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學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場(chǎng)____________準(zhǔn)考證號(hào)學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場(chǎng)____________準(zhǔn)考證號(hào)…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁(yè),共3頁(yè)萊蕪職業(yè)技術(shù)學(xué)院《大數(shù)據(jù)技術(shù)與應(yīng)用》
2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號(hào)一二三四總分得分一、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、數(shù)據(jù)分析中,數(shù)據(jù)挖掘算法的性能可以通過(guò)多種指標(biāo)進(jìn)行評(píng)估。以下關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘算法性能評(píng)估指標(biāo)的說(shuō)法中,錯(cuò)誤的是?()A.數(shù)據(jù)挖掘算法的性能可以通過(guò)準(zhǔn)確率、召回率、F1值等指標(biāo)進(jìn)行評(píng)估B.數(shù)據(jù)挖掘算法的性能評(píng)估指標(biāo)應(yīng)根據(jù)具體的問(wèn)題和數(shù)據(jù)特點(diǎn)來(lái)選擇C.數(shù)據(jù)挖掘算法的性能評(píng)估指標(biāo)只需要考慮算法的準(zhǔn)確性,其他因素可以忽略不計(jì)D.數(shù)據(jù)挖掘算法的性能評(píng)估應(yīng)在不同的數(shù)據(jù)集上進(jìn)行測(cè)試,以確保結(jié)果的可靠性2、在進(jìn)行數(shù)據(jù)探索性分析時(shí),我們需要對(duì)數(shù)據(jù)的分布、相關(guān)性等進(jìn)行初步了解。假設(shè)我們有一個(gè)包含多個(gè)變量的數(shù)據(jù)集。以下關(guān)于探索性分析的描述,哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的?()A.繪制直方圖可以觀察數(shù)據(jù)的分布形態(tài),判斷是否符合正態(tài)分布B.計(jì)算相關(guān)系數(shù)可以衡量變量之間的線性相關(guān)性C.探索性分析只是對(duì)數(shù)據(jù)的初步了解,對(duì)后續(xù)的分析沒(méi)有實(shí)質(zhì)性的幫助D.可以通過(guò)數(shù)據(jù)可視化和統(tǒng)計(jì)摘要來(lái)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的異常值和潛在模式3、數(shù)據(jù)分析中的決策樹(shù)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(shù)算法進(jìn)行分類任務(wù)。以下關(guān)于決策樹(shù)的描述,哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的?()A.決策樹(shù)通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的遞歸劃分來(lái)構(gòu)建分類規(guī)則B.可以使用信息增益或基尼指數(shù)來(lái)選擇最優(yōu)的劃分屬性C.決策樹(shù)容易受到噪聲數(shù)據(jù)的影響,導(dǎo)致過(guò)擬合D.決策樹(shù)的深度越深,分類效果就一定越好4、在進(jìn)行時(shí)間序列預(yù)測(cè)時(shí),如果數(shù)據(jù)存在明顯的周期性,但周期長(zhǎng)度不固定,以下哪種方法可能適用?()A.Prophet模型B.LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整D.以上都不是5、在數(shù)據(jù)庫(kù)中,若要提高數(shù)據(jù)的寫(xiě)入性能,以下哪種存儲(chǔ)引擎可能更適合?()A.InnoDBB.MyISAMC.MemoryD.Archive6、在數(shù)據(jù)分析中,如果數(shù)據(jù)存在偏差,可能會(huì)導(dǎo)致分析結(jié)果不準(zhǔn)確。以下哪種情況可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)偏差?()A.抽樣方法不合理B.數(shù)據(jù)錄入錯(cuò)誤C.樣本量過(guò)小D.以上都是7、數(shù)據(jù)分析中的特征工程旨在從原始數(shù)據(jù)中提取有意義的特征。假設(shè)我們?cè)诜治鑫谋緮?shù)據(jù),以下哪種特征提取方法可能有助于將文本轉(zhuǎn)化為可用于模型訓(xùn)練的數(shù)值特征?()A.詞袋模型B.TF-IDFC.詞嵌入D.以上都是8、假設(shè)要分析社交媒體上的輿論趨勢(shì),以下關(guān)于輿論分析方法的描述,正確的是:()A.只統(tǒng)計(jì)帖子的數(shù)量就能了解輿論的走向B.