自覺(jué)遵守考場(chǎng)紀(jì)律如考試作弊此答卷無(wú)效密自覺(jué)遵守考場(chǎng)紀(jì)律如考試作弊此答卷無(wú)效密封線第1頁(yè)，共3頁(yè)鐵嶺師范高等?？茖W(xué)校

《數(shù)據(jù)導(dǎo)入與預(yù)處理》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷院(系)_______班級(jí)_______學(xué)號(hào)_______姓名_______題號(hào)一二三四總分得分一、單選題（本大題共20個(gè)小題，每小題1分，共20分．在每小題給出的四個(gè)選項(xiàng)中，只有一項(xiàng)是符合題目要求的．）1、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)清洗是重要的前置步驟。假設(shè)我們有一個(gè)包含大量客戶信息的數(shù)據(jù)集，其中存在缺失值、錯(cuò)誤數(shù)據(jù)和重復(fù)記錄。以下關(guān)于數(shù)據(jù)清洗方法的描述，正確的是：（）A.直接刪除包含缺失值的記錄，以快速簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)集B.對(duì)于錯(cuò)誤數(shù)據(jù)，可以根據(jù)經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行手動(dòng)修正，無(wú)需考慮數(shù)據(jù)的分布和規(guī)律C.使用均值或中位數(shù)來(lái)填充缺失值，不考慮數(shù)據(jù)的特征和潛在影響D.采用合適的算法和工具，識(shí)別并處理重復(fù)記錄、缺失值和錯(cuò)誤數(shù)據(jù)，同時(shí)考慮數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和業(yè)務(wù)需求2、當(dāng)分析一個(gè)物流企業(yè)的配送數(shù)據(jù)，包括貨物類型、配送地點(diǎn)、運(yùn)輸時(shí)間等，以優(yōu)化配送路線和提高配送效率?？紤]到實(shí)際的交通狀況和限制條件，以下哪種優(yōu)化方法可能是適用的？（）A.線性規(guī)劃B.模擬退火算法C.遺傳算法D.以上都是3、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的建設(shè)需要多方面的專業(yè)知識(shí)。以下關(guān)于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建設(shè)所需專業(yè)知識(shí)的說(shuō)法中，錯(cuò)誤的是？（）A.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建設(shè)需要數(shù)據(jù)庫(kù)管理、數(shù)據(jù)建模、數(shù)據(jù)分析等方面的專業(yè)知識(shí)B.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建設(shè)需要了解業(yè)務(wù)需求和數(shù)據(jù)特點(diǎn)，以便設(shè)計(jì)出合適的架構(gòu)和模型C.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建設(shè)只需要技術(shù)人員參與，業(yè)務(wù)人員不需要了解數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的建設(shè)過(guò)程D.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建設(shè)需要不斷學(xué)習(xí)和掌握新的技術(shù)和方法，以適應(yīng)不斷變化的需求4、假設(shè)要分析某公司產(chǎn)品在不同市場(chǎng)的銷售趨勢(shì)，同時(shí)考慮市場(chǎng)的競(jìng)爭(zhēng)情況和宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境，以下哪種分析方法較為綜合？（）A.情景分析B.敏感性分析C.蒙特卡羅模擬D.以上都不是5、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)可視化的方法有很多，其中柱狀圖是一種常用的圖表類型。以下關(guān)于柱狀圖的描述中，錯(cuò)誤的是？（）A.柱狀圖可以用來(lái)比較不同類別之間的數(shù)據(jù)大小B.柱狀圖可以顯示數(shù)據(jù)的分布情況和趨勢(shì)C.柱狀圖的柱子寬度應(yīng)該根據(jù)數(shù)據(jù)的數(shù)量進(jìn)行調(diào)整D.柱狀圖的柱子顏色可以根據(jù)需要進(jìn)行選擇和設(shè)置6、在建立回歸模型時(shí)，如果數(shù)據(jù)存在異方差性，以下哪種方法可以解決這個(gè)問(wèn)題？（）A.加權(quán)最小二乘法B.嶺回歸C.套索回歸D.以上都不是7、數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)集成涉及將多個(gè)數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)合并在一起。假設(shè)要將來(lái)自不同數(shù)據(jù)庫(kù)的客戶信息和交易數(shù)據(jù)集成，以下哪個(gè)問(wèn)題可能是最具挑戰(zhàn)性的？（）A.數(shù)據(jù)格式不一致B.數(shù)據(jù)字段的命名差異C.數(shù)據(jù)的重復(fù)和沖突D.以上問(wèn)題都很具有挑戰(zhàn)性8、在進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化時(shí)，若要展示多個(gè)變量之間的相關(guān)性，以下哪種圖表較為合適？