苏州大学《行业大数据系统开发综合实践》2023-2024学年第一学期期末试卷

学校________________班级____________姓名____________考场____________准考证号学校________________班级____________姓名____________考场____________准考证号…………密…………封…………线…………内…………不…………要…………答…………题…………第1页，共3页苏州大学《行业大数据系统开发综合实践》

2023-2024学年第一学期期末试卷题号一二三四总分得分批阅人一、单选题（本大题共15个小题，每小题1分，共15分．在每小题给出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的．）1、当分析一个社交媒体平台上用户的行为数据，包括发布内容的频率、互动情况、关注对象等，以了解用户的兴趣和社交网络结构。考虑到数据的多样性和复杂性，以下哪种数据可视化方式可能有助于更直观地呈现分析结果？（）A.柱状图B.折线图C.饼图D.社交网络图2、在数据分析中，探索性数据分析（EDA）用于初步了解数据的特征和规律。假设要对一个新的数据集进行EDA，以下关于EDA的描述，哪一项是不正确的？（）A.可以通过绘制直方图、箱线图等图形来观察数据的分布情况B.计算数据的基本统计量，如均值、中位数、众数等，有助于了解数据的集中趋势和离散程度C.EDA只是一个初步的过程，对后续的深入分析和建模作用不大D.发现数据中的异常值和缺失值，并思考它们可能的原因和影响3、在进行数据可视化时，颜色的选择有一定的技巧。以下关于颜色使用的描述，错误的是：（）A.避免使用过多的颜色，以免造成视觉混乱B.颜色的亮度和饱和度差异越大，对比越明显C.可以随意选择颜色，只要自己觉得美观就行D.对于重要的数据，可以使用醒目的颜色突出显示4、在数据清洗过程中，若发现数据存在异常值，以下哪种处理方式较为合理？（）A.直接删除异常值B.对异常值进行修正C.将异常值视为缺失值处理D.分析异常值产生的原因后再决定处理方式5、在数据分析的实际应用中，模型的部署和更新是重要环节。假设你已经建立了一个预测模型并投入使用，以下关于模型更新的策略，哪一项是最合理的？（）A.定期重新训练模型，使用最新的数据B.只有当模型性能明显下降时才进行更新C.从不更新模型，认为初始模型足够好D.随机选择时间更新模型6、在进行数据可视化时，颜色的选择和使用可以影响可视化的效果。假设我们要在一个图表中区分不同的类别，以下哪个关于颜色选择的原则是重要的？（）A.对比度高B.符合文化和认知习惯C.考虑色盲人群的可辨识度D.以上都是7、数据分析中的数据血缘追踪用于了解数据的来源和流向。假设要追踪一个分析报告中数据的演变过程，以下关于数据血缘追踪的描述，正确的是：（）A.不记录数据的处理步骤和转换过程，无法进行血缘追踪B.简单地记录部分数据的来源，不考虑整个流程C.建立完善的数据血缘管理系统，记录数据的采集、清洗、转换、聚合等全过程，以便清晰地了解数据的来龙去脉和影响范围D.认为数据血缘追踪是额外的工作，对数据分析没有帮助8、在建立回归模型时，如果自变量的数量较多，为了筛选出对因变量有显著影响的自变量，以下哪种方法经常被使用？（）A.逐步回归B.岭回归C.套索回归D.以上都是9、数据分析在交通领域的应用日益重要。以下关于数据分析在交通流量预测中的作用，不准确的是（）A.可以基于历史交通数据和实时监测数据，预测未来一段时间内的交通流量变化B.帮助交通管理部门优化信号灯设置，缓解交通拥堵C.数据分析能够为智能导航系统提供实时的路况信息，为驾驶员规划最优路线D.数据分析在交通流量预测中的作用有限，无法应对突发的交通事件和特殊情况10、在数据分析的实时数据分析场景中，假设要对不断产生的数据流进行快速处理和分析，以下哪种技术或架构可能是合适的选择？（）A.流处理框架，如ApacheFlinkB.批处理框架，如ApacheHadoopC.关系型数据库，进行实时查询D.不进行实时处理，先存储数据再事后分析11、当分析两个变量之间的关系时，如果散点图呈现出非线性的趋势，以下哪种方法可以更好地拟合这种关系？（）A.线性回归B.多项式回归C.逻辑回归D.岭回归12、在进行数据挖掘时，分类算法中的决策树算法具有易于理解和解释的优点。以下哪个因素不会影响决策树的构建？（）A.特征选择B.样本数量C.数据的缺失值D.计算资源的大小13、在构建数据分析模型时，模型评估指标是衡量模型性能的重要依据。假设你建立了一个客户流失预测模型，以下关于评估指标的选择，哪一项是最能反映模型实际效果的？（）A.准确率，即正确预测的比例B.召回率，即正确预测流失客户的比例C.F1值，综合考虑准确率和召回率D.均方误差，衡量预测值与实际值的差异14、数据分析中的数据可视化不仅要美观，还要具有交互性。假设要构建一个交互式的数据可视化报表，允许用户根据自己的需求筛选和查看数据，以下哪种工具可能是最合适的？（）A.ExcelB.TableauC.PowerBID.matplotlib15、在进行数据可视化时，若要展示数据的比例关系，以下哪种图表较为合适？（）A.柱状图B.饼图C.折线图D.箱线图二、简答题（本大题共4个小题，共20分)1、（本题5分）阐述数据分析师在处理大规模数据时应注意的问题，包括内存管理、计算效率等，并介绍一些优化技巧。2、（本题5分）在进行回归分析时，如何判断模型是否存在过拟合或欠拟合？请介绍诊断方法和解决措施。3、（本题5分）说明在数据分析中如何进行数据的特征构建和选择以提高模型性能？请阐述常用的方法和技术，并举例说明在实际项目中的应用。4、（本题5分）在数据仓库中，如何进行数据存储的优化以提高查询性能？请说明存储格式选择、分区策略等方面的优化方法，并举例说明。三、论述题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）对于企业的销售数据，论述如何运用数据挖掘技术发现潜在的客户群体和市场细分，制定针对性的市场营销策略。2、（本题5分）探讨在社交媒体的内容推荐系统中，如何通过数据分析理解用户兴趣和行为，提供个性化、精准的内容推荐。3、（本题5分）在金融市场的高频交易数据中，如何运用数据分析发现交易模式和异常行为，防范市场操纵和风险。4、（本题5分）在金融市场的量化投资中，数据分析和算法交易发挥着重要作用。以某量化投资基金为例，讨论如何利用数据分析来构建投资策略、筛选股票、控制风险，以及如何应对市场的突发事件和模型失效的风险。5、（本题5分）教育领域逐渐重视数据分析在个性化学习和教学质量提升方面的应用。请论述如何利用学生的学习数据进行学习行为分析、成绩预测和个性化课程推荐，研究数据分析在教育领域的潜力和限制，以及如何保障数据的安全性和学生的隐私。四、案例分析题（本大题共4个小题，共40分)1、（本题10分）一家连锁超市记录了各个门店的销售数据，涵盖商品种类、销售额、促销活动、地理位置等。研究不同地理位置的门店在特定促销活动下各类商品的销售差异。2、（本题10分）一家在线旅游预订平台保存了酒店预订数据，包括酒店星级、位置、价格、预订时间、入住时长等。探讨不同星级酒