站名：站名：年級專業(yè)：姓名：學(xué)號：凡年級專業(yè)、姓名、學(xué)號錯(cuò)寫、漏寫或字跡不清者，成績按零分記。…………密………………封………………線…………第1頁，共1頁信陽師范大學(xué)《大數(shù)據(jù)計(jì)算框架技術(shù)》

2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷題號一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共20個(gè)小題，每小題1分，共20分．在每小題給出的四個(gè)選項(xiàng)中，只有一項(xiàng)是符合題目要求的．）1、在數(shù)據(jù)分析中，若要比較多個(gè)總體的均值是否相等，以下哪種方法較為常用？（）A.方差分析B.多重比較C.假設(shè)檢驗(yàn)D.以上都是2、在數(shù)據(jù)挖掘中，以下哪種算法常用于對客戶進(jìn)行分類，以實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營銷？（）A.決策樹算法B.關(guān)聯(lián)規(guī)則算法C.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法D.遺傳算法3、數(shù)據(jù)分析中的決策樹算法具有易于理解和解釋的特點(diǎn)。假設(shè)我們要使用決策樹算法進(jìn)行分類任務(wù)。以下關(guān)于決策樹的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.決策樹通過對數(shù)據(jù)的遞歸劃分來構(gòu)建分類規(guī)則B.可以使用信息增益或基尼指數(shù)來選擇最優(yōu)的劃分屬性C.決策樹容易受到噪聲數(shù)據(jù)的影響，導(dǎo)致過擬合D.決策樹的深度越深，分類效果就一定越好4、數(shù)據(jù)分析中的文本分析用于處理非結(jié)構(gòu)化的文本數(shù)據(jù)。假設(shè)要從大量的客戶評論中提取關(guān)鍵信息和情感傾向，以下關(guān)于文本分析方法的描述，正確的是：（）A.僅使用簡單的關(guān)鍵詞計(jì)數(shù)，不考慮文本的語義和語境B.不進(jìn)行文本的預(yù)處理和清洗，直接應(yīng)用分析算法C.采用自然語言處理技術(shù)，包括詞法分析、句法分析、情感分析等，對文本進(jìn)行預(yù)處理、特征提取和建模，以準(zhǔn)確理解和挖掘文本中的信息D.認(rèn)為文本分析結(jié)果一定準(zhǔn)確可靠，不需要人工驗(yàn)證和修正5、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目時(shí)，需要制定合理的項(xiàng)目計(jì)劃和流程。假設(shè)要在三個(gè)月內(nèi)完成一個(gè)大型企業(yè)的銷售數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目，包括數(shù)據(jù)收集、清洗、分析和報(bào)告撰寫。以下哪種項(xiàng)目管理方法在確保按時(shí)交付高質(zhì)量結(jié)果方面更具指導(dǎo)意義？（）A.瀑布模型B.敏捷開發(fā)C.螺旋模型D.以上方法效果相同6、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，選擇合適的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)對于描述數(shù)據(jù)特征非常重要。假設(shè)要分析一組學(xué)生的考試成績分布情況，包括成績的集中趨勢和離散程度。以下哪個(gè)統(tǒng)計(jì)指標(biāo)組合最能全面地描述數(shù)據(jù)的分布特征？（）A.均值和標(biāo)準(zhǔn)差B.中位數(shù)和方差C.眾數(shù)和極差D.以上指標(biāo)都不夠全面7、數(shù)據(jù)分析中的聚類分析用于將數(shù)據(jù)分為不同的組或簇。假設(shè)要對一組學(xué)生的學(xué)習(xí)成績數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類，以發(fā)現(xiàn)不同學(xué)習(xí)水平的群體。如果聚類結(jié)果中存在一個(gè)簇的規(guī)模遠(yuǎn)大于其他簇，可能意味著什么？（）A.數(shù)據(jù)分布不均衡，需要重新聚類B.大部分學(xué)生的學(xué)習(xí)水平相似C.聚類算法選擇不當(dāng)D.這種情況是正常的，無需進(jìn)一步處理8、在處理大數(shù)據(jù)集時(shí)，分布式計(jì)算框架可以提高計(jì)算效率。假設(shè)要對海量的用戶行為數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，以下關(guān)于分布式計(jì)算框架選擇的描述，正確的是：（）A.