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頁重慶電力高等專科學校《大數據高級應用綜合實戰》

2023-2024學年第二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、在數據分析中，數據預處理的步驟有很多，其中數據清理是一個重要的步驟。以下關于數據清理的描述中，錯誤的是？（）A.數據清理可以去除數據中的噪聲和異常值B.數據清理可以填補數據中的缺失值C.數據清理可以統一數據的格式和單位D.數據清理可以增加數據的數量和多樣性2、數據分析中的生存分析常用于研究事件發生的時間。假設我們要研究患者接受某種治療后疾病復發的時間，以下哪個概念是生存分析中的關鍵指標？（）A.生存函數B.風險函數C.中位生存時間D.以上都是3、在數據分析中，數據可視化的方法有很多，其中柱狀圖是一種常用的圖表類型。以下關于柱狀圖的描述中，錯誤的是？（）A.柱狀圖可以用來比較不同類別之間的數據大小B.柱狀圖可以顯示數據的分布情況和趨勢C.柱狀圖的柱子寬度應該根據數據的數量進行調整D.柱狀圖的柱子顏色可以根據需要進行選擇和設置4、在數據分析中，異常值檢測對于發現數據中的異常情況非常重要。假設要檢測一個生產線上產品質量數據中的異常值，這些數據受到多種因素的影響。以下哪種異常值檢測方法在這種工業生產數據中更能準確地發現異常？（）A.基于統計的方法B.基于距離的方法C.基于密度的方法D.基于聚類的方法5、在數據挖掘中，若要對數據進行分類，以下哪種算法對噪聲和缺失值具有較好的容忍性？（）A.決策樹B.樸素貝葉斯C.支持向量機D.隨機森林6、在數據分析中，對于高維度的數據，例如基因表達數據、圖像數據等，需要進行降維處理以簡化分析。以下哪種降維方法可能是常用的？（）A.主成分分析（PCA）B.線性判別分析（LDA）C.局部線性嵌入（LLE）D.以上都是7、數據分析中的數據預處理包括數據標準化和歸一化。假設要處理一個包含不同量綱特征的數據集，如身高、體重和年齡，為了使這些特征在后續分析中具有可比性。以下哪種數據標準化或歸一化方法更適合？（）A.Z-score標準化B.Min-Max歸一化C.Decimalscaling標準化D.以上方法效果相同8、在數據分析中，數據倉庫的性能優化是一個重要的問題。以下關于數據倉庫性能優化的描述中，錯誤的是？（）A.數據倉庫性能優化可以提高數據查詢和分析的效率B.數據倉庫性能優化可以通過優化數據存儲結構、索引設計和查詢語句等方法來實現C.數據倉庫性能優化需要考慮數據的規模、復雜度和使用頻率等因素D.數據倉庫性能優化只需要關注硬件設備的升級和擴展，無需考慮軟件方面的優化9、在進行數據分析時，選擇合適的算法和模型需要考慮數據的特點和分析目的。假設我們有一個不平衡的數據集，其中一個類別占比極少，以下哪種方法可以處理這種不平衡問題？（）A.過采樣B.欠采樣C.調整分類閾值D.以上都是10、在數據分析的特征工程中，假設要從原始數據中提取有意義的特征以提高模型的性能。原始數據包含大量的文本和數值信息。以下哪種特征提取方法可能更有助于提升模型的準確性？（）A.詞袋模型，將文本轉換為向量B.主成分分析，降低數據維度C.特征選擇，挑選重要的特征D.不進行特征工程，直接使用原始數據11、數據分析中的實時數據分析要求快速處理和響應數據。假設要構建一個實時監控系統來跟蹤網站的流量變化，以下關于實時數據分析技術選擇的描述，正確的是：（）A.選擇傳統的批處理技術，不考慮實時性要求B.采用復雜且難以維護的實時分析框架，不考慮實際需求和資源限制C.根據數據量、延遲要求和技術團隊的能力，選擇合適的實時數據分析技術，如Flink、KafkaStreams等，并進行性能優化和監控D.認為實時數據分析不需要考慮數據的準確性和完整性12、假設要分析消費者對新產品的反饋意見，以下關于意見分析方法的描述，正確的是：（）A.人工閱讀所有反饋意見，憑主觀判斷總結主要觀點B.利用自然語言處理技術對反饋進行分類和情感分析C.只關注反饋中的負面意見，忽略正面意見D.對于模糊不清的反饋意見，直接忽略不計13、數據分析中的特征工程旨在從原始數據中提取有意義的特征。假設我們在分析文本數據，以下哪種特征提取方法可能有助于將文本轉化為可用于模型訓練的數值特征？（）A.詞袋模型B.TF-IDFC.詞嵌入D.以上都是14、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15、在處理大規模數據時，分布式計算框架如Hadoop被廣泛應用。假設要對數十億行的日志數據進行分析，以下哪個Hadoop組件可能主要負責數據的存儲？（）A.HDFSB.MapReduceC.YARND.Hive二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）簡述聚類分析的概念和方法，舉例說明其在市場細分、客戶分類等領域的應用，并解釋如何確定最優的聚類個數。2、（本題5分）解釋什么是遷移學習在數據分析中的應用，說明其優勢和適用場景，并舉例分析。3、（本題5分）簡述數據分析師如何在團隊中發揮領導作用，包括項目管理、團隊協作等方面，并舉例說明。4、（本題5分）闡述在數據分析中，如何進行數據的標注，包括人工標注和自動標注的方法，以及標注質量的評估和控制。三、論述題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）在線教育的教師評價體系可以基于教學數據進行構建。請詳細闡述如何通過學生反饋、教學過程數據和教學成果來評估教師的教學質量，為教師發展提供支持和改進方向。2、（本題5分）探討在社交媒體的內容創作優化中，如何運用數據分析了解用戶需求和內容流行趨勢，提高內容的吸引力和傳播力。3、（本題5分）在交通擁堵治理中，如何利用數據分析來識別擁堵原因、優化交通信號和規劃道路設施？請詳細闡述數據分析在交通管理中的作用、數據的實時性要求和政策措施的配合。4、（本題5分）在物流行業的逆向物流管理中，如何利用數據分析優化退貨處理、廢棄物回收等環節，降低成本和環境影響。5、（本題5分）制造業的精益生產管理可以借助數據分析來實現持續改進。請探討如何運用生產過程數據來識別浪費、優化流程和提高生產效率，同時推動員工參與和文化變革。四、案例分析題（本大題共4個小題，共40分)1、（本題10分）某電商平臺的家居用品類目存有銷售數據，包括品牌、產品類別、價格、銷量、用戶地域等。分析不同地域用戶對各品牌和產品類別的購買差異及價格敏感度。2、（本題10分）某社交媒體平臺記錄了用戶的關注取消行為、消