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頁長江師范學院

《云計算與大數據基礎》2023-2024學年第二學期期末試卷題號一二三四總分得分一、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、在處理大規模數據時，分布式計算框架能夠提高計算效率。假設要對數十億條的用戶行為數據進行分析，需要快速完成復雜的計算任務。以下哪個分布式計算框架在處理這種海量數據時更具優勢？（）A.HadoopB.SparkC.FlinkD.Storm2、對于一個包含大量重復數據的數據表，以下哪種操作可以有效地減少數據存儲空間？（）A.建立索引B.數據壓縮C.數據分區D.數據清理3、在數據分析中，若要檢驗數據是否具有獨立性，應使用哪種檢驗方法？（）A.卡方檢驗B.F檢驗C.t檢驗D.秩和檢驗4、在進行數據抽樣時，需要選擇合適的抽樣方法。假設我們有一個大規模的數據集，以下關于抽樣方法選擇的描述，正確的是：（）A.簡單隨機抽樣能夠保證樣本的代表性，適用于任何情況B.分層抽樣在數據存在明顯分層特征時效果不佳C.系統抽樣比隨機抽樣更能準確反映總體特征D.整群抽樣可以節省抽樣成本，但可能導致樣本偏差較大5、在數據分析的預測模型選擇中，假設數據具有非線性和復雜的特征，且樣本數量有限。以下哪種模型可能在這種情況下表現更出色？（）A.決策樹集成模型，如隨機森林B.神經網絡，具有強大的擬合能力C.支持向量回歸，處理小樣本D.堅持使用簡單的線性模型6、在建立分類模型時，如果數據存在類別不平衡問題，以下哪種技術可以用于數據增強？（）A.生成對抗網絡B.自編碼器C.變分自編碼器D.以上都不是7、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8、當分析一個移動應用的用戶使用數據，比如使用頻率、功能使用情況、用戶留存率等，以改進應用的功能和用戶體驗。為了增加用戶留存率，以下哪種策略可能是有效的？（）A.推出新的功能B.優化應用的界面設計C.加強用戶互動和社交元素D.以上都是9、在數據分析的實際應用中，模型的部署和更新是重要環節。假設你已經建立了一個預測模型并投入使用，以下關于模型更新的策略，哪一項是最合理的？（）A.定期重新訓練模型，使用最新的數據B.只有當模型性能明顯下降時才進行更新C.從不更新模型，認為初始模型足夠好D.隨機選擇時間更新模型10、數據分析中的主成分分析（PCA）用于數據降維。假設要對一個高維的數據集進行降維，以下關于主成分分析的描述，哪一項是不正確的？（）A.主成分是原始變量的線性組合，能夠保留數據的大部分方差B.通過選擇前幾個主成分，可以在減少數據維度的同時盡量保持數據的重要信息C.主成分分析可以消除變量之間的相關性，但可能會導致數據的物理意義變得不明確D.主成分分析適用于任何類型的數據，不需要對數據進行預處理和標準化11、在進行數據分析時，選擇合適的統計指標能夠更好地描述數據特征。假設我們有一組學生的考試成績數據，以下關于統計指標選擇的描述，正確的是：（）A.計算均值可以準確反映學生成績的平均水平，不受極端值影響B.中位數能夠避免極端值的干擾，更好地代表成績的一般水平C.眾數適用于描述成績的集中趨勢，尤其當數據分布均勻時D.方差越大，說明學生成績越穩定，教學質量越高12、在數據分析中的數據預處理階段，以下關于數據標準化和歸一化的敘述，不準確的是（）A.數據標準化是將數據轉換為具有零均值和單位方差的分布，使不同特征在數值上具有可比性B.數據歸一化是將數據映射到特定的區間，如[0,1]或[-1,1]，以消除量綱的影響C.標準化和歸一化對于某些算法（如基于距離的算法）的性能提升有幫助，但不是必需的步驟D.無論數據的分布和特征如何，都應該進行標準化或歸一化處理，以確保分析結果的準確性13、在數據庫中，索引可以提高數據的查詢效率。以下哪種情況下不適合創建索引？（）A.表中數據量較小B.經常作為查詢條件的字段C.唯一性較差的字段D.頻繁更新的字段14、在數據分析中，若要分析數據的偏態和峰態，以下哪個統計量可以提供相關信息？（）A.偏度系數B.峰度系數C.協方差D.相關系數15、數據分析中的貝葉斯方法基于概率推理。假設我們要根據新的數據更新對某個事件的概率估計，以下哪個貝葉斯定理的應用場景是常見的？（）A.垃圾郵件過濾B.疾病診斷C.市場預測D.以上都是二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）關聯規則挖掘常用于發現數據中的潛在關聯，闡述Apriori算法的基本思想和步驟，并舉例說明其在商業領域的應用。2、（本題5分）闡述數據分析中的特征工程的主要任務和方法，包括特征提取、選擇和構建，并說明特征工程對模型性能的影響。3、（本題5分）在數據分析中，如何進行模型的可解釋性分析？請介紹一些可解釋性方法，如局部可解釋模型-解釋（LIME）、SHAP值等，并舉例說明。4、（本題5分）說明在數據分析中如何進行數據的特征縮放和標準化，解釋其重要性和常見的方法，并舉例說明在不同算法中的應用。三、論述題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）在跨境電商業務中，數據分析對于市場選擇和供應鏈優化具有關鍵作用。以某跨境電商企業為例，分析如何運用數據分析來評估不同國家和地區的市場潛力、優化商品采購和庫存管理，以及如何應對跨境物流和支付的復雜性。2、（本題5分）在金融風險管理中，壓力測試和情景分析需要基于數據分析。以某銀行為例，討論如何運用數據分析來構建壓力測試模型、評估極端情況下的風險承受能力、制定應急預案，以及如何將壓力測試結果融入日常風險管理決策。3、（本題5分）在金融市場的高頻交易風險管理中，如何運用數據分析監控交易速度和風險敞口，確保交易的穩定性和合規性。4、（本題5分）在電商平臺的搜索推薦中，數據分析能夠提高搜索準確性和推薦相關性。以某大型電商平臺的搜索功能為例，分析如何運用數據分析來優化搜索算法、理解用戶意圖、提升推薦商品的點擊率和轉化率，以及如何處理搜索和推薦中的冷啟動問題。5、（本題5分）探討在社交媒體監測中，如何運用數據分析及時發現熱點話題和輿論趨勢，為企業和政府的決策提供參考。四、案例分析題（本大題共4個小題，共40分)1、（本題10分）某在線醫療咨詢平臺收集了患者咨詢數據、醫生回復質量、疾病類型等。優化平臺服務流程，提高醫療咨詢的效果和滿意度。2、（本題10分）某社交游戲平臺的休閑游戲存有用戶數據，如游戲時長、游戲關卡、道具購買、用戶年齡等。分析不