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站名:站名:年级专业:姓名:学号:凡年级专业、姓名、学号错写、漏写或字迹不清者,成绩按零分记。…………密………………封………………线…………第1页,共1页扬州大学广陵学院《大数据分析hadoop应用》
2023-2024学年第二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20个小题,每小题1分,共20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、在数据分析中,数据可视化常常用于呈现复杂的数据关系。以下关于数据可视化工具的说法中,错误的是?()A.Tableau是一款功能强大的数据可视化软件,可连接多种数据源进行分析和展示B.PowerBI具有直观的界面和丰富的可视化图表类型,适合企业级数据分析C.Excel只能进行简单的数据可视化,对于大规模数据分析不够实用D.数据可视化工具的选择只取决于个人喜好,与数据类型和分析需求无关2、在进行数据可视化时,若要同时展示多个变量之间的关系,以下哪种图表较为合适?()A.散点图矩阵B.雷达图C.热力图D.树状图3、在数据分析中,数据抽样的方法有很多,其中随机抽样是一种常用的方法。以下关于随机抽样的描述中,错误的是?()A.随机抽样可以保证样本的代表性和随机性B.随机抽样可以减少数据的数量和复杂度C.随机抽样可以提高数据分析的效率和准确性D.随机抽样只适用于大规模数据集,对于小数据集无法使用4、在数据分析中,数据挖掘的算法和技术有很多,其中神经网络是一种常用的算法。以下关于神经网络的描述中,错误的是?()A.神经网络可以用于分类、回归和聚类等问题B.神经网络的结构包括输入层、隐藏层和输出层C.神经网络的训练过程需要大量的数据和计算资源D.神经网络的结果是确定性的,不会受到数据噪声和异常值的影响5、在数据分析中,假设检验是一种常用的统计方法。假设要检验一种新的教学方法是否能显著提高学生的成绩,以下关于假设检验的描述,哪一项是不准确的?()A.首先需要提出原假设和备择假设,然后根据样本数据计算检验统计量B.如果p值小于预先设定的显著性水平,就拒绝原假设,认为新教学方法有效C.假设检验的结果完全取决于样本数据的大小和分布,与研究问题的实际情况无关D.可以通过控制样本量和显著性水平来平衡检验的灵敏度和特异性6、数据分析中的伦理和道德问题也需要引起关注。假设要使用个人数据进行分析,以下关于伦理和道德原则的描述,正确的是:()A.未经用户授权,擅自使用个人数据进行分析B.不明确告知用户数据的使用目的和方式,侵犯用户知情权C.遵循合法、公正、透明、最小化使用和安全保障等原则,在获得用户明确授权的前提下,合理使用个人数据,并采取措施保护用户隐私和权益D.认为数据分析中的伦理和道德问题不重要,只要能得到有价值的结果就行7、在数据分析的实时数据分析场景中,假设要对不断产生的数据流进行快速处理和分析,以下哪种技术或架构可能是合适的选择?()A.流处理框架,如ApacheFlinkB.批处理框架,如ApacheHadoopC.关系型数据库,进行实时查询D.不进行实时处理,先存储数据再事后分析8、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9、在数据分析中,数据清洗是至关重要的一步。假设我们面对一个包含大量缺失值、错误数据和重复记录的数据集,以下关于数据清洗的描述,哪一项是不准确的?()A.可以通过删除包含过多缺失值的行或列来处理缺失数据,但这可能导致信息丢失B.对于错误数据,可以通过与其他可靠数据源进行对比或基于数据的逻辑关系进行修正C.重复记录可以直接保留,因为它们不会对数据分析结果产生太大影响D.运用数据填充技术,如使用均值、中位数或众数来填充缺失值,但需要谨慎选择填充方法10、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。假设你要检验一种新的营销策略是否有效,以下关于假设检验方法的选择,哪一项是最恰当的?()A.选择t检验,比较两组数据的均值是否有显著差异B.运用方差分析,检验多组数据之间是否存在差异C.使用卡方检验,判断分类变量之间的关联D.不进行假设检验,凭直觉判断策略是否有效11、在数据分析项目中,数据隐私和安全是重要的考虑因素。假设要处理包含个人敏感信息的数据,以下关于数据隐私保护的描述,正确的是:()A.