裝訂線裝訂線PAGE2第1頁，共3頁華北理工大學(xué)輕工學(xué)院《數(shù)據(jù)分析與可視化》

2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷院(系)_______班級_______學(xué)號_______姓名_______題號一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共25個小題，每小題1分，共25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、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)預(yù)處理的步驟有很多，其中數(shù)據(jù)清理是一個重要的步驟。以下關(guān)于數(shù)據(jù)清理的描述中，錯誤的是？（）A.數(shù)據(jù)清理可以去除數(shù)據(jù)中的噪聲和異常值B.數(shù)據(jù)清理可以填補數(shù)據(jù)中的缺失值C.數(shù)據(jù)清理可以統(tǒng)一數(shù)據(jù)的格式和單位D.數(shù)據(jù)清理可以增加數(shù)據(jù)的數(shù)量和多樣性2、在數(shù)據(jù)分析中，模型的選擇和調(diào)優(yōu)需要根據(jù)數(shù)據(jù)和問題的特點進行。假設(shè)我們要解決一個分類問題。以下關(guān)于模型選擇和調(diào)優(yōu)的描述，哪一項是不準確的？（）A.不同的模型在不同的數(shù)據(jù)集上表現(xiàn)可能不同，需要進行試驗和比較B.可以通過調(diào)整模型的超參數(shù)來優(yōu)化模型的性能C.模型越復(fù)雜，性能就一定越好，應(yīng)該優(yōu)先選擇復(fù)雜的模型D.可以使用網(wǎng)格搜索、隨機搜索等方法進行超參數(shù)調(diào)優(yōu)3、在進行數(shù)據(jù)分析時，可能需要對多個數(shù)據(jù)集進行合并和整合。假設(shè)你有來自不同部門的銷售數(shù)據(jù)和客戶數(shù)據(jù)，以下關(guān)于數(shù)據(jù)合并的注意事項，哪一項是最關(guān)鍵的？（）A.確保數(shù)據(jù)的格式和字段名稱一致，便于合并B.不考慮數(shù)據(jù)的重復(fù)和沖突，直接合并C.只合并部分重要的數(shù)據(jù)字段，忽略其他D.隨意選擇合并的順序和方式4、在進行數(shù)據(jù)分類任務(wù)時，需要評估模型的性能。假設(shè)我們訓(xùn)練了一個分類模型，以下哪個評估指標能夠綜合考慮模型的查準率和查全率？（）A.F1值B.準確率C.召回率D.AUC值5、在進行數(shù)據(jù)挖掘時，分類算法中的決策樹算法具有易于理解和解釋的優(yōu)點。以下哪個因素不會影響決策樹的構(gòu)建？（）A.特征選擇B.樣本數(shù)量C.數(shù)據(jù)的缺失值D.計算資源的大小6、數(shù)據(jù)分析過程中，數(shù)據(jù)清洗是重要的環(huán)節(jié)。以下關(guān)于數(shù)據(jù)清洗目的的說法中，錯誤的是？（）A.去除數(shù)據(jù)中的噪聲和異常值，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，為后續(xù)分析提供可靠基礎(chǔ)B.統(tǒng)一數(shù)據(jù)格式和單位，使不同來源的數(shù)據(jù)能夠進行有效的整合和比較C.數(shù)據(jù)清洗可以增加數(shù)據(jù)的數(shù)量，從而提高數(shù)據(jù)分析結(jié)果的準確性D.修復(fù)數(shù)據(jù)中的缺失值，確保數(shù)據(jù)的完整性，避免因缺失數(shù)據(jù)而影響分析結(jié)果7、在進行回歸分析時，如果殘差不滿足正態(tài)分布，可能會對模型產(chǎn)生什么影響？（）A.影響模型的準確性B.導(dǎo)致系數(shù)估計有偏差C.模型的預(yù)測能力下降D.以上都是8、在時間序列數(shù)據(jù)分析中，預(yù)測未來值是一個重要的應(yīng)用。假設(shè)我們有一個股票價格的時間序列數(shù)據(jù)，想要預(yù)測未來一段時間的價格走勢，以下哪種方法可能較為有效？（）A.移動平均法B.指數(shù)平滑法C.ARIMA模型D.以上都有可能，取決于數(shù)據(jù)特點9、對于數(shù)據(jù)分析中的分類問題，假設(shè)要預(yù)測一個郵件是否為垃圾郵件，基于郵件的內(nèi)容、發(fā)件人、主題等特征。以下哪種分類算法在處理這種文本分類任務(wù)時可能效果較好？（）A.決策樹，通過一系列規(guī)則進行分類B.支持向量機，尋找最優(yōu)分類超平面C.樸素貝葉斯，基于概率進行分類D.不進行分類，將所有郵件視為正常郵件10、數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)挖掘的過程包括多個步驟。