辽宁师范大学《云计算与大数据基础》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7页辽宁师范大学《云计算与大数据基础》

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25个小题，每小题1分，共25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、假设要对海量图像数据进行分析，以下关于图像数据分析方法的描述，正确的是：（）A.直接使用传统的数据分析方法处理图像数据，效果良好B.基于深度学习的图像识别算法能够自动提取图像的特征C.图像数据的分辨率对分析结果没有影响D.不需要对图像数据进行预处理，直接输入模型进行分析2、在多变量数据分析中，主成分分析（PCA）是一种常用的方法。假设你有一组包含多个相关变量的数据，以下关于PCA应用的目的，哪一项是最准确的？（）A.减少变量数量，同时保留大部分数据的方差B.找到变量之间的线性关系C.对数据进行标准化处理D.直接用于预测未知数据3、在数据库中，若要执行事务处理以确保数据的一致性，以下哪个特性是关键的？（）A.原子性B.一致性C.隔离性D.持久性4、在数据分析中，评估模型的性能是重要的环节。假设我们已经建立了一个预测模型。以下关于模型评估的描述，哪一项是不正确的？（）A.可以使用交叉验证来评估模型的稳定性和泛化能力B.混淆矩阵可以帮助我们分析模型在不同类别上的预测情况C.准确率是评估模型性能的唯一指标，准确率越高模型越好D.可以根据具体问题选择合适的评估指标，如召回率、F1值等5、假设要分析一个医疗保健系统中的患者病历数据，包括诊断结果、治疗方案、康复情况等，以发现疾病的趋势和治疗效果的影响因素。考虑到医疗数据的敏感性和隐私性，以下哪个方面需要特别注意？（）A.数据加密和安全保护B.快速得出分析结果C.忽略数据的隐私问题D.公开所有数据以获取更多帮助6、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7、在数据分析中，数据质量评估是确保数据可靠性的重要手段。以下关于数据质量评估的说法中，错误的是？（）A.数据质量评估可以使用多种指标，如准确性、完整性、一致性等B.数据质量评估可以通过手动检查和自动化工具相结合的方式进行C.数据质量评估应定期进行，及时发现和解决数据质量问题D.数据质量评估只需要在数据进入数据仓库之前进行，之后就不需要再进行评估了8、数据分析中的回归分析用于建立变量之间的定量关系。假设要建立一个线性回归模型来预测气温对空调销量的影响。如果模型的残差呈现出明显的非线性模式，可能表明什么？（）A.应该使用非线性回归模型来改进预测效果B.数据中存在异常值，需要进行处理C.模型的拟合效果很好，无需进一步改进D.收集的数据不足以进行有效的分析9、在数据分析中，数据可视化的工具有很多，其中Tableau是一种常用的工具。以下关于Tableau的描述中，错误的是？（）A.Tableau可以连接多种数据源，进行数据的导入和整合B.Tableau可以制作各种类型的图表，进行数据可视化C.Tableau的操作简单易学，适用于非专业用户D.Tableau只能处理小规模数据集，对于大规模数据集无法处理10、在进行数据探索性分析时，需要了解数据的分布和关系。假设要分析一个城市的房价与地理位置、房屋面积等因素的关系，以下关于探索性分析方法的描述，正确的是：（）A.只绘制简单的图表，不进行深入的统计分析B.不考虑变量之间的相关性，孤立地分析每个因素C.综合运用数据可视化、相关性分析、分组统计等方法，揭示数据的潜在模式和关系，提出假设和研究方向D.忽略数据中的异常值和缺失值，认为它们不影响分析结果11、在对一家制造业企业的生产数据进行分析，例如原材料采购、生产流程、产品质量等，以优化生产过程和降低成本。以下哪种数据分析工具可能最适合处理大规模的工业数据？（）A.ExcelB.PythonC.SPSSD.SQL12、在数据挖掘中，关联规则挖掘是一种常见的方法。以下关于关联规则的描述，正确的是：（）A.关联规则只能用于发现商品之间的购买关联B.支持度表示同时购买两种商品的顾客比例C.置信度越高，说明规则的可靠性越强D.提升度小于1时，表示两种商品存在负相关关系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，回归分析用于建立变量之间的关系模型。以下关于回归分析的说法中，错误的是？（）A.线性回归是回归分析中最常见的类型，用于建立因变量与一个或多个自变量之间的线性关系B.回归分析可以用来预测因变量的值，根据自变量的变化情况进行推断C.回归分析的结果只适用于特定的数据集，不能推广到其他情况D.在进行回归分析时，需要对模型进行评估和验证，确保其准确性和可靠性15、在数据仓库和数据集市的建设中，需要考虑数据的整合和存储。假设要为一个企业构建数据存储架构，以下关于数据仓库和数据集市选择的描述，正确的是：（）A.只建立数据仓库，不考虑数据集市，认为数据仓库能够满足所有分析需求B.盲目建立数据集市，不与数据仓库进行有效的集成和协调C.根据企业的规模、业务需求和数据特点，合理规划数据仓库和数据集市的架构，确保数据的一致性和可用性，并明确它们在数据分析中的角色和作用D.