不采取任何措施保护数据隐私,直接进行分析B.简单地对敏感数据进行加密,不考虑加密算法的强度和安全性C.制定完善的数据隐私保护策略,采用合适的加密技术、访问控制和数据匿名化方法,确保数据在收集、存储、处理和传输过程中的安全性和合规性D.认为只要数据不泄露,就不需要关注数据的使用目的和用户授权12、对于一个不平衡的数据集,若要通过采样方法来平衡数据,以下哪种采样策略可能会导致过拟合?()A.随机过采样B.随机欠采样C.SMOTE采样D.以上都有可能13、数据分析中的数据降维技术常用于减少数据的维度,同时保留重要信息。假设你有一个高维的数据集,包含众多特征。以下关于数据降维方法的选择,哪一项是最需要考虑的因素?()A.降维后的结果是否易于解释和可视化B.降维方法的计算复杂度和效率C.降维过程中是否会丢失关键的信息D.降维方法是否新颖和热门14、在数据预处理阶段,对于含有大量缺失值的数据,以下哪种处理方法不一定合适?()A.直接删除含有缺失值的记录B.用均值、中位数或众数来填充缺失值C.通过建立模型来预测缺失值D.对缺失值不做任何处理15、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16、对于一个高维度的数据集,若要快速找到与给定数据点最相似的k个数据点,以下哪种算法效率较高?()A.K-Means算法B.KNN算法C.DBSCAN算法D.层次聚类算法17、在进行数据挖掘时,分类算法中的决策树算法具有易于理解和解释的优点。以下哪个因素不会影响决策树的构建?()A.特征选择B.样本数量C.数据的缺失值D.计算资源的大小18、数据分析中,数据可视化的作用不仅仅是美观。以下关于数据可视化作用的说法中,错误的是?()A.数据可视化可以帮助人们更直观地理解数据,发现数据中的规律和趋势B.数据可视化可以提高数据分析的效率,减少分析时间和成本C.数据可视化可以增强数据的说服力和影响力,使分析结果更容易被接受D.数据可视化只是为了让数据分析报告看起来更漂亮,对分析结果没有实质性的帮助19、当分析一组时间序列数据时,发现数据存在明显的季节性波动。为了消除季节性影响,应该采用哪种方法?()A.移动平均B.指数平滑C.季节指数法D.线性回归20、数据挖掘是从大量数据中发现潜在模式和知识的过程。假设一家电商企业想要通过数据挖掘来发现客户的购买行为模式,以便进行精准营销。以下哪种数据挖掘技术可能最为适用?()A.关联规则挖掘B.分类算法C.聚类分析D.预测分析二、简答题(本大题共5个小题,共25分)1、(本题5分)简述数据分析师在项目中的风险管理,包括识别风险、评估风险影响、制定应对策略等,并举例说明可能的风险和应对方法。2、(本题5分)时间序列数据分析在经济、金融等领域有重要应用,请解释时间序列的平稳性概念,以及如何进行平稳性检验和处理。3、(本题5分)说明在数据分析中如何进行数据的预处理以适应深度学习模型?请阐述包括数据归一化、数据增强等方法,并举例说明。4、(本题5分)阐述在数据分析中,如何进行数据的可视化故事讲述,包括选择合适的图表、组织数据和传达关键信息。5、(本题5分)阐述数据分析师如何处理多源异构数据,包括数据整合、转换和清洗的方法,并举例说明在实际项目中的应用。三、案例分析题(本大题共5个小题,共25分)1、(本题5分)某房地产公司积累了楼盘销售数据、客户需求、市场趋势等信息。思考如何根据这些数据进行精准的市场定位和营销策略制定。2、(本题5分)一家在线旅游平台的跟团游产品数据包含行程安排、价格、出发地、游客评价等。探讨不同行程安排和价格的跟团游在不同出发地的受欢迎程度和游客评价。3、(本题5分)一家手机应用商店的游戏类应用记录了数据,包括游戏类型、下载量、内购项目、用户留存率等。探讨游戏类型与下载量和用户留存率的关系。4、(本题5分)某在线象棋教学平台积累了学员对弈数据、棋艺进步情况、教学资源满意度等。丰富象棋教学资源,提高教学质量。5、(本题5分)某网约车平台的专车服务存有数据,包括接单司机信息、乘客行程、服务评价、费用等。分析司机的个人信息与服务评价和费用之间的关系。四、论述题(本大题共3个小题,共30分)1、(本题10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。2、(本题10分)随着共享经济的兴起,共享平台积累了
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