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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、数据分析中的数据融合是将多个数据源的数据整合在一起。假设要整合来自不同部门的销售数据和客户数据,以下关于数据融合方法的描述,正确的是:()A.简单地将数据拼接在一起,不处理数据格式和语义的差异B.不进行数据的清洗和转换,直接使用原始数据进行融合C.运用数据清洗、转换和匹配技术,解决数据格式、单位和语义的不一致,确保融合后数据的准确性和可用性D.认为数据融合不会引入误差和冲突,不进行质量检查2、在进行数据探索性分析时,以下关于发现数据中的异常值的方法,哪一项是最常用的?()A.计算数据的均值和标准差,超出一定范围的值视为异常值B.绘制箱线图,观察超出箱体范围的值C.对数据进行排序,查看两端的值D.随机抽取部分数据进行检查3、对于一个具有多个特征的数据集,若要进行特征缩放,以下哪种方法可以将特征值映射到特定的区间?()A.最小-最大缩放B.标准化C.正则化D.以上都是4、在数据分析中,数据可视化的原则有很多,其中简洁明了是一个重要的原则。以下关于简洁明了的描述中,错误的是?()A.简洁明了的可视化图表可以让读者更容易理解数据的含义B.简洁明了的可视化图表应该避免使用过多的颜色和装饰C.简洁明了的可视化图表可以通过减少数据的维度和细节来实现D.简洁明了的可视化图表只适用于简单的数据展示,对于复杂的数据无法处理5、在数据分析中,探索性数据分析(EDA)用于初步了解数据的特征和分布。假设要对一个新收集的社交媒体数据进行EDA,包括用户的年龄、性别、地域和发布内容等信息。以下哪种EDA方法在快速发现数据中的潜在模式和关系方面更有效?()A.数据可视化B.统计描述C.相关性分析D.以上方法结合使用6、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7、假设要分析某公司产品在不同市场的销售趋势,同时考虑市场的竞争情况和宏观经济环境,以下哪种分析方法较为综合?()A.情景分析B.敏感性分析C.蒙特卡罗模拟D.以上都不是8、数据分析在金融领域有着广泛的应用。假设一家银行要评估客户的信用风险。以下关于数据分析在金融中的描述,哪一项是不正确的?()A.可以建立信用评分模型,预测客户违约的可能性B.分析市场趋势,制定投资策略C.数据分析在金融领域的应用完全没有风险,不会导致错误的决策D.监测金融交易,防范欺诈行为9、在数据分析中,数据预处理的方法有很多,其中数据标准化是一种常用的方法。以下关于数据标准化的描述中,错误的是?()A.数据标准化可以将数据转换为具有相同尺度和单位的数值B.数据标准化可以提高数据分析的结果的准确性和可靠性C.数据标准化的方法有多种,如min-max标准化、z-score标准化等D.数据标准化只适用于数值型数据,对于分类型数据无法处理10、在处理大规模数据时,分布式计算框架变得非常重要。假设你有数十亿行的销售数据需要进行分析,以下关于分布式计算框架的选择,哪一项是最关键的?()A.考虑框架的易用性和学习成本,选择容易上手的框架B.关注框架的性能和可扩展性,能否处理大规模数据并快速得出结果C.选择开源且社区活跃的框架,以便获取支持和资源D.依据公司已有的技术栈和团队熟悉程度来决定框架11、在处理时间序列数据时,例如股票价格的历史数据。假设要预测未来一段时间的股票价格,以下哪种方法可能会受到数据季节性波动的较大影响?()A.移动平均法B.指数平滑法C.ARIMA模型D.随机森林模型12、在进行数据预处理时,数据标准化或归一化是常见的操作。假设要对一组包含不同量纲的特征数据进行标准化,以下哪种方法可能是最常用的?()A.最小-最大标准化B.Z-score标准化C.小数定标标准化D.以上方法使用频率相同13、在数据分析中,数据仓库的性能优化是提高数据分析效率的关键。以下关于数据仓库性能优化的说法中,错误的是?()A.数据仓库性能优化可以从硬件、软件和数据三个方面入手B.硬件方面可以通过升级服务器、增加内存和存储等方式提高性能C.软件方面可以通过优化数据库设计、调整查询语句和使用索引等方式提高性能D.数据方面可以通过增加数据量和提高数据质量来提高性能14、当分析两个变量之间的关系时,如果散点图呈现出非线性的趋势,以下哪种方法可以更好地拟合这种关系?()A.线性回归B.多项式回归C.逻辑回归D.岭回归15、数据分析在电商领域有着广泛的应用。以下关于数据分析在电商客户关系管理中的作用,不准确的是()A.可以对客户进行细分,根据客户的购买行为和偏好提供个性化的推荐和服务B.通过分析客户的反馈和评价,改进产品和服务质量,提高客户满意度C.预测客户的流失风险,采取相应的措施进行客户保留和挽回D.数据分析在电商客户关系管理中作用不大,传统的客户关系管理方法更加有效二、简答题(本大题共4个小题,共20分)1、(本题5分)简述数据库查询语言(如SQL)在数据分析中的作用和基本操作,举例说明如何使用SQL进行数据筛选、聚合和关联。2、(本题5分)描述在数据分析中,如何进行数据的敏感性分析,包括确定敏感因素、评估影响程度和采取应对措施。3、(本题5分)描述在数据分析中,如何进行数据的版本控制和管理,包括使用版本控制系统和记录数据变更的重要性。4、(本题5分)解释什么是零样本学习和少样本学习,说明其在数据稀缺情况下的应用和挑战,并举例分析。三、论述题(本大题共5个小题,共25分)1、(本题5分)在物流配送的最后一公里,数据分析有助于提高配送效率和客户体验。以某快递企业为例,阐述如何通过数据分析来优化配送路线、选择配送方式、预测配送时间,以及如何处理配送过程中的突发情况和客户个性化需求。2、(本题5分)在跨境电商业务中,数据分析对于市场选择和供应链优化具有关键作用。以某跨境电商企业为例,分析如何运用数据分析来评估不同国家和地区的市场潜力、优化商品采购和库存管理,以及如何应对跨境物流和支付的复杂性。3、(本题5分)电商仓储管理中,如何借助数据分析来优化库存布局、提高拣货效率和降低仓储成本?请深入探讨数据分析在仓储管理中的具体应用和效果评估方法。4、(本题5分)能源行业面临着资源优化配置和节能减排的挑战。选取一家能源企业,论述如何利用数据分析来优化能源生产和配送,例如能源消耗预测、智能电网管理、可再生能源整合,以及如何在数据分析中考虑政策法规和环境因素的影响。5、(本题5分)在物流行业的绿色物流发展中,如何利用数据分析评估物流活动的环境影响,制定节能减排策略,实现可持续物流。四、案例分析题(本大题共4个小题,共40分)1、(本题10分)一家家具品牌收集了销售门店的数据,包括产品款式、材质、价格、销售区域、促销活动等。研究不同销售区域对不同款式和材质家具的需求差异以及促销活动的效果。2、(本题10分)某外卖平台的早餐类目存有商家数据,包括菜品类型、销售额、配送时

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