學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號…………密…………封…………線…………內…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁北京工商大學《大數據計算框架技術》

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15個小題，每小題1分，共15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、對于一個具有時間戳的數據集合，若要進行時間序列分析，以下哪個工具或庫可能會被使用？（）A.PandasB.NumPyC.MatplotlibD.Scikit-learn2、數據分析中的回歸分析用于建立自變量和因變量之間的關系模型。假設我們要研究房價與房屋面積、地理位置等因素的關系。以下關于回歸分析的描述，哪一項是不正確的？（）A.多元線性回歸可以同時考慮多個自變量對因變量的影響B.回歸模型的擬合優度可以通過R平方值來評估C.存在共線性問題時，回歸模型的參數估計會不準確，但不影響預測效果D.可以通過逐步回歸等方法選擇對因變量有顯著影響的自變量3、在進行數據可視化時，如果數據的量級差異較大，為了更清晰地展示數據分布，以下哪種處理方式較為合適？（）A.使用相同的坐標軸刻度B.對數據進行標準化處理C.只展示部分數據D.采用多個圖表分別展示4、對于一組具有明顯層次結構的數據，以下哪種數據分析方法較為合適？（）A.層次聚類B.K-Means聚類C.密度聚類D.均值漂移聚類5、數據分析中的抽樣方法用于從總體中選取部分樣本進行分析。假設我們要對一個大型數據集進行抽樣。以下關于抽樣方法的描述，哪一項是錯誤的？（）A.簡單隨機抽樣每個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，但可能導致樣本的偏差D.抽樣方法對數據分析的結果沒有影響，任何抽樣方法都可以使用6、數據分析中，假設檢驗是常用的方法之一。以下關于假設檢驗的描述，錯誤的是：（）A.原假設和備擇假設是相互對立的B.當P值小于顯著性水平時，拒絕原假設C.第一類錯誤是指錯誤地拒絕了原假設D.樣本量越大，越容易犯第二類錯誤7、在數據分析中，社交網絡分析用于研究人與人之間的關系。假設要分析一個社交網絡中用戶的影響力，以下關于社交網絡分析的描述，哪一項是不正確的？（）A.中心性指標，如度中心性、介數中心性和接近中心性，可以衡量節點在網絡中的重要性B.社區發現算法可以將網絡劃分為不同的社區，揭示潛在的群體結構C.社交網絡分析只關注節點之間的連接關系，不考慮節點的屬性信息D.可以通過傳播模型來模擬信息在社交網絡中的傳播過程8、對于一個包含大量數值型數據的數據集，在進行數據分析之前，需要判斷數據是否符合正態分布。以下哪種方法常用于檢驗數據的正態性？（）A.Q-Q圖B.卡方檢驗C.t檢驗D.F檢驗9、在數據分析中，以下哪種抽樣方法能夠保證樣本對總體具有較好的代表性，同時又能降低抽樣誤差？（）A.簡單隨機抽樣B.分層抽樣C.整群抽樣D.系統抽樣10、在對一個社交網絡的用戶關系數據進行分析，例如好友關系、群組活動等，以發現社區結構和關鍵節點。以下哪種算法可能在社區發現和關鍵人物識別中表現出色？（）A.PageRank算法B.K-Means算法C.Apriori算法D.以上都不是11、在數據分析中，若要比較不同組數據的離散程度，以下哪個指標可以使用？（）A.方差B.均值C.中位數D.眾數12、在進行數據關聯和融合時，需要確保數據的一致性和準確性。假設你有來自不同系統的銷售數據和庫存數據，要進行關聯分析。以下關于數據關聯方法的選擇，哪一項是最需要注意的？（）A.根據共同的主鍵或標識符進行精確匹配關聯B.使用模糊匹配算法，允許一定程度的差異進行關聯C.不進行任何預處理，直接將數據合并，期望自動關聯D.隨機選擇一種關聯方法，不考慮數據的特點13、在數據挖掘中，若要發現數據中隱藏的模式和關聯規則，以下哪種算法是常用的？（）A.Apriori算法B.KNN算法C.SVM算法D.隨機森林算法14、關于數據分析中的數據降維，假設數據集具有高維度，但其中可能存在冗余和無關的特征。為了減少計算復雜度并提高分析效率，以下哪種降維方法可能是有效的？（）A.主成分分析（PCA），提取主要成分B.線性判別分析（LDA），考慮類別信息C.局部線性嵌入（LLE），保留局部結構D.不進行降維，直接處理高維數據15、在數據分析中，預測模型的穩定性和可靠性是重要的考慮因素。假設要評估一個預測模型在不同時間段和不同數據集上的表現，以下關于模型穩定性和可靠性的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以通過多次重復實驗和交叉驗證來評估模型的穩定性B.模型在不同數據集上的性能差異較大，說明模型的可靠性較低C.只要模型在訓練集上表現良好，就可以認為模型是穩定和可靠的D.對模型進行監控和更新，以適應數據的變化和新的業務需求二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）在處理圖像數據時，常用的數據分析方法和技術有哪些？解釋圖像特征提取、目標檢測等概念，并舉例說明應用。2、（本題5分）在數據分析中，如何處理缺失值？請介紹多種處理缺失值的方法，并分析它們的優缺點及適用場景。3、（本題5分）解釋數據分析中的模型選擇和超參數調優的方法，如網格搜索、隨機搜索等，并說明如何根據數據特點和問題選擇合適的模型和調優策略。4、（本題5分）在數據分析項目中，如何進行有效的數據探索性分析？包括描述性統計、數據分布觀察等，并說明其目的和意義。三、論述題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）在物流倉儲領域，貨物存儲數據、庫存周轉率數據等日益重要。分析如何借助數據分析手段，如倉庫布局優化、庫存管理策略制定等，提高倉儲空間利用率和庫存管理水平，同時探討在數據實時更新要求高、貨物種類多樣和倉儲成本控制方面可能面臨的問題及應對方法。2、（本題5分）影視娛樂行業利用數據分析來了解觀眾喜好和優化內容創作。請深入闡述如何通過數據分析來預測影視作品的受歡迎程度、制定營銷策略和開發新的創意，分析數據驅動的決策在影視制作和發行中的優勢和局限性，以及如何應對觀眾需求的快速變化。3、（本題5分）在物流快遞行業，包裹的運輸軌跡數據、派送時效數據等豐富多樣。分析如何借助數據分析手段，如配送路線優化、網點布局規劃等，提高物流配送效率，降低運營成本，同時探討在數據實時更新、地理信息系統應用和客戶需求多樣化方面可能面臨的問題及應對方法。4、（本題5分）在能源交易市場中，如何利用數據分析來預測價格走勢、評估市場風險和優化交易策略？請深入探討數據的來源和處理方法，以及市場不確定性對分析結果的影響。5、（本題5分）隨著電子商務的迅猛發展，大量的交易數據被生成。論述如何運用數據分析技術，如關聯規則挖掘、聚類分析等，深入挖掘消費者的購買行為模式，從而為電商企業制定精準營銷策略，包括個性化推薦、交叉銷售和客戶細分等，同時分析可能面臨的挑戰及解決方法。四、案例分析題（本大題共4個小題，共40分)1、（本題10分）某在線健身器材租賃平臺積累了租賃數據、器材維護情況、用戶租賃時長等。優化健身器材租賃的服務流程和維護管理。2、（本題10分）某共享單車企業掌握了車輛的使用頻率、停放位置、損壞情況等數據。