裝訂線裝訂線PAGE2第1頁，共3頁蘇州大學應用技術學院《大數據處理與智能決策》

2021-2022學年第一學期期末試卷院(系)_______班級_______學號_______姓名_______題號一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共15個小題，每小題2分，共30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、在進行數據探索性分析時，需要了解數據的分布和關系。假設要分析一個城市的房價與地理位置、房屋面積等因素的關系，以下關于探索性分析方法的描述，正確的是：（）A.只繪制簡單的圖表，不進行深入的統計分析B.不考慮變量之間的相關性，孤立地分析每個因素C.綜合運用數據可視化、相關性分析、分組統計等方法，揭示數據的潛在模式和關系，提出假設和研究方向D.忽略數據中的異常值和缺失值，認為它們不影響分析結果2、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目的，錯誤的是？（）A.減少數據的數量，降低數據分析的成本和時間B.保證樣本具有代表性，能夠反映總體的特征和趨勢C.避免數據的過擬合，提高數據分析的結果的準確性和可靠性D.增加數據的多樣性，提高數據分析的結果的創新性和實用性3、在數據分析項目中，數據隱私和安全是需要重點關注的問題。假設我們在處理包含個人敏感信息的數據，以下哪種措施可以有效地保護數據隱私？（）A.數據加密B.匿名化處理C.訪問控制D.以上都是4、數據分析中，數據安全策略的制定應考慮多方面因素。以下關于數據安全策略制定的說法中，錯誤的是？（）A.數據安全策略的制定應包括數據的加密、備份、訪問控制和審計等方面B.數據安全策略的制定應根據數據的重要性和敏感性來確定不同的安全級別C.數據安全策略的制定應定期進行評估和調整，以適應不斷變化的安全環境D.數據安全策略的制定只需要考慮企業內部的安全需求，不需要考慮外部的安全威脅5、在數據分析中，數據挖掘算法的選擇很重要。以下關于數據挖掘算法選擇的說法中，錯誤的是？（）A.數據挖掘算法的選擇應根據數據的特點、分析目的和計算資源等因素來確定B.不同的數據挖掘算法適用于不同類型的數據和問題，沒有一種算法是萬能的C.選擇數據挖掘算法時，可以參考其他類似項目的經驗，但不能完全照搬D.數據挖掘算法的選擇只需要考慮算法的準確性，其他因素如計算效率等可以忽略不計6、在進行時間序列分析時，如果數據存在明顯的長期趨勢和季節性變動，以下哪種模型較為適用？（）A.ARIMA模型B.SARIMA模型C.Holt-Winters模型D.以上都不是7、數據分析中的模型部署是將訓練好的模型應用到實際生產環境中。假設要將一個預測模型部署為在線服務，以下哪個方面可能是需要重點關注的？（）A.模型的性能和響應時間B.數據的安全性和隱私保護C.系統的可擴展性和穩定性D.以上方面都需要重點關注8、在進行數據分析時，有時候需要對多個數據集進行合并和連接。假設我們有兩個數據集，分別包含客戶的基本信息和購買記錄，以下哪種連接方式可以根據共同的客戶ID將兩個數據集合并？（）A.內連接B.外連接C.左連接D.以上都是9、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10、數據分析中的假設檢驗用于判斷樣本數據是否支持某個假設。假設我們要檢驗一種新的教學方法是否能顯著提高學生的考試成績，以下哪種假設檢驗方法可能適用？（）A.t檢驗B.方差分析C.卡方檢驗D.以上都有可能，取決于數據特點11、對于一個不平衡的數據集（例如，某一類別的樣本數量遠遠少于其他類別），以下哪種方法可以提高模型對少數類別的識別能力？（）A.過采樣B.欠采樣C.調整分類閾值D.以上都是12、數據分析中，數據挖掘算法的性能可以通過多種指標進行評估。以下關于數據挖掘算法性能評估指標的說法中，錯誤的是？（）A.數據挖掘算法的性能可以通過準確率、召回率、F1值等指標進行評估B.數據挖掘算法的性能評估指標應根據具體的問題和數據特點來選擇C.數據挖掘算法的性能評估指標只需要考慮算法的準確性，其他因素可以忽略不計D.數據挖掘算法的性能評估應在不同的數據集上進行測試，以確保結果的可靠性13、數據分析中的數據集成涉及將多個數據源的數據合并在一起。假設要將來自不同數據庫的客戶信息和交易數據集成，以下哪個問題可能是最具挑戰性的？（）A.數據格式不一致B.數據字段的命名差異C.數據的重復和沖突D.以上問題都很具有挑戰性14、在數據挖掘的關聯規則挖掘中，以下哪個指標用于衡量規則的有效性和實用性？（）A.支持度B.置信度C.提升度D.以上都是15、在數據挖掘中，Apriori算法常用于挖掘頻繁項集。以下關于Apriori算法的描述，正確的是？（）A.它是一種無監督學習算法B.它只能處理數值型數據C.它的計算復雜度較低D.它需要事先指定頻繁項集的支持度閾值二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）解釋數據可視化中的數據抽象和聚合，說明如何通過抽象和聚合來展示數據的總體特征，同時不丟失關鍵信息。2、（本題5分）描述數據挖掘中的半監督學習方法的概念和應用場景，如自訓練、協同訓練等，并舉例說明在圖像分類中的應用。3、（本題5分）在進行時間序列數據分析時，如何進行季節性調整？解釋季節性調整的目的和常用方法，并舉例說明。三、論述題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）在影視娛樂行業，觀眾的觀看行為和評價數據對于內容創作和推薦具有重要意義。以某在線視頻平臺為例，分析如何運用數據分析來制作受歡迎的影視作品、優化內容推薦算法、評估用戶滿意度，以及如何平衡個性化推薦和熱門內容推薦。2、（本題5分）在公共服務領域，如教育、醫療和社保等，積累了大量的公民服務數據。分析如何借助數據分析手段，如資源分配優化、服務質量評估等，提高公共服務的公平性和效率，同時探討在數據安全性要求高、政策導向影響和公眾參與度方面可能面臨的問題及應對方法。3、（本題5分）制造業在生產過程中積累了大量的設備運行數據和質量檢測數據。論述如何借助數據分析方法，比如故障預測與健康管理（PHM）、質量控制圖等，實現生產設備的預防性維護、優化生產流程和提高產品質量，并且研究在數據集成、實時性要求和行業專業性方面可能遇到的困難及解決途徑。4、（本題5分）在物流行業的綠色發展中，如何利用數據分析來降低碳排放、優化能源使用和選擇環保運輸方式？請論述數據分析在推動物流可持續發展中的作用、數據采集的難點和解決方案。5、（本題5分）在金融市場的高頻交易數據中，如何運用數據分析發現交易模式和異常行為，防范市場操縱和風險。四、案例分析題（本大題共3個小題，共30分)1、（本題10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、