不考慮數(shù)據(jù)規(guī)模和計(jì)算需求，隨意選擇一個(gè)分布式框架B.選擇一個(gè)復(fù)雜但功能強(qiáng)大的分布式框架，不考慮團(tuán)隊(duì)的技術(shù)能力和維護(hù)成本C.根據(jù)數(shù)據(jù)特點(diǎn)、計(jì)算任務(wù)和團(tuán)隊(duì)技術(shù)水平，選擇合適的分布式計(jì)算框架，如Hadoop、Spark等，并進(jìn)行合理的配置和優(yōu)化D.認(rèn)為分布式計(jì)算框架可以解決所有性能問題，不關(guān)注數(shù)據(jù)的分區(qū)和并行處理策略9、數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)可視化有助于直觀理解數(shù)據(jù)。假設(shè)要展示不同地區(qū)的銷售額分布情況，以下關(guān)于數(shù)據(jù)可視化選擇的描述，正確的是：（）A.使用餅圖，因?yàn)樗芮逦故靖鞯貐^(qū)銷售額占比B.采用折線圖，以反映銷售額隨地區(qū)的變化趨勢C.運(yùn)用柱狀圖，直觀比較不同地區(qū)銷售額的差異D.選擇箱線圖，全面展示銷售額的分布特征，包括四分位數(shù)和異常值10、在構(gòu)建數(shù)據(jù)分析模型時(shí)，模型評估指標(biāo)是衡量模型性能的重要依據(jù)。假設(shè)你建立了一個(gè)客戶流失預(yù)測模型，以下關(guān)于評估指標(biāo)的選擇，哪一項(xiàng)是最能反映模型實(shí)際效果的？（）A.準(zhǔn)確率，即正確預(yù)測的比例B.召回率，即正確預(yù)測流失客戶的比例C.F1值，綜合考慮準(zhǔn)確率和召回率D.均方誤差，衡量預(yù)測值與實(shí)際值的差異11、數(shù)據(jù)分析中的探索性數(shù)據(jù)分析（EDA）有助于理解數(shù)據(jù)的特征和分布。假設(shè)我們正在分析一個(gè)關(guān)于股票市場的數(shù)據(jù)集，包括股票價(jià)格、成交量等變量。在進(jìn)行EDA時(shí)，以下哪種可視化方法可能最有助于發(fā)現(xiàn)價(jià)格和成交量之間的潛在關(guān)系？（）A.柱狀圖B.折線圖C.散點(diǎn)圖D.箱線圖12、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)清洗是重要的前置步驟。假設(shè)我們有一個(gè)包含大量客戶信息的數(shù)據(jù)集，其中存在部分缺失值、錯(cuò)誤值和重復(fù)數(shù)據(jù)。如果不進(jìn)行有效的數(shù)據(jù)清洗，直接進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，可能會導(dǎo)致什么樣的結(jié)果？（）A.分析結(jié)果不準(zhǔn)確，得出錯(cuò)誤的結(jié)論B.分析速度加快，提高工作效率C.能夠發(fā)現(xiàn)更多隱藏的信息和模式D.對分析結(jié)果沒有任何影響13、假設(shè)我們要評估一個(gè)分類模型的性能，除了準(zhǔn)確率外，以下哪個(gè)指標(biāo)還能反映模型對于不同類別的區(qū)分能力？（）A.召回率B.F1值C.均方誤差D.混淆矩陣14、在進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗時(shí)，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)存在重復(fù)記錄。以下哪種方法可以有效地去除重復(fù)記錄？（）A.手動篩選B.使用數(shù)據(jù)庫的去重功能C.隨機(jī)刪除一部分重復(fù)記錄D.對重復(fù)記錄進(jìn)行合并15、在進(jìn)行回歸分析時(shí)，如果殘差不滿足正態(tài)分布，可能會對模型產(chǎn)生什么影響？（）A.影響模型的準(zhǔn)確性B.導(dǎo)致系數(shù)估計(jì)有偏差C.模型的預(yù)測能力下降D.以上都是16、在數(shù)據(jù)挖掘中，Apriori算法常用于挖掘頻繁項(xiàng)集。以下關(guān)于Apriori算法的描述，正確的是？（）A.它是一種無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法B.它只能處理數(shù)值型數(shù)據(jù)C.它的計(jì)算復(fù)雜度較低D.它需要事先指定頻繁項(xiàng)集的支持度閾值17、在進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)時(shí)，關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的頻繁項(xiàng)集。假設(shè)在一個(gè)超市購物數(shù)據(jù)集中，發(fā)現(xiàn)面包、牛奶和雞蛋經(jīng)常一起被購買。