學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號…………密…………封…………線…………內…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁中國政法大學《數(shù)據(jù)分析原理與技術》

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1分，共15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、數(shù)據(jù)分析中的假設檢驗用于判斷樣本數(shù)據(jù)是否支持某個假設。假設要檢驗一種新的教學方法是否能顯著提高學生的成績，以下關于假設檢驗的描述，正確的是：（）A.不設定原假設和備擇假設，直接進行檢驗B.忽略檢驗的顯著性水平，隨意得出結論C.正確設定原假設和備擇假設，選擇合適的檢驗統(tǒng)計量，根據(jù)顯著性水平和樣本數(shù)據(jù)進行推斷，并解釋檢驗結果的實際意義D.只關注檢驗結果是否拒絕原假設，不考慮效應大小和實際應用價值2、在進行數(shù)據(jù)分析時，異常值的檢測和處理是重要的環(huán)節(jié)。假設我們在分析一組生產線上的產品質量數(shù)據(jù)。以下關于異常值的描述，哪一項是不準確的？（）A.異常值可能是由于數(shù)據(jù)錄入錯誤或特殊情況導致的B.可以通過箱線圖等方法直觀地檢測異常值C.對于異常值，應該立即刪除，以免影響分析結果D.對異常值的處理需要根據(jù)具體情況進行判斷，有時需要進一步調查原因3、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)分析的方法有很多，其中關聯(lián)規(guī)則挖掘是一種常用的方法。以下關于關聯(lián)規(guī)則挖掘的描述中，錯誤的是？（）A.關聯(lián)規(guī)則挖掘可以用來發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中不同變量之間的關聯(lián)關系B.關聯(lián)規(guī)則挖掘的結果可以用支持度和置信度來衡量C.關聯(lián)規(guī)則挖掘只適用于數(shù)值型數(shù)據(jù)，對于分類型數(shù)據(jù)無法處理D.關聯(lián)規(guī)則挖掘可以幫助企業(yè)進行商品推薦和營銷策略制定4、在數(shù)據(jù)挖掘中，聚類分析是一種常用的方法。以下關于聚類分析的描述，錯誤的是？（）A.可以將數(shù)據(jù)分成不同的類別B.類別之間的差異明顯C.不需要事先指定類別數(shù)量D.聚類結果是絕對準確的5、假設要為一家電商企業(yè)進行銷售數(shù)據(jù)分析，以預測未來一段時間內的銷售額。數(shù)據(jù)集涵蓋了不同產品類別、銷售地區(qū)、銷售時間等多個變量。在這種情況下，為了提高預測的準確性，以下哪個步驟可能是至關重要的？（）A.數(shù)據(jù)清洗和預處理B.選擇合適的預測模型C.對模型進行超參數(shù)調優(yōu)D.以上都是6、數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)可視化的風格應根據(jù)不同的受眾和目的進行選擇。以下關于數(shù)據(jù)可視化風格選擇的說法中，錯誤的是？（）A.數(shù)據(jù)可視化風格可以分為簡潔明了、生動形象、專業(yè)嚴謹?shù)炔煌愋虰.數(shù)據(jù)可視化風格的選擇應考慮受眾的背景、知識水平和需求等因素C.數(shù)據(jù)可視化風格的選擇可以根據(jù)具體的問題和數(shù)據(jù)特點來確定D.數(shù)據(jù)可視化風格一旦確定就不能再進行調整和改變，否則會影響用戶體驗7、數(shù)據(jù)分析中的決策樹算法具有易于理解和解釋的特點。假設我們構建了一個決策樹來預測客戶是否會購買某產品，以下哪個因素可能影響決策樹的復雜度和準確性？（）A.特征選擇B.分裂準則C.剪枝策略D.以上都是8、假設要分析某公司不同產品線的利潤貢獻度，以下哪種圖表能夠清晰地展示各產品線的利潤占比及排名？（）A.帕累托圖B.桑基圖C.弦圖D.以上都不是9、假設要分析不同產品類別的市場份額及其變化趨勢，以下關于市場份額分析的描述，正確的是：（）A.只計算當前的市場份額，不考慮歷史數(shù)據(jù)B.市場份額的變化趨勢可以通過簡單的差值計算得出C.考慮競爭對手的策略和市場動態(tài)對市場份額的影響，進行綜合分析D.市場份額分析只適用于成熟的市場，對于新興市場沒有意義10、在進行數(shù)據(jù)分析時，若要研究兩個變量之間的線性關系，通常會使用哪種統(tǒng)計方法？