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大数据分析案例实战题库
一、单选题（每题2分，共10题）
1.背景：某电商平台希望通过大数据分析提升用户购物体验，具体措施包括用户行为数据收集、关联规则挖掘、个性化推荐系统开发等。以下哪种分析方法最适合用于发现用户购买行为中的潜在关联模式？
A.线性回归分析
B.决策树分类
C.关联规则挖掘（Apriori算法）
D.K-means聚类分析
2.背景：某银行希望利用大数据分析技术预测信用卡用户的欺诈行为。现有数据包括用户交易记录、账户信息、地理位置等。以下哪种模型最适合用于此类异常检测任务？
A.线性回归模型
B.逻辑回归模型
C.孤立森林（IsolationForest）
D.支持向量机（SVM）
3.背景：某城市交通管理局希望通过分析实时交通流量数据优化信号灯配时方案。现有数据包括各路口车流量、天气状况、时间等因素。以下哪种分析方法最适合用于此类时间序列预测任务？
A.线性回归分析
B.ARIMA模型
C.决策树分类
D.K-means聚类分析
4.背景：某零售企业希望通过分析用户购买数据优化库存管理。现有数据包括用户购买记录、商品类别、季节性因素等。以下哪种分析方法最适合用于此类需求预测任务？
A.线性回归模型
B.逻辑回归模型
C.时间序列分析（如SARIMA）
D.关联规则挖掘
5.背景：某医疗机构希望通过分析患者病历数据提高疾病诊断的准确性。现有数据包括患者症状、检查结果、病史等。以下哪种模型最适合用于此类分类任务？
A.线性回归模型
B.逻辑回归模型
C.决策树分类
D.K-means聚类分析
二、多选题（每题3分，共5题）
6.背景：某电商平台希望通过大数据分析提升用户购物体验，具体措施包括用户行为数据收集、关联规则挖掘、个性化推荐系统开发等。以下哪些技术或方法可以用于实现这一目标？
A.用户画像构建
B.关联规则挖掘（Apriori算法）
C.神经网络模型
D.用户行为路径分析
E.深度学习推荐算法
7.背景：某银行希望利用大数据分析技术预测信用卡用户的欺诈行为。现有数据包括用户交易记录、账户信息、地理位置等。以下哪些模型或技术可以用于此类异常检测任务？
A.孤立森林（IsolationForest）
B.逻辑回归模型
C.人工神经网络（ANN）
D.XGBoost分类器
E.朴素贝叶斯分类器
8.背景：某城市交通管理局希望通过分析实时交通流量数据优化信号灯配时方案。现有数据包括各路口车流量、天气状况、时间等因素。以下哪些分析方法可以用于此类时间序列预测任务？
A.ARIMA模型
B.Prophet时间序列预测
C.LSTM神经网络
D.线性回归分析
E.K-means聚类分析
9.背景：某零售企业希望通过分析用户购买数据优化库存管理。现有数据包括用户购买记录、商品类别、季节性因素等。以下哪些分析方法可以用于此类需求预测任务？
A.时间序列分析（如SARIMA）
B.机器学习分类模型（如随机森林）
C.关联规则挖掘
D.线性回归模型
E.用户画像构建
10.背景：某医疗机构希望通过分析患者病历数据提高疾病诊断的准确性。现有数据包括患者症状、检查结果、病史等。以下哪些模型或技术可以用于此类分类任务？
A.决策树分类
B.逻辑回归模型
C.支持向量机（SVM）
D.人工神经网络（ANN）
E.K-means聚类分析
三、简答题（每题5分，共5题）
11.背景：某电商平台希望通过大数据分析提升用户购物体验，具体措施包括用户行为数据收集、关联规则挖掘、个性化推荐系统开发等。简述如何利用关联规则挖掘技术发现用户购买行为中的潜在关联模式，并举例说明其应用场景。
12.背景：某银行希望利用大数据分析技术预测信用卡用户的欺诈行为。现有数据包括用户交易记录、账户信息、地理位置等。简述如何利用异常检测技术识别潜在的欺诈交易，并举例说明其应用场景。
13.背景：某城市交通管理局希望通过分析实时交通流量数据优化信号灯配时方案。现有数据包括各路口车流量、天气状况、时间等因素。简述如何利用时间序列预测技术优化信号灯配时，并举例说明其应用场景。
14.背景：某零售企业希望通过分析用户购买数据优化库存管理。现有数据包括用户购买记录、商品类别、季节性因素等。简述如何利用需求预测技术优化库存管理，并举例说明其应用场景。
15.背景：某医疗机构希望通过分析患者病历数据提高疾病诊断的准确性。现有数据包括患者症状、检查结果、病史等。简述如何利用分类模型技术提高疾病诊断的准确性，并举例说明其应用场景。
四、案例分析题（每题10分，共2题）
16.背景：某电商平台希望通过大数据分析提