自覺遵守考場紀律如考試作弊此答卷無效密自覺遵守考場紀律如考試作弊此答卷無效密封線第1頁，共3頁東北財經(jīng)大學

《Hadoop技術(shù)》2023-2024學年第二學期期末試卷院(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20個小題，每小題2分，共40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(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)安全的重要性不言而喻。以下關(guān)于數(shù)據(jù)安全重要性的描述中，錯誤的是？（）A.數(shù)據(jù)安全可以保護企業(yè)的商業(yè)機密和客戶隱私B.數(shù)據(jù)安全可以防止數(shù)據(jù)的泄露和篡改C.數(shù)據(jù)安全可以提高數(shù)據(jù)分析的結(jié)果的準確性和可靠性D.數(shù)據(jù)安全只需要關(guān)注數(shù)據(jù)的存儲和傳輸過程，無需考慮數(shù)據(jù)分析的過程2、數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)降維技術(shù)常用于減少數(shù)據(jù)的維度。假設(shè)要處理一個高維的基因表達數(shù)據(jù)集，以降低計算復雜度同時保留重要信息。以下哪種數(shù)據(jù)降維方法在處理這種生物醫(yī)學數(shù)據(jù)時更能有效地實現(xiàn)降維目標？（）A.主成分分析（PCA）B.線性判別分析（LDA）C.獨立成分分析（ICA）D.因子分析3、在數(shù)據(jù)分析的過程中，建立數(shù)據(jù)模型是常見的做法。關(guān)于數(shù)據(jù)模型的選擇，以下說法不正確的是（）A.線性回歸模型適用于分析自變量和因變量之間的線性關(guān)系B.決策樹模型能夠處理非線性關(guān)系，并且具有較好的可解釋性C.神經(jīng)網(wǎng)絡模型在處理大規(guī)模、復雜的數(shù)據(jù)時表現(xiàn)出色，但模型的解釋性較差D.選擇數(shù)據(jù)模型時，只需要考慮模型的預測準確性，而不需要考慮模型的復雜度和計算資源需求4、在進行數(shù)據(jù)探索性分析時，以下關(guān)于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的異常值的方法，哪一項是最常用的？（）A.計算數(shù)據(jù)的均值和標準差，超出一定范圍的值視為異常值B.繪制箱線圖，觀察超出箱體范圍的值C.對數(shù)據(jù)進行排序，查看兩端的值D.隨機抽取部分數(shù)據(jù)進行檢查5、在數(shù)據(jù)挖掘中，若要預測客戶的購買行為，以下哪種方法可能會被采用？（）A.分類算法B.回歸算法C.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘D.以上都有可能6、在數(shù)據(jù)分析中，時間序列分析用于處理具有時間順序的數(shù)據(jù)。假設(shè)我們要分析股票價格的歷史數(shù)據(jù)。以下關(guān)于時間序列分析的描述，哪一項是錯誤的？（）A.可以使用移動平均等方法對時間序列進行平滑處理，去除噪聲B.自回歸模型（AR）和移動平均模型（MA）可以用于預測時間序列的未來值C.時間序列數(shù)據(jù)一定是平穩(wěn)的，不需要進行平穩(wěn)性檢驗D.可以結(jié)合多種時間序列模型，提高預測的準確性7、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)倉庫用于存儲和管理大量的數(shù)據(jù)。假設(shè)要構(gòu)建一個企業(yè)的數(shù)據(jù)倉庫，以下關(guān)于數(shù)據(jù)倉庫的描述，哪一項是不正確的？（）A.數(shù)據(jù)倉庫通常采用多維數(shù)據(jù)模型，便于進行數(shù)據(jù)分析和查詢B.數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)經(jīng)過清洗、轉(zhuǎn)換和整合，具有較高的數(shù)據(jù)質(zhì)量C.數(shù)據(jù)倉庫只適合存儲結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，對于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)無法處理D.可以通過建立數(shù)據(jù)集市，為不同部門和業(yè)務提供定制的數(shù)據(jù)服務8、數(shù)據(jù)分析中的回歸分析常用于預測和建模。假設(shè)要建立一個模型來預測房屋價格，考慮房屋面積、地理位置、房齡等因素。以下哪種回歸分析方法在處理這種多因素預測問題時表現(xiàn)更為出色？（）A.線性回歸B.邏輯回歸C.多項式回歸D.嶺回歸9、數(shù)據(jù)分析中的假設(shè)檢驗用于判斷樣本數(shù)據(jù)是否支持某個假設(shè)。假設(shè)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(shè)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(shù)據(jù)特點10、在數(shù)據(jù)分析中，探索性數(shù)據(jù)分析（EDA）可以幫助我們初步了解數(shù)據(jù)的特征。假設(shè)你剛剛獲得一個新的數(shù)據(jù)集，以下關(guān)于EDA的步驟，哪一項是最應該首先進行的？（）A.繪制數(shù)據(jù)的直方圖和箱線圖B.計算數(shù)據(jù)的基本統(tǒng)計量，如均值、中位數(shù)等C.檢查數(shù)據(jù)的缺失值和異常值D.對數(shù)據(jù)進行聚類分析11、在處理文本數(shù)據(jù)時，除了常見的英文文本，還可能涉及到其他語言。