武漢東湖學(xué)院《交通大數(shù)據(jù)分析與處理》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷_第1頁(yè)
武漢東湖學(xué)院《交通大數(shù)據(jù)分析與處理》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷_第2頁(yè)
武漢東湖學(xué)院《交通大數(shù)據(jù)分析與處理》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷_第3頁(yè)
武漢東湖學(xué)院《交通大數(shù)據(jù)分析與處理》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷_第4頁(yè)
全文預(yù)覽已結(jié)束

下載本文檔

版權(quán)說(shuō)明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請(qǐng)進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)

文檔簡(jiǎn)介

站名:站名:年級(jí)專業(yè):姓名:學(xué)號(hào):凡年級(jí)專業(yè)、姓名、學(xué)號(hào)錯(cuò)寫、漏寫或字跡不清者,成績(jī)按零分記?!堋狻€…………第1頁(yè),共1頁(yè)武漢東湖學(xué)院《交通大數(shù)據(jù)分析與處理》

2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷題號(hào)一二三四總分得分一、單選題(本大題共25個(gè)小題,每小題1分,共25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、數(shù)據(jù)分析中,數(shù)據(jù)可視化的作用不僅僅是美觀。以下關(guān)于數(shù)據(jù)可視化作用的說(shuō)法中,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),發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的規(guī)律和趨勢(shì)B.數(shù)據(jù)可視化可以提高數(shù)據(jù)分析的效率,減少分析時(shí)間和成本C.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,使分析結(jié)果更容易被接受D.數(shù)據(jù)可視化只是為了讓數(shù)據(jù)分析報(bào)告看起來(lái)更漂亮,對(duì)分析結(jié)果沒(méi)有實(shí)質(zhì)性的幫助2、數(shù)據(jù)分析中,數(shù)據(jù)分析方法的選擇應(yīng)根據(jù)具體問(wèn)題來(lái)確定。以下關(guān)于數(shù)據(jù)分析方法選擇的說(shuō)法中,錯(cuò)誤的是?()A.不同的數(shù)據(jù)分析方法適用于不同類型的問(wèn)題和數(shù)據(jù),需要根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行選擇B.數(shù)據(jù)分析方法的選擇可以參考前人的研究經(jīng)驗(yàn)和案例,但不能完全依賴C.選擇數(shù)據(jù)分析方法時(shí),應(yīng)考慮方法的準(zhǔn)確性、效率和可解釋性等因素D.數(shù)據(jù)分析方法一旦確定就不能再進(jìn)行調(diào)整和改變,否則會(huì)影響分析結(jié)果的可靠性3、在數(shù)據(jù)分析中,若要分析數(shù)據(jù)的偏態(tài)和峰態(tài),以下哪個(gè)統(tǒng)計(jì)量可以提供相關(guān)信息?()A.偏度系數(shù)B.峰度系數(shù)C.協(xié)方差D.相關(guān)系數(shù)4、數(shù)據(jù)分析中的模型部署是將訓(xùn)練好的模型應(yīng)用到實(shí)際生產(chǎn)環(huán)境中。假設(shè)要將一個(gè)預(yù)測(cè)模型部署為在線服務(wù),以下哪個(gè)方面可能是需要重點(diǎn)關(guān)注的?()A.模型的性能和響應(yīng)時(shí)間B.數(shù)據(jù)的安全性和隱私保護(hù)C.系統(tǒng)的可擴(kuò)展性和穩(wěn)定性D.以上方面都需要重點(diǎn)關(guān)注5、數(shù)據(jù)分析中的生存分析用于研究事件發(fā)生的時(shí)間。假設(shè)我們要研究患者的生存時(shí)間。