（）A.熱力圖B.平行坐標(biāo)圖C.?；鶊DD.以上都是9、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)的歸一化和標(biāo)準(zhǔn)化是常見(jiàn)的操作。假設(shè)你有一個(gè)包含不同量綱特征的數(shù)據(jù)集，以下關(guān)于這兩種操作的作用，哪一項(xiàng)是最關(guān)鍵的？（）A.使數(shù)據(jù)符合正態(tài)分布，便于進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析B.消除特征之間的量綱差異，使不同特征具有可比性C.增加數(shù)據(jù)的多樣性和復(fù)雜性D.沒(méi)有實(shí)際作用，可以忽略10、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)可視化的目的是為了更好地傳達(dá)數(shù)據(jù)的信息。以下關(guān)于數(shù)據(jù)可視化目的的描述中，錯(cuò)誤的是？（）A.數(shù)據(jù)可視化可以幫助人們更直觀地理解數(shù)據(jù)B.數(shù)據(jù)可視化可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的隱藏模式和趨勢(shì)C.數(shù)據(jù)可視化可以提高數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可靠性D.數(shù)據(jù)可視化可以增強(qiáng)數(shù)據(jù)的說(shuō)服力和影響力11、數(shù)據(jù)分析中的分類算法用于將數(shù)據(jù)分為不同的類別。假設(shè)要構(gòu)建一個(gè)分類模型來(lái)預(yù)測(cè)客戶是否會(huì)流失，以下哪種算法可能對(duì)處理不平衡的數(shù)據(jù)集（流失客戶數(shù)量遠(yuǎn)少于未流失客戶）表現(xiàn)較好？（）A.邏輯回歸B.決策樹(shù)C.支持向量機(jī)D.隨機(jī)森林12、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(gè)重要的步驟。以下關(guān)于數(shù)據(jù)清理的描述中，錯(cuò)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(bǔ)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13、在數(shù)據(jù)分析中，評(píng)估模型的性能是關(guān)鍵步驟。假設(shè)建立了一個(gè)預(yù)測(cè)客戶流失的模型，需要評(píng)估模型在不同閾值下的準(zhǔn)確性、召回率和F1值等指標(biāo)。以下哪種評(píng)估方法在這種客戶關(guān)系管理場(chǎng)景中能夠更全面地評(píng)估模型的性能？（）A.交叉驗(yàn)證B.留出法C.自助法D.以上方法效果相同14、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)的可解釋性對(duì)于決策支持很重要。假設(shè)要向管理層解釋一個(gè)預(yù)測(cè)銷售趨勢(shì)的模型結(jié)果，以下關(guān)于數(shù)據(jù)可解釋性方法的描述，正確的是：（）A.使用復(fù)雜的數(shù)學(xué)公式和技術(shù)術(shù)語(yǔ)，讓管理層難以理解B.不提供任何解釋，讓管理層自行判斷C.采用簡(jiǎn)單直觀的圖表、案例分析和通俗易懂的語(yǔ)言，解釋模型的輸入、輸出和決策依據(jù)，幫助管理層做出明智的決策D.認(rèn)為數(shù)據(jù)可解釋性不重要，只要模型預(yù)測(cè)準(zhǔn)確就行15、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(wèn)題的特點(diǎn)進(jìn)行。假設(shè)我們要解決一個(gè)分類問(wèn)題。以下關(guān)于模型選擇和調(diào)優(yōu)的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)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(jìn)行試驗(yàn)和比較B.可以通過(guò)調(diào)整模型的超參數(shù)來(lái)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(jī)搜索等方法進(jìn)行超參數(shù)調(diào)優(yōu)16、在聚類分析中，以下關(guān)于K-Means算法的描述，不正確的是：（）A.算法需要事先指定聚類的個(gè)數(shù)KB.初始聚類中心的選擇對(duì)最終結(jié)果影響不大C.算法通過(guò)不斷迭代來(lái)優(yōu)化聚類結(jié)果D.適用于處理大規(guī)模數(shù)據(jù)17、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)用于存儲(chǔ)和管理大量的數(shù)據(jù)。假設(shè)一個(gè)企業(yè)要建立數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。以下關(guān)于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的描述，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)通常是經(jīng)過(guò)整合和清洗的，質(zhì)量較高B.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)支持復(fù)雜的查詢和分析操作，能夠快速返回結(jié)果C.