順德職業(yè)技術(shù)學(xué)院《石油工程大數(shù)據(jù)》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷

自覺遵守考場(chǎng)紀(jì)律如考試作弊此答卷無效密自覺遵守考場(chǎng)紀(jì)律如考試作弊此答卷無效密封線第1頁，共3頁順德職業(yè)技術(shù)學(xué)院《石油工程大數(shù)據(jù)》

2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷院(系)_______班級(jí)_______學(xué)號(hào)_______姓名_______題號(hào)一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共15個(gè)小題，每小題1分，共15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，數(shù)據(jù)倉庫的架構(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)2、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)果沒有影響，任何抽樣方法都可以使用3、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，需要選擇合適的評(píng)估指標(biāo)來衡量模型的性能。假設(shè)要評(píng)估一個(gè)分類模型的效果，以下關(guān)于評(píng)估指標(biāo)的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.準(zhǔn)確率是正確分類的樣本數(shù)占總樣本數(shù)的比例，但在類別不平衡的情況下可能不準(zhǔn)確B.召回率衡量了正類樣本被正確預(yù)測(cè)的比例，適用于關(guān)注正類樣本的情況C.F1值綜合了準(zhǔn)確率和召回率，是一個(gè)較為平衡的評(píng)估指標(biāo)，但計(jì)算較為復(fù)雜D.評(píng)估指標(biāo)的選擇只取決于數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，與模型的類型和應(yīng)用場(chǎng)景無關(guān)4、在數(shù)據(jù)分析的市場(chǎng)調(diào)研中，假設(shè)要了解消費(fèi)者對(duì)新產(chǎn)品的偏好和需求。以下哪種數(shù)據(jù)收集方法可能獲得更深入和真實(shí)的反饋？（）A.在線調(diào)查問卷B.面對(duì)面訪談C.電話調(diào)查D.不進(jìn)行調(diào)研，依靠以往經(jīng)驗(yàn)推測(cè)5、數(shù)據(jù)分析中的描述性統(tǒng)計(jì)能夠提供數(shù)據(jù)的基本特征。假設(shè)要分析一組學(xué)生的考試成績，以下關(guān)于描述性統(tǒng)計(jì)的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.均值可以反映成績的平均水平，但容易受到極端值的影響B(tài).中位數(shù)能夠較好地抵御極端值的干擾，代表數(shù)據(jù)的中間位置C.標(biāo)準(zhǔn)差越大，說明成績的分布越分散，但這并不一定意味著數(shù)據(jù)質(zhì)量差D.只要計(jì)算了均值和中位數(shù)，就足以全面了解數(shù)據(jù)的分布情況，不需要考慮其他統(tǒng)計(jì)量6、數(shù)據(jù)分析在交通領(lǐng)域的應(yīng)用日益重要。以下關(guān)于數(shù)據(jù)分析在交通流量預(yù)測(cè)中的作用，不準(zhǔn)確的是（）A.可以基于歷史交通數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)未來一段時(shí)間內(nèi)的交通流量變化B.幫助交通管理部門優(yōu)化信號(hào)燈設(shè)置，緩解交通擁堵C.數(shù)據(jù)分析能夠?yàn)橹悄軐?dǎo)航系統(tǒng)提供實(shí)時(shí)的路況信息，為駕駛員規(guī)劃最優(yōu)路線D.數(shù)據(jù)分析在交通流量預(yù)測(cè)中的作用有限，無法應(yīng)對(duì)突發(fā)的交通事件和特殊情況7、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8、數(shù)據(jù)分析在醫(yī)療領(lǐng)域有著重要的應(yīng)用。假設(shè)一家醫(yī)院想要分析患者的病歷數(shù)據(jù)，以提高醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量。