黑龙江能源职业学院《数据处理技术》2023-2024学年第二学期期末试卷

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页黑龙江能源职业学院《数据处理技术》

2023-2024学年第二学期期末试卷题号一二三四总分得分一、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2、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，其中存在部分缺失值、错误值和重复数据。如果不进行有效的数据清洗，直接进行数据分析，可能会导致什么样的结果？（）A.分析结果不准确，得出错误的结论B.分析速度加快，提高工作效率C.能够发现更多隐藏的信息和模式D.对分析结果没有任何影响3、数据分析中的数据质量评估包括准确性、完整性、一致性等多个方面。假设一个数据集在准确性方面表现良好，但在一致性方面存在问题，可能的原因是什么？（）A.数据录入时的错误B.不同数据源的数据整合不当C.数据更新不及时D.以上原因都有可能4、在数据挖掘中，K-Means聚类算法是一种常见的聚类方法。以下关于K-Means算法的缺点，不正确的是？（）A.对初始聚类中心敏感B.容易陷入局部最优解C.不能处理非球形的簇D.计算复杂度高5、在进行数据分析时，若要研究不同地区消费者对某一产品的购买意愿差异，以下哪种数据分析方法最为适用？（）A.描述性统计分析B.相关性分析C.方差分析D.回归分析6、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7、在进行数据可视化时，选择合适的图表类型要根据数据的特点和分析目的。假设你要展示不同年龄段人群的收入分布情况，以下关于图表选择的建议，哪一项是最恰当的？（）A.使用折线图，体现收入随年龄的变化趋势B.运用柱状图，比较不同年龄段的收入水平C.选择饼图，展示各年龄段收入在总体中的占比D.采用雷达图，综合展示多个相关变量8、在数据分析中，建立预测模型是常见的任务之一。假设我们要预测下个月的产品销售量。以下关于预测模型的描述，哪一项是不准确的？（）A.线性回归模型假设自变量和因变量之间存在线性关系，适用于简单的预测问题B.决策树模型易于理解和解释，但可能会出现过拟合的问题C.随机森林是由多个决策树组成的集成模型，性能通常优于单个决策树D.预测模型一旦建立，就不需要根据新的数据进行更新和调整9、在建立分类模型时，如果数据存在类别不平衡问题，以下哪种技术可以用于数据增强？（）A.生成对抗网络B.自编码器C.变分自编码器D.以上都不是10、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11、在数据分析中，大数据技术为处理海量数据提供了支持。假设要处理一个PB级别的数据集，以下关于大数据技术的描述，哪一项是不正确的？（）A.Hadoop生态系统中的HDFS用于分布式存储数据，能够扩展到大规模的集群B.MapReduce编程模型可以实现并行处理，提高数据处理的效率C.大数据技术只适用于处理结构化数据，对于非结构化和半结构化数据无能为力D.实时处理大数据可以使用SparkStreaming或Flink等框架12、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13、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14、在数据分析中，深度学习模型在处理复杂数据方面表现出色。假设我们要使用深度学习进行图像识别。以下关于深度学习在数据分析中的描述，哪一项是错误的？（）A.卷积神经网络（CNN）是常用于图像识别的深度学习模型B.深度学习模型需要大量的训练数据和计算资源C.深度学习模型的训练过程简单，不需要进行调优和优化D.深度学习可以与传统的数据分析方法结合，提高分析效果15、在数据分析的过程中，数据清洗是至关重要的一步。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等问题。为了获得高质量的数据用于后续分析，以下哪种数据清洗方法是首先应该考虑的？（）A.直接删除包含缺失值或错误数据的记录B.采用均值或中位数填充缺失值C.通过数据验证规则修正错误数据D.利用机器学习算法预测缺失值16、在进行数据分析项目时，需要对数据进行探索性分析。以下哪个工具常用于探索性数据分析？（）A.ExcelB.SPSSC.PythonD.R17、当分析数据的相关性时，以下哪个统计量的值在-1到1之间？（）A.协方差B.相关系数C.决定系数D.方差18、数据预处理中的特征工程用于创建有意义的特征。假设要为一个机器学习模型准备输入特征，以下关于特征工程的描述，正确的是：（）A.直接使用原始数据的所有特征，不进行任何处理和转换B.随意创建新的特征，不考虑其合理性和有效性C.基于对数据的理解和业务知识，进行特征选择、提取、构建和变换，以提高模型的性能和可解释性D.认为特征工程对模型性能影响不大，不重视这一环节19、在数据挖掘中，以下哪种算法常用于对客户进行分类，以实现精准营销？（）A.决策树算法B.聚类算法C.关联规则挖掘算法D.神经网络算法20、当分析一个物流企业的配送数据，包括货物类型、配送地点、运输时间等，以优化配送路线和提高配送效率。考虑到实际的交通状况和限制条件，以下哪种优化方法可能是适用的？（）A.线性规划B.模拟退火算法C.遗传算法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）在进行数据可视化时，如何选择合适的颜色方案来增强图表的可读性和表现力？解释颜色心理学在数据可视化中的应用。2、（本题5分）在大数据分析中，如何进行数据的实时处理？请介绍相关的技术和框架，如SparkStreaming、Flink等，并举例说明其应用。3、（本题5分）解释什么是联邦迁移学习，说明其在跨机构数据合作和模型迁移中的应用和优势，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）某在线自考学习平台保存了学生学习进度、考试成绩、学习困难反馈等。优化课程内容和学习支持服务。2、（本题5分）一家健身中心的团体课程记录了会员数据，包括课程类型、教练风格、会员参与度、续课意愿等。探讨课程类型和教练风格对会员参与度和续课意愿的影响。3、（本题5分）某快递公司收集了不同地区的快递包裹重量、体积、运输距离等数据。分析怎样借助这些数据优化快递费用的计算和运输资源的分配。4、（本题5分）某在线亲子活动平台收集了活动报名数据、用户评价、活动类型偏好等。策划更受亲子家庭欢迎的活动。5、（本题5分）某在线教育平台掌握了不同学科教师的授课数据、学生互动情况、教学资源使用情况