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《大數據技術基礎》2023-2024學年第一學期期末試卷題號一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共20個小題，每小題1分，共20分．在每小題給出的四個選項中，只有一項是符合題目要求的．）1、在數據分析中，數據安全的措施有很多，其中訪問控制是一種重要的措施。以下關于訪問控制的描述中，錯誤的是？（）A.訪問控制可以限制用戶對數據的訪問權限B.訪問控制可以防止數據的泄露和篡改C.訪問控制可以分為身份認證和授權兩個環節D.訪問控制只適用于企業內部的數據管理，對于外部數據無法進行控制2、假設要分析電商平臺上的用戶購買行為隨時間的變化，以下關于時間序列分析的描述，正確的是：（）A.不考慮季節性因素，直接進行時間序列建模B.時間序列分解可以將數據分解為趨勢、季節性和隨機成分，有助于深入分析C.短期的時間序列數據比長期的數據更有分析價值D.時間序列分析只能用于預測未來，不能用于解釋過去的行為模式3、在數據分析的關聯規則挖掘中，以下關于支持度和置信度的說法，錯誤的是（）A.支持度表示項集在數據集中出現的頻率B.置信度表示在包含前提項集的事務中同時包含結果項集的概率C.支持度和置信度越高，關聯規則越有價值D.只考慮支持度和置信度就可以確定有效的關聯規則4、在數據分析中，數據分析報告是一種重要的成果輸出形式。以下關于數據分析報告的描述中，錯誤的是？（）A.數據分析報告應該包括問題的背景、分析的方法、結果的呈現和結論的建議等內容B.數據分析報告應該使用簡潔明了的語言，避免使用專業術語和復雜的公式C.數據分析報告應該具有邏輯性和條理性，便于讀者理解和接受D.數據分析報告的結果可以根據需要進行調整和修改，以滿足不同的需求5、在時間序列數據分析中，預測未來值是常見的任務。假設我們有一組月度銷售數據，以下關于時間序列預測方法的描述，正確的是：（）A.簡單線性回歸可以準確預測時間序列數據的未來值B.ARIMA模型適用于具有明顯季節性和趨勢性的時間序列C.不考慮數據的平穩性，直接應用預測模型D.預測的時間跨度越長，預測結果的準確性就越高6、在處理時間序列數據時，例如股票價格的歷史數據。假設要預測未來一段時間的股票價格，以下哪種方法可能會受到數據季節性波動的較大影響？（）A.移動平均法B.指數平滑法C.ARIMA模型D.隨機森林模型7、當分析一個在線教育平臺的學生學習行為數據，比如學習時間、課程完成率、作業得分等，以評估教學質量和學生的學習效果。由于學生的個體差異較大，為了進行公平和準確的分析，以下哪種處理方式可能是必要的？（）A.對學生進行分組比較B.只關注優秀學生的數據C.忽略學習困難學生的數據D.不做任何特殊處理8、數據分析中的推薦系統廣泛應用于電商、娛樂等領域。假設要為一個在線音樂平臺構建推薦系統，根據用戶的歷史播放記錄和偏好為其推薦歌曲。以下哪種推薦算法在處理這種音樂推薦場景時更能滿足用戶的個性化需求？（）A.基于內容的推薦B.協同過濾推薦C.基于知識的推薦D.混合推薦9、在進行數據預處理時，特征工程是重要的環節。假設我們有一個包含房屋屬性（面積、房間數量、地理位置等）和價格的數據集，以下關于特征工程的描述，正確的是：（）A.直接使用原始特征進行建模，無需進行任何特征轉換和構建B.對地理位置進行獨熱編碼可以有效地將其納入模型C.特征縮放對模型的性能沒有影響，可忽略D.增加一些與房屋價格無關的特征，能夠提高模型的準確性10、在數據分析中，需要對缺失值進行處理，例如在一個包含客戶信息的數據集里，部分客戶的年齡數據缺失。以下哪種處理缺失值的方法可能是合適的？（）A.直接刪除包含缺失值的記錄B.用平均值或中位數填充C.根據其他相關變量進行推測填充D.以上都是11、數據分析中的數據可視化能夠幫助我們更直觀地理解數據。假設要展示一個公司在過去十年中不同產品的銷售額變化趨勢，同時要對比不同地區的銷售情況。以下哪種數據可視化方式最能清晰地呈現這些信息，便于分析和決策？（）A.折線圖B.柱狀圖C.餅圖D.箱線圖12、在數據分析中，數據抽樣是一種常用的方法。以下關于數據抽樣的說法中，錯誤的是？（）A.數據抽樣可以減少數據分析的時間和成本，同時保證樣本具有代表性B.隨機抽樣是一種常用的數據抽樣方法，能夠確保每個數據點被選中的概率相等C.分層抽樣可以根據某些特征將數據分為不同層次，然后從各層次中進行抽樣D.