以下關(guān)于數(shù)據(jù)分析在醫(yī)療中的描述，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.可以預(yù)測(cè)疾病的發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)，提前采取預(yù)防措施B.分析治療效果，優(yōu)化治療方案C.醫(yī)療數(shù)據(jù)的隱私保護(hù)不重要，只要能得到有價(jià)值的分析結(jié)果就行D.幫助醫(yī)院進(jìn)行資源規(guī)劃和管理，提高運(yùn)營效率9、對(duì)于一個(gè)不平衡的數(shù)據(jù)集（例如，某一類別的樣本數(shù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)少于其他類別），以下哪種方法可以提高模型對(duì)少數(shù)類別的識(shí)別能力？（）A.過采樣B.欠采樣C.調(diào)整分類閾值D.以上都是10、數(shù)據(jù)分析師在處理數(shù)據(jù)時(shí)，需要考慮數(shù)據(jù)的來源和可靠性。假設(shè)我們從多個(gè)渠道收集了關(guān)于市場(chǎng)趨勢(shì)的數(shù)據(jù)。以下關(guān)于數(shù)據(jù)來源的描述，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.官方統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)通常具有較高的權(quán)威性和可靠性B.網(wǎng)絡(luò)爬蟲獲取的數(shù)據(jù)可能存在偏差和錯(cuò)誤，需要謹(jǐn)慎使用C.內(nèi)部數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)一定是準(zhǔn)確和完整的，無需進(jìn)行驗(yàn)證D.不同來源的數(shù)據(jù)可能存在格式和定義上的差異，需要進(jìn)行統(tǒng)一和整合11、在數(shù)據(jù)分析中，大數(shù)據(jù)技術(shù)為處理海量數(shù)據(jù)提供了支持。假設(shè)要處理一個(gè)PB級(jí)別的數(shù)據(jù)集，以下關(guān)于大數(shù)據(jù)技術(shù)的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中的HDFS用于分布式存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，能夠擴(kuò)展到大規(guī)模的集群B.MapReduce編程模型可以實(shí)現(xiàn)并行處理，提高數(shù)據(jù)處理的效率C.大數(shù)據(jù)技術(shù)只適用于處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，對(duì)于非結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)無能為力D.實(shí)時(shí)處理大數(shù)據(jù)可以使用SparkStreaming或Flink等框架12、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，可能需要對(duì)多個(gè)數(shù)據(jù)集進(jìn)行合并和整合。假設(shè)你有來自不同部門的銷售數(shù)據(jù)和客戶數(shù)據(jù)，以下關(guān)于數(shù)據(jù)合并的注意事項(xiàng)，哪一項(xiàng)是最關(guān)鍵的？（）A.確保數(shù)據(jù)的格式和字段名稱一致，便于合并B.不考慮數(shù)據(jù)的重復(fù)和沖突，直接合并C.只合并部分重要的數(shù)據(jù)字段，忽略其他D.隨意選擇合并的順序和方式13、在數(shù)據(jù)分析中，時(shí)間序列分析用于處理隨時(shí)間變化的數(shù)據(jù)。假設(shè)要預(yù)測(cè)股票價(jià)格的未來走勢(shì)，以下關(guān)于時(shí)間序列分析的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.移動(dòng)平均法可以平滑數(shù)據(jù)，去除短期波動(dòng)，突出長期趨勢(shì)B.指數(shù)平滑法能夠根據(jù)歷史數(shù)據(jù)的權(quán)重對(duì)未來進(jìn)行預(yù)測(cè)，近期數(shù)據(jù)的權(quán)重通常較大C.自回歸整合移動(dòng)平均（ARIMA）模型可以捕捉時(shí)間序列的線性和季節(jié)性特征D.