东北财经大学《Hadoop技术》2023-2024学年第二学期期末试卷

自觉遵守考场纪律如考试作弊此答卷无效密自觉遵守考场纪律如考试作弊此答卷无效密封线第1页，共3页东北财经大学

《Hadoop技术》2023-2024学年第二学期期末试卷院(系)_______班级_______学号_______姓名_______题号一二三四总分得分批阅人一、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、在数据分析中，数据安全的重要性不言而喻。以下关于数据安全重要性的描述中，错误的是？（）A.数据安全可以保护企业的商业机密和客户隐私B.数据安全可以防止数据的泄露和篡改C.数据安全可以提高数据分析的结果的准确性和可靠性D.数据安全只需要关注数据的存储和传输过程，无需考虑数据分析的过程2、数据分析中的数据降维技术常用于减少数据的维度。假设要处理一个高维的基因表达数据集，以降低计算复杂度同时保留重要信息。以下哪种数据降维方法在处理这种生物医学数据时更能有效地实现降维目标？（）A.主成分分析（PCA）B.线性判别分析（LDA）C.独立成分分析（ICA）D.因子分析3、在数据分析的过程中，建立数据模型是常见的做法。关于数据模型的选择，以下说法不正确的是（）A.线性回归模型适用于分析自变量和因变量之间的线性关系B.决策树模型能够处理非线性关系，并且具有较好的可解释性C.神经网络模型在处理大规模、复杂的数据时表现出色，但模型的解释性较差D.选择数据模型时，只需要考虑模型的预测准确性，而不需要考虑模型的复杂度和计算资源需求4、在进行数据探索性分析时，以下关于发现数据中的异常值的方法，哪一项是最常用的？（）A.计算数据的均值和标准差，超出一定范围的值视为异常值B.绘制箱线图，观察超出箱体范围的值C.对数据进行排序，查看两端的值D.随机抽取部分数据进行检查5、在数据挖掘中，若要预测客户的购买行为，以下哪种方法可能会被采用？（）A.分类算法B.回归算法C.关联规则挖掘D.以上都有可能6、在数据分析中，时间序列分析用于处理具有时间顺序的数据。假设我们要分析股票价格的历史数据。以下关于时间序列分析的描述，哪一项是错误的？（）A.可以使用移动平均等方法对时间序列进行平滑处理，去除噪声B.自回归模型（AR）和移动平均模型（MA）可以用于预测时间序列的未来值C.时间序列数据一定是平稳的，不需要进行平稳性检验D.可以结合多种时间序列模型，提高预测的准确性7、在数据分析中，数据仓库用于存储和管理大量的数据。假设要构建一个企业的数据仓库，以下关于数据仓库的描述，哪一项是不正确的？（）A.数据仓库通常采用多维数据模型，便于进行数据分析和查询B.数据仓库中的数据经过清洗、转换和整合，具有较高的数据质量C.数据仓库只适合存储结构化数据，对于非结构化数据无法处理D.可以通过建立数据集市，为不同部门和业务提供定制的数据服务8、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9、数据分析中的假设检验用于判断样本数据是否支持某个假设。假设我们要检验一种新的教学方法是否能显著提高学生的考试成绩，以下哪种假设检验方法可能适用？（）A.t检验B.方差分析C.卡方检验D.以上都有可能，取决于数据特点10、在数据分析中，探索性数据分析（EDA）可以帮助我们初步了解数据的特征。假设你刚刚获得一个新的数据集，以下关于EDA的步骤，哪一项是最应该首先进行的？（）A.绘制数据的直方图和箱线图B.计算数据的基本统计量，如均值、中位数等C.检查数据的缺失值和异常值D.对数据进行聚类分析11、在处理文本数据时，除了常见的英文文本，还可能涉及到其他语言。假设我们要分析中文文本，以下哪个步骤在中文文本处理中可能与英文文本处理有所不同？（）A.分词B.词干提取C.停用词处理D.以上都是12、在数据分析中，若要分析数据的偏态和峰态，以下哪个统计量可以提供相关信息？（）A.偏度系数B.峰度系数C.协方差D.相关系数13、数据分析中的数据预处理包括数据标准化和归一化。