對(duì)帖子的內(nèi)容進(jìn)行情感分析和主題提取,綜合判斷輿論趨勢(shì)C.忽略社交媒體平臺(tái)的特點(diǎn)和用戶行為,直接進(jìn)行分析D.輿論分析不需要考慮時(shí)間因素,只關(guān)注當(dāng)前的熱門(mén)話題9、在數(shù)據(jù)分析中,建立預(yù)測(cè)模型是常見(jiàn)的任務(wù)之一。假設(shè)我們要預(yù)測(cè)下個(gè)月的產(chǎn)品銷(xiāo)售量。以下關(guān)于預(yù)測(cè)模型的描述,哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的?()A.線性回歸模型假設(shè)自變量和因變量之間存在線性關(guān)系,適用于簡(jiǎn)單的預(yù)測(cè)問(wèn)題B.決策樹(shù)模型易于理解和解釋,但可能會(huì)出現(xiàn)過(guò)擬合的問(wèn)題C.隨機(jī)森林是由多個(gè)決策樹(shù)組成的集成模型,性能通常優(yōu)于單個(gè)決策樹(shù)D.預(yù)測(cè)模型一旦建立,就不需要根據(jù)新的數(shù)據(jù)進(jìn)行更新和調(diào)整10、在數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目中,數(shù)據(jù)分析師需要與不同部門(mén)進(jìn)行溝通合作。以下關(guān)于跨部門(mén)溝通的描述,錯(cuò)誤的是:()A.明確各部門(mén)的需求和期望有助于提高合作效率B.數(shù)據(jù)分析師應(yīng)該主導(dǎo)整個(gè)項(xiàng)目,無(wú)需考慮其他部門(mén)的意見(jiàn)C.建立良好的溝通機(jī)制可以及時(shí)解決問(wèn)題和避免沖突D.理解不同部門(mén)的業(yè)務(wù)知識(shí)對(duì)于數(shù)據(jù)分析的結(jié)果應(yīng)用至關(guān)重要11、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(duì)一組學(xué)生的學(xué)習(xí)成績(jī)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(wú)需進(jìn)一步處理12、在數(shù)據(jù)分析中,數(shù)據(jù)可視化是一種重要的手段。以下關(guān)于數(shù)據(jù)可視化的描述中,錯(cuò)誤的是?()A.數(shù)據(jù)可視化可以幫助人們更直觀地理解數(shù)據(jù)B.數(shù)據(jù)可視化可以通過(guò)圖表、圖形等形式展示數(shù)據(jù)的特征和趨勢(shì)C.數(shù)據(jù)可視化只適用于大型數(shù)據(jù)集,對(duì)于小數(shù)據(jù)集沒(méi)有太大作用D.數(shù)據(jù)可視化可以提高數(shù)據(jù)分析的效率和準(zhǔn)確性13、在數(shù)據(jù)分析中,探索性數(shù)據(jù)分析(EDA)用于初步了解數(shù)據(jù)的特征和分布。假設(shè)要對(duì)一個(gè)新收集的社交媒體數(shù)據(jù)進(jìn)行EDA,包括用戶的年齡、性別、地域和發(fā)布內(nèi)容等信息。以下哪種EDA方法在快速發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的潛在模式和關(guān)系方面更有效?()A.數(shù)據(jù)可視化B.統(tǒng)計(jì)描述C.相關(guān)性分析D.以上方法結(jié)合使用14、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15、數(shù)據(jù)分析中的貝葉斯方法基于概率推理。假設(shè)我們要根據(jù)新的數(shù)據(jù)更新對(duì)某個(gè)事件的概率估計(jì),以下哪個(gè)貝葉斯定理的應(yīng)用場(chǎng)景是常見(jiàn)的?()A.垃圾郵件過(guò)濾B.疾病診斷C.市場(chǎng)預(yù)測(cè)D.以上都是16、對(duì)于一個(gè)大型數(shù)據(jù)集,若要快速篩選出符合特定條件的數(shù)據(jù),以下哪種數(shù)據(jù)庫(kù)操作更有效?()A.全表掃描B.索引查找C.排序D.分組17、假設(shè)要分析一個(gè)零售企業(yè)的庫(kù)存數(shù)據(jù),包括商品種類、庫(kù)存數(shù)量、銷(xiāo)售速度等,以制定合理的補(bǔ)貨策略。以下哪個(gè)因素可能對(duì)庫(kù)存管理的效率產(chǎn)生最大影響?()A.商品的銷(xiāo)售預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性B.供應(yīng)商的交貨時(shí)間C.庫(kù)存成本D.以上都是18、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí),如果需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分組統(tǒng)計(jì),以下哪個(gè)函數(shù)在Python中經(jīng)常被使用?()A.groupby()B.merge()C.concat()D.pivot_table()19、在選擇數(shù)據(jù)分析工具時(shí),需要考慮多種因素。