時(shí)間序列分析能夠準(zhǔn)確預(yù)測(cè)股票價(jià)格的未來值，不受市場(chǎng)不確定性和突發(fā)事件的影響14、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15、數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)質(zhì)量的監(jiān)控是持續(xù)改進(jìn)數(shù)據(jù)質(zhì)量的重要手段。以下關(guān)于數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控的說法中，錯(cuò)誤的是？（）A.數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控可以通過設(shè)置數(shù)據(jù)質(zhì)量指標(biāo)、定期檢查和預(yù)警等方式來實(shí)現(xiàn)B.數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控應(yīng)覆蓋數(shù)據(jù)的采集、存儲(chǔ)、處理和使用等各個(gè)環(huán)節(jié)C.數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控需要建立有效的反饋機(jī)制，及時(shí)發(fā)現(xiàn)和解決數(shù)據(jù)質(zhì)量問題D.數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控只需要在數(shù)據(jù)倉庫中進(jìn)行，其他數(shù)據(jù)源不需要進(jìn)行監(jiān)控二、簡答題（本大題共4個(gè)小題，共20分)1、（本題5分）描述在數(shù)據(jù)分析中，如何進(jìn)行數(shù)據(jù)的特征工程以提高模型的可解釋性，包括特征選擇和構(gòu)建的策略。2、（本題5分）簡述數(shù)據(jù)可視化中的地圖可視化，包括地理信息系統(tǒng)（GIS）的應(yīng)用、熱力圖等，說明其在數(shù)據(jù)分析中的作用。3、（本題5分）在處理高維數(shù)據(jù)時(shí)，常用的降維方法除了主成分分析還有哪些？解釋這些方法的工作原理和適用情況。4、（本題5分）闡述在數(shù)據(jù)分析中，如何進(jìn)行數(shù)據(jù)的價(jià)值評(píng)估，包括直接價(jià)值、潛在價(jià)值和風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值等方面的評(píng)估方法。三、論述題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）醫(yī)療行業(yè)的數(shù)據(jù)分析對(duì)于提高醫(yī)療質(zhì)量、優(yōu)化資源配置和疾病預(yù)防具有重要意義。請(qǐng)論述如何利用醫(yī)療數(shù)據(jù)進(jìn)行疾病預(yù)測(cè)、治療效果評(píng)估和醫(yī)療資源需求分析，包括數(shù)據(jù)來源、分析方法和面臨的技術(shù)難題，以及如何在保護(hù)患者隱私的前提下實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)共享和合作。2、（本題5分）在物流企業(yè)的成本管理中，如何利用數(shù)據(jù)分析來降低運(yùn)輸成本、倉儲(chǔ)成本和運(yùn)營成本？請(qǐng)深入探討成本數(shù)據(jù)的收集和分析方法，以及基于數(shù)據(jù)分析的成本控制策略和效果評(píng)估。3、（本題5分）在金融市場(chǎng)的量化投資中，數(shù)據(jù)分析和算法交易發(fā)揮著重要作用。以某量化投資基金為例，討論如何利用數(shù)據(jù)分析來構(gòu)建投資策略、篩選股票、控制風(fēng)險(xiǎn)，以及如何應(yīng)對(duì)市場(chǎng)的突發(fā)事件和模型失效的風(fēng)險(xiǎn)。4、（本題5分）在餐飲行業(yè)，數(shù)據(jù)分析可以用于菜單優(yōu)化、客戶滿意度分析、庫存管理等方面。論述如何通過數(shù)據(jù)分析提高餐廳的經(jīng)營效益、控制成本、提升客戶體驗(yàn)，并分析外賣數(shù)據(jù)對(duì)餐飲業(yè)務(wù)的影響。5、（本題5分）在制造業(yè)的新產(chǎn)品研發(fā)中，如何利用數(shù)據(jù)分析收集用戶需求和市場(chǎng)反饋，指導(dǎo)產(chǎn)品設(shè)計(jì)和改進(jìn)，提高產(chǎn)品的市場(chǎng)適應(yīng)性。四、案例分析題（本大題共4個(gè)小題，共40分)1、（本題10分）某餐飲連鎖品牌收集了各門店的菜品銷售數(shù)據(jù)、食材采購成本、員工工作效率等信息。分析怎樣借助這些數(shù)據(jù)進(jìn)行菜品創(chuàng)新和人員管理優(yōu)化。2、（本題10分）某電商平臺(tái)的母嬰產(chǎn)品類目擁有銷售數(shù)據(jù)