（）A.方差分析B.回歸分析C.因子分析D.聚類分析11、數(shù)據(jù)分析中的模型選擇需要根據(jù)問題的特點和數(shù)據(jù)的性質來決定。假設要預測股票價格的短期波動，數(shù)據(jù)具有高噪聲和非線性特征。以下哪種模型在處理這種復雜的金融數(shù)據(jù)時更有可能取得較好的預測效果？（）A.線性回歸模型B.決策樹模型C.支持向量回歸模型D.深度學習模型12、在進行數(shù)據(jù)預處理時，特征工程是重要的環(huán)節(jié)。以下關于特征工程的描述，錯誤的是：（）A.特征縮放可以加快模型的訓練速度B.特征選擇可以去除無關或冗余的特征C.特征構建是從原始數(shù)據(jù)中創(chuàng)造新的特征D.特征工程對模型的性能沒有影響13、在處理大數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)存儲，不支持數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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14、在數(shù)據(jù)分析項目中，需要對兩個不同來源的數(shù)據(jù)集進行整合和融合，例如一個是銷售數(shù)據(jù)，另一個是客戶信息數(shù)據(jù)。由于兩個數(shù)據(jù)集的格式和字段可能不一致，以下哪種方法可能有助于順利完成數(shù)據(jù)整合？（）A.手動匹配和轉換B.使用數(shù)據(jù)清洗工具C.建立數(shù)據(jù)倉庫D.以上都是15、假設要分析消費者對新產品的反饋意見，以下關于意見分析方法的描述，正確的是：（）A.人工閱讀所有反饋意見，憑主觀判斷總結主要觀點B.利用自然語言處理技術對反饋進行分類和情感分析C.只關注反饋中的負面意見，忽略正面意見D.對于模糊不清的反饋意見，直接忽略不計二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）描述數(shù)據(jù)挖掘中的概率圖模型，如貝葉斯網(wǎng)絡的概念和應用場景，并舉例說明在風險評估中的應用。2、（本題5分）說明在數(shù)據(jù)分析中如何進行數(shù)據(jù)的降維以提高計算效率和可視化效果？請闡述常見的降維方法和技術，并舉例說明。3、（本題5分）在進行時間序列數(shù)據(jù)分析時，常用的預測方法有哪些？請詳細說明這些方法的特點和適用場景。4、（本題5分）解釋什么是知識蒸餾，說明其在模型壓縮和知識傳遞中的應用和原理，并舉例分析。三、論述題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）在醫(yī)療數(shù)據(jù)的隱私保護中，分析如何在進行數(shù)據(jù)分析的同時，采用加密技術、匿名化處理等方法確?；颊邤?shù)據(jù)的安全性和隱私性。2、（本題5分）在零售銀行的個人貸款業(yè)務中，數(shù)據(jù)分析對于風險評估和定價至關重要。以某零售銀行為例，論述如何利用數(shù)據(jù)分析來評估借款人信用風險、確定貸款利率、優(yōu)化貸款審批流程，以及如何監(jiān)控貸款組合的風險狀況。3、（本題5分）隨著智能交通系統(tǒng)的發(fā)展，交通流量數(shù)據(jù)、路況數(shù)據(jù)等大量涌現(xiàn)。詳細論述如何運用數(shù)據(jù)分析，例如智能信號燈控制優(yōu)化、擁堵路段預測等，改善城市交通狀況，同時分析在數(shù)據(jù)融合難度大、實時處理要求高和交通模型準確性方面的挑戰(zhàn)及解決辦法。4、（本題5分）在在線教育的課程評價中，數(shù)據(jù)分析可以改進教學內容和方法。以某在線教育課程為例，論述如何利用數(shù)據(jù)分析來收集學生反饋、評估教學效果、發(fā)現(xiàn)教學中的問題，以及如何根據(jù)分析結果調整課程設計和教學策略。5、（本題5分）在醫(yī)療科研領域，臨床實驗數(shù)據(jù)、基因數(shù)據(jù)等大量產生。詳細論述如何運用數(shù)據(jù)分析，例如疾病標志物發(fā)現(xiàn)、藥物研發(fā)輔助等，加速醫(yī)療科研進展，同時分析在數(shù)據(jù)質量控制、生物信息學專業(yè)知識要求和倫理審查方面的挑戰(zhàn)及解決辦法。四、案例分析題（本大題共4個小題，共40分)1、（本題10分）某在線房產中介平臺積累了房源數(shù)據(jù)、客戶需求、成交情況等。提高房產交易的效率和客戶滿意度。2、（本題10分）一家珠寶品牌收集了店鋪銷售數(shù)據(jù)，包括首飾類型、材質、價格、銷售城市、促銷策略等。研究不同城