假设要处理一个包含不同量纲特征的数据集，如身高、体重和年龄，为了使这些特征在后续分析中具有可比性。以下哪种数据标准化或归一化方法更适合？（）A.Z-score标准化B.Min-Max归一化C.Decimalscaling标准化D.以上方法效果相同14、在数据库中，若要实现多表之间的关联查询，以下哪种连接方式较为常用？（）A.内连接B.外连接C.交叉连接D.自然连接15、在数据分析中，若要比较多个总体的均值是否相等，以下哪种方法较为常用？（）A.方差分析B.多重比较C.假设检验D.以上都是16、在数据分析中，模型选择和调优是提高性能的关键步骤。假设要在多个分类模型中选择最优的模型，以下关于模型选择和调优的描述，哪一项是不准确的？（）A.可以通过交叉验证等技术来评估不同模型在不同参数下的性能B.网格搜索和随机搜索是常用的参数调优方法，可以找到较优的参数组合C.模型的复杂度越高，性能就越好，应该优先选择复杂的模型D.结合业务需求和数据特点，选择适合的模型和调优方法17、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18、在数据分析中，建立预测模型是常见的任务之一。假设我们要预测下个月的产品销售量。以下关于预测模型的描述，哪一项是不准确的？（）A.线性回归模型假设自变量和因变量之间存在线性关系，适用于简单的预测问题B.决策树模型易于理解和解释，但可能会出现过拟合的问题C.随机森林是由多个决策树组成的集成模型，性能通常优于单个决策树D.预测模型一旦建立，就不需要根据新的数据进行更新和调整19、数据分析中的主成分分析（PCA）用于数据降维。假设要对一个高维的数据集进行降维，以下关于主成分分析的描述，哪一项是不正确的？（）A.主成分是原始变量的线性组合，能够保留数据的大部分方差B.通过选择前几个主成分，可以在减少数据维度的同时尽量保持数据的重要信息C.主成分分析可以消除变量之间的相关性，但可能会导致数据的物理意义变得不明确D.主成分分析适用于任何类型的数据，不需要对数据进行预处理和标准化20、在数据分析中，模型的过拟合和欠拟合是常见的问题。假设要训练一个预测房价的模型，以下关于防止过拟合和欠拟合的方法描述，正确的是：（）A.不进行数据划分和交叉验证，直接在整个数据集上训练模型B.增加模型的复杂度，不考虑数据的特点和规律C.采用正则化技术、增加数据量、进行特征选择、使用合适的模型架构和超参数调整等方法，平衡模型的复杂度和拟合能力，避免过拟合和欠拟合D.认为模型的性能只取决于数据，不关注模型的调整和优化二、简答题（本大题共3个小题，共15分)1、（本题5分）阐述随机森林算法的特点和优势，与单个决策树相比，它在性能和稳定性方面有何改进，并举例说明其应用。2、（本题5分）在进行数据分析时，如何处理数据的不平衡分布对模型训练的影响？列举至少两种解决方法，并举例说明。3、（本题5分）简述数据挖掘中的推荐系统，包括协同过滤、基于内容的推荐等，说明其工作原理和应用场景。三、案例分析题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）某电商平台保存了不同促销活动期间的用户消费行为数据、商品销量变化、营销成本等。研究怎样借助这些数据评估促销活动的效果和投资回报率。2、（本题5分）某在线花艺教学平台收集了学员学习成果、课程难度评价、花材采购需求等。优化花艺教学课程和花材供应。3、（本题5分）一家运动品牌的篮球装备销售数据涵盖产品款式、价格、销售地区、赛事活动等。研究不同销售地区在赛事活动期间对篮球装备的需求和价格敏感度。4、（本题5分）某城市的交通管理部门掌握了道路车流量、交通事故记录、信号灯设置等数据。分析如何借助这些数据优化交通信号灯控制，缓解交通拥堵。5、（本题5分）某在线视频平台保存了用户的弹幕数据、评论内容、分享行为等。分析如何依据这些数据了解用户对视频内容的看法和情感倾向。四、论述题（本大题共2个小题，共20分)1、（本题10分）在医疗影像诊断中，如