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，以下哪種算法對(duì)噪聲和缺失值具有較好的容忍性？（）A.決策樹B.樸素貝葉斯C.支持向量機(jī)D.隨機(jī)森林8、當(dāng)分析一個(gè)移動(dòng)應(yīng)用的用戶使用數(shù)據(jù)，比如使用頻率、功能使用情況、用戶留存率等，以改進(jìn)應(yīng)用的功能和用戶體驗(yàn)。為了增加用戶留存率，以下哪種策略可能是有效的？（）A.推出新的功能B.優(yōu)化應(yīng)用的界面設(shè)計(jì)C.加強(qiáng)用戶互動(dòng)和社交元素D.以上都是9、在數(shù)據(jù)分析的實(shí)際應(yīng)用中，模型的部署和更新是重要環(huán)節(jié)。假設(shè)你已經(jīng)建立了一個(gè)預(yù)測(cè)模型并投入使用，以下關(guān)于模型更新的策略，哪一項(xiàng)是最合理的？（）A.定期重新訓(xùn)練模型，使用最新的數(shù)據(jù)B.只有當(dāng)模型性能明顯下降時(shí)才進(jìn)行更新C.從不更新模型，認(rèn)為初始模型足夠好D.隨機(jī)選擇時(shí)間更新模型10、數(shù)據(jù)分析中的主成分分析（PCA）用于數(shù)據(jù)降維。假設(shè)要對(duì)一個(gè)高維的數(shù)據(jù)集進(jìn)行降維，以下關(guān)于主成分分析的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.主成分是原始變量的線性組合，能夠保留數(shù)據(jù)的大部分方差B.通過(guò)選擇前幾個(gè)主成分，可以在減少數(shù)據(jù)維度的同時(shí)盡量保持?jǐn)?shù)據(jù)的重要信息C.主成分分析可以消除變量之間的相關(guān)性，但可能會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)的物理意義變得不明確D.主成分分析適用于任何類型的數(shù)據(jù)，不需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理和標(biāo)準(zhǔn)化11、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，選擇合適的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)能夠更好地描述數(shù)據(jù)特征。假設(shè)我們有一組學(xué)生的考試成績(jī)數(shù)據(jù)，以下關(guān)于統(tǒng)計(jì)指標(biāo)選擇的描述，正確的是：（）A.計(jì)算均值可以準(zhǔn)確反映學(xué)生成績(jī)的平均水平，不受極端值影響B(tài).中位數(shù)能夠避免極端值的干擾，更好地代表成績(jī)的一般水平C.眾數(shù)適用于描述成績(jī)的集中趨勢(shì)，尤其當(dāng)數(shù)據(jù)分布均勻時(shí)D.方差越大，說(shuō)明學(xué)生成績(jī)?cè)椒€(wěn)定，教學(xué)質(zhì)量越高12、在數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)預(yù)處理階段，以下關(guān)于數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化和歸一化的敘述，不準(zhǔn)確的是（）A.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化是將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為具有零均值和單位方差的分布，使不同特征在數(shù)值上具有可比性B.數(shù)據(jù)歸一化是將數(shù)據(jù)映射到特定的區(qū)間，如[0,1]或[-1,1]，以消除量綱的影響C.標(biāo)準(zhǔn)化和歸一化對(duì)于某些算法（如基于距離的算法）的性能提升有幫助，但不是必需的步驟D.無(wú)論數(shù)據(jù)的分布和特征如何，都應(yīng)該進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化或歸一化處理，以確保分析結(jié)果的準(zhǔn)確性13、在數(shù)據(jù)庫(kù)中，索引可以提高數(shù)據(jù)的查詢效率。以下哪種情況下不適合創(chuàng)建索引？（）A.表中數(shù)據(jù)量較小B.經(jīng)常作為查詢條件的字段C.唯一性較差的字段D.頻繁更新的字段14、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)15、數(shù)據(jù)分析中的貝葉斯方法基于概率推理。假設(shè)我們要根據(jù)新的數(shù)據(jù)更新對(duì)某個(gè)事件的概率估計(jì)，以下哪個(gè)貝葉斯定理的應(yīng)用場(chǎng)景是常見的？（）A.垃圾郵件過(guò)濾B.疾病診斷C.市場(chǎng)預(yù)測(cè)D.以上都是二、簡(jiǎn)答題（本大題共4個(gè)小題，共20分)1、（本題5分）關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘常用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的潛在關(guān)聯(lián)，闡述Apriori算法的基本思想和步驟，并舉例說(shuō)明其在商業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用。2、（本題5分）闡述數(shù)據(jù)分析中的特征工程的主要任務(wù)和方法，包括特征提取、選擇和構(gòu)建，并說(shuō)明特征工程對(duì)模型性能的影響。3、（本題5分）在數(shù)據(jù)分析中，如何進(jìn)行模型的可解釋性分析？請(qǐng)介紹一些可解釋性方法，如局部可解釋模型-解釋（LIME）、SHAP值等，并舉例說(shuō)明。4、（本題5分）說(shuō)明在數(shù)據(jù)分析中如何進(jìn)行數(shù)據(jù)的特征縮放和標(biāo)準(zhǔn)化，解釋其重要性和常見的方法，并舉例說(shuō)明在不同算法中的應(yīng)用。三、論述題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）在跨境電商業(yè)務(wù)中，數(shù)據(jù)分析對(duì)于市場(chǎng)選擇和供應(yīng)鏈優(yōu)化具有關(guān)鍵作用。以某跨境電商企業(yè)為例，分析如何運(yùn)用數(shù)據(jù)分析來(lái)評(píng)估不同國(guó)家和地區(qū)的市場(chǎng)潛力、優(yōu)化商品采購(gòu)和庫(kù)存管理，以及如何應(yīng)對(duì)跨境物流和支付的復(fù)雜性。2、（本題5分）在金融風(fēng)險(xiǎn)管理中，壓力測(cè)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(yùn)用數(shù)據(jù)分析來(lái)構(gòu)建壓力測(cè)試模型、評(píng)估極端情況下的風(fēng)險(xiǎn)承受能力、制定應(yīng)急預(yù)案，以及如何將壓力測(cè)試結(jié)果融入日常風(fēng)險(xiǎn)管理決策。3、（本題5分）在金融市場(chǎng)的高頻交易風(fēng)險(xiǎn)管理中，如何運(yùn)用數(shù)據(jù)分析監(jiān)控交易速度和風(fēng)險(xiǎn)敞口，確保交易的穩(wěn)定性和合規(guī)性。4、（本題5分）在電商平臺(tái)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(tái)的搜索功能為例，分析如何運(yùn)用數(shù)據(jù)分析來(lái)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(dòng)問(wèn)題。5、（本題5分）探討在社交媒體監(jiān)測(cè)中，如何運(yùn)用數(shù)據(jù)分析及時(shí)發(fā)現(xiàn)熱點(diǎn)話題和輿論趨勢(shì)，為企業(yè)和政府的決策提供參考。四、案例分析題（本大題共4個(gè)小題，共40分)1、（本題10分）某在線醫(yī)療咨詢平臺(tái)收集了患者咨詢數(shù)據(jù)、醫(yī)生回復(fù)質(zhì)量、疾病類型等。優(yōu)化平臺(tái)服務(wù)流程，提高醫(yī)療咨詢的效果和滿意度。2、（本題10分）某社交游戲平臺(tái)的休閑游戲存有用戶數(shù)據(jù)，如游戲時(shí)長(zhǎng)、游戲關(guān)卡、道具購(gòu)買、用戶年齡等。分析不