站名：站名：年級(jí)專業(yè)：姓名：學(xué)號(hào)：凡年級(jí)專業(yè)、姓名、學(xué)號(hào)錯(cuò)寫(xiě)、漏寫(xiě)或字跡不清者，成績(jī)按零分記?！堋狻€…………第1頁(yè)，共2頁(yè)湖南環(huán)境生物職業(yè)技術(shù)學(xué)院《大數(shù)據(jù)應(yīng)用實(shí)訓(xùn)》2024-2025學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號(hào)一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共25個(gè)小題，每小題1分，共25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、對(duì)于數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)隱私保護(hù)，假設(shè)處理的數(shù)據(jù)包含敏感的個(gè)人信息。以下哪種方法可能有助于在數(shù)據(jù)分析過(guò)程中確保數(shù)據(jù)的安全性和合規(guī)性？（）A.數(shù)據(jù)匿名化，去除可識(shí)別個(gè)人的信息B.加密技術(shù)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行加密處理C.訪問(wèn)控制，限制對(duì)數(shù)據(jù)的訪問(wèn)權(quán)限D(zhuǎn).不采取任何保護(hù)措施，直接處理數(shù)據(jù)2、在處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)時(shí)，除了考慮趨勢(shì)和季節(jié)性，還需要考慮數(shù)據(jù)的隨機(jī)性。假設(shè)要使用一種方法來(lái)平滑時(shí)間序列數(shù)據(jù)，同時(shí)保留數(shù)據(jù)的主要特征，以下哪種方法可能是合適的？（）A.簡(jiǎn)單移動(dòng)平均B.加權(quán)移動(dòng)平均C.指數(shù)加權(quán)移動(dòng)平均D.以上方法都可以3、對(duì)于一個(gè)存在異常值的數(shù)據(jù)集合，以下哪種描述性統(tǒng)計(jì)量對(duì)異常值較為敏感？（）A.中位數(shù)B.眾數(shù)C.均值D.四分位數(shù)4、在建立回歸模型時(shí)，如果自變量的數(shù)量較多，為了篩選出對(duì)因變量有顯著影響的自變量，以下哪種方法經(jīng)常被使用？（）A.逐步回歸B.嶺回歸C.套索回歸D.以上都是5、假設(shè)要分析某網(wǎng)站不同頁(yè)面的訪問(wèn)量分布情況，以下哪種圖表能夠直觀地展示訪問(wèn)量的集中程度和離散程度？（）A.直方圖B.箱線圖C.小提琴圖D.以上都不是6、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)可視化常常用于呈現(xiàn)復(fù)雜的數(shù)據(jù)關(guān)系。以下關(guān)于數(shù)據(jù)可視化工具的說(shuō)法中，錯(cuò)誤的是？（）A.Tableau是一款功能強(qiáng)大的數(shù)據(jù)可視化軟件，可連接多種數(shù)據(jù)源進(jìn)行分析和展示B.PowerBI具有直觀的界面和豐富的可視化圖表類型，適合企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)分析C.Excel只能進(jìn)行簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)可視化，對(duì)于大規(guī)模數(shù)據(jù)分析不夠?qū)嵱肈.數(shù)據(jù)可視化工具的選擇只取決于個(gè)人喜好，與數(shù)據(jù)類型和分析需求無(wú)關(guān)7、數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)可視化的作用不僅僅是美觀。以下關(guān)于數(shù)據(jù)可視化作用的說(shuō)法中，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)，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的規(guī)律和趨勢(shì)B.數(shù)據(jù)可視化可以提高數(shù)據(jù)分析的效率，減少分析時(shí)間和成本C.數(shù)據(jù)可視化可以增強(qiáng)數(shù)據(jù)的說(shuō)服力和影響力，使分析結(jié)果更容易被接受D.數(shù)據(jù)可視化只是為了讓數(shù)據(jù)分析報(bào)告看起來(lái)更漂亮，對(duì)分析結(jié)果沒(méi)有實(shí)質(zhì)性的幫助8、數(shù)據(jù)分析中的文本分類任務(wù)可以使用多種機(jī)器學(xué)習(xí)算法。假設(shè)我們要對(duì)大量的新聞文章進(jìn)行分類，以下哪種算法在處理文本分類時(shí)可能需要更多的特征工程工作？（）A.決策樹(shù)B.支持向量機(jī)C.樸素貝葉斯D.隨機(jī)森林9、在數(shù)據(jù)分析的過(guò)程中，需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化或歸一化處理，例如將不同單位和量級(jí)的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為統(tǒng)一的尺度。