湖北商貿(mào)學(xué)院《大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用綜合實(shí)驗(yàn)(一)》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷_第1頁(yè)
湖北商貿(mào)學(xué)院《大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用綜合實(shí)驗(yàn)(一)》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷_第2頁(yè)
湖北商貿(mào)學(xué)院《大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用綜合實(shí)驗(yàn)(一)》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷_第3頁(yè)
全文預(yù)覽已結(jié)束

VIP免費(fèi)下載

版權(quán)說(shuō)明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請(qǐng)進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)

文檔簡(jiǎn)介

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1頁(yè)湖北商貿(mào)學(xué)院《大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用綜合實(shí)驗(yàn)(一)》

2023-2024學(xué)年第二學(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)隱私和安全是需要關(guān)注的重要問(wèn)題。假設(shè)要處理包含個(gè)人敏感信息的數(shù)據(jù),以下關(guān)于數(shù)據(jù)隱私和安全的描述,哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的?()A.可以采用數(shù)據(jù)加密技術(shù)對(duì)敏感數(shù)據(jù)進(jìn)行加密存儲(chǔ)和傳輸,保護(hù)數(shù)據(jù)的機(jī)密性B.匿名化和脫敏處理可以在一定程度上保護(hù)個(gè)人隱私,但需要注意處理方法的合理性C.只要數(shù)據(jù)在企業(yè)內(nèi)部使用,就不需要考慮數(shù)據(jù)隱私和安全的問(wèn)題D.遵守相關(guān)的法律法規(guī)和行業(yè)規(guī)范,是保障數(shù)據(jù)隱私和安全的基本要求2、在數(shù)據(jù)分析中,生存分析用于研究事件發(fā)生的時(shí)間。假設(shè)要分析患者的生存時(shí)間與治療方案的關(guān)系,以下關(guān)于生存分析的描述,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.可以計(jì)算生存曲線來(lái)直觀展示不同組患者的生存情況B.風(fēng)險(xiǎn)比(HazardRatio)用于比較不同組的風(fēng)險(xiǎn)程度C.生存分析只適用于醫(yī)學(xué)領(lǐng)域,在其他領(lǐng)域沒(méi)有應(yīng)用價(jià)值D.考慮刪失數(shù)據(jù)是生存分析的一個(gè)重要特點(diǎn)3、在數(shù)據(jù)分析中,數(shù)據(jù)預(yù)處理的自動(dòng)化是提高效率的重要手段。以下關(guān)于數(shù)據(jù)預(yù)處理自動(dòng)化的說(shuō)法中,錯(cuò)誤的是?()A.數(shù)據(jù)預(yù)處理自動(dòng)化可以使用腳本和工具來(lái)實(shí)現(xiàn),減少手動(dòng)處理的工作量B.數(shù)據(jù)預(yù)處理自動(dòng)化可以提高數(shù)據(jù)的一致性和準(zhǔn)確性,減少人為錯(cuò)誤C.數(shù)據(jù)預(yù)處理自動(dòng)化需要根據(jù)具體的數(shù)據(jù)和問(wèn)題進(jìn)行定制化開(kāi)發(fā),不能通用D.數(shù)據(jù)預(yù)處理自動(dòng)化可以完全替代手動(dòng)處理,不需要人工干預(yù)4、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(lái)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(wú)關(guān)5、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()6、數(shù)據(jù)分析在電商領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。以下關(guān)于數(shù)據(jù)分析在電商客戶關(guān)系管理中的作用,不準(zhǔn)確的是()A.可以對(duì)客戶進(jìn)行細(xì)分,根據(jù)客戶的購(gòu)買(mǎi)行為和偏好提供個(gè)性化的推薦和服務(wù)B.通過(guò)分析客戶的反饋和評(píng)價(jià),改進(jìn)產(chǎn)品和服務(wù)質(zhì)量,提高客戶滿意度C.