自覺(jué)遵守考場(chǎng)紀(jì)律如考試作弊此答卷無(wú)效密自覺(jué)遵守考場(chǎng)紀(jì)律如考試作弊此答卷無(wú)效密封線第1頁(yè)，共2頁(yè)焦作大學(xué)《大數(shù)據(jù)技術(shù)與應(yīng)用》2024-2025學(xué)年第一學(xué)期期末試卷院(系)_______班級(jí)_______學(xué)號(hào)_______姓名_______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2分，共40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，模型的可解釋性對(duì)于理解和信任模型結(jié)果很重要。假設(shè)你建立了一個(gè)復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，以下關(guān)于提高模型可解釋性的方法，哪一項(xiàng)是最有效的？（）A.使用黑盒模型，不關(guān)注可解釋性B.繪制模型的決策樹(shù)，直觀展示決策過(guò)程C.只關(guān)注模型的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率，不考慮解釋性D.對(duì)模型的內(nèi)部工作原理不做任何解釋，讓用戶自行理解2、在數(shù)據(jù)挖掘中，若要對(duì)文本數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，以下哪種算法可能會(huì)被使用？（）A.NaiveBayes算法B.C4.5算法C.K-Means算法D.以上都有可能3、在處理大數(shù)據(jù)集時(shí)，分布式計(jì)算框架能夠提高計(jì)算效率。假設(shè)要分析海量的社交媒體數(shù)據(jù)，以下關(guān)于分布式計(jì)算框架選擇的描述，正確的是：（）A.Hadoop適合處理大規(guī)模的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，但對(duì)實(shí)時(shí)性要求高的任務(wù)不太適用B.Spark僅能處理批處理任務(wù)，無(wú)法支持流處理C.Flink在處理流數(shù)據(jù)方面表現(xiàn)不佳，主要用于批處理D.這些分布式計(jì)算框架都差不多，隨便選擇一個(gè)都能滿足需求4、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(chǎng)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(xiě)。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(kāi)發(fā)C.螺旋模型D.以上方法效果相同6、在數(shù)據(jù)分析的過(guò)程中，數(shù)據(jù)的預(yù)處理和特征工程可能會(huì)占用大量時(shí)間。假設(shè)你面臨時(shí)間緊迫的情況，以下關(guān)于時(shí)間分配的策略，哪一項(xiàng)是最明智的？（）A.跳過(guò)預(yù)處理和特征工程，直接進(jìn)行建模分析B.減少數(shù)據(jù)清洗的工作，重點(diǎn)放在特征工程上C.合理分配時(shí)間，確保預(yù)處理和特征工程的質(zhì)量，以提高模型性能D.把大部分時(shí)間花在模型選擇和調(diào)優(yōu)上，忽略數(shù)據(jù)準(zhǔn)備7、在數(shù)據(jù)分析的聚類分析中，假設(shè)要將一組客戶根據(jù)其消費(fèi)行為和偏好進(jìn)行分組。客戶數(shù)據(jù)包括購(gòu)買歷史、瀏覽記錄和評(píng)價(jià)等多維度信息。為了得到有意義且區(qū)分度高的聚類結(jié)果，以下哪種聚類算法可能表現(xiàn)更優(yōu)？（）A.K-Means聚類，基于距離進(jìn)行分組B.層次聚類，構(gòu)建層次結(jié)構(gòu)C.密度聚類，基于數(shù)據(jù)的密度分布D.隨機(jī)將客戶分配到不同的組8、假設(shè)要分析一個(gè)市場(chǎng)調(diào)研數(shù)據(jù)集，了解消費(fèi)者對(duì)不同品牌、產(chǎn)品特性和價(jià)格的偏好。在設(shè)計(jì)調(diào)查問(wèn)卷和收集數(shù)據(jù)時(shí)，以下哪個(gè)原則可能是最重要的，以確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和有效性？（）A.問(wèn)題的清晰性和簡(jiǎn)潔性B.盡量多設(shè)置問(wèn)題以獲取更多信息C.引導(dǎo)消費(fèi)者給出特定答案D.不考慮消費(fèi)者的反饋9、在進(jìn)行數(shù)據(jù)聚類時(shí)，需要確定合適的聚類數(shù)量。假設(shè)我們使用K-Means算法進(jìn)行聚類，以下哪種方法可以幫助我們選擇最優(yōu)的K值？（）A.肘部法則B.輪廓系數(shù)C.均方誤差D.