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)更新頻率較低，一般是定期批量更新D.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)可以直接替代業(yè)務(wù)系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)庫(kù)，用于日常的事務(wù)處理18、數(shù)據(jù)分析中的文本挖掘用于從文本數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值的信息。假設(shè)要分析大量的客戶評(píng)論數(shù)據(jù)，以了解客戶對(duì)產(chǎn)品的滿意度，以下哪種技術(shù)可能是關(guān)鍵的第一步？（）A.詞頻統(tǒng)計(jì)B.情感分析C.主題建模D.命名實(shí)體識(shí)別19、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)清洗是至關(guān)重要的一步。假設(shè)我們有一個(gè)包含大量客戶信息的數(shù)據(jù)集，其中存在缺失值、錯(cuò)誤數(shù)據(jù)和重復(fù)記錄等問(wèn)題。為了得到高質(zhì)量、準(zhǔn)確且可用的數(shù)據(jù)，以下哪種數(shù)據(jù)清洗方法通常是首先考慮的？（）A.直接刪除包含缺失值或錯(cuò)誤數(shù)據(jù)的記錄B.采用合適的方法填充缺失值，例如使用均值、中位數(shù)或其他統(tǒng)計(jì)值C.對(duì)重復(fù)記錄進(jìn)行隨機(jī)選擇保留D.忽略數(shù)據(jù)中的問(wèn)題，直接進(jìn)行分析20、關(guān)于數(shù)據(jù)分析中的回歸分析，假設(shè)要研究員工的工作年限與工資收入之間的關(guān)系。數(shù)據(jù)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(fù)雜的關(guān)系？（）A.線性回歸，假設(shè)關(guān)系是線性的B.多項(xiàng)式回歸，考慮非線性關(guān)系C.邏輯回歸，處理二分類問(wèn)題D.不進(jìn)行回歸分析，僅通過(guò)描述性統(tǒng)計(jì)觀察二、簡(jiǎn)答題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）闡述數(shù)據(jù)可視化中的交互性設(shè)計(jì)原則，說(shuō)明如何通過(guò)交互功能增強(qiáng)用戶對(duì)數(shù)據(jù)的理解和探索能力，并舉例說(shuō)明實(shí)際應(yīng)用中的效果。2、（本題5分）在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中，如何進(jìn)行數(shù)據(jù)的ETL（Extract,Transform,Load）過(guò)程設(shè)計(jì)和優(yōu)化？請(qǐng)說(shuō)明ETL的流程和關(guān)鍵步驟，并舉例說(shuō)明。3、（本題5分）在數(shù)據(jù)分析中，如何評(píng)估模型的準(zhǔn)確性和可靠性？請(qǐng)列舉至少三種常用的評(píng)估指標(biāo)，并說(shuō)明其適用場(chǎng)景和計(jì)算方法。4、（本題5分）在數(shù)據(jù)分析中，如何進(jìn)行數(shù)據(jù)的降采樣和升采樣？請(qǐng)說(shuō)明它們的目的和方法，并舉例說(shuō)明其應(yīng)用場(chǎng)景。5、（本題5分）在數(shù)據(jù)分析中，如何進(jìn)行模型的可解釋性分析？請(qǐng)介紹一些可解釋性方法，如局部可解釋模型-解釋（LIME）、SHAP值等，并舉例說(shuō)明。三、案例分析題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）某在線醫(yī)療平臺(tái)存有患者的就診數(shù)據(jù)，包括疾病類型、就診時(shí)間、醫(yī)生診斷、治療方案等。分析不同疾病類型在不同時(shí)間段的就診頻率和治療方案的特點(diǎn)。2、（本題5分）某社交媒體平臺(tái)記錄了用戶的登錄時(shí)間、發(fā)布內(nèi)容類型、互動(dòng)行為等數(shù)據(jù)。研究用戶的活躍時(shí)間段和內(nèi)容偏好，為平臺(tái)優(yōu)化功能和推薦內(nèi)容提供依據(jù)。3、（本題5分）某汽車銷售公司保存了車輛銷售數(shù)據(jù)、客戶特征、促銷活動(dòng)效果等。評(píng)估促銷活動(dòng)的成效，制定更有效的營(yíng)銷方案。4、（本題5分）某社交游戲平臺(tái)的團(tuán)隊(duì)競(jìng)技游戲存有用戶數(shù)據(jù)，如團(tuán)隊(duì)配合度、游戲勝負(fù)、游戲時(shí)長(zhǎng)、玩家等級(jí)等。分析團(tuán)隊(duì)配合度與游戲勝負(fù)和游戲時(shí)長(zhǎng)的關(guān)系。5、（本題5分）某共享單車企業(yè)掌握了車輛使用數(shù)據(jù)、用戶出行軌跡、熱點(diǎn)區(qū)域等信息。優(yōu)化車輛投放策略，提高車輛利用率和用戶體驗(yàn)。四、論述題（本大題共3個(gè)小題，共30分)1、（本題10分）在金融風(fēng)險(xiǎn)管理中，壓力測(cè)試和情景分析需要基于數(shù)據(jù)分析。以某銀行為例，討論如何運(yùn)用數(shù)據(jù)分析來(lái)構(gòu)建壓力測(cè)試模型、評(píng)估極端情況下的風(fēng)險(xiǎn)承受能力、制定應(yīng)急預(yù)案，以及如何將壓力測(cè)試結(jié)果融入日常風(fēng)險(xiǎn)管理決策。2、（