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自觉遵守考场纪律如考试作弊此答卷无效密自觉遵守考场纪律如考试作弊此答卷无效密封线第1页,共6页西藏大学
《大数据开发综合实训》2023-2024学年第一学期期末试卷院(系)_______班级_______学号_______姓名_______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、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.matplotlib2、在数据分析中,数据仓库是一种重要的存储和管理数据的方式。以下关于数据仓库的描述中,错误的是?()A.数据仓库可以将来自不同数据源的数据整合在一起B.数据仓库可以提供高效的数据查询和分析功能C.数据仓库中的数据是实时更新的,反映了最新的业务状态D.数据仓库的建设需要投入大量的时间和资源3、在数据分析的异常检测中,假设要从大量的交易数据中找出异常的交易行为,例如高额、频繁或不符合常规模式的交易。以下哪种异常检测方法可能更能有效地发现这些异常?()A.基于统计的方法,设定阈值判断异常B.基于距离的方法,计算数据点之间的距离C.基于密度的方法,根据数据的局部密度D.不进行异常检测,认为所有交易都是正常的4、在进行数据清洗时,发现数据存在重复记录。以下哪种方法可以有效地去除重复记录?()A.手动筛选B.使用数据库的去重功能C.随机删除一部分重复记录D.对重复记录进行合并5、假设我们要分析某地区不同年龄段人口的收入水平,以下哪种数据分析方法可以直观地展示收入随年龄的变化趋势?()A.分组柱状图B.折线图C.箱线图D.直方图6、在数据分析中,若要评估一个预测模型的准确性,以下哪个指标是常用的?()A.均方误差B.标准差C.偏度D.峰度7、在进行数据分析时,需要对数据进行预处理以提高分析的准确性和效率。假设要处理一个包含大量文本数据的数据集,需要将文本转换为可分析的数值形式。以下哪种文本预处理方法在这种情况下最为常用和有效?()A.词袋模型B.TF-IDF加权C.主题模型D.情感分析8、在数据分析中,选择合适的数据分析方法至关重要。关于描述性统计分析和推断性统计分析,以下叙述不正确的是()A.描述性统计分析主要用于对数据的集中趋势、离散程度和分布形态进行描述和总结B.推断性统计分析则是基于样本数据对总体特征进行估计和假设检验C.描述性统计分析只能提供数据的基本信息,对于深入了解数据的内在规律和关系作用有限D.在实际应用中,通常先进行描述性统计分析,然后根据研究目的和数据特点选择是否进行推断性统计分析9、对于一个包含大量数值型数据的数据集,若要快速找到数据的中位数,以下哪种算法较为高效?()A.排序后取中间值B.基于分治思想的算法C.随机选择算法D.以上算法效率差不多10、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11、当分析两个连续变量之间的线性关系时,以下哪个统计量的值在-1到1之间?()A.相关系数B.决定系数C.方差膨胀因子D.协方差12、对于一个具有时间序列特征的数据集合,若要进行预测,以下哪种模型可能会考虑时间的滞后效应?()A.自回归移动平均模型B.支持向量回归模型C.随机森林回归模型D.以上都可能13、假设我们正在分析一家公司的销售数据,以制定营销策略。以下关于数据分析目的和方法的描述,正确的是:()A.主要目的是找出销售额最高的产品,通过简单排序就能实现B.为了预测未来销售趋势,应该使用时间序列分析方法C.分析客户地域分布对销售的影响时,无需考虑其他因素D.要评估不同营销渠道的效果,只需比较销售额的大小14、数据分析中的回归分析常用于预测和建模。假设要建立一个模型来预测房屋价格,考虑房屋面积、地理位置、房龄等因素。以下哪种回归分析方法在处理这种多因素预测问题时表现更为出色?()A.线性回归B.逻辑回归C.多项式回归D.岭回归15、在处理大数据集时,分布式计算框架能够提高计算效率。假设要分析海量的社交媒体数据,以下关于分布式计算框架选择的描述,正确的是:()A.Hadoop适合处理大规模的结构化数据,但对实时性要求高的任务不太适用B.Spark仅能处理批处理任务,无法支持流处理C.Flink在处理流数据方面表现不佳,主要用于批处理D.这些分布式计算框架都差不多,随便选择一个都能满足需求二、简答题(本大题共4个小题,共20分)1、(本题5分)解释什么是对抗生成网络(GAN)在数据增强中的应用,说明其工作原理和优势,并举例分析。2、(本题5分)在进行数据预处理时,如何处理重复数据?解释重复数据的产生原因和对分析的影响,以及常用的处理方法。3、(本题5分)在数据分析中,如何进行数据的伦理和道德考量?请阐述相关的原则和挑战,并举例说明在实际项目中的应对策略。4、(本题5分)简述数据挖掘的概念和主要流程,解释数据挖掘与传统数据分析方法的区别,并说明数据挖掘在商业领域中的应用场景。三、论述题(本大题共5个小题,共25分)1、(本题5分)在电信行业,用户通话记录、网络流量数据等大量存在。探讨如何利用数据分析方法,比如客户流失预测、网络优化等,提高电信服务质量,增强用户粘性,同时研究在数据隐私保护法规严格和技术更新换代快方面所面临的困难及解决途径。2、(本题5分)探讨在社交媒体的用户行为引导中,如何运用数据分析设计激励机制和规则,促进用户的积极行为和社区建设。3、(本题5分)在医疗领域,电子病历和医疗影像等数据不断丰富。以某大型医院为例,阐述如何运用数据分析来辅助疾病诊断和预测,例如疾病分类模型的构建、影像数据的分析处理、临床数据的挖掘,以及如何解决数据质量、隐私保护和模型解释性等关键问题。4、(本题5分)在农业保险领域,农作物受灾数据、保险理赔数据等日益重要。探讨如何利用数据分析方法,比如灾害风险评估、保险费率制定等,优化农业保险业务,同时研究在数据采集困难、灾害预测准确性和政策补贴影响方面所面临的困难及解决途径。5、(本题5分)教育行业正在积极探索利用数据分析提升教学效果。以某在线教育平台为例,讨论如何基于学生的学习行为数据进行学习路径推荐和个性化教学,包括数据采集、学生画像构建、课程推荐算法,以及如何评估教学改进的效果。四、案例分析题(本大题共4个小题,共40分)1、(本题10分)一家手机配件店拥有销售数据、手机型号热度、配件流行趋势等。及时更新手机配件种类,满足市场需求。2、(本题10分)某银行拥有客户的账户交易记录、理财产品购买记录、风险偏好等数据。研究如何基于这些数据
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