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《大数据挖掘及应用》2023-2024学年第二学期期末试卷院(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20个小题,每小题2分,共40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、在处理时间序列数据时,如果需要预测未来多个时间点的值,以下哪种模型较为适用?()A.AR模型B.MA模型C.ARMA模型D.ARIMA模型2、在数据库管理中,若要确保数据的一致性和完整性,通常会使用哪种约束?()A.主键约束B.外键约束C.唯一约束D.以上都是3、在数据分析中,若要对数据进行标准化处理,以下哪种方法较为常见?()A.Z-score标准化B.Min-Max标准化C.小数定标标准化D.以上都是4、在数据分析的市场调研中,假设要了解消费者对新产品的偏好和需求。以下哪种数据收集方法可能获得更深入和真实的反馈?()A.在线调查问卷B.面对面访谈C.电话调查D.不进行调研,依靠以往经验推测5、在进行数据融合时,将多个数据源的数据整合在一起。假设我们有来自不同部门的销售数据和客户数据,以下关于数据融合的描述,正确的是:()A.直接将不同数据源的数据简单拼接,无需考虑数据格式和字段的一致性B.数据融合可能会引入重复和不一致的数据,不需要处理C.建立统一的数据标准和数据清洗规则,能够提高数据融合的质量D.数据融合只适用于结构相同的数据源,对于不同结构的数据源无法进行融合6、在数据分析中,数据分析的方法有很多,其中聚类分析是一种常用的方法。以下关于聚类分析的描述中,错误的是?()A.聚类分析可以将数据分为不同的类别,使得同一类中的数据具有相似的特征B.聚类分析的结果可以用聚类中心和聚类半径来表示C.聚类分析可以用于数据的分类和预测D.聚类分析的算法有多种,如k-means聚类、层次聚类等7、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8、数据分析中,数据挖掘算法的性能可以通过多种指标进行评估。以下关于数据挖掘算法性能评估指标的说法中,错误的是?()A.数据挖掘算法的性能可以通过准确率、召回率、F1值等指标进行评估B.数据挖掘算法的性能评估指标应根据具体的问题和数据特点来选择C.数据挖掘算法的性能评估指标只需要考虑算法的准确性,其他因素可以忽略不计D.数据挖掘算法的性能评估应在不同的数据集上进行测试,以确保结果的可靠性9、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10、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11、在对一个社交媒体平台的用户兴趣数据进行分析,例如关注的话题、参与的讨论组等,以进行精准的广告投放。以下哪种数据挖掘技术可能在用户画像和广告定向中发挥重要作用?()A.分类算法B.聚类算法C.关联规则挖掘D.以上都是12、在数据库中,若要提高数据的写入性能,以下哪种存储引擎可能更适合?()A.InnoDBB.MyISAMC.MemoryD.Archive13、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14、假设要分析某公司不同产品线的利润贡献度,以下哪种图表能够清晰地展示各产品线的利润占比及排名?()A.帕累托图B.桑基图C.弦图D.以上都不是15、假设要分析一个零售企业的库存数据,包括商品种类、库存数量、销售速度等,以制定合理的补货策略。以下哪个因素可能对库存管理的效率产生最大影响?()A.商品的销售预测准确性B.供应商的交货时间C.库存成本D.以上都是16、在数据分析中,数据清洗是重要的前置步骤。假设我们有一个包含大量客户信息的数据集,其中存在缺失值、错误数据和重复记录。以下关于数据清洗方法的描述,正确的是:()A.直接删除包含缺失值的记录,以快速简化数据集B.对于错误数据,可以根据经验进行手动修正,无需考虑数据的分布和规律C.使用均值或中位数来填充缺失值,不考虑数据的特征和潜在影响D.采用合适的算法和工具,识别并处理重复记录、缺失值和错误数据,同时考虑数据的特点和业务需求17、数据分析中的决策树算法具有易于理解和解释的特点。假设我们构建了一个决策树来预测客户是否会购买某产品,以下哪个因素可能影响决策树的复杂度和准确性?()A.特征选择B.分裂准则C.剪枝策略D.以上都是18、在数据分析中,选择合适的统计量来描述数据的集中趋势和离散程度是很重要的。假设你有一组员工的工资数据,以下关于统计量的选择,哪一项是最合适的?()A.用中位数描述集中趋势,用方差描述离散程度B.用均值描述集中趋势,用标准差描述离散程度C.用众数描述集中趋势,用极差描述离散程度D.随机选择统计量,不考虑数据的特点19、在进行数据分析时,若数据的样本量较小,以下哪种统计方法需要谨慎使用?()A.方差分析B.t检验C.非参数检验D.回归分析20、数据分析中的特征工程旨在从原始数据中提取有意义的特征。假设我们在分析文本数据,以下哪种特征提取方法可能有助于将文本转化为可用于模型训练的数值特征?()A.词袋模型B.TF-IDFC.词嵌入D.以上都是二、简答题(本大题共3个小题,共15分)1、(本题5分)阐述随机森林算法的特点和优势,与单个决策树相比,它在性能和稳定性方面有何改进,并举例说明其应用。2、(本题5分)描述数据挖掘中的文本挖掘任务,如文本分类、情感分析等的主要方法和技术,并举例说明在社交媒体数据分析中的应用。3、(本题5分)解释什么是联邦学习,说明其在数据隐私保护和分布式计算中的应用场景和优势,并举例分析。三、案例分析题(本大题共5个小题,共25分)1、(本题5分)一家快递公司记录了包裹的运输数据,包括发货地、收货地、重量、运输时间、费用等。研究不同发货地和收货地之间的运输时间和费用差异。2、(本题5分)某网约车平台的无障碍服务存有数据,包括服务需求、服务响应时间、用户评价、司机培训等。分析服务需求和司机培训对服务响应时间和用户评价的作用。3、(本题5分)某在线招聘平台拥有求职者的简历数据、企业招聘需求、面试评价等信息。思考如何通过这些数据提高人才匹配度和招聘效率。4、(本题5分)某快递公司拥有包裹的收发地址、运输时间、投诉记录等数据。分析如何通过这些数据优化物流路线和服务质量,降低运营成本。5、(本题5分)某网约车平台收集了司机的接单习惯、服务评价、工作时间等。研究怎样借助这些数据提高司机的服务质量和工作效率。四、论述题(本大题共2个小题,共20分)1、(本题10

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