寧波城市職業(yè)技術(shù)學(xué)院《大數(shù)據(jù)分析與內(nèi)存計(jì)算》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

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2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷院(系)_______班級(jí)_______學(xué)號(hào)_______姓名_______題號(hào)一二三四總分得分一、單選題（本大題共30個(gè)小題，每小題1分，共30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、數(shù)據(jù)分析中的決策樹算法具有易于理解和解釋的特點(diǎn)。假設(shè)我們要使用決策樹算法進(jìn)行分類任務(wù)。以下關(guān)于決策樹的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.決策樹通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的遞歸劃分來(lái)構(gòu)建分類規(guī)則B.可以使用信息增益或基尼指數(shù)來(lái)選擇最優(yōu)的劃分屬性C.決策樹容易受到噪聲數(shù)據(jù)的影響，導(dǎo)致過(guò)擬合D.決策樹的深度越深，分類效果就一定越好2、對(duì)于數(shù)據(jù)預(yù)處理中的缺失值處理，以下方法中，可能會(huì)引入偏差的是：（）A.用均值填充B.用中位數(shù)填充C.用眾數(shù)填充D.直接刪除包含缺失值的記錄3、在處理大數(shù)據(jù)時(shí)，分布式計(jì)算框架發(fā)揮了重要作用。以下關(guān)于分布式計(jì)算框架的描述，正確的是：（）A.Hadoop僅適用于數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，不支持?jǐn)?shù)據(jù)處理B.Spark相比Hadoop，在迭代計(jì)算方面性能更優(yōu)C.分布式計(jì)算框架可以解決數(shù)據(jù)的一致性問題，但無(wú)法提高計(jì)算效率D.分布式計(jì)算框架中的節(jié)點(diǎn)之間不需要進(jìn)行通信和協(xié)調(diào)4、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，可能需要對(duì)多個(gè)數(shù)據(jù)集進(jìn)行合并和整合。假設(shè)你有來(lái)自不同部門的銷售數(shù)據(jù)和客戶數(shù)據(jù)，以下關(guān)于數(shù)據(jù)合并的注意事項(xiàng)，哪一項(xiàng)是最關(guān)鍵的？（）A.確保數(shù)據(jù)的格式和字段名稱一致，便于合并B.不考慮數(shù)據(jù)的重復(fù)和沖突，直接合并C.只合并部分重要的數(shù)據(jù)字段，忽略其他D.隨意選擇合并的順序和方式5、在進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)時(shí)，關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的頻繁項(xiàng)集。假設(shè)在一個(gè)超市購(gòu)物數(shù)據(jù)集中，發(fā)現(xiàn)面包、牛奶和雞蛋經(jīng)常一起被購(gòu)買。如果要進(jìn)一步提高關(guān)聯(lián)規(guī)則的實(shí)用性，以下哪個(gè)步驟可能是必要的？（）A.增加更多商品種類到分析中B.考慮商品的促銷活動(dòng)對(duì)購(gòu)買行為的影響C.分析不同時(shí)間段的購(gòu)買模式差異D.以上步驟都可能有幫助6、在時(shí)間序列數(shù)據(jù)分析中，除了預(yù)測(cè)未來(lái)值，還可以進(jìn)行季節(jié)性分析。假設(shè)我們有一個(gè)銷售數(shù)據(jù)的時(shí)間序列，顯示出明顯的季節(jié)性特征，以下哪種方法可以用于提取和分析季節(jié)性成分？（）A.季節(jié)指數(shù)法B.移動(dòng)平均季節(jié)分解法C.加法模型D.以上都是7、在數(shù)據(jù)分析中，異常值檢測(cè)對(duì)于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的異常情況非常重要。假設(shè)要檢測(cè)一個(gè)生產(chǎn)線上產(chǎn)品質(zhì)量數(shù)據(jù)中的異常值，這些數(shù)據(jù)受到多種因素的影響。以下哪種異常值檢測(cè)方法在這種工業(yè)生產(chǎn)數(shù)據(jù)中更能準(zhǔn)確地發(fā)現(xiàn)異常？（）A.基于統(tǒng)計(jì)的方法B.基于距離的方法C.基于密度的方法D.基于聚類的方法8、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，選擇合適的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)來(lái)描述數(shù)據(jù)特征是很重要的。假設(shè)我們有一組學(xué)生的考試成績(jī)數(shù)據(jù)，想要了解成績(jī)的分布情況，以下哪個(gè)統(tǒng)計(jì)指標(biāo)能最有效地反映數(shù)據(jù)的離散程度？（）A.均值B.中位數(shù)C.標(biāo)準(zhǔn)差D.眾數(shù)9、在數(shù)據(jù)分析中，若要檢驗(yàn)數(shù)據(jù)是否來(lái)自于某個(gè)特定的分布，應(yīng)使用哪種檢驗(yàn)方法？