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学校________________班级____________姓名____________考场____________准考证号学校________________班级____________姓名____________考场____________准考证号…………密…………封…………线…………内…………不…………要…………答…………题…………第1页,共3页上海海事职业技术学院

《大数据分析hadoop应用》2023-2024学年第二学期期末试卷题号一二三四总分得分一、单选题(本大题共20个小题,每小题2分,共40分.在每小题给出的四个选项中,只有一项是符合题目要求的.)1、在数据分析的过程中,当面对一个包含大量用户消费行为数据的数据集,需要找出影响用户购买决策的关键因素,例如产品价格、促销活动、用户评价等。假设数据的维度众多,关系复杂,以下哪种数据分析方法可能最为有效?()A.描述性统计分析B.相关性分析C.因子分析D.回归分析2、假设要分析消费者对新产品的反馈意见,以下关于意见分析方法的描述,正确的是:()A.人工阅读所有反馈意见,凭主观判断总结主要观点B.利用自然语言处理技术对反馈进行分类和情感分析C.只关注反馈中的负面意见,忽略正面意见D.对于模糊不清的反馈意见,直接忽略不计3、在数据分析中,数据仓库是存储和管理数据的重要工具。以下关于数据仓库的说法中,错误的是?()A.数据仓库可以整合来自不同数据源的数据,为数据分析提供统一的数据视图B.数据仓库中的数据通常是经过清洗和转换的,具有较高的数据质量C.数据仓库的建设需要投入大量的时间和资源,且维护成本较高D.数据仓库只适用于大型企业,对于中小企业来说没有必要建设4、在数据分析中,数据挖掘的算法和技术有很多,其中神经网络是一种常用的算法。以下关于神经网络的描述中,错误的是?()A.神经网络可以用于分类、回归和聚类等问题B.神经网络的结构包括输入层、隐藏层和输出层C.神经网络的训练过程需要大量的数据和计算资源D.神经网络的结果是确定性的,不会受到数据噪声和异常值的影响5、在进行数据分析时,需要考虑数据的隐私保护。假设要分析医疗数据,但又要确保患者的隐私不被泄露。以下哪种数据隐私保护技术在处理这种敏感数据时更能有效地平衡数据分析需求和隐私保护要求?()A.数据匿名化B.数据加密C.差分隐私D.以上技术结合使用6、数据分析过程中,数据清洗是重要的环节。以下关于数据清洗目的的说法中,错误的是?()A.去除数据中的噪声和异常值,提高数据质量,为后续分析提供可靠基础B.统一数据格式和单位,使不同来源的数据能够进行有效的整合和比较C.数据清洗可以增加数据的数量,从而提高数据分析结果的准确性D.修复数据中的缺失值,确保数据的完整性,避免因缺失数据而影响分析结果7、在进行数据可视化时,若要展示数据的分布和趋势,以下哪种组合的图表较为合适?()A.直方图和折线图B.箱线图和散点图C.饼图和柱状图D.雷达图和树形图8、在数据分析中,数据清洗是至关重要的一步。假设我们面对一个包含大量缺失值、错误数据和重复记录的数据集,以下关于数据清洗的描述,哪一项是不准确的?()A.可以通过删除包含过多缺失值的行或列来处理缺失数据,但这可能导致信息丢失B.对于错误数据,可以通过与其他可靠数据源进行对比或基于数据的逻辑关系进行修正C.重复记录可以直接保留,因为它们不会对数据分析结果产生太大影响D.运用数据填充技术,如使用均值、中位数或众数来填充缺失值,但需要谨慎选择填充方法9、在建立分类模型时,如果数据存在类别不平衡问题,以下哪种技术可以用于数据增强?()A.生成对抗网络B.自编码器C.变分自编码器D.以上都不是10、在数据分析中,数据质量的评估指标有很多,其中准确性是一个重要的指标。以下关于准确性的描述中,错误的是?()A.准确性是指数据与实际情况的符合程度B.准确性可以通过计算数据的误差率来衡量C.提高数据的准确性可以通过数据清洗和验证等方法来实现D.数据的准确性只与数据的来源有关,与数据分析的方法和工具无关11、在进行数据分析时,选择合适的统计量可以帮助我们更好地理解数据。关于均值、中位数和众数,以下描述错误的是:()A.