以上都是10、當(dāng)分析一個(gè)網(wǎng)站的用戶訪問(wèn)數(shù)據(jù)，包括頁(yè)面瀏覽量、停留時(shí)間、跳出率等，以改進(jìn)網(wǎng)站的用戶體驗(yàn)和布局設(shè)計(jì)。為了確定哪些頁(yè)面需要重點(diǎn)優(yōu)化，以下哪個(gè)指標(biāo)可能是最有價(jià)值的？（）A.頁(yè)面瀏覽量B.平均停留時(shí)間C.跳出率D.以上都是11、在數(shù)據(jù)分析的探索性分析階段，假設(shè)面對(duì)一個(gè)包含消費(fèi)者購(gòu)買行為的大型數(shù)據(jù)集，包括購(gòu)買金額、購(gòu)買頻率、購(gòu)買商品類別等多個(gè)變量。為了初步了解數(shù)據(jù)的特征、分布和潛在關(guān)系，以下哪種方法可能最為有效？（）A.計(jì)算各個(gè)變量的均值、中位數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)差等統(tǒng)計(jì)量B.進(jìn)行相關(guān)性分析，確定變量之間的關(guān)聯(lián)程度C.繪制直方圖和散點(diǎn)圖來(lái)觀察變量的分布和關(guān)系D.隨機(jī)抽取部分?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行簡(jiǎn)單觀察12、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，需要考慮數(shù)據(jù)的時(shí)效性和動(dòng)態(tài)性。假設(shè)要分析實(shí)時(shí)的交通流量數(shù)據(jù)，以優(yōu)化交通信號(hào)燈控制策略。以下哪種數(shù)據(jù)分析方法在處理這種實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)時(shí)更能及時(shí)提供有效的決策支持？（）A.流數(shù)據(jù)分析B.批量數(shù)據(jù)分析C.離線數(shù)據(jù)分析D.以上方法效果相同13、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)清洗是至關(guān)重要的一步。假設(shè)我們有一個(gè)包含大量客戶信息的數(shù)據(jù)集，其中存在缺失值、錯(cuò)誤數(shù)據(jù)和重復(fù)記錄等問(wèn)題。為了得到高質(zhì)量、準(zhǔn)確且可用的數(shù)據(jù)，以下哪種數(shù)據(jù)清洗方法通常是首先考慮的？（）A.直接刪除包含缺失值或錯(cuò)誤數(shù)據(jù)的記錄B.采用合適的方法填充缺失值，例如使用均值、中位數(shù)或其他統(tǒng)計(jì)值C.對(duì)重復(fù)記錄進(jìn)行隨機(jī)選擇保留D.忽略數(shù)據(jù)中的問(wèn)題，直接進(jìn)行分析14、回歸分析用于建立變量之間的定量關(guān)系模型。假設(shè)要建立房?jī)r(jià)與房屋面積、地理位置等因素之間的回歸模型，以下關(guān)于回歸分析的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.線性回歸是一種常見(jiàn)的回歸方法，但對(duì)于非線性關(guān)系可能不適用B.多重共線性可能會(huì)導(dǎo)致回歸模型的參數(shù)估計(jì)不準(zhǔn)確，需要進(jìn)行檢測(cè)和處理C.回歸模型的擬合優(yōu)度可以用R平方值來(lái)衡量，R平方值越接近1，模型擬合效果越好D.一旦建立了回歸模型，就不需要再對(duì)模型進(jìn)行評(píng)估和改進(jìn)，可以直接用于預(yù)測(cè)15、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)清洗是至關(guān)重要的一步。假設(shè)我們有一個(gè)包含大量客戶信息的數(shù)據(jù)集，其中存在缺失值、錯(cuò)誤數(shù)據(jù)和重復(fù)記錄。以下關(guān)于數(shù)據(jù)清洗方法的描述，正確的是：（）A.直接刪除包含缺失值的記錄，以快速簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)集B.對(duì)于錯(cuò)誤數(shù)據(jù)，可以根據(jù)其他相關(guān)字段的值進(jìn)行推測(cè)和修正C.忽略重復(fù)記錄，因?yàn)樗鼈儗?duì)數(shù)據(jù)分析結(jié)果影響不大D.不進(jìn)行任何數(shù)據(jù)清洗操作，直接使用原始數(shù)據(jù)進(jìn)行分析16、數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)常用于發(fā)現(xiàn)隱藏在數(shù)據(jù)中的模式和關(guān)系。假設(shè)要從一個(gè)大型電商網(wǎng)站的用戶購(gòu)買記錄中挖掘出用戶的購(gòu)買行為模式，以便進(jìn)行精準(zhǔn)營(yíng)銷。