以下哪種情況可能更需要進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化？（）A.數(shù)據(jù)的分布比較均勻B.數(shù)據(jù)的量級(jí)差異較大C.數(shù)據(jù)的類型比較單一D.以上都不是10、數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題會(huì)影響分析結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性。以下關(guān)于數(shù)據(jù)質(zhì)量的說(shuō)法中，錯(cuò)誤的是？（）A.數(shù)據(jù)質(zhì)量包括準(zhǔn)確性、完整性、一致性、時(shí)效性等多個(gè)方面B.數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題可以通過(guò)數(shù)據(jù)清洗、驗(yàn)證和監(jiān)控等方法來(lái)解決C.提高數(shù)據(jù)質(zhì)量需要從數(shù)據(jù)的采集、存儲(chǔ)、處理等各個(gè)環(huán)節(jié)入手D.一旦數(shù)據(jù)進(jìn)入數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，就不需要再關(guān)注數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題了11、關(guān)于數(shù)據(jù)分析中的客戶細(xì)分，假設(shè)要根據(jù)客戶的購(gòu)買行為、人口統(tǒng)計(jì)信息和在線活動(dòng)將客戶分為不同的細(xì)分群體。以下哪種細(xì)分方法可能更能揭示客戶的潛在需求和行為模式？（）A.RFM模型，基于消費(fèi)頻率、金額和最近消費(fèi)時(shí)間B.基于聚類的細(xì)分，自動(dòng)發(fā)現(xiàn)相似群體C.基于決策樹(shù)的細(xì)分，根據(jù)規(guī)則劃分D.不進(jìn)行客戶細(xì)分，對(duì)所有客戶采用相同的策略12、在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)集市的建設(shè)中，需要考慮數(shù)據(jù)的整合和存儲(chǔ)。假設(shè)要為一個(gè)企業(yè)構(gòu)建數(shù)據(jù)存儲(chǔ)架構(gòu)，以下關(guān)于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)集市選擇的描述，正確的是：（）A.只建立數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，不考慮數(shù)據(jù)集市，認(rèn)為數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)能夠滿足所有分析需求B.盲目建立數(shù)據(jù)集市，不與數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)進(jìn)行有效的集成和協(xié)調(diào)C.根據(jù)企業(yè)的規(guī)模、業(yè)務(wù)需求和數(shù)據(jù)特點(diǎn)，合理規(guī)劃數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)集市的架構(gòu)，確保數(shù)據(jù)的一致性和可用性，并明確它們?cè)跀?shù)據(jù)分析中的角色和作用D.不考慮數(shù)據(jù)的更新和維護(hù)，只關(guān)注初始的建設(shè)13、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的建設(shè)需要多方面的專業(yè)知識(shí)。以下關(guān)于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建設(shè)所需專業(yè)知識(shí)的說(shuō)法中，錯(cuò)誤的是？（）A.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建設(shè)需要數(shù)據(jù)庫(kù)管理、數(shù)據(jù)建模、數(shù)據(jù)分析等方面的專業(yè)知識(shí)B.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建設(shè)需要了解業(yè)務(wù)需求和數(shù)據(jù)特點(diǎn)，以便設(shè)計(jì)出合適的架構(gòu)和模型C.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建設(shè)只需要技術(shù)人員參與，業(yè)務(wù)人員不需要了解數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的建設(shè)過(guò)程D.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建設(shè)需要不斷學(xué)習(xí)和掌握新的技術(shù)和方法，以適應(yīng)不斷變化的需求14、對(duì)于一個(gè)包含大量重復(fù)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)表，以下哪種操作可以有效地減少數(shù)據(jù)存儲(chǔ)空間？