站名：站名：年級專業(yè)：姓名：學號：凡年級專業(yè)、姓名、學號錯寫、漏寫或字跡不清者，成績按零分記。…………密………………封………………線…………第1頁，共1頁汕頭大學

《大數據技術與應用》2023-2024學年第二學期期末試卷題號一二三四總分得分一、單選題（本大題共15個小題，每小題2分，共30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、在對一家餐廳的營業(yè)數據進行分析，例如菜品銷售數量、顧客評價、營業(yè)時間段等，以制定營銷策略和優(yōu)化菜單。以下哪個因素可能對餐廳的盈利能力產生最大影響？（）A.熱門菜品的推廣B.營業(yè)時間段的調整C.菜單的更新和優(yōu)化D.以上都是2、關于數據分析中的回歸分析，假設要研究員工的工作年限與工資收入之間的關系。數據存在一定的噪聲和非線性特征。以下哪種回歸模型可能更適合捕捉這種復雜的關系？（）A.線性回歸，假設關系是線性的B.多項式回歸，考慮非線性關系C.邏輯回歸，處理二分類問題D.不進行回歸分析，僅通過描述性統(tǒng)計觀察3、在進行地理數據分析時，以下關于地理數據分析方法的描述，正確的是：（）A.簡單的地圖繪制就能充分展示地理數據的特征B.空間聚類分析對于發(fā)現地理數據中的聚集模式沒有幫助C.地理加權回歸可以考慮空間異質性對變量關系的影響D.不需要考慮地理坐標系和投影的選擇，對分析結果影響不大4、在數據預處理中，處理異常值是重要的環(huán)節(jié)。假設我們有一個包含員工工資的數據集，以下關于異常值處理的描述，正確的是：（）A.直接刪除異常值，不進行任何進一步的分析B.異常值一定是錯誤的數據，必須修正C.分析異常值產生的原因，根據具體情況決定處理方式D.異常值對數據分析沒有任何影響，無需關注5、假設要分析一個電商平臺的用戶評論數據，以提取用戶的意見和情感傾向。以下哪種自然語言處理技術和方法可能是關鍵的？（）A.詞袋模型B.情感分析C.命名實體識別D.以上都是6、在進行數據探索性分析時，需要了解數據的分布和關系。假設要分析一個城市的房價與地理位置、房屋面積等因素的關系，以下關于探索性分析方法的描述，正確的是：（）A.只繪制簡單的圖表，不進行深入的統(tǒng)計分析B.不考慮變量之間的相關性，孤立地分析每個因素C.綜合運用數據可視化、相關性分析、分組統(tǒng)計等方法，揭示數據的潛在模式和關系，提出假設和研究方向D.忽略數據中的異常值和缺失值，認為它們不影響分析結果7、在進行數據分析時，如果需要對數據進行缺失值處理，同時考慮數據的分布特征，以下哪種方法較為合適？（）A.隨機森林插補B.基于聚類的插補C.基于回歸的插補D.以上都不是8、在數據分析中，數據挖掘是一種高級的技術。以下關于數據挖掘的描述中，錯誤的是？（）A.數據挖掘可以從大量的數據中發(fā)現隱藏的模式和規(guī)律B.數據挖掘可以使用機器學習算法進行數據的分類、聚類和預測C.數據挖掘需要專業(yè)的技術和知識，對于普通用戶來說難以掌握D.數據挖掘的結果一定是準確無誤的，可以直接用于決策9、在處理大數據時，分布式計算框架發(fā)揮了重要作用。以下關于分布式計算框架的描述，正確的是：（）A.Hadoop僅適用于數據存儲，不支持數據處理B.Spark相比Hadoop，在迭代計算方面性能更優(yōu)C.分布式計算框架可以解決數據的一致性問題，但無法提高計算效率D.分布式計算框架中的節(jié)點之間不需要進行通信和協(xié)調10、在數據分析中，數據抽樣是一種常用的方法。以下關于數據抽樣的目的，錯誤的是？（）A.減少數據的數量，降低數據分析的成本和時間B.保證樣本具有代表性，能夠反映總體的特征和趨勢C.避免數據的過擬合，提高數據分析的結果的準確性和可靠性D.增加數據的多樣性，提高數據分析的結果的創(chuàng)新性和實用性11、在進行數據分析項目時，需要制定合理的項目計劃和流程。