（）A.卡方擬合優(yōu)度檢驗(yàn)B.Kolmogorov-Smirnov檢驗(yàn)C.Shapiro-Wilk檢驗(yàn)D.以上都是10、在時(shí)間序列數(shù)據(jù)分析中，預(yù)測(cè)未來(lái)值是常見的任務(wù)。假設(shè)你要預(yù)測(cè)股票價(jià)格的未來(lái)走勢(shì)，以下關(guān)于時(shí)間序列模型的選擇，哪一項(xiàng)是最需要謹(jǐn)慎考慮的？（）A.選擇簡(jiǎn)單的移動(dòng)平均模型，基于歷史均值進(jìn)行預(yù)測(cè)B.應(yīng)用自回歸整合移動(dòng)平均（ARIMA）模型，考慮序列的趨勢(shì)和季節(jié)性C.采用深度學(xué)習(xí)中的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）或長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）D.不考慮時(shí)間序列的特點(diǎn)，使用通用的回歸模型11、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(duì)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12、對(duì)于數(shù)據(jù)分析中的因果推斷，假設(shè)要確定一個(gè)因素是否真正導(dǎo)致了某種結(jié)果。以下哪種方法或思路在進(jìn)行因果分析時(shí)可能是關(guān)鍵的？（）A.隨機(jī)對(duì)照試驗(yàn)B.觀察性研究結(jié)合工具變量C.反事實(shí)推理D.僅根據(jù)相關(guān)性得出因果結(jié)論13、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，若要研究不同地區(qū)消費(fèi)者對(duì)某一產(chǎn)品的購(gòu)買意愿差異，以下哪種數(shù)據(jù)分析方法最為適用？（）A.描述性統(tǒng)計(jì)分析B.相關(guān)性分析C.方差分析D.回歸分析14、數(shù)據(jù)分析中的文本挖掘用于從大量文本數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值的信息。假設(shè)要從客戶的評(píng)價(jià)文本中挖掘他們的滿意度，以下關(guān)于文本挖掘的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以使用詞袋模型將文本轉(zhuǎn)換為數(shù)值向量，以便進(jìn)行后續(xù)的分析B.情感分析能夠判斷文本的情感傾向，如積極、消極或中性C.主題模型可以發(fā)現(xiàn)文本中的潛在主題，但無(wú)法確定每個(gè)文本所屬的具體主題D.文本挖掘不需要對(duì)文本進(jìn)行預(yù)處理，如分詞和去除停用詞15、數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)安全策略的制定應(yīng)考慮多方面因素。以下關(guān)于數(shù)據(jù)安全策略制定的說(shuō)法中，錯(cuò)誤的是？（）A.數(shù)據(jù)安全策略的制定應(yīng)包括數(shù)據(jù)的加密、備份、訪問控制和審計(jì)等方面B.數(shù)據(jù)安全策略的制定應(yīng)根據(jù)數(shù)據(jù)的重要性和敏感性來(lái)確定不同的安全級(jí)別C.數(shù)據(jù)安全策略的制定應(yīng)定期進(jìn)行評(píng)估和調(diào)整，以適應(yīng)不斷變化的安全環(huán)境D.數(shù)據(jù)安全策略的制定只需要考慮企業(yè)內(nèi)部的安全需求，不需要考慮外部的安全威脅16、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，選擇合適的統(tǒng)計(jì)量可以幫助我們更好地理解數(shù)據(jù)。關(guān)于均值、中位數(shù)和眾數(shù)，以下描述錯(cuò)誤的是：（）A.均值容易受到極端值的影響B(tài).中位數(shù)是將數(shù)據(jù)排序后位于中間位置的數(shù)值C.眾數(shù)是數(shù)據(jù)中出現(xiàn)次數(shù)最多的數(shù)值，一定唯一D.對(duì)于偏態(tài)分布的數(shù)據(jù)，中位數(shù)可能比均值更能反映數(shù)據(jù)的中心位置17、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，選擇合適的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)對(duì)于描述數(shù)據(jù)特征非常重要。假設(shè)要分析一組學(xué)生的考試成績(jī)分布情況，包括成績(jī)的集中趨勢(shì)和離散程度。以下哪個(gè)統(tǒng)計(jì)指標(biāo)組合最能全面地描述數(shù)據(jù)的分布特征？（）A.均值和標(biāo)準(zhǔn)差B.中位數(shù)和方差C.眾數(shù)和極差D.以上指標(biāo)都不夠全面18、對(duì)于一個(gè)包含多個(gè)變量的數(shù)據(jù)集，若要找出變量之間的潛在結(jié)構(gòu)關(guān)系，以下哪種方法較為有效？（）A.主成分分析B.判別分析C.對(duì)應(yīng)分析D.典型相關(guān)分析19、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)預(yù)處理是一個(gè)重要的步驟。