數據抽樣的樣本大小越大，分析結果就越準確，因此應盡量選擇大樣本13、在數據分析中，生存分析用于研究事件發生的時間。假設要分析患者的生存時間與治療方案的關系，以下關于生存分析的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以計算生存曲線來直觀展示不同組患者的生存情況B.風險比（HazardRatio）用于比較不同組的風險程度C.生存分析只適用于醫學領域，在其他領域沒有應用價值D.考慮刪失數據是生存分析的一個重要特點14、在進行數據關聯分析時，可能會遇到數據不一致的問題。假設你要將銷售數據和客戶數據進行關聯，以下關于處理數據不一致的方法，哪一項是最恰當的？（）A.忽略不一致的數據，只關聯一致的部分B.手動修正不一致的數據，確保關聯的準確性C.使用數據轉換和映射規則，將不一致的數據統一D.不進行關聯，直接分別分析兩組數據15、數據分析中的假設檢驗用于判斷樣本數據是否支持對總體的某種假設。假設我們想要檢驗一種新的營銷策略是否顯著提高了產品的銷售額，設定顯著性水平為0.05。如果計算得到的p值小于0.05，我們可以得出什么結論？（）A.新的營銷策略顯著提高了銷售額B.新的營銷策略沒有顯著提高銷售額C.無法確定新策略對銷售額的影響D.以上結論都不正確16、當分析一個物流企業的配送數據，包括貨物類型、配送地點、運輸時間等，以優化配送路線和提高配送效率。考慮到實際的交通狀況和限制條件，以下哪種優化方法可能是適用的？（）A.線性規劃B.模擬退火算法C.遺傳算法D.以上都是17、數據分析中的主成分分析（PCA）常用于數據降維。假設我們有一個高維的數據集，其中包含大量相關的特征，通過PCA進行降維時，以下哪個說法是正確的？（）A.降維后的主成分數量一定少于原始特征數量B.主成分是原始特征的線性組合C.降維過程會丟失部分數據信息D.以上都是18、對于一個時間序列數據，若要預測未來一段時間的數值，以下哪種預測方法通常不依賴歷史數據的季節性特征？（）A.移動平均法B.指數平滑法C.線性回歸法D.季節性指數法19、當分析兩個變量之間的關系時，如果散點圖呈現出非線性的趨勢，以下哪種方法可以更好地擬合這種關系？（）A.線性回歸B.多項式回歸C.邏輯回歸D.嶺回歸20、假設要分析不同產品類別的市場份額及其變化趨勢，以下關于市場份額分析的描述，正確的是：（）A.只計算當前的市場份額，不考慮歷史數據B.市場份額的變化趨勢可以通過簡單的差值計算得出C.考慮競爭對手的策略和市場動態對市場份額的影響，進行綜合分析D.市場份額分析只適用于成熟的市場，對于新興市場沒有意義二、簡答題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）闡述在數據分析中，如何處理類別型數據，包括編碼方法（如獨熱編碼、標簽編碼）的選擇和應用。2、（本題5分）闡述在數據分析中，如何進行數據的預處理以適應深度學習模型，包括數據增強、歸一化等操作的重要性。3、（本題5分）在數據可視化中，如何設計有效的圖表標題和注釋以增強數據傳達效果？請說明標題和注釋的編寫原則和注意事項，并舉例說明。4、（本題5分）簡述異常值檢測的方法和原理，說明異常值對數據分析結果的影響，以及如何在實際數據中識別和處理異常值。5、（本題5分）解釋什么是概率圖模型，說明其在不確定性推理和數據分析中的應用和方法，并舉例分析。三、案例分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）某在線爵士鼓教學平臺保存了學員學習進度數據、練習時間統計、鼓棒消耗情況等。制定合理的教學計劃和鼓棒采購策略。2、（本題5分）一家在線教育機構積累了學生的學習課程、學習時長、考試成績等數據。探討學生的學習行為與成績之間的關系，為優化課程設計和教學方法提供支持。3、（本題5分）某網約車平臺掌握了司機和乘客的出行數據、評價數據、訂單量等信息。優化派單算法，提高服務質量和運營效率。4、（本題5分）某在線爵士舞教學平臺積累了學員學習數據、舞蹈風格喜好、教學場地需求等。改善爵士舞教學環境和教學內容。5、（本題5分）某在線圍棋用品銷售平臺記錄了銷售數據、圍棋棋盤材質偏好、棋子工藝需求等。提供多樣化的圍棋用品選擇。四、論述題（本大題共3個小題，共30分)1、（本題10分）在農業保險領域，農作物受災數據、保險理賠數據等日益重要。探討如何利用數據分析方法，比如災害風險評估、保險費率制定等，