站名：站名：年級(jí)專業(yè)：姓名：學(xué)號(hào)：凡年級(jí)專業(yè)、姓名、學(xué)號(hào)錯(cuò)寫(xiě)、漏寫(xiě)或字跡不清者，成績(jī)按零分記。…………密………………封………………線…………第1頁(yè)，共1頁(yè)上海師范大學(xué)

《大數(shù)據(jù)與風(fēng)險(xiǎn)管理》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷題號(hào)一二三四總分得分一、單選題（本大題共15個(gè)小題，每小題1分，共15分．在每小題給出的四個(gè)選項(xiàng)中，只有一項(xiàng)是符合題目要求的．）1、在進(jìn)行數(shù)據(jù)聚類時(shí)，需要確定合適的聚類數(shù)量。假設(shè)我們使用K-Means算法進(jìn)行聚類，以下哪種方法可以幫助我們選擇最優(yōu)的K值？（）A.肘部法則B.輪廓系數(shù)C.均方誤差D.以上都是2、在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時(shí)，分布式計(jì)算框架變得非常重要。假設(shè)你有數(shù)十億行的銷售數(shù)據(jù)需要進(jìn)行分析，以下關(guān)于分布式計(jì)算框架的選擇，哪一項(xiàng)是最關(guān)鍵的？（）A.考慮框架的易用性和學(xué)習(xí)成本，選擇容易上手的框架B.關(guān)注框架的性能和可擴(kuò)展性，能否處理大規(guī)模數(shù)據(jù)并快速得出結(jié)果C.選擇開(kāi)源且社區(qū)活躍的框架，以便獲取支持和資源D.依據(jù)公司已有的技術(shù)棧和團(tuán)隊(duì)熟悉程度來(lái)決定框架3、在進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化時(shí)，若要展示數(shù)據(jù)的層次結(jié)構(gòu)，以下哪種圖表較為合適？（）A.樹(shù)形圖B.旭日?qǐng)DC.和弦圖D.以上都是4、假設(shè)我們要評(píng)估一個(gè)分類模型的性能，除了準(zhǔn)確率外，以下哪個(gè)指標(biāo)還能反映模型對(duì)于不同類別的區(qū)分能力？（）A.召回率B.F1值C.均方誤差D.混淆矩陣5、在數(shù)據(jù)分析中，建立合適的預(yù)測(cè)模型是常見(jiàn)的任務(wù)。假設(shè)你要預(yù)測(cè)下個(gè)月某產(chǎn)品的銷售量，有歷史銷售數(shù)據(jù)和相關(guān)的市場(chǎng)因素?cái)?shù)據(jù)。以下關(guān)于預(yù)測(cè)模型的選擇，哪一項(xiàng)是最需要考慮的因素？（）A.模型的復(fù)雜程度，越復(fù)雜的模型通常預(yù)測(cè)效果越好B.數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和規(guī)模，選擇適合數(shù)據(jù)的模型C.模型的訓(xùn)練時(shí)間，選擇訓(xùn)練速度快的模型D.模型在其他類似問(wèn)題中的應(yīng)用效果，直接套用6、數(shù)據(jù)分析中的主成分分析（PCA）常用于數(shù)據(jù)降維。假設(shè)我們有一個(gè)高維的數(shù)據(jù)集，其中包含大量相關(guān)的特征，通過(guò)PCA進(jìn)行降維時(shí)，以下哪個(gè)說(shuō)法是正確的？（）A.降維后的主成分?jǐn)?shù)量一定少于原始特征數(shù)量B.主成分是原始特征的線性組合C.降維過(guò)程會(huì)丟失部分?jǐn)?shù)據(jù)信息D.以上都是7、數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)可視化能夠幫助我們更直觀地理解數(shù)據(jù)。假設(shè)要展示一個(gè)公司在過(guò)去十年中不同產(chǎn)品的銷售額變化趨勢(shì)，同時(shí)要對(duì)比不同地區(qū)的銷售情況。以下哪種數(shù)據(jù)可視化方式最能清晰地呈現(xiàn)這些信息，便于分析和決策？（）A.折線圖B.柱狀圖C.餅圖D.箱線圖8、在數(shù)據(jù)挖掘中，若要對(duì)文本數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，以下哪種算法可能會(huì)被使用？（）A.NaiveBayes算法B.C4.5算法C.K-Means算法D.以上都有可能9、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析以評(píng)估一個(gè)新的市場(chǎng)營(yíng)銷活動(dòng)的效果時(shí)，比如分析活動(dòng)前后的客戶流量、購(gòu)買(mǎi)轉(zhuǎn)化率和客戶滿意度等指標(biāo)的變化。由于活動(dòng)期間可能受到其他外部因素的干擾，為了準(zhǔn)確評(píng)估活動(dòng)的貢獻(xiàn)，以下哪種方法可能是合適的？（）A.建立對(duì)照組進(jìn)行對(duì)比B.只關(guān)注活動(dòng)期間的數(shù)據(jù)C.忽略外部因素的影響D.憑經(jīng)驗(yàn)主觀判斷10、假設(shè)要分析兩個(gè)變量之間是否存在因果關(guān)系，以下哪種方法較為合適？（）A.相關(guān)性分析B.格蘭杰因果檢驗(yàn)C.回歸分析D.以上都不是11、在數(shù)據(jù)庫(kù)管理中，若要確保數(shù)據(jù)的一致性和完整性，通常會(huì)使用哪種約束？（）A.主鍵約束B(niǎo).外鍵約束C.唯一約束D.