以下關(guān)于數(shù)據(jù)預(yù)處理的目的，錯(cuò)誤的是？（）A.去除數(shù)據(jù)中的噪聲和異常值，提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量B.統(tǒng)一數(shù)據(jù)的格式和單位，便于后續(xù)的分析和處理C.對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行編碼和轉(zhuǎn)換，使其適合特定的數(shù)據(jù)分析方法D.增加數(shù)據(jù)的數(shù)量，提高數(shù)據(jù)分析的結(jié)果的可靠性20、數(shù)據(jù)挖掘在發(fā)現(xiàn)隱藏模式和知識(shí)方面發(fā)揮著重要作用。假設(shè)要從大量銷售數(shù)據(jù)中挖掘潛在的客戶購(gòu)買模式，以下關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)選擇的描述，正確的是：（）A.僅使用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘，不考慮其他技術(shù)B.盲目應(yīng)用所有的數(shù)據(jù)挖掘算法，不考慮數(shù)據(jù)特點(diǎn)和業(yè)務(wù)需求C.結(jié)合聚類分析、分類算法和關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘等技術(shù)，根據(jù)數(shù)據(jù)特點(diǎn)和問題需求選擇合適的方法D.認(rèn)為數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果一定準(zhǔn)確，無(wú)需進(jìn)一步驗(yàn)證和解釋21、在數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目中，數(shù)據(jù)隱私和安全是重要的考慮因素。假設(shè)要處理包含個(gè)人敏感信息的數(shù)據(jù)，以下關(guān)于數(shù)據(jù)隱私保護(hù)的描述，正確的是：（）A.不采取任何措施保護(hù)數(shù)據(jù)隱私，直接進(jìn)行分析B.簡(jiǎn)單地對(duì)敏感數(shù)據(jù)進(jìn)行加密，不考慮加密算法的強(qiáng)度和安全性C.制定完善的數(shù)據(jù)隱私保護(hù)策略，采用合適的加密技術(shù)、訪問控制和數(shù)據(jù)匿名化方法，確保數(shù)據(jù)在收集、存儲(chǔ)、處理和傳輸過(guò)程中的安全性和合規(guī)性D.認(rèn)為只要數(shù)據(jù)不泄露，就不需要關(guān)注數(shù)據(jù)的使用目的和用戶授權(quán)22、在數(shù)據(jù)分析的地理信息分析中，假設(shè)要分析不同地區(qū)的銷售數(shù)據(jù)與地理因素的關(guān)系。以下哪種技術(shù)或方法可能有助于可視化和理解這種空間關(guān)系？（）A.地理信息系統(tǒng)（GIS），繪制地圖和疊加數(shù)據(jù)B.空間自相關(guān)分析，檢測(cè)數(shù)據(jù)的空間依賴性C.克里金插值，估計(jì)未采樣點(diǎn)的值D.不考慮地理因素，僅分析銷售數(shù)據(jù)的數(shù)值特征23、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是存儲(chǔ)和管理數(shù)據(jù)的重要工具。以下關(guān)于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的說(shuō)法中，錯(cuò)誤的是？（）A.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)可以整合來(lái)自不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)，為數(shù)據(jù)分析提供統(tǒng)一的數(shù)據(jù)視圖B.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)通常是經(jīng)過(guò)清洗和轉(zhuǎn)換的，具有較高的數(shù)據(jù)質(zhì)量C.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的建設(shè)需要投入大量的時(shí)間和資源，且維護(hù)成本較高D.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)只適用于大型企業(yè)，對(duì)于中小企業(yè)來(lái)說(shuō)沒有必要建設(shè)24、對(duì)于一個(gè)時(shí)間序列數(shù)據(jù)，若要預(yù)測(cè)未來(lái)一段時(shí)間的數(shù)值，以下哪種預(yù)測(cè)方法通常不依賴歷史數(shù)據(jù)的季節(jié)性特征？（）A.移動(dòng)平均法B.指數(shù)平滑法C.線性回歸法D.季節(jié)性指數(shù)法25、在構(gòu)建數(shù)據(jù)分析模型時(shí)，需要對(duì)模型進(jìn)行評(píng)估和選擇。假設(shè)我們構(gòu)建了多個(gè)預(yù)測(cè)模型，如線性回歸、決策樹和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以下哪種評(píng)估指標(biāo)可能最能反映模型在實(shí)際應(yīng)用中的性能？（）A.訓(xùn)練集上的準(zhǔn)確率B.測(cè)試集上的均方誤差C.模型的復(fù)雜度D.