池州学院《大数据高级应用综合实战》2025-2026学年第一学期期末试卷

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页池州学院《大数据高级应用综合实战》2025-2026学年第一学期期末试卷题号一二三四总分得分一、单选题（本大题共25个小题，每小题1分，共25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、数据分析中，数据仓库的扩展性是满足未来需求的关键。以下关于数据仓库扩展性的说法中，错误的是？（）A.数据仓库的扩展性应考虑数据量的增长、业务需求的变化和技术的发展等因素B.数据仓库的扩展性可以通过分布式架构、云计算等技术来实现C.数据仓库的扩展性只需要在建设初期进行规划，后期不需要再进行调整D.数据仓库的扩展性应保证系统的性能和稳定性，不会因为扩展而降低2、数据分析中的生存分析常用于研究事件发生的时间。假设我们要研究患者接受某种治疗后疾病复发的时间，以下哪个概念是生存分析中的关键指标？（）A.生存函数B.风险函数C.中位生存时间D.以上都是3、在数据分析的地理信息分析中，假设要分析不同地区的销售数据与地理因素的关系。以下哪种技术或方法可能有助于可视化和理解这种空间关系？（）A.地理信息系统（GIS），绘制地图和叠加数据B.空间自相关分析，检测数据的空间依赖性C.克里金插值，估计未采样点的值D.不考虑地理因素，仅分析销售数据的数值特征4、在数据分析中，数据可视化的配色方案选择也很重要。假设要创建一个展示销售数据的图表，以下关于配色方案选择的描述，正确的是：（）A.随意选择喜欢的颜色，不考虑颜色的对比度和可读性B.使用过于鲜艳和刺眼的颜色组合，以吸引注意力C.遵循色彩理论和设计原则，选择对比度高、易于区分和视觉舒适的配色方案，使数据清晰可读，并根据数据的性质和重要性进行颜色映射D.不考虑色盲和色弱人群的观看体验，只追求美观5、数据分析中，数据质量问题会影响分析结果的准确性和可靠性。以下关于数据质量的说法中，错误的是？（）A.数据质量包括准确性、完整性、一致性、时效性等多个方面B.数据质量问题可以通过数据清洗、验证和监控等方法来解决C.提高数据质量需要从数据的采集、存储、处理等各个环节入手D.一旦数据进入数据仓库，就不需要再关注数据质量问题了6、数据分析中，经常需要对数据进行可视化展示。以下关于数据可视化的说法，不正确的是：（）A.柱状图适合用于比较不同类别之间的数据差异B.折线图常用于展示数据随时间的变化趋势C.饼图能够清晰地反映出各部分数据占总体的比例关系D.箱线图主要用于展示数据的分布范围，对于数据的集中趋势展示效果不佳7、在数据分析中，数据集成用于将多个数据源的数据合并在一起。假设要集成来自不同数据库的销售数据和客户数据，以下关于数据集成的描述，哪一项是不准确的？（）A.需要解决数据格式不一致、字段命名差异等问题B.可以使用ETL（Extract,Transform,Load）工具来实现数据的抽取、转换和加载C.数据集成过程中可能会引入重复数据和数据冲突，需要进行处理D.数据集成可以随意进行，不需要考虑数据的质量和一致性8、在数据分析中，选择合适的数据分析方法至关重要。关于描述性统计分析和推断性统计分析，以下叙述不正确的是（）A.描述性统计分析主要用于对数据的集中趋势、离散程度和分布形态进行描述和总结B.推断性统计分析则是基于样本数据对总体特征进行估计和假设检验C.描述性统计分析只能提供数据的基本信息，对于深入了解数据的内在规律和关系作用有限D.在实际应用中，通常先进行描述性统计分析，然后根据研究目的和数据特点选择是否进行推断性统计分析9、数据分析中的关联规则挖掘可以发现不同项之间的关联关系。