如果要進(jìn)一步提高關(guān)聯(lián)規(guī)則的實(shí)用性，以下哪個(gè)步驟可能是必要的？（）A.增加更多商品種類到分析中B.考慮商品的促銷活動對購買行為的影響C.分析不同時(shí)間段的購買模式差異D.以上步驟都可能有幫助18、假設(shè)我們有一組銷售數(shù)據(jù)，要分析不同產(chǎn)品類別的銷售額在總銷售額中的占比情況，以下哪種圖表最能直觀地展示結(jié)果？（）A.折線圖B.柱狀圖C.餅圖D.箱線圖19、某電商平臺想要了解商品銷量與廣告投入之間的關(guān)系，收集了大量數(shù)據(jù)。以下關(guān)于數(shù)據(jù)預(yù)處理的步驟，不正確的是？（）A.檢查數(shù)據(jù)的完整性B.直接刪除所有缺失值C.處理異常值D.對數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化20、數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)挖掘的過程包括多個(gè)步驟。以下關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘過程的說法中，錯(cuò)誤的是？（）A.數(shù)據(jù)挖掘的過程包括數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、數(shù)據(jù)挖掘、結(jié)果解釋和評估等步驟B.數(shù)據(jù)準(zhǔn)備階段包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集成和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換等工作C.數(shù)據(jù)挖掘階段可以使用多種算法和技術(shù)，如決策樹、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘等D.數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果不需要進(jìn)行解釋和評估，直接應(yīng)用于實(shí)際問題即可二、簡答題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）解釋關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的概念和算法，如Apriori算法，說明關(guān)聯(lián)規(guī)則在購物籃分析、推薦系統(tǒng)中的應(yīng)用。2、（本題5分）描述數(shù)據(jù)挖掘中的推薦系統(tǒng)的工作原理和常見算法，如協(xié)同過濾、基于內(nèi)容的推薦等，并舉例說明在電商平臺中的應(yīng)用。3、（本題5分）闡述數(shù)據(jù)挖掘中的視頻挖掘，包括視頻內(nèi)容分析、行為識別等，說明其技術(shù)和應(yīng)用前景。4、（本題5分）在數(shù)據(jù)挖掘中，如何處理數(shù)據(jù)的缺失值和異常值？請綜合介紹處理這兩種情況的方法和策略，并舉例說明。5、（本題5分）闡述數(shù)據(jù)可視化中的小數(shù)據(jù)可視化的設(shè)計(jì)原則和方法，說明如何在數(shù)據(jù)量較小時(shí)有效地傳達(dá)信息，并舉例說明。三、案例分析題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）一家物流公司的冷鏈倉儲業(yè)務(wù)記錄了倉儲數(shù)據(jù)，包括貨物種類、存儲時(shí)間、溫度要求、倉儲費(fèi)用等。研究貨物種類和存儲時(shí)間對溫度要求和倉儲費(fèi)用的影響。2、（本題5分）某社交媒體平臺掌握了用戶的興趣標(biāo)簽、關(guān)注話題、分享行為等數(shù)據(jù)。研究怎樣利用這些數(shù)據(jù)進(jìn)行精準(zhǔn)的廣告投放和內(nèi)容推薦。3、（本題5分）某電商平臺的運(yùn)動服飾類目擁有銷售數(shù)據(jù)，包括品牌、款式、顏色、價(jià)格、銷量、季節(jié)因素等。分析季節(jié)因素對不同品牌、款式和顏色運(yùn)動服飾銷量的影響。4、（本題5分）某在線花藝教學(xué)平臺收集了學(xué)員學(xué)習(xí)成果、課程難度評價(jià)、花材采購需求等。優(yōu)化花藝教學(xué)課程和花材供應(yīng)。5、（本題5分）某口腔醫(yī)院保存了患者病歷數(shù)據(jù)、治療項(xiàng)目、收費(fèi)情況等。優(yōu)化醫(yī)院的診療流程和服務(wù)定價(jià)。四、論述題（本大題共3個(gè)小題，共30分)1、（本題10分）分析在電商平臺的直播電商數(shù)據(jù)分析中，如何評估主播表現(xiàn)、直播效果和商品銷售的關(guān)聯(lián)，優(yōu)化直播電商運(yùn)營。2、（本題10分）在醫(yī)療領(lǐng)域，電子病