模型的訓(xùn)練時(shí)間26、在數(shù)據(jù)庫(kù)中，若要提高數(shù)據(jù)的寫入性能，以下哪種存儲(chǔ)引擎可能更適合？（）A.InnoDBB.MyISAMC.MemoryD.Archive27、數(shù)據(jù)分析中的異常檢測(cè)用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的異常值或離群點(diǎn)。假設(shè)我們?cè)诜治錾a(chǎn)線上的產(chǎn)品質(zhì)量數(shù)據(jù)，以下哪種異常檢測(cè)方法可能適用于檢測(cè)突然出現(xiàn)的質(zhì)量下降？（）A.基于統(tǒng)計(jì)的方法B.基于距離的方法C.基于密度的方法D.以上都是28、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29、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理以提高分析的準(zhǔn)確性和效率。假設(shè)要處理一個(gè)包含大量文本數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集，需要將文本轉(zhuǎn)換為可分析的數(shù)值形式。以下哪種文本預(yù)處理方法在這種情況下最為常用和有效？（）A.詞袋模型B.TF-IDF加權(quán)C.主題模型D.情感分析30、在數(shù)據(jù)庫(kù)中，若要優(yōu)化數(shù)據(jù)庫(kù)的存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)，以下哪個(gè)操作可能會(huì)被執(zhí)行？（）A.合并表B.拆分表C.增加索引D.以上都是二、論述題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）對(duì)于企業(yè)的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)分析，論述如何運(yùn)用數(shù)據(jù)分析監(jiān)測(cè)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的動(dòng)態(tài)、評(píng)估自身的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)和劣勢(shì)，制定相應(yīng)的競(jìng)爭(zhēng)策略。2、（本題5分）在體育行業(yè)，運(yùn)動(dòng)員的表現(xiàn)數(shù)據(jù)和賽事數(shù)據(jù)可以為訓(xùn)練和賽事策劃提供支持。以某職業(yè)體育俱樂部為例，分析如何運(yùn)用數(shù)據(jù)分析來(lái)制定訓(xùn)練計(jì)劃、評(píng)估運(yùn)動(dòng)員潛力、預(yù)測(cè)比賽結(jié)果，以及如何處理數(shù)據(jù)的多維度和復(fù)雜性。3、（本題5分）教育領(lǐng)域逐漸重視數(shù)據(jù)分析在教學(xué)改進(jìn)中的作用。探討如何通過(guò)對(duì)學(xué)生學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)、考試成績(jī)等的分析，運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘算法和學(xué)習(xí)分析技術(shù)，實(shí)現(xiàn)個(gè)性化學(xué)習(xí)路徑規(guī)劃、教學(xué)資源優(yōu)化配置，提升教育效果，同時(shí)思考數(shù)據(jù)倫理和學(xué)生隱私保護(hù)等問題及應(yīng)對(duì)策略。4、（本題5分）制造業(yè)中的供應(yīng)鏈環(huán)節(jié)積累了大量的供應(yīng)商數(shù)據(jù)、采購(gòu)數(shù)據(jù)和物流數(shù)據(jù)。論述如何通過(guò)數(shù)據(jù)分析技術(shù)，像供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、成本優(yōu)化分析等，增強(qiáng)供應(yīng)鏈的彈性和效率，同時(shí)思考在數(shù)據(jù)共享意愿低、供應(yīng)鏈復(fù)雜性和突發(fā)事件應(yīng)對(duì)方面的挑戰(zhàn)及應(yīng)對(duì)措施。5、（本題5分）分析在電商平臺(tái)的跨境電商物流服務(wù)評(píng)價(jià)中，如何運(yùn)用數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)服務(wù)中的問題，提升跨境物流服務(wù)質(zhì)量。三、簡(jiǎn)答題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）在數(shù)據(jù)可視化中，如何設(shè)計(jì)適合移動(dòng)端的可視化界面？請(qǐng)說(shuō)明移動(dòng)端可視化的特點(diǎn)和設(shè)計(jì)原則，并舉例說(shuō)明。2、（本題5分）簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)分析師如何進(jìn)行問題定義和需求分析，包括與業(yè)務(wù)部門溝通、理解業(yè)務(wù)背景和目標(biāo)等，并舉例說(shuō)明。3、（本題5分）在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中，如何進(jìn)行數(shù)據(jù)的一致性和完整性維護(hù)？請(qǐng)說(shuō)明維護(hù)的策