假設(shè)我們要分析中文文本，以下哪個步驟在中文文本處理中可能與英文文本處理有所不同？（）A.分詞B.詞干提取C.停用詞處理D.以上都是12、在數(shù)據(jù)分析中，若要分析數(shù)據(jù)的偏態(tài)和峰態(tài)，以下哪個統(tǒng)計量可以提供相關(guān)信息？（）A.偏度系數(shù)B.峰度系數(shù)C.協(xié)方差D.相關(guān)系數(shù)13、數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)預處理包括數(shù)據(jù)標準化和歸一化。假設(shè)要處理一個包含不同量綱特征的數(shù)據(jù)集，如身高、體重和年齡，為了使這些特征在后續(xù)分析中具有可比性。以下哪種數(shù)據(jù)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14、在數(shù)據(jù)庫中，若要實現(xiàn)多表之間的關(guān)聯(lián)查詢，以下哪種連接方式較為常用？（）A.內(nèi)連接B.外連接C.交叉連接D.自然連接15、在數(shù)據(jù)分析中，若要比較多個總體的均值是否相等，以下哪種方法較為常用？（）A.方差分析B.多重比較C.假設(shè)檢驗D.以上都是16、在數(shù)據(jù)分析中，模型選擇和調(diào)優(yōu)是提高性能的關(guān)鍵步驟。假設(shè)要在多個分類模型中選擇最優(yōu)的模型，以下關(guān)于模型選擇和調(diào)優(yōu)的描述，哪一項是不準確的？（）A.可以通過交叉驗證等技術(shù)來評估不同模型在不同參數(shù)下的性能B.網(wǎng)格搜索和隨機搜索是常用的參數(shù)調(diào)優(yōu)方法，可以找到較優(yōu)的參數(shù)組合C.模型的復雜度越高，性能就越好，應該優(yōu)先選擇復雜的模型D.結(jié)合業(yè)務需求和數(shù)據(jù)特點，選擇適合的模型和調(diào)優(yōu)方法17、在數(shù)據(jù)庫中，若要優(yōu)化查詢語句的執(zhí)行計劃，以下哪個工具或技術(shù)可以提供幫助？（）A.索引分析工具B.執(zhí)行計劃查看器C.數(shù)據(jù)庫性能監(jiān)控工具D.以上都是18、在數(shù)據(jù)分析中，建立預測模型是常見的任務之一。假設(shè)我們要預測下個月的產(chǎn)品銷售量。以下關(guān)于預測模型的描述，哪一項是不準確的？（）A.線性回歸模型假設(shè)自變量和因變量之間存在線性關(guān)系，適用于簡單的預測問題B.決策樹模型易于理解和解釋，但可能會出現(xiàn)過擬合的問題C.隨機森林是由多個決策樹組成的集成模型，性能通常優(yōu)于單個決策樹D.預測模型一旦建立，就不需要根據(jù)新的數(shù)據(jù)進行更新和調(diào)整19、數(shù)據(jù)分析中的主成分分析（PCA）用于數(shù)據(jù)降維。假設(shè)要對一個高維的數(shù)據(jù)集進行降維，以下關(guān)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(shù)據(jù)的大部分方差B.通過選擇前幾個主成分，可以在減少數(shù)據(jù)維度的同時盡量保持數(shù)據(jù)的重要信息C.主成分分析可以消除變量之間的相關(guān)性，但可能會導致數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)，不需要對數(shù)據(jù)進行預處理和標準化20、在數(shù)據(jù)分析中，模型的過擬合和欠擬合是常見的問題。假設(shè)要訓練一個預測房價的模型，以下關(guān)于防止過擬合和欠擬合的方法描述，正確的是：（）A.不進行數(shù)據(jù)劃分和交叉驗證，直接在整個數(shù)據(jù)集上訓練模型B.增加模型的復雜度，不考慮數(shù)據(jù)的特點和規(guī)律C.采用正則化技術(shù)、增加數(shù)據(jù)量、進行特征選擇、使用合適的模型架構(gòu)和超參數(shù)調(diào)整等方法，平衡模型的復雜度和擬合能力，避免過擬合和欠擬合D.認為模型的性能只取決于數(shù)據(jù)，不關(guān)注模型的調(diào)整和優(yōu)化二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）闡述隨機森林算法的特點和優(yōu)勢，與單個決策樹相比，它在性能和穩(wěn)定性方面有何改進，并舉例說明其應用。2、（本題5分）在進行數(shù)據(jù)分析時，如何處理數(shù)據(jù)的不平衡分布對模型訓練的影響？列舉至少兩種解決方法，并舉例說明。3、（本題5分）簡述數(shù)據(jù)挖掘中的推薦系統(tǒng)，包括協(xié)同過濾、基于內(nèi)容的推薦等，說明其工作原理和應用場景。三、案例分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）某電商平臺保存了不同促銷活動期間的用戶消費行為數(shù)據(jù)、商品銷量變化、營銷成本等。研究怎樣借助這些數(shù)據(jù)評估促銷活動的效果和投資回報率。2、（本題5分）某在線花藝教學平臺收集了學員學習成果、課程難度評價、花材采購需求等。優(yōu)化花藝教學課程和花材供應。3、（本題5分）一家運動品牌的籃球裝備銷售數(shù)據(jù)涵蓋產(chǎn)品款式、價格、銷售地區(qū)、賽事活動等。研究不同銷售地區(qū)在賽事活動期間對籃球裝備的需求和價格敏感度。4、（本題5分）某城市的交通管理部門掌握了道路車流量、交通事故記錄、信號燈設(shè)置等數(shù)據(jù)。分析如何借助這些數(shù)據(jù)優(yōu)化交通信號燈控制，緩解交通擁堵。5、（本題5分）某在線視頻平臺保存了用戶的彈幕數(shù)據(jù)、評論內(nèi)容、分享行為等。分析如何依據(jù)這些數(shù)據(jù)了解用戶對視頻內(nèi)容的看法和情感傾向。四、論述題（本大題共2個小題，共20分)1、（本題10分）在醫(yī)療影像診斷中，如