（）A.建立索引B.數(shù)據(jù)壓縮C.數(shù)據(jù)分區(qū)D.數(shù)據(jù)清理15、數(shù)據(jù)分析中的抽樣方法用于從總體中選取部分樣本進(jìn)行分析。假設(shè)我們要對(duì)一個(gè)大型數(shù)據(jù)集進(jìn)行抽樣。以下關(guān)于抽樣方法的描述，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.簡(jiǎn)單隨機(jī)抽樣每個(gè)樣本被選中的概率相等B.分層抽樣可以保證樣本在不同層次上具有代表性C.整群抽樣效率高，但可能導(dǎo)致樣本的偏差D.抽樣方法對(duì)數(shù)據(jù)分析的結(jié)果沒(méi)有影響，任何抽樣方法都可以使用16、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的架構(gòu)有很多種，其中星型架構(gòu)是一種常用的架構(gòu)。以下關(guān)于星型架構(gòu)的描述中，錯(cuò)誤的是？（）A.星型架構(gòu)由事實(shí)表和維度表組成B.事實(shí)表中包含了大量的詳細(xì)數(shù)據(jù)，維度表中包含了對(duì)事實(shí)表的描述信息C.星型架構(gòu)的數(shù)據(jù)查詢效率較高，適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集D.星型架構(gòu)的設(shè)計(jì)和維護(hù)比較復(fù)雜，需要專業(yè)的技術(shù)和知識(shí)17、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)集成用于將多個(gè)數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)合并在一起。假設(shè)要集成來(lái)自不同數(shù)據(jù)庫(kù)的銷售數(shù)據(jù)和客戶數(shù)據(jù)，以下關(guān)于數(shù)據(jù)集成的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.需要解決數(shù)據(jù)格式不一致、字段命名差異等問(wèn)題B.可以使用ETL（Extract,Transform,Load）工具來(lái)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的抽取、轉(zhuǎn)換和加載C.數(shù)據(jù)集成過(guò)程中可能會(huì)引入重復(fù)數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)沖突，需要進(jìn)行處理D.數(shù)據(jù)集成可以隨意進(jìn)行，不需要考慮數(shù)據(jù)的質(zhì)量和一致性18、在進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理時(shí)，數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化或歸一化是常見(jiàn)的操作。假設(shè)要對(duì)一組包含不同量綱的特征數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，以下哪種方法可能是最常用的？（）A.最小-最大標(biāo)準(zhǔn)化B.Z-score標(biāo)準(zhǔn)化C.小數(shù)定標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化D.以上方法使用頻率相同19、數(shù)據(jù)分析中的假設(shè)檢驗(yàn)用于判斷樣本數(shù)據(jù)是否支持某個(gè)假設(shè)。假設(shè)我們要檢驗(yàn)一種新的營(yíng)銷策略是否有效。以下關(guān)于假設(shè)檢驗(yàn)的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.零假設(shè)通常表示沒(méi)有差異或沒(méi)有效果B.通過(guò)計(jì)算檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量和p值來(lái)決定是否拒絕零假設(shè)C.p值越小，說(shuō)明拒絕零假設(shè)的證據(jù)越充分D.假設(shè)檢驗(yàn)的結(jié)果一定能夠準(zhǔn)確地反映實(shí)際情況，不存在誤差20、在數(shù)據(jù)挖掘中，聚類分析是一種常用的方法。以下關(guān)于聚類分析的描述，錯(cuò)誤的是？（）A.可以將數(shù)據(jù)分成不同的類別B.類別之間的差異明顯C.不需要事先指定類別數(shù)量D.聚類結(jié)果是絕對(duì)準(zhǔn)確的21、在進(jìn)行數(shù)據(jù)抽樣時(shí)，需要選擇合適的抽樣方法。假設(shè)我們有一個(gè)大規(guī)模的數(shù)據(jù)集，以下關(guān)于抽樣方法選擇的描述，正確的是：（）A.簡(jiǎn)單隨機(jī)抽樣能夠保證樣本的代表性，適用于任何情況B.分層抽樣在數(shù)據(jù)存在明顯分層特征時(shí)效果不佳C.系統(tǒng)抽樣比隨機(jī)抽樣更能準(zhǔn)確反映總體特征D.整群抽樣可以節(jié)省抽樣成本，但可能導(dǎo)致樣本偏差較大22、數(shù)據(jù)分析中的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘可以發(fā)現(xiàn)不同項(xiàng)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。