以下關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘過程的說法中，錯誤的是？（）A.數(shù)據(jù)挖掘的過程包括數(shù)據(jù)準備、數(shù)據(jù)挖掘、結(jié)果解釋和評估等步驟B.數(shù)據(jù)準備階段包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集成和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換等工作C.數(shù)據(jù)挖掘階段可以使用多種算法和技術(shù)，如決策樹、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘等D.數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果不需要進行解釋和評估，直接應(yīng)用于實際問題即可11、假設(shè)要分析社交媒體上的輿論趨勢，以下關(guān)于輿論分析方法的描述，正確的是：（）A.只統(tǒng)計帖子的數(shù)量就能了解輿論的走向B.對帖子的內(nèi)容進行情感分析和主題提取，綜合判斷輿論趨勢C.忽略社交媒體平臺的特點和用戶行為，直接進行分析D.輿論分析不需要考慮時間因素，只關(guān)注當(dāng)前的熱門話題12、假設(shè)我們要評估一個分類模型的性能，除了準確率外，以下哪個指標還能反映模型對于不同類別的區(qū)分能力？（）A.召回率B.F1值C.均方誤差D.混淆矩陣13、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)倉庫的性能優(yōu)化是提高數(shù)據(jù)分析效率的關(guān)鍵。以下關(guān)于數(shù)據(jù)倉庫性能優(yōu)化的說法中，錯誤的是？（）A.數(shù)據(jù)倉庫性能優(yōu)化可以從硬件、軟件和數(shù)據(jù)三個方面入手B.硬件方面可以通過升級服務(wù)器、增加內(nèi)存和存儲等方式提高性能C.軟件方面可以通過優(yōu)化數(shù)據(jù)庫設(shè)計、調(diào)整查詢語句和使用索引等方式提高性能D.數(shù)據(jù)方面可以通過增加數(shù)據(jù)量和提高數(shù)據(jù)質(zhì)量來提高性能14、當(dāng)處理高維度的數(shù)據(jù)時，以下哪種方法可以用于降低數(shù)據(jù)的維度，同時保留重要的信息？（）A.主成分分析B.因子分析C.線性判別分析D.以上都是15、在數(shù)據(jù)分析的假設(shè)檢驗中，假設(shè)要檢驗一種新的營銷策略是否顯著提高了產(chǎn)品的銷售額。收集了實施前后的銷售數(shù)據(jù)，以下哪種假設(shè)檢驗方法可能是合適的選擇？（）A.t檢驗，比較兩組均值B.方差分析，比較多組均值C.卡方檢驗，檢驗分類變量的關(guān)系D.不進行假設(shè)檢驗，主觀判斷營銷策略的效果16、數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)倉庫的擴展性是滿足未來需求的關(guān)鍵。以下關(guān)于數(shù)據(jù)倉庫擴展性的說法中，錯誤的是？（）A.數(shù)據(jù)倉庫的擴展性應(yīng)考慮數(shù)據(jù)量的增長、業(yè)務(wù)需求的變化和技術(shù)的發(fā)展等因素B.數(shù)據(jù)倉庫的擴展性可以通過分布式架構(gòu)、云計算等技術(shù)來實現(xiàn)C.數(shù)據(jù)倉庫的擴展性只需要在建設(shè)初期進行規(guī)劃，后期不需要再進行調(diào)整D.數(shù)據(jù)倉庫的擴展性應(yīng)保證系統(tǒng)的性能和穩(wěn)定性，不會因為擴展而降低17、在數(shù)據(jù)分析的異常檢測中，假設(shè)要從大量的交易數(shù)據(jù)中找出異常的交易行為，例如高額、頻繁或不符合常規(guī)模式的交易。以下哪種異常檢測方法可能更能有效地發(fā)現(xiàn)這些異常？（）A.基于統(tǒng)計的方法，設(shè)定閾值判斷異常B.基于距離的方法，計算數(shù)據(jù)點之間的距離C.基于密度的方法，根據(jù)數(shù)據(jù)的局部密度D.不進行異常檢測，認為所有交易都是正常的18、在進行數(shù)據(jù)分析以評估一個新的市場營銷活動的效果時，比如分析活動前后的客戶流量、購買轉(zhuǎn)化率和客戶滿意度等指標的變化。由于活動期間可能受到其他外部因素的干擾，為了準確評估活動的貢獻，以下哪種方法可能是合適的？（）A.建立對照組進行對比B.只關(guān)注活動期間的數(shù)據(jù)C.忽略外部因素的影響D.憑經(jīng)驗主觀判斷19、在評估數(shù)據(jù)分析模型的性能時，以下指標中，不能用于分類問題的是：（）A.準確率B.均方誤差C.