假設要在三個月內完成一個大型企業(yè)的銷售數據分析項目，包括數據收集、清洗、分析和報告撰寫。以下哪種項目管理方法在確保按時交付高質量結果方面更具指導意義？（）A.瀑布模型B.敏捷開發(fā)C.螺旋模型D.以上方法效果相同12、在數據分析中，生存分析用于研究事件發(fā)生的時間。假設要分析患者的生存時間與治療方案的關系，以下關于生存分析的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以計算生存曲線來直觀展示不同組患者的生存情況B.風險比（HazardRatio）用于比較不同組的風險程度C.生存分析只適用于醫(yī)學領域，在其他領域沒有應用價值D.考慮刪失數據是生存分析的一個重要特點13、在數據分析中，評估模型的性能是重要的環(huán)節(jié)。假設我們已經建立了一個預測模型。以下關于模型評估的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以使用交叉驗證來評估模型的穩(wěn)定性和泛化能力B.混淆矩陣可以幫助我們分析模型在不同類別上的預測情況C.準確率是評估模型性能的唯一指標，準確率越高模型越好D.可以根據具體問題選擇合適的評估指標，如召回率、F1值等14、在數據分析中，數據預處理的步驟有很多，其中數據清理是一個重要的步驟。以下關于數據清理的描述中，錯誤的是？（）A.數據清理可以去除數據中的噪聲和異常值B.數據清理可以填補數據中的缺失值C.數據清理可以統(tǒng)一數據的格式和單位D.數據清理可以增加數據的數量和多樣性15、在數據分析中，評估模型的性能是關鍵步驟。假設建立了一個預測客戶流失的模型，需要評估模型在不同閾值下的準確性、召回率和F1值等指標。以下哪種評估方法在這種客戶關系管理場景中能夠更全面地評估模型的性能？（）A.交叉驗證B.留出法C.自助法D.以上方法效果相同二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）闡述數據挖掘中的圖像挖掘，包括圖像分類、目標檢測等，說明其技術和應用場景。2、（本題5分）在進行時間序列預測時，如何考慮外部因素的影響？請舉例說明如何將外部因素納入預測模型中。3、（本題5分）解釋什么是數據漂移，說明其對模型性能的影響，并列舉至少兩種檢測和應對數據漂移的方法。三、論述題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）制造業(yè)中的數據分析可以幫助企業(yè)提高生產效率、降低成本和改進產品質量。請深入探討如何運用數據分析來實現生產過程的監(jiān)控和優(yōu)化，如設備故障預測、質量控制和供應鏈管理，舉例說明數據分析在智能制造中的應用和取得的成效。2、（本題5分）在物流企業(yè)的成本管理中，如何利用數據分析來降低運輸成本、倉儲成本和運營成本？請深入探討成本數據的收集和分析方法，以及基于數據分析的成本控制策略和效果評估。3、（本題5分）分析在教育大數據中，如何通過聚類分析將學生進行分類，為個性化教育提供支持，實現因材施教。4、（本題5分）在交通運輸領域，公交地鐵的刷卡數據、道路監(jiān)控數據等不斷豐富。分析如何運用數據分析手段，如出行需求預測、交通流量優(yōu)化等，改善城市交通擁堵狀況、優(yōu)化公共交通線路規(guī)劃，提升交通運輸系統(tǒng)的運行效率，同時探討在數據共享、多源數據融合和政策法規(guī)限制等方面可能面臨的問題及應對方法。5、（本題5分）電商直播行業(yè)迅速崛起，如何通過數據分析來評估主播的表現、觀眾的參與度以及商品的銷售情況？請論述數據分析在電商直播中的應用場景、指標體系和決策支持作用。四、案例分析題（本大題共3個小題，共30分)1、（本題10分）某網約車平臺擁有司機和乘客的數據，包括接單時間、行程距離、費用、乘客評價等。分析司機的