均值容易受到极端值的影响B.中位数是将数据排序后位于中间位置的数值C.众数是数据中出现次数最多的数值,一定唯一D.对于偏态分布的数据,中位数可能比均值更能反映数据的中心位置12、在数据挖掘的关联规则挖掘中,以下哪个指标用于衡量规则的有效性和实用性?()A.支持度B.置信度C.提升度D.以上都是13、在数据分析中,大数据技术为处理海量数据提供了支持。假设要处理一个PB级别的数据集,以下关于大数据技术的描述,哪一项是不正确的?()A.Hadoop生态系统中的HDFS用于分布式存储数据,能够扩展到大规模的集群B.MapReduce编程模型可以实现并行处理,提高数据处理的效率C.大数据技术只适用于处理结构化数据,对于非结构化和半结构化数据无能为力D.实时处理大数据可以使用SparkStreaming或Flink等框架14、数据分析中的回归分析常用于预测和建模。假设要建立一个模型来预测房屋价格,考虑房屋面积、地理位置、房龄等因素。以下哪种回归分析方法在处理这种多因素预测问题时表现更为出色?()A.线性回归B.逻辑回归C.多项式回归D.岭回归15、在数据库中,若要优化数据库的存储结构,以下哪个操作可能会被执行?()A.合并表B.拆分表C.增加索引D.以上都是16、在数据分析中的分类算法评估指标中,以下关于准确率和召回率的说法,不正确的是()A.准确率是指分类正确的样本数占总样本数的比例B.召回率是指被正确分类的正例样本数占实际正例样本数的比例C.在某些情况下,准确率和召回率可能存在矛盾,需要根据具体问题权衡二者的重要性D.为了综合评估分类算法的性能,只需要关注准确率和召回率其中一个指标即可,另一个可以忽略17、数据分析中,数据分析方法的选择应根据具体问题来确定。以下关于数据分析方法选择的说法中,错误的是?()A.不同的数据分析方法适用于不同类型的问题和数据,需要根据实际情况进行选择B.数据分析方法的选择可以参考前人的研究经验和案例,但不能完全依赖C.选择数据分析方法时,应考虑方法的准确性、效率和可解释性等因素D.数据分析方法一旦确定就不能再进行调整和改变,否则会影响分析结果的可靠性18、在数据清洗过程中,若发现数据存在异常值,以下哪种处理方式较为合理?()A.直接删除异常值B.对异常值进行修正C.将异常值视为缺失值处理D.分析异常值产生的原因后再决定处理方式19、在数据库中,若要优化查询语句的执行计划,以下哪个工具或技术可以提供帮助?()A.索引分析工具B.执行计划查看器C.数据库性能监控工具D.以上都是20、数据分析中的假设检验用于判断样本数据是否支持对总体的某种假设。假设我们想要检验一种新的营销策略是否显著提高了产品的销售额,设定显著性水平为0.05。如果计算得到的p值小于0.05,我们可以得出什么结论?()A.新的营销策略显著提高了销售额B.新的营销策略没有显著提高销售额C.无法确定新策略对销售额的影响D.以上结论都不正确二、简答题(本大题共3个小题,共15分)1、(本题5分)解释数据可视化中的交互设计原则,说明如何通过交互设计提升用户对数据的理解和探索能力,并举例说明。2、(本题5分)描述在数据分析中,如何进行模型的部署和上线,包括模型的转换、优化和监控等关键步骤。3、(本题5分)阐述数据可视化中的信息图设计的要点和技巧,说明如何通过信息图清晰有效地传达复杂信息,并举例说明在数据报告中的应用。三、案例分析题(本大题共5个小题,共25分)1、(本题5分)某在线美妆教学平台掌握了教学视频观看数据、用户实践反馈、课程难度评价等。提升教学质量和实用性。2、(本题5分)某母婴用品电商平台掌握了商品销售数据、用户年龄分布、消费偏好等。分析母婴市场的需求变化,拓展产品线和服务。3、(本题5分)某鲜花电商平台收集了鲜花销售数据、节日需求、配送区域等。优化鲜花采购和配送策略,应对节日高峰需求。4、(本题5分)某外卖平台的早餐类目存有商家数据,包括菜品类型、销售额、配送时间、用户下单时间等。分析不同菜品类型的销售额与配送时间和用户下单时间的关联。5、(本题5分)某共享单车企业掌握了车辆的使用频率、停放位置、损坏情况等数据。思考如何通过这些数据优化车辆投放和维护策略。四、论述题(本大题共2个

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