北京师范大学-香港浸会大学联合国际学院《Hadoop技术》2023-2024学年第二学期期末试卷.docVIP

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北京师范大学-香港浸会大学联合国际学院

《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30个小题，每小题1分，共30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

2、在建立回归模型时，如果自变量的数量较多，为了筛选出对因变量有显著影响的自变量，以下哪种方法经常被使用？（）

A.逐步回归

B.岭回归

C.套索回归

D.以上都是

3、主成分分析（PCA）是一种数据降维技术。假设要对高维数据进行降维以便于分析和可视化，以下关于主成分分析的描述，正确的是：（）

A.不考虑数据的方差和相关性，直接进行主成分提取

B.提取过多的主成分，导致信息冗余，增加分析的复杂性

C.合理确定保留的主成分数量，使其能够在最大程度保留原始数据信息的同时降低维度，并解释主成分的含义

D.认为主成分分析可以适用于所有类型的数据，不进行数据的预处理和适用性评估

4、在进行数据分析时，数据的可视化呈现方式会影响对数据的理解和解读。假设我们要展示不同年龄段人群的收入分布情况。以下关于数据可视化呈现的描述，哪一项是不准确的？（）

A.可以使用小提琴图同时展示数据的分布和密度

B.雷达图适合比较多个变量在不同类别上的表现

C.3D图表能够更生动地展示数据，应尽量使用3D图表

D.选择合适的数据可视化呈现方式要考虑数据的特点和分析目的

5、数据分析中的特征工程旨在从原始数据中提取有意义的特征。假设要分析股票市场数据，需要从历史价格、成交量等原始数据中构建有效的特征。以下哪种特征构建方法在股票数据分析中可能最为有效？（）

A.基于时间序列的特征提取

B.基于统计的特征构建

C.基于主成分分析的特征降维

D.基于深度学习的自动特征学习

6、假设要分析股票市场数据的波动性，以下关于波动性分析方法的描述，正确的是：（）

A.计算简单移动平均就能准确衡量股票价格的波动性

B.标准差越大，说明股票价格的波动性越小

C.历史波动率对预测未来股票价格的波动没有参考价值

D.采用ARCH和GARCH模型可以更好地捕捉股票价格波动的聚类性和异方差性

7、数据分析中的主成分分析（PCA）常用于数据降维。假设我们有一个高维的数据集，包含多个相关的特征。通过PCA降维后，如果解释方差的比例较低，可能意味着什么？（）

A.降维效果较好，保留了主要信息

B.丢失了较多的重要信息，需要重新考虑降维方法

C.原始数据的质量较差

D.对后续的分析和建模没有影响

8、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

9、在数据分析项目中，与利益相关者的沟通和理解需求至关重要。假设你正在为一家企业进行数据分析，以下关于需求沟通的方法，哪一项是最有效的？（）

A.使用大量的技术术语和复杂的图表来解释分析过程

B.以通俗易懂的语言，结合实际案例说明分析的目标和结果

C.只与技术人员沟通，忽略非技术背景的利益相关者

D.不与利益相关者沟通，自行决定分析的方向和重点

10、数据分析中的模型评估指标用于衡量模型的性能。假设要评估一个预测客户流失的模型，以下关于评估指标选择的描述，正确的是：（）

A.只关注准确率，不考虑其他指标如召回率和精确率

B.不根据业务需求选择合适的评估指标，随意使用通用指标

C.结合业务场景和问题的严重性，综合考虑准确率、召回率、精确率、F1值、AUC等指标，评估模型在不同方面的表现，并根据评估结果进行优化和改进

D.认为模型评估指标越高越好，不考虑指标之间的平衡和trade-off

11、在数据分析的关联规则挖掘中，以下关于支持度和置信度的说法，错误的是（）

A.支持度表示项集在数据集中出现的频率

B.置信度表示在包含前提项集的事务中同时包含结果项集的概率

C.支持度和置信度越高，关联规则越有价值

D.只考虑支持