不考虑数据的更新和维护，只关注初始的建设16、在对一家公司的人力资源数据进行分析，例如员工的绩效评估、工作年限、培训经历等，以找出影响员工绩效的因素，并为人力资源决策提供支持。以下哪种分析方法可能有助于发现潜在的模式和关系？（）A.主成分分析B.关联规则挖掘C.文本挖掘D.以上都是17、对于数据分析中的关联规则挖掘，假设要从超市的销售数据中发现商品之间的购买关联，例如哪些商品经常一起被购买。以下哪种关联规则挖掘算法可能会产生更有价值的结果？（）A.Apriori算法，基于频繁项集挖掘B.FP-Growth算法，提高挖掘效率C.Eclat算法，基于垂直数据格式D.不进行关联规则挖掘，依靠直觉判断商品关联18、假设要分析电商平台上的用户购买行为随时间的变化，以下关于时间序列分析的描述，正确的是：（）A.不考虑季节性因素，直接进行时间序列建模B.时间序列分解可以将数据分解为趋势、季节性和随机成分，有助于深入分析C.短期的时间序列数据比长期的数据更有分析价值D.时间序列分析只能用于预测未来，不能用于解释过去的行为模式19、对于数据分析中的文本情感分析，假设要分析大量的产品评论，判断其是正面、负面还是中性情感。以下哪种方法在处理自然语言的情感倾向时可能更有效？（）A.使用情感词典，匹配关键词B.基于机器学习的分类模型C.深度学习模型，如循环神经网络D.人工阅读和判断每条评论的情感20、数据分析中的假设检验用于判断样本数据是否支持某个假设。假设要检验一种新的教学方法是否能显著提高学生的考试成绩，需要进行严格的假设检验。以下哪种假设检验方法在这种教育评估场景中最为适用？（）A.t检验B.z检验C.F检验D.卡方检验21、在构建数据分析模型时，特征工程起着关键作用。假设我们正在构建一个预测房价的模型，拥有房屋面积、房间数量、地理位置等原始数据。以下哪种特征工程方法可能有助于提高模型的性能？（）A.对数值型特征进行标准化处理B.忽略地理位置特征，因为它难以量化C.直接使用原始数据，不进行任何处理D.将所有特征组合成一个综合特征22、数据分析中的文本分析用于处理非结构化的文本数据。假设要从大量的客户评论中提取关键信息和情感倾向，以下关于文本分析方法的描述，正确的是：（）A.仅使用简单的关键词计数，不考虑文本的语义和语境B.不进行文本的预处理和清洗，直接应用分析算法C.采用自然语言处理技术，包括词法分析、句法分析、情感分析等，对文本进行预处理、特征提取和建模，以准确理解和挖掘文本中的信息D.认为文本分析结果一定准确可靠，不需要人工验证和修正23、回归分析是数据分析中的常用方法。假设要研究广告投入与销售额之间的关系，以下关于回归分析的描述，正确的是：（）A.简单线性回归足以捕捉广告投入和销售额之间的复杂非线性关系B.多元线性回归中，自变量越多，模型的解释能力就越强C.在建立回归模型前，不需要对数据进行标准化处理D.回归模型的拟合优度（R²）越高，说明模型对数据的拟合效果越好24、在数据分析中，生存分析用于研究事件发生的时间。假设要分析患者的生存时间与治疗方案的关系，以下关于生存分析的描述，哪一项是不正确的？（）A.可以计算生存曲线来直观展示不同组患者的生存情况B.风险比（HazardRatio）用于比较不同组的风险程度C.生存分析只适用于医学领域，在其他领域没有应用价值D.考虑删失数据是生存分析的一个重要特点25、数据分析中的实时数据分析要求快速处理和响应数据。假设要构建一个实时监控系统来跟踪网站的流量变化，以下关于实时数据分析技术选择的描述，正确的是：（）A.选择传统的批处理技术，不考虑实时性要求B.采用复杂且难以维护的实时分析框架，不考虑实际需求和资源限制C.根据数据量、延迟要求和技术团队的能力，选择合适的实时数据分析技术，如Flink、KafkaStreams等，并进行性能优化和监控D.认为实时数据分析不需要考虑数据的准确性和完整性二、简答题（本大题共4个小题，共20分)1、（本题5分）简述异常值检测的方法和原理，说明异常值对数据分析结果的影响，以及如何在实际数据中识别和处理异常值。2、（本题5分）解释什么是图神经网络（GNN），说明其在图结构数据分析中的应用和优势，并举例分析。3、（本题5分）描述数据挖掘中的集成学习中的Bagging方法和Boosting方法的原理和区别，并举例说明在分类问题中的应用。4、（本题5分）解释数据可视化中的可视化布局原则，说明如何通过合理的布局组织数据元素，提高可视化的可读性和美观性。三、案例分析题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）某快递公司收集了不同地区的快递收发量、配送时效、客户投诉等数据。研究怎样借助这些数据优化区域配送网络和服务质量。2、（本题5分）某社交电商平台记录了用户的分享行为、购买转化率、社群活跃度等数据。研究社交因素对销售的影响，优化平台的社交功能和营销活动。3、（本题5分）某在线音乐平台记录了用户的听歌历史、收藏歌曲、评论等数据。分析用户的音乐口味，为个性化推荐和版权采购提供参考。4、（本题5分）某农产品企业积累了农产品的种植数据、销售数据、市场价格波动等信息。研究怎样根据这些数据进行种植规划和市场风险预测。5、（本题5分）某餐饮外卖平台收集了商家数据、用户订单数据、配送数据等。分析外卖市场的竞争态势，为商家和用户提供更好的服务。四、论述题（本大题共3个小题，共30分)1、（本题10分）在金融科技的创新应用中，如何利用数据分析来评估新产品的市场潜力、用户接受度和风险特征，例如数字支付、