假设我们在分析超市的销售数据，想要找出经常一起被购买的商品组合，以下哪个关联规则度量指标可以用来评估规则的强度？（）A.支持度B.置信度C.提升度D.以上都是10、对于数据分析中的关联规则挖掘，假设要从超市的销售数据中发现商品之间的购买关联，例如哪些商品经常一起被购买。以下哪种关联规则挖掘算法可能会产生更有价值的结果？（）A.Apriori算法，基于频繁项集挖掘B.FP-Growth算法，提高挖掘效率C.Eclat算法，基于垂直数据格式D.不进行关联规则挖掘，依靠直觉判断商品关联11、在数据分析中，相关性分析用于研究两个变量之间的关系。假设要分析身高和体重之间的相关性，以下关于相关性分析的描述，哪一项是不准确的？（）A.可以使用皮尔逊相关系数来衡量线性相关性的强度和方向B.相关性强并不意味着存在因果关系，只是表明变量之间存在某种关联C.即使相关系数为零，也不能完全排除变量之间存在非线性关系的可能D.相关性分析的结果不受数据范围和样本大小的影响12、数据分析中，回归分析用于建立变量之间的关系模型。以下关于回归分析的说法中，错误的是？（）A.线性回归是回归分析中最常见的类型，用于建立因变量与一个或多个自变量之间的线性关系B.回归分析可以用来预测因变量的值，根据自变量的变化情况进行推断C.回归分析的结果只适用于特定的数据集，不能推广到其他情况D.在进行回归分析时，需要对模型进行评估和验证，确保其准确性和可靠性13、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14、假设要分析某网站不同页面的访问量分布情况，以下哪种图表能够直观地展示访问量的集中程度和离散程度？（）A.直方图B.箱线图C.小提琴图D.以上都不是15、在数据分析项目中，项目管理和团队协作至关重要。假设一个团队正在进行一个大型数据分析项目。以下关于项目管理的描述，哪一项是不正确的？（）A.明确项目目标和需求，制定详细的项目计划和时间表B.合理分配团队成员的任务，充分发挥每个人的优势C.项目过程中不需要进行沟通和协调，各自完成自己的任务即可D.及时监控项目进度，对出现的问题和风险进行有效的管理和控制16、在数据库设计中，若要存储学生的课程成绩，以下哪种数据类型较为合适？（）A.整数型B.浮点型C.字符型D.日期型17、在数据分析项目中，数据隐私和安全是重要的考虑因素。假设要处理包含个人敏感信息的数据，以下关于数据隐私保护的描述，正确的是：（）A.不采取任何措施保护数据隐私，直接进行分析B.简单地对敏感数据进行加密，不考虑加密算法的强度和安全性C.制定完善的数据隐私保护策略，采用合适的加密技术、访问控制和数据匿名化方法，确保数据在收集、存储、处理和传输过程中的安全性和合规性D.认为只要数据不泄露，就不需要关注数据的使用目的和用户授权18、在数据分析中，数据分析的结果需要进行解释和评估。以下关于结果解释和评估的描述中，错误的是？（）A.结果解释应该结合问题的背景和目的，进行合理的分析和推断B.结果评估应该使用客观的指标和方法，进行准确的评价和判断C.结果解释和评估可以根据需要进行调整和修改，以满足不同的需求D.结果解释和评估只需要关注数据分析的结果，无需考虑数据的质量和可靠性19、对于一个不平衡的数据集，若要通过采样方法来平衡数据，以下哪种采样策略可能会导致过拟合？（）A.随机过采样B.随机欠采样C.SMOTE采样D.以上都有可能20、数据分析中的因果推断旨在确定变量之间的因果关系，而非仅仅是相关性。假设你想研究广告投入与产品销售之间的关系，以下关于因果推断方法的选择，哪一项是最关键的？（）A.进行随机对照实验，控制其他因素来确定因果关系B.基于观察数据，使用回归分析来推断因果关系C.仅仅依靠相关系数来判断因果关系D.主观猜测和经验判断因果关系21、在进行数据分析的实验时，交叉验证是常用的评估模型稳定性的方法。