广州科技贸易职业学院《数据采集与爬虫技术》2023-2024学年第二学期期末试卷

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《数据采集与爬虫技术》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、数据分析中的文本分类任务可以使用多种机器学习算法。假设我们要对大量的新闻文章进行分类，以下哪种算法在处理文本分类时可能需要更多的特征工程工作？（）A.决策树B.支持向量机C.朴素贝叶斯D.随机森林2、对于一个时间序列数据，若要预测未来几个时间点的值，以下哪种模型较为适用？（）A.移动平均模型B.指数平滑模型C.自回归模型D.以上都可以3、在数据分析中，若要分析数据的偏态和峰态，以下哪个统计量可以提供相关信息？（）A.偏度系数B.峰度系数C.协方差D.相关系数4、假设要从多个数据分析模型中选择最优的一个，以下关于模型选择的描述，正确的是：（）A.选择模型参数最多的那个，因为它更复杂，性能更好B.根据训练集上的表现来选择模型，无需考虑测试集C.综合考虑模型的复杂度、准确性和泛化能力来做出选择D.只要模型在某个特定指标上表现出色，就选择该模型5、在数据挖掘中，若要对数据进行分类，以下哪种算法对噪声和缺失值具有较好的容忍性？（）A.决策树B.朴素贝叶斯C.支持向量机D.随机森林6、在数据分析中，数据的归一化和标准化是常见的操作。假设你有一个包含不同量纲特征的数据集，以下关于这两种操作的作用，哪一项是最关键的？（）A.使数据符合正态分布，便于进行统计分析B.消除特征之间的量纲差异，使不同特征具有可比性C.增加数据的多样性和复杂性D.没有实际作用，可以忽略7、在数据预处理中，处理异常值是重要的环节。假设我们有一个包含员工工资的数据集，以下关于异常值处理的描述，正确的是：（）A.直接删除异常值，不进行任何进一步的分析B.异常值一定是错误的数据，必须修正C.分析异常值产生的原因，根据具体情况决定处理方式D.异常值对数据分析没有任何影响，无需关注8、数据分析中的数据可视化有助于直观理解数据。假设要展示不同地区的销售额分布情况，以下关于数据可视化选择的描述，正确的是：（）A.使用饼图，因为它能清晰展示各地区销售额占比B.采用折线图，以反映销售额随地区的变化趋势C.运用柱状图，直观比较不同地区销售额的差异D.选择箱线图，全面展示销售额的分布特征，包括四分位数和异常值9、数据分析中，数据挖掘的过程包括多个步骤。以下关于数据挖掘过程的说法中，错误的是？（）A.数据挖掘的过程包括数据准备、数据挖掘、结果解释和评估等步骤B.数据准备阶段包括数据清洗、数据集成和数据转换等工作C.数据挖掘阶段可以使用多种算法和技术，如决策树、聚类、关联规则挖掘等D.数据挖掘的结果不需要进行解释和评估，直接应用于实际问题即可10、在进行数据抽样时，需要选择合适的抽样方法。假设我们有一个大规模的数据集，以下关于抽样方法选择的描述，正确的是：（）A.简单随机抽样能够保证样本的代表性，适用于任何情况B.分层抽样在数据存在明显分层特征时效果不佳C.系统抽样比随机抽样更能准确反映总体特征D.整群抽样可以节省抽样成本，但可能导致样本偏差较大11、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12、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13、在数据分析中，数据仓库的架构有很多种，其中星型架构是一种常用的架构。以下关于星型架构的描述中，错误的是？（）A.星型架构由事实表和维度表组成B.事实表中包含了大量的详细数据，维度表中包含了对事实表的描述信息C.星型架构的数据查询效率较高，适用于大规模数据集D.星型架构的设计和维护比较复杂，需要专业的技术和知识14、在进行数据分析时，可能需要对多个数据集进行合并和整合。假设你有来自不同部门的销售数据和客户数据，以下关于数据合并的注意事项，哪一项是最关键的？（）A.确保数据的格式和字段名称一致，便于合并B.不考虑数据的重复和冲突，直接合并C.只合并部分重要的数据字段，忽略其他D.随意选择合并的顺序和方式15、数据分析中的数据可视化能够帮助我们更直观地理解数据。假设要展示一个公司在过去十年中不同产品的销售额变化趋势，同时要对比不同地区的销售情况。以下哪种数据可视化方式最能清晰地呈现这些信息，便于分析和决策？（）A.折线图B.柱状图C.饼图D.箱线图二、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。2、（本题5分）阐述数据挖掘中的序列模式挖掘，说明其概念和应用场景，如购物行为序列分析，并介绍相关算法。3、（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。4、（本题5分）在大数据环境下，数据存储和处理面临诸多挑战。请说明Hadoop生态系统中的关键组件，如HDFS、MapReduce等的作用和工作原理。三、论述题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）教育领域逐渐重视数据分析在教学改进中的作用。探讨如何通过对学生学习行为数据、考试成绩等的分析，运用数据挖掘算法和学习分析技术，实现个性化学习路径规划、教学资源优化配置，提升教育效果，同时思考数据伦理和学生隐私保护等问题及应对策略。2、（本题5分）电商售后服务数据的分析对于提升客户满意度和忠诚度具有重要意义。请论述如何通过数据分析来识别客户投诉的主要原因、改进售后服务流程和预测潜在的服务需求，以及如何将分析结果转化为实际的服务改进措施。3、（本题5分）在汽车金融服务领域，车辆贷款数据、客户信用数据等不断丰富。探讨如何利用数据分析方法，比如贷款违约预测、客户风险评估等，优化汽车金融服务，同时研究在数据质量参差不齐、金融政策变化和市场竞争激烈方面所面临的困难及解决途径。4、（本题5分）电商企业如何通过用户评价数据的分析来改进产品质量、提升服务水平和发现市场需求？请论述数据分析的方法、重点关注的指标和实际应用中的注意事项。5、（本题5分）在金融监管领域，金融机构的交易数据、合规数据等不断被监测和收集。详细论述如何运用数据分析，例如风险监测模型构建、违规行为识别等，加强金融监管，维护金融市场稳定，同时分析在数据海量复杂、监管政策变化和跨机构数据整合方面的挑战及解决办法。四、案例分析题（本大题共4个小题，共40分)1、（本题10分）某在线购物平台保存了用户的购物车放弃数据、支付失败记录、售后反馈等。思考如何通过这些数据改善用户购物体验和解决支付问题。2、（本题10分）一家运动品牌的篮球装备销售数据涵盖产品款式、价格、销售地区、赛事活动等。研究