預(yù)測(cè)客戶的流失風(fēng)險(xiǎn),采取相應(yīng)的措施進(jìn)行客戶保留和挽回D.數(shù)據(jù)分析在電商客戶關(guān)系管理中作用不大,傳統(tǒng)的客戶關(guān)系管理方法更加有效7、數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)集成涉及將多個(gè)數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)整合在一起。假設(shè)要整合來(lái)自不同部門(mén)的銷售數(shù)據(jù)、庫(kù)存數(shù)據(jù)和客戶數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)格式不一致且存在重復(fù)和沖突。以下哪種數(shù)據(jù)集成方法在處理這種復(fù)雜的數(shù)據(jù)整合問(wèn)題時(shí)更能確保數(shù)據(jù)的一致性和準(zhǔn)確性?()A.基于ETL工具的集成B.手動(dòng)編寫(xiě)代碼進(jìn)行集成C.直接合并數(shù)據(jù),忽略沖突D.隨機(jī)選擇部分?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行集成8、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)9、在數(shù)據(jù)分析中,數(shù)據(jù)質(zhì)量的評(píng)估指標(biāo)有很多,其中準(zhǔn)確性是一個(gè)重要的指標(biāo)。以下關(guān)于準(zhǔn)確性的描述中,錯(cuò)誤的是?()A.準(zhǔn)確性是指數(shù)據(jù)與實(shí)際情況的符合程度B.準(zhǔn)確性可以通過(guò)計(jì)算數(shù)據(jù)的誤差率來(lái)衡量C.提高數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性可以通過(guò)數(shù)據(jù)清洗和驗(yàn)證等方法來(lái)實(shí)現(xiàn)D.數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性只與數(shù)據(jù)的來(lái)源有關(guān),與數(shù)據(jù)分析的方法和工具無(wú)關(guān)10、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11、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí),選擇合適的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)能夠更好地描述數(shù)據(jù)特征。假設(shè)我們有一組學(xué)生的考試成績(jī)數(shù)據(jù),以下關(guān)于統(tǒng)計(jì)指標(biāo)選擇的描述,正確的是:()A.計(jì)算均值可以準(zhǔn)確反映學(xué)生成績(jī)的平均水平,不受極端值影響B(tài).中位數(shù)能夠避免極端值的干擾,更好地代表成績(jī)的一般水平C.眾數(shù)適用于描述成績(jī)的集中趨勢(shì),尤其當(dāng)數(shù)據(jù)分布均勻時(shí)D.方差越大,說(shuō)明學(xué)生成績(jī)?cè)椒€(wěn)定,教學(xué)質(zhì)量越高12、對(duì)于數(shù)據(jù)分析中的文本情感分析,假設(shè)要分析大量的產(chǎn)品評(píng)論,判斷其是正面、負(fù)面還是中性情感。以下哪種方法在處理自然語(yǔ)言的情感傾向時(shí)可能更有效?()A.使用情感詞典,匹配關(guān)鍵詞B.基于機(jī)器學(xué)習(xí)的分類模型C.深度學(xué)習(xí)模型,如循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.人工閱讀和判斷每條評(píng)論的情感13、當(dāng)分析一組時(shí)間序列數(shù)據(jù)時(shí),發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)存在明顯的季節(jié)性波動(dòng)。為了消除季節(jié)性影響,應(yīng)該采用哪種方法?()A.移動(dòng)平均B.指數(shù)平滑C.季節(jié)指數(shù)法D.線性回歸14、在數(shù)據(jù)分析中,建立合適的預(yù)測(cè)模型是常見(jiàn)的任務(wù)。假設(shè)你要預(yù)測(cè)下個(gè)月某產(chǎn)品的銷售量,有歷史銷售數(shù)據(jù)和相關(guān)的市場(chǎng)因素?cái)?shù)據(jù)。以下關(guān)于預(yù)測(cè)模型的選擇,哪一項(xiàng)是最需要考慮的因素?()A.模型的復(fù)雜程度,越復(fù)雜的模型通常預(yù)測(cè)效果越好B.數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和規(guī)模,選擇適合數(shù)據(jù)的模型C.模型的訓(xùn)練時(shí)間,選擇訓(xùn)練速度快的模型D.模型在其他類似問(wèn)題中的應(yīng)用效果,直接套用15、對(duì)于一個(gè)具有多個(gè)特征的數(shù)據(jù)集,若要進(jìn)行特征縮放,以下哪種方法可以將特征值映射到特定的區(qū)間?