以上都是12、在數(shù)據(jù)挖掘中，若要發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中隱藏的模式和關(guān)聯(lián)規(guī)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(jī)森林算法13、在數(shù)據(jù)分析的探索性數(shù)據(jù)分析（EDA）中，以下不屬于常用方法的是（）A.繪制箱線圖B.進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)C.計(jì)算數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計(jì)量D.觀察數(shù)據(jù)的分布14、當(dāng)分析數(shù)據(jù)的分布特征時(shí)，以下哪個(gè)圖形可以直觀地展示數(shù)據(jù)的眾數(shù)？（）A.直方圖B.莖葉圖C.箱線圖D.餅圖15、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)預(yù)處理是必不可少的步驟。以下關(guān)于數(shù)據(jù)預(yù)處理的說(shuō)法中，錯(cuò)誤的是？（）A.數(shù)據(jù)預(yù)處理包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)集成等多個(gè)環(huán)節(jié)B.數(shù)據(jù)預(yù)處理的目的是提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量，為后續(xù)分析提供更好的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)C.數(shù)據(jù)預(yù)處理可以使用自動(dòng)化工具和算法，也可以手動(dòng)進(jìn)行處理D.數(shù)據(jù)預(yù)處理只需要在數(shù)據(jù)分析的開(kāi)始階段進(jìn)行，一旦完成就不需要再進(jìn)行調(diào)整二、簡(jiǎn)答題（本大題共4個(gè)小題，共20分)1、（本題5分）解釋什么是知識(shí)蒸餾，說(shuō)明其在模型壓縮和知識(shí)傳遞中的應(yīng)用和原理，并舉例分析。2、（本題5分）在數(shù)據(jù)分析中，如何進(jìn)行數(shù)據(jù)的敏感性分析？請(qǐng)說(shuō)明敏感性分析的目的和方法，并舉例說(shuō)明其在決策中的應(yīng)用。3、（本題5分）簡(jiǎn)述K-Means聚類算法的優(yōu)缺點(diǎn)，說(shuō)明如何選擇初始聚類中心以提高算法的性能，并舉例說(shuō)明其應(yīng)用。4、（本題5分）在數(shù)據(jù)分析中，如何進(jìn)行數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化和歸一化？請(qǐng)說(shuō)明它們的目的、方法和適用場(chǎng)景，并舉例說(shuō)明。三、論述題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）在制造業(yè)的質(zhì)量控制中，數(shù)據(jù)分析可以提前發(fā)現(xiàn)質(zhì)量問(wèn)題和優(yōu)化生產(chǎn)流程。以某電子產(chǎn)品制造企業(yè)為例，闡述如何通過(guò)數(shù)據(jù)分析來(lái)監(jiān)控生產(chǎn)過(guò)程中的質(zhì)量指標(biāo)、分析質(zhì)量缺陷的原因、采取預(yù)防措施，以及如何利用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的質(zhì)量改進(jìn)方法降低次品率。2、（本題5分）在物流行業(yè)的綠色物流發(fā)展中，如何利用數(shù)據(jù)分析評(píng)估物流活動(dòng)的環(huán)境影響，制定節(jié)能減排策略，實(shí)現(xiàn)可持續(xù)物流。3、（本題5分）在線廣告投放的精準(zhǔn)度對(duì)于廣告效果和投資回報(bào)率有重要影響。請(qǐng)論述如何利用數(shù)據(jù)分析來(lái)實(shí)現(xiàn)目標(biāo)受眾的精準(zhǔn)定位、廣告內(nèi)容的個(gè)性化定制和投放效果的實(shí)時(shí)評(píng)估，以及如何應(yīng)對(duì)廣告欺詐和數(shù)據(jù)偏差等問(wèn)題。4、（本題5分）在航空業(yè)，航班調(diào)度、客戶滿意度和運(yùn)營(yíng)成本管理都需要數(shù)據(jù)分析的支持。以某航空公司為例，討論如何通過(guò)數(shù)據(jù)分析來(lái)優(yōu)化航班路線、提升客戶服務(wù)質(zhì)量、降低運(yùn)營(yíng)成本，以及如何處理航空數(shù)據(jù)的安全性和保密性要求。5、（本題5分）在金融機(jī)構(gòu)的反洗錢(qián)監(jiān)測(cè)中，如何運(yùn)用數(shù)據(jù)分析識(shí)別異常交易模式和可疑賬戶，防范洗錢(qián)活動(dòng)。四、案例分析題（本大題共4個(gè)小題，共40分)1、（本題10分）某在線音樂(lè)平臺(tái)的古典音樂(lè)類目擁有用戶數(shù)據(jù)，包括收聽(tīng)時(shí)長(zhǎng)、曲目、演奏家、收藏行為等。分析用戶對(duì)不同演奏家的曲目收聽(tīng)偏好和收藏特點(diǎn)。2、（本題10分）某在線音樂(lè)平臺(tái)記錄了用戶的聽(tīng)歌歷史、收藏歌曲、評(píng)論等數(shù)據(jù)。分析用戶的音樂(lè)口味，為個(gè)性化推薦和版權(quán)采購(gòu)提供參考。3、（本