召回率D.F1值20、在數(shù)據(jù)分析中，以下哪種方法可以用于降低數(shù)據(jù)的維度同時保留數(shù)據(jù)的主要特征？（）A.主成分分析B.因子分析C.線性判別分析D.以上都是21、在進行數(shù)據(jù)可視化時，若要展示數(shù)據(jù)的層次結(jié)構(gòu)，以下哪種圖表較為合適？（）A.樹形圖B.旭日圖C.和弦圖D.以上都是22、數(shù)據(jù)分析中的因果推斷用于確定變量之間的因果關(guān)系。假設(shè)要研究廣告投放是否導(dǎo)致銷售額增長，以下關(guān)于因果推斷方法的描述，正確的是：（）A.僅僅基于相關(guān)性分析就得出因果結(jié)論，不考慮其他潛在因素B.不進行實驗設(shè)計和控制變量，直接觀察數(shù)據(jù)C.采用隨機對照實驗、工具變量法、雙重差分法等因果推斷方法，控制混雜因素，進行嚴謹?shù)姆治龊屯茢?，并評估因果關(guān)系的強度和可靠性D.認為因果關(guān)系是顯而易見的，不需要進行專門的分析和驗證23、對于一個不平衡的數(shù)據(jù)集（例如，某一類別的樣本數(shù)量遠遠少于其他類別），以下哪種方法可以提高模型對少數(shù)類別的識別能力？（）A.過采樣B.欠采樣C.調(diào)整分類閾值D.以上都是24、假設(shè)要分析兩個變量之間是否存在因果關(guān)系，以下哪種方法較為合適？（）A.相關(guān)性分析B.格蘭杰因果檢驗C.回歸分析D.以上都不是25、數(shù)據(jù)預(yù)處理中的特征工程用于創(chuàng)建有意義的特征。假設(shè)要為一個機器學(xué)習(xí)模型準備輸入特征，以下關(guān)于特征工程的描述，正確的是：（）A.直接使用原始數(shù)據(jù)的所有特征，不進行任何處理和轉(zhuǎn)換B.隨意創(chuàng)建新的特征，不考慮其合理性和有效性C.基于對數(shù)據(jù)的理解和業(yè)務(wù)知識，進行特征選擇、提取、構(gòu)建和變換，以提高模型的性能和可解釋性D.認為特征工程對模型性能影響不大，不重視這一環(huán)節(jié)二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）解釋什么是生成對抗模仿學(xué)習(xí)，說明其在模仿學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)生成中的應(yīng)用和優(yōu)勢，并舉例分析。2、（本題5分）說明在數(shù)據(jù)分析項目中如何進行項目管理，包括項目計劃制定、進度跟蹤、風(fēng)險管理等方面，并闡述項目管理對項目成功的重要性。3、（本題5分）解釋什么是神經(jīng)架構(gòu)搜索（NAS），說明其在自動尋找最優(yōu)模型架構(gòu)中的應(yīng)用和原理，并舉例分析。4、（本題5分）簡述數(shù)據(jù)預(yù)處理的步驟和目的，包括數(shù)據(jù)標準化、歸一化等操作，并解釋為什么數(shù)據(jù)預(yù)處理對后續(xù)分析至關(guān)重要。三、案例分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）某智能家居公司掌握了產(chǎn)品銷售數(shù)據(jù)、用戶使用習(xí)慣、售后反饋等。改進產(chǎn)品功能和服務(wù)，滿足用戶對智能家居的需求。2、（本題5分）某社交媒體平臺記錄了用戶的登錄時間、發(fā)布內(nèi)容類型、互動行為等數(shù)據(jù)。研究用戶的活躍時間段和內(nèi)容偏好，為平臺優(yōu)化功能和推薦內(nèi)容提供依據(jù)。3、（本題5分）某手機制造商收集了產(chǎn)品的銷售數(shù)據(jù)、用戶反饋、故障報告等信息。探討如何利用這些數(shù)據(jù)改進產(chǎn)品設(shè)計和質(zhì)量控制，提高用戶滿意度。4、（本題5分）某在線招聘平臺擁有求職者的簡歷數(shù)據(jù)、企業(yè)招聘需求、面試評價等信息。思考如何通過這些數(shù)據(jù)提高人才匹配度和招聘效率。5、（本題5分）某金融公司擁有客戶的信用記錄、貸款金額、還款情況等數(shù)據(jù)。分析客戶的信用風(fēng)險，構(gòu)建信用評估模型，以降低貸款違約率。四、論述題（本大題共3個小題，共30分)1、（本題10分）在物流供應(yīng)鏈中，供應(yīng)商績效評估和采購決策需要數(shù)據(jù)分析。以某制造企業(yè)為例，論述如何運用數(shù)據(jù)分析來選擇優(yōu)質(zhì)供應(yīng)商、優(yōu)化采購成本、確保供應(yīng)鏈的穩(wěn)定性，以及如何處理供應(yīng)鏈中的數(shù)據(jù)延遲和不確定性。2、（本題10分）在環(huán)保領(lǐng)域，環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)、污染源數(shù)據(jù)等不斷豐富。探討如何利用數(shù)據(jù)分析方