()A.最小-最大縮放B.標(biāo)準(zhǔn)化C.正則化D.以上都是二、簡(jiǎn)答題(本大題共4個(gè)小題,共20分)1、(本題5分)簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的緩慢變化維處理方法,說(shuō)明在不同業(yè)務(wù)場(chǎng)景下如何選擇合適的處理方式,并舉例說(shuō)明。2、(本題5分)闡述在大數(shù)據(jù)分析中,流處理和批處理的區(qū)別和聯(lián)系,以及各自的適用場(chǎng)景和常用技術(shù)框架。3、(本題5分)描述在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí),如何選擇合適的數(shù)據(jù)分析方法,需要考慮哪些因素?并舉例說(shuō)明不同情況下的方法選擇。4、(本題5分)闡述數(shù)據(jù)分析師在項(xiàng)目中應(yīng)如何與團(tuán)隊(duì)成員(如業(yè)務(wù)人員、開(kāi)發(fā)人員)進(jìn)行有效的溝通和協(xié)作,以確保項(xiàng)目的順利進(jìn)行。三、論述題(本大題共5個(gè)小題,共25分)1、(本題5分)在物流領(lǐng)域,貨物運(yùn)輸和倉(cāng)儲(chǔ)管理產(chǎn)生了大量的數(shù)據(jù)。以某物流企業(yè)為例,闡述如何通過(guò)數(shù)據(jù)分析來(lái)降低物流成本、提高配送效率,比如運(yùn)輸路徑優(yōu)化、庫(kù)存管理策略、需求預(yù)測(cè)模型,以及如何應(yīng)對(duì)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理和不確定性因素。2、(本題5分)社交媒體平臺(tái)產(chǎn)生了海量的用戶生成數(shù)據(jù)。詳細(xì)論述如何通過(guò)數(shù)據(jù)分析手段,例如情感分析、社交網(wǎng)絡(luò)分析等,洞察用戶的興趣愛(ài)好、社交關(guān)系和輿論趨勢(shì),為企業(yè)的市場(chǎng)推廣、品牌管理和輿情監(jiān)測(cè)提供決策支持,同時(shí)思考數(shù)據(jù)噪聲和信息真實(shí)性對(duì)分析結(jié)果的影響及應(yīng)對(duì)措施。3、(本題5分)在金融衍生品市場(chǎng),交易數(shù)據(jù)、風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)數(shù)據(jù)等大量存在。論述如何通過(guò)數(shù)據(jù)分析技術(shù),像衍生品定價(jià)模型優(yōu)化、風(fēng)險(xiǎn)敞口監(jiān)測(cè)等,控制金融衍生品交易風(fēng)險(xiǎn),同時(shí)思考在數(shù)據(jù)復(fù)雜性高、模型假設(shè)合理性和市場(chǎng)波動(dòng)劇烈方面的挑戰(zhàn)及應(yīng)對(duì)措施。4、(本題5分)對(duì)于企業(yè)的大數(shù)據(jù)平臺(tái)架構(gòu)選型,論述如何根據(jù)業(yè)務(wù)需求和數(shù)據(jù)特點(diǎn)選擇合適的大數(shù)據(jù)技術(shù)架構(gòu)和工具。5、(本題5分)探討在智能電網(wǎng)中,如何利用數(shù)據(jù)分析優(yōu)化電力調(diào)度和負(fù)荷預(yù)測(cè),保障電力供應(yīng)的穩(wěn)定性和可靠性。四、案例分析題(本大題共4個(gè)小題,共40分)1、(本題10分)一家連鎖書(shū)店的兒童圖書(shū)區(qū)域記錄了銷售數(shù)據(jù),包括圖書(shū)題材、作者、銷量、價(jià)格、促銷活動(dòng)等。研究不同題材兒童圖書(shū)在促銷活動(dòng)下的銷售表現(xiàn)。2、(本題10分)某旅游景區(qū)積累了游客的來(lái)源地、游

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無(wú)特殊說(shuō)明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請(qǐng)下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請(qǐng)聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽,若沒(méi)有圖紙預(yù)覽就沒(méi)有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 人人文庫(kù)網(wǎng)僅提供信息存儲(chǔ)空間,僅對(duì)用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對(duì)用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對(duì)任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請(qǐng)與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

最新文檔

評(píng)論

0/150

提交評(píng)論