假設(shè)要為一個(gè)小型團(tuán)隊(duì)選擇合適的數(shù)據(jù)分析工具,以下關(guān)于工具選擇的描述,正確的是:()A.只追求功能強(qiáng)大的高端工具,不考慮成本和團(tuán)隊(duì)的使用難度B.隨意選擇一個(gè)流行的工具,不考慮其與團(tuán)隊(duì)需求的匹配度C.評(píng)估團(tuán)隊(duì)的技術(shù)水平、數(shù)據(jù)規(guī)模、分析需求和預(yù)算等因素,選擇易于使用、功能滿足需求且性價(jià)比高的數(shù)據(jù)分析工具,如Excel、Python、R等D.認(rèn)為一旦選擇了一個(gè)工具,就不能更換,不考慮工具的更新和發(fā)展20、數(shù)據(jù)分析在金融領(lǐng)域的應(yīng)用越來(lái)越廣泛。以下關(guān)于數(shù)據(jù)分析在金融風(fēng)險(xiǎn)管理中的作用,不準(zhǔn)確的是()A.可以通過(guò)分析歷史數(shù)據(jù)來(lái)評(píng)估信用風(fēng)險(xiǎn),預(yù)測(cè)違約概率B.利用市場(chǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)模型的構(gòu)建和壓力測(cè)試,防范系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)C.數(shù)據(jù)分析能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)交易活動(dòng),發(fā)現(xiàn)異常和欺詐行為D.數(shù)據(jù)分析在金融風(fēng)險(xiǎn)管理中雖然有一定作用,但傳統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)管理方法仍然是主要的手段,數(shù)據(jù)分析可以忽略二、簡(jiǎn)答題(本大題共5個(gè)小題,共25分)1、(本題5分)說(shuō)明在數(shù)據(jù)分析中如何評(píng)估聚類結(jié)果的質(zhì)量?請(qǐng)闡述常用的評(píng)估指標(biāo)和方法,并舉例說(shuō)明在不同聚類算法中的應(yīng)用。2、(本題5分)簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)分析師如何適應(yīng)不斷變化的數(shù)據(jù)分析技術(shù)和業(yè)務(wù)需求,包括學(xué)習(xí)新技能、更新知識(shí)體系等。3、(本題5分)闡述在數(shù)據(jù)分析中,如何進(jìn)行數(shù)據(jù)的倫理風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估,包括數(shù)據(jù)歧視、隱私泄露等方面的評(píng)估和防范措施。4、(本題5分)說(shuō)明在數(shù)據(jù)分析中如何進(jìn)行數(shù)據(jù)的預(yù)處理以適應(yīng)深度學(xué)習(xí)模型?請(qǐng)闡述包括數(shù)據(jù)歸一化、數(shù)據(jù)增強(qiáng)等方法,并舉例說(shuō)明。5、(本題5分)描述在數(shù)據(jù)分析中,如何評(píng)估模型的穩(wěn)定性,包括重復(fù)實(shí)驗(yàn)、敏感性分析等方法,解釋其原理和作用。三、案例分析題(本大題共5個(gè)小題,共25分)1、(本題5分)某在線書(shū)法教育平臺(tái)掌握了學(xué)生學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)、課程難度感知、教師教學(xué)風(fēng)格等。優(yōu)化課程體系和教學(xué)安排。2、(本題5分)一家美容美發(fā)連鎖機(jī)構(gòu)收集了各門(mén)店的服務(wù)項(xiàng)目銷(xiāo)售數(shù)據(jù)、客戶滿意度、員工績(jī)效等。優(yōu)化服務(wù)項(xiàng)目和員工培訓(xùn),提高門(mén)店經(jīng)營(yíng)效益。3、(本題5分)一家連鎖超市收集了各門(mén)店的銷(xiāo)售數(shù)據(jù),涵蓋商品種類、銷(xiāo)售數(shù)量、銷(xiāo)售額、促銷(xiāo)活動(dòng)等信息。探討怎樣利用這些數(shù)據(jù)來(lái)評(píng)估不同促銷(xiāo)活動(dòng)的效果,并制定更有效的促銷(xiāo)方案。4、(本題5分)某在線課程平臺(tái)收集了學(xué)生的課程完成率、作業(yè)提交情況、教師評(píng)價(jià)等。研究怎樣借助這些數(shù)據(jù)評(píng)估課程質(zhì)量和教師教學(xué)效果。5、(本題5分)某電商直播平臺(tái)存有主播的直播數(shù)據(jù),如直播時(shí)長(zhǎng)、觀看人數(shù)、商品銷(xiāo)售額、粉絲互動(dòng)等。分析主播的直播時(shí)長(zhǎng)與商品銷(xiāo)售額之間的相關(guān)性以及粉絲互動(dòng)的影響。四、論述題(本大題共3個(gè)小題,共30分)1、(本題10分)在金融市場(chǎng)的高頻交易數(shù)據(jù)中,如何運(yùn)用數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)交易模式和異常行為,防范市場(chǎng)操縱和
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