以下哪種數(shù)據(jù)挖掘算法在處理這種大規(guī)模交易數(shù)據(jù)時(shí)更有可能發(fā)現(xiàn)有價(jià)值的信息？（）A.決策樹(shù)算法B.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法C.聚類算法D.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法17、對(duì)于一個(gè)包含時(shí)間戳的數(shù)據(jù)，若要按照時(shí)間順序進(jìn)行分組并計(jì)算每組的統(tǒng)計(jì)量，以下哪種方法在Python中較為便捷？（）A.使用pd.Grouper函數(shù)B.自定義函數(shù)進(jìn)行分組C.先對(duì)時(shí)間戳進(jìn)行排序，再進(jìn)行分組D.以上方法都可行18、進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。以下關(guān)于分類算法的描述，錯(cuò)誤的是：（）A.決策樹(shù)算法易于理解和解釋B.支持向量機(jī)在處理高維數(shù)據(jù)時(shí)表現(xiàn)出色C.K近鄰算法對(duì)異常值不敏感D.樸素貝葉斯算法假設(shè)各個(gè)特征之間相互獨(dú)立19、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)挖掘算法的選擇很重要。以下關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘算法選擇的說(shuō)法中，錯(cuò)誤的是？（）A.數(shù)據(jù)挖掘算法的選擇應(yīng)根據(jù)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)、分析目的和計(jì)算資源等因素來(lái)確定B.不同的數(shù)據(jù)挖掘算法適用于不同類型的數(shù)據(jù)和問(wèn)題，沒(méi)有一種算法是萬(wàn)能的C.選擇數(shù)據(jù)挖掘算法時(shí)，可以參考其他類似項(xiàng)目的經(jīng)驗(yàn)，但不能完全照搬D.數(shù)據(jù)挖掘算法的選擇只需要考慮算法的準(zhǔn)確性，其他因素如計(jì)算效率等可以忽略不計(jì)20、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，如果需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行降維并保留數(shù)據(jù)的主要特征，以下哪種方法基于矩陣分解？（）A.主成分分析B.因子分析C.獨(dú)立成分分析D.以上都是二、簡(jiǎn)答題（本大題共3個(gè)小題，共15分)1、（本題5分）描述數(shù)據(jù)分析中的模型評(píng)估中的混淆矩陣的構(gòu)成和用途，說(shuō)明如何通過(guò)混淆矩陣計(jì)算準(zhǔn)確率、召回率等指標(biāo)，并舉例說(shuō)明。2、（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。3、（本題5分）描述數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)預(yù)處理中的數(shù)據(jù)平滑技術(shù)，如移動(dòng)平均、指數(shù)平滑等的原理和應(yīng)用場(chǎng)景，并舉例說(shuō)明。三、案例分析題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）某電商企業(yè)收集了不同支付方式的使用數(shù)據(jù)、支付安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、用戶支付習(xí)慣等。分析如何依據(jù)這些數(shù)據(jù)優(yōu)化支付體驗(yàn)和降低支付風(fēng)險(xiǎn)。2、（本題5分）某電商平臺(tái)記錄了用戶在不同終端（PC、手機(jī)、平板）的訪問(wèn)和購(gòu)買數(shù)據(jù)。思考如何通過(guò)這些數(shù)據(jù)優(yōu)化跨終端的用戶體驗(yàn)和營(yíng)銷策略。3、（本題5分）某在線招聘平臺(tái)保存了不同行業(yè)職位的招聘需求變化、求職者技能匹配度、面試成功率等。研究怎樣借助這些數(shù)據(jù)提升招聘服務(wù)質(zhì)量和行業(yè)趨勢(shì)分析。4、（本題5分）一家快遞公司積累了包裹的收發(fā)地、重量、運(yùn)輸方式等數(shù)據(jù)。分析運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化空間，提高快遞服務(wù)的速度和質(zhì)量。5、（本題5分）一家健身俱樂(lè)部記錄了會(huì)員的數(shù)據(jù)，包含會(huì)員類型、鍛煉項(xiàng)目、鍛煉頻率、消費(fèi)金額等。探討不同會(huì)員類型對(duì)鍛煉項(xiàng)目的選擇傾向和消費(fèi)行為。四、論述題