假設(shè)我們?cè)诜治龀械匿N售數(shù)據(jù)，想要找出經(jīng)常一起被購(gòu)買的商品組合，以下哪個(gè)關(guān)聯(lián)規(guī)則度量指標(biāo)可以用來(lái)評(píng)估規(guī)則的強(qiáng)度？（）A.支持度B.置信度C.提升度D.以上都是23、數(shù)據(jù)分析中的特征選擇用于篩選出對(duì)目標(biāo)變量最有預(yù)測(cè)能力的特征。假設(shè)要分析一個(gè)包含數(shù)百個(gè)特征的數(shù)據(jù)集，以預(yù)測(cè)某種疾病的發(fā)生概率。以下哪種特征選擇方法在處理這種高維度數(shù)據(jù)時(shí)更能有效地篩選出關(guān)鍵特征？（）A.過(guò)濾式特征選擇B.包裹式特征選擇C.嵌入式特征選擇D.以上方法效果相同24、數(shù)據(jù)分析在醫(yī)療領(lǐng)域有著重要的應(yīng)用。以下關(guān)于數(shù)據(jù)分析在醫(yī)療中的作用，不準(zhǔn)確的是（）A.可以幫助醫(yī)療機(jī)構(gòu)分析患者的病歷數(shù)據(jù)，優(yōu)化治療方案，提高醫(yī)療質(zhì)量B.通過(guò)對(duì)醫(yī)療影像數(shù)據(jù)的分析，輔助疾病的診斷和篩查C.利用傳感器收集的實(shí)時(shí)健康數(shù)據(jù)進(jìn)行監(jiān)測(cè)和預(yù)警，實(shí)現(xiàn)個(gè)性化的醫(yī)療服務(wù)D.數(shù)據(jù)分析在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用還處于初級(jí)階段，對(duì)醫(yī)療實(shí)踐的影響非常有限25、假設(shè)要分析一個(gè)醫(yī)療保健系統(tǒng)中的患者病歷數(shù)據(jù)，包括診斷結(jié)果、治療方案、康復(fù)情況等，以發(fā)現(xiàn)疾病的趨勢(shì)和治療效果的影響因素?？紤]到醫(yī)療數(shù)據(jù)的敏感性和隱私性，以下哪個(gè)方面需要特別注意？（）A.數(shù)據(jù)加密和安全保護(hù)B.快速得出分析結(jié)果C.忽略數(shù)據(jù)的隱私問(wèn)題D.公開(kāi)所有數(shù)據(jù)以獲取更多幫助二、簡(jiǎn)答題（本大題共4個(gè)小題，共20分)1、（本題5分）解釋什么是圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN），說(shuō)明其在圖結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用和優(yōu)勢(shì)，并舉例分析。2、（本題5分）在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中，如何進(jìn)行數(shù)據(jù)的ETL（Extract,Transform,Load）過(guò)程設(shè)計(jì)和優(yōu)化？請(qǐng)說(shuō)明ETL的流程和關(guān)鍵步驟，并舉例說(shuō)明。3、（本題5分）在數(shù)據(jù)分析中，如何進(jìn)行數(shù)據(jù)的敏感性分析？請(qǐng)說(shuō)明敏感性分析的目的和方法，并舉例說(shuō)明其在決策中的應(yīng)用。4、（本題5分）描述在數(shù)據(jù)分析中，如何進(jìn)行數(shù)據(jù)的魯棒性評(píng)估，包括對(duì)噪聲、異常值和缺失值的容忍程度評(píng)估。三、案例分析題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）某城市的交通管理部門掌握了道路車流量、交通事故記錄、信號(hào)燈設(shè)置等數(shù)據(jù)。分析如何借助這些數(shù)據(jù)優(yōu)化交通信號(hào)燈控制，緩解交通擁堵。2、（本題5分）某在線國(guó)畫(huà)教學(xué)平臺(tái)收集了學(xué)員作品數(shù)據(jù)、學(xué)習(xí)難點(diǎn)反饋、教師指導(dǎo)效果等。優(yōu)化國(guó)畫(huà)教學(xué)流程和課程設(shè)置。3、（本題5分）某電商企業(yè)掌握了不同營(yíng)銷渠道的投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)、用戶來(lái)源、轉(zhuǎn)化率等。思考如何通過(guò)這些數(shù)據(jù)優(yōu)化營(yíng)銷渠道的選擇和資源分配。4、（本題5分）某社交媒體平臺(tái)記錄了用戶的登錄時(shí)間、發(fā)布內(nèi)容類型、互動(dòng)行為等數(shù)據(jù)。研究用戶的活躍時(shí)間段和內(nèi)容偏好，為平臺(tái)優(yōu)化功能和推薦內(nèi)容提供依據(jù)。5、（本題5分）某餐飲企業(yè)積累了菜品銷售數(shù)據(jù)、顧客評(píng)價(jià)、食材采購(gòu)成本等信息。思考如何利用這些數(shù)據(jù)進(jìn)行菜品優(yōu)化和成本控制，提高經(jīng)營(yíng)效益。四、論述題（本大題共3個(gè)小題，共30分)1、（本題10分）在金融投資組合管理中，如何運(yùn)用數(shù)據(jù)分析進(jìn)行資產(chǎn)配置和風(fēng)險(xiǎn)分散，實(shí)現(xiàn)投資收益的最大化。2