北京工商大学《大数据计算框架技术》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页北京工商大学《大数据计算框架技术》

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、对于一个具有时间戳的数据集合，若要进行时间序列分析，以下哪个工具或库可能会被使用？（）A.PandasB.NumPyC.MatplotlibD.Scikit-learn2、数据分析中的回归分析用于建立自变量和因变量之间的关系模型。假设我们要研究房价与房屋面积、地理位置等因素的关系。以下关于回归分析的描述，哪一项是不正确的？（）A.多元线性回归可以同时考虑多个自变量对因变量的影响B.回归模型的拟合优度可以通过R平方值来评估C.存在共线性问题时，回归模型的参数估计会不准确，但不影响预测效果D.可以通过逐步回归等方法选择对因变量有显著影响的自变量3、在进行数据可视化时，如果数据的量级差异较大，为了更清晰地展示数据分布，以下哪种处理方式较为合适？（）A.使用相同的坐标轴刻度B.对数据进行标准化处理C.只展示部分数据D.采用多个图表分别展示4、对于一组具有明显层次结构的数据，以下哪种数据分析方法较为合适？（）A.层次聚类B.K-Means聚类C.密度聚类D.均值漂移聚类5、数据分析中的抽样方法用于从总体中选取部分样本进行分析。假设我们要对一个大型数据集进行抽样。以下关于抽样方法的描述，哪一项是错误的？（）A.简单随机抽样每个样本被选中的概率相等B.分层抽样可以保证样本在不同层次上具有代表性C.整群抽样效率高，但可能导致样本的偏差D.抽样方法对数据分析的结果没有影响，任何抽样方法都可以使用6、数据分析中，假设检验是常用的方法之一。以下关于假设检验的描述，错误的是：（）A.原假设和备择假设是相互对立的B.当P值小于显著性水平时，拒绝原假设C.第一类错误是指错误地拒绝了原假设D.样本量越大，越容易犯第二类错误7、在数据分析中，社交网络分析用于研究人与人之间的关系。假设要分析一个社交网络中用户的影响力，以下关于社交网络分析的描述，哪一项是不正确的？（）A.中心性指标，如度中心性、介数中心性和接近中心性，可以衡量节点在网络中的重要性B.社区发现算法可以将网络划分为不同的社区，揭示潜在的群体结构C.社交网络分析只关注节点之间的连接关系，不考虑节点的属性信息D.可以通过传播模型来模拟信息在社交网络中的传播过程8、对于一个包含大量数值型数据的数据集，在进行数据分析之前，需要判断数据是否符合正态分布。以下哪种方法常用于检验数据的正态性？（）A.Q-Q图B.卡方检验C.t检验D.F检验9、在数据分析中，以下哪种抽样方法能够保证样本对总体具有较好的代表性，同时又能降低抽样误差？（）A.简单随机抽样B.分层抽样C.整群抽样D.系统抽样10、在对一个社交网络的用户关系数据进行分析，例如好友关系、群组活动等，以发现社区结构和关键节点。以下哪种算法可能在社区发现和关键人物识别中表现出色？（）A.PageRank算法B.K-Means算法C.Apriori算法D.以上都不是11、在数据分析中，若要比较不同组数据的离散程度，以下哪个指标可以使用？（）A.方差B.均值C.中位数D.众数12、在进行数据关联和融合时，需要确保数据的一致性和准确性。假设你有来自不同系统的销售数据和库存数据，要进行关联分析。以下关于数据关联方法的选择，哪一项是最需要注意的？（）A.根据共同的主键或标识符进行精确匹配关联B.使用模糊匹配算法，允许一定程度的差异进行关联C.不进行任何预处理，直接将数据合并，期望自动关联D.随机选择一种关联方法，不考虑数据的特点13、在数据挖掘中，若要发现数据中隐藏的模式和关联规则，以下哪种算法是常用的？（）A.Apriori算法B.KNN算法C.SVM算法D.随机森林算法14、关于数据分析中的数据降维，假设数据集具有高维度，但其中可能存在冗余和无关的特征。为了减少计算复杂度并提高分析效率，以下哪种降维方法可能是有效的？（）A.主成分分析（PCA），提取主要成分B.线性判别分析（LDA），考虑类别信息C.局部线性嵌入（LLE），保留局部结构D.不进行降维，直接处理高维数据15、在数据分析中，预测模型的稳定性和可靠性是重要的考虑因素。假设要评估一个预测模型在不同时间段和不同数据集上的表现，以下关于模型稳定性和可靠性的描述，哪一项是不正确的？（）A.可以通过多次重复实验和交叉验证来评估模型的稳定性B.模型在不同数据集上的性能差异较大，说明模型的可靠性较低C.只要模型在训练集上表现良好，就可以认为模型是稳定和可靠的D.对模型进行监控和更新，以适应数据的变化和新的业务需求二、简答题（本大题共4个小题，共20分)1、（本题5分）在处理图像数据时，常用的数据分析方法和技术有哪些？解释图像特征提取、目标检测等概念，并举例说明应用。2、（本题5分）在数据分析中，如何处理缺失值？请介绍多种处理缺失值的方法，并分析它们的优缺点及适用场景。3、（本题5分）解释数据分析中的模型选择和超参数调优的方法，如网格搜索、随机搜索等，并说明如何根据数据特点和问题选择合适的模型和调优策略。4、（本题5分）在数据分析项目中，如何进行有效的数据探索性分析？包括描述性统计、数据分布观察等，并说明其目的和意义。三、论述题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）在物流仓储领域，货物存储数据、库存周转率数据等日益重要。分析如何借助数据分析手段，如仓库布局优化、库存管理策略制定等，提高仓储空间利用率和库存管理水平，同时探讨在数据实时更新要求高、货物种类多样和仓储成本控制方面可能面临的问题及应对方法。2、（本题5分）影视娱乐行业利用数据分析来了解观众喜好和优化内容创作。请深入阐述如何通过数据分析来预测影视作品的受欢迎程度、制定营销策略和开发新的创意，分析数据驱动的决策在影视制作和发行中的优势和局限性，以及如何应对观众需求的快速变化。3、（本题5分）在物流快递行业，包裹的运输轨迹数据、派送时效数据等丰富多样。分析如何借助数据分析手段，如配送路线优化、网点布局规划等，提高物流配送效率，降低运营成本，同时探讨在数据实时更新、地理信息系统应用和客户需求多样化方面可能面临的问题及应对方法。4、（本题5分）在能源交易市场中，如何利用数据分析来预测价格走势、评估市场风险和优化交易策略？请深入探讨数据的来源和处理方法，以及市场不确定性对分析结果的影响。5、（本题5分）随着电子商务的迅猛发展，大量的交易数据被生成。论述如何运用数据分析技术，如关联规则挖掘、聚类分析等，深入挖掘消费者的购买行为模式，从而为电商企业制定精准营销策略，包括个性化推荐、交叉销售和客户细分等，同时分析可能面临的挑战及解决方法。四、案例分析题（本大题共4个小题，共40分)1、（本题10分）某在线健身器材租赁平台积累了租赁数据、器材维护情况、用户租赁时长等。优化健身器材租赁的服务流程和维护管理。2、（本题10分）某共享单车企业掌握了车辆的使用频率、停放位置、损坏情况等数据。