假设你在比较不同的分类算法，以下关于交叉验证策略的选择，哪一项是最合理的？（）A.简单随机划分数据集，进行多次训练和验证B.使用K折交叉验证，平均多个结果以获得更可靠的评估C.采用留一法交叉验证，确保每个样本都被用于验证D.不进行交叉验证，只进行一次训练和验证22、数据分析中的数据可视化能够帮助我们更直观地理解数据。假设我们要展示不同地区销售额的分布情况。以下关于数据可视化的描述，哪一项是不准确的？（）A.柱状图适合比较不同类别之间的数量差异B.折线图常用于展示数据随时间的变化趋势C.饼图能够清晰地显示各部分数据占总体的比例关系，但不适合数据类别过多的情况D.数据可视化只是为了让数据看起来更美观，对数据分析的帮助不大23、数据分析中的文本挖掘用于从大量文本数据中提取有价值的信息。假设我们要从客户的评论中分析产品的优缺点。以下关于文本挖掘的描述，哪一项是不正确的？（）A.词袋模型将文本表示为词的集合，忽略词的顺序和语法B.情感分析可以判断文本的情感倾向，如积极、消极或中性C.主题模型能够发现文本中的潜在主题和话题D.文本挖掘能够完全理解文本的深层含义和语义关系，无需人工干预24、在数据分析中，模型的选择和调优需要根据数据和问题的特点进行。假设我们要解决一个分类问题。以下关于模型选择和调优的描述，哪一项是不准确的？（）A.不同的模型在不同的数据集上表现可能不同，需要进行试验和比较B.可以通过调整模型的超参数来优化模型的性能C.模型越复杂，性能就一定越好，应该优先选择复杂的模型D.可以使用网格搜索、随机搜索等方法进行超参数调优25、数据分析中常用的软件有很多，其中Excel是一种广泛使用的工具。以下关于Excel在数据分析中的作用，错误的是？（）A.Excel可以进行数据的输入、编辑和存储B.Excel可以进行简单的数据分析，如计算均值、标准差等C.Excel可以制作各种类型的图表，进行数据可视化D.Excel可以处理大规模的数据集，适用于复杂的数据分析任务二、简答题（本大题共4个小题，共20分)1、（本题5分）阐述数据分析中的特征工程中的特征编码方法，如独热编码、数值编码等的原理和适用场景，并举例说明在机器学习中的应用。2、（本题5分）在数据仓库设计中，如何进行数据分区和索引优化？请说明分区和索引的类型、适用场景和优化策略，并举例说明。3、（本题5分）在数据分析中，如何评估数据的分布特征？请介绍描述数据分布的统计量和图表，如直方图、箱线图等，并举例说明。4、（本题5分）描述在数据分析项目中，如何制定有效的数据收集策略，包括确定数据来源、收集方法和数据质量控制措施。三、案例分析题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）某电影制作公司掌握了电影的票房数据、观众评价、社交媒体热度等信息。探讨怎样利用这些数据指导电影的选题和制作决策。2、（本题5分）某在线教育平台的艺术培训类目保存了学生数据，包括课程类型、学习进度、作业完成质量、教师评价等。分析课程类型与学习进度和作业完成质量的关系。3、（本题5分）某快递驿站积累了包裹的代收代发数据、用户取件时间、投诉情况等。分析如何依据这些数据优化驿站的服务流程和营业时间。4、（本题5分）一家运动品牌收集了产品销售数据，包括鞋类、服装、运动器材、销售地区、价格等。研究不同销售地区对各类运动产品的需求特点和价格敏感度。5、（本题5分）某视频网站的纪录片类目拥有用户观看数据，如纪录片主题、观看时长、评论热度、分享意愿等。分析纪录片主题与观看时长和评论热度、分享意愿的相关性。四、论述题（本大题共3个小题，共30分)1、（本题10分）在电信增值服务领域，用户的增值服务使用数据、消费行为数据等不断积累。论述如何通过数据分析技术，像增值服务个性化推荐、