以下關(guān)于生存分析的描述,哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的?()A.可以計(jì)算生存率、中位生存時(shí)間等指標(biāo)B.Cox比例風(fēng)險(xiǎn)模型常用于生存分析中的風(fēng)險(xiǎn)因素評(píng)估C.生存分析只適用于醫(yī)學(xué)領(lǐng)域,在其他領(lǐng)域沒(méi)有應(yīng)用D.可以考慮協(xié)變量對(duì)生存時(shí)間的影響6、數(shù)據(jù)分析中,回歸分析用于建立變量之間的關(guān)系模型。以下關(guān)于回歸分析的說(shuō)法中,錯(cuò)誤的是?()A.線性回歸是回歸分析中最常見(jiàn)的類型,用于建立因變量與一個(gè)或多個(gè)自變量之間的線性關(guān)系B.回歸分析可以用來(lái)預(yù)測(cè)因變量的值,根據(jù)自變量的變化情況進(jìn)行推斷C.回歸分析的結(jié)果只適用于特定的數(shù)據(jù)集,不能推廣到其他情況D.在進(jìn)行回歸分析時(shí),需要對(duì)模型進(jìn)行評(píng)估和驗(yàn)證,確保其準(zhǔn)確性和可靠性7、在進(jìn)行回歸分析時(shí),如果殘差不滿足正態(tài)分布,可能會(huì)對(duì)模型產(chǎn)生什么影響?()A.影響模型的準(zhǔn)確性B.導(dǎo)致系數(shù)估計(jì)有偏差C.模型的預(yù)測(cè)能力下降D.以上都是8、在數(shù)據(jù)分析中,以下哪種抽樣方法能夠保證樣本對(duì)總體具有較好的代表性,同時(shí)又能降低抽樣誤差?()A.簡(jiǎn)單隨機(jī)抽樣B.分層抽樣C.整群抽樣D.系統(tǒng)抽樣9、在進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)時(shí),如果p值小于設(shè)定的顯著性水平(如0.05),我們通常會(huì)得出以下哪種結(jié)論?()A.拒絕原假設(shè)B.接受原假設(shè)C.無(wú)法確定是否拒絕原假設(shè)D.需要重新進(jìn)行實(shí)驗(yàn)10、在數(shù)據(jù)分析中,聚類算法用于將數(shù)據(jù)分為不同的組。假設(shè)我們要對(duì)客戶進(jìn)行細(xì)分。以下關(guān)于聚類算法的描述,哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的?()A.K-Means算法需要事先指定聚類的數(shù)量B.層次聚類可以形成層次結(jié)構(gòu)的聚類結(jié)果C.聚類算法的結(jié)果是唯一確定的,不受初始值和參數(shù)的影響D.可以根據(jù)業(yè)務(wù)需求和數(shù)據(jù)特點(diǎn)選擇合適的聚類算法11、對(duì)于一個(gè)具有多個(gè)特征的數(shù)據(jù)集合,若要進(jìn)行特征工程,以下哪些操作可能會(huì)被執(zhí)行?()A.特征縮放B.特征選擇C.特征構(gòu)建D.以上都是12、在進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化時(shí),若要展示數(shù)據(jù)的分布情況,以下哪種圖表最為合適?()A.折線圖B.柱狀圖C.箱線圖D.餅圖13、當(dāng)分析一個(gè)網(wǎng)站的用戶訪問(wèn)數(shù)據(jù),包括頁(yè)面瀏覽量、停留時(shí)間、跳出率等,以改進(jìn)網(wǎng)站的用戶體驗(yàn)和布局設(shè)計(jì)。為了確定哪些頁(yè)面需要重點(diǎn)優(yōu)化,以下哪個(gè)指標(biāo)可能是最有價(jià)值的?()A.頁(yè)面瀏覽量B.平均停留時(shí)間C.跳出率D.以上都是14、在進(jìn)行時(shí)間序列預(yù)測(cè)時(shí),如果數(shù)據(jù)存在明顯的周期性,但周期長(zhǎng)度不固定,以下哪種方法可能適用?()A.Prophet模型B.LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整D.以上都不是15、在數(shù)據(jù)分析中,回歸分析是一種常用的方法。以下關(guān)于回歸分析的描述中,錯(cuò)誤的是?()A.回歸分析可以用來(lái)建立變量之間的關(guān)系模型B.回歸分析可以分為線性回歸和非線性回歸兩種類型C.回歸分析的結(jié)果可以用來(lái)預(yù)測(cè)因變量的值D.回歸分析只能用于預(yù)測(cè)連續(xù)型變量,對(duì)于分類型變量無(wú)法處理16、在數(shù)據(jù)分析的倫理和法律方面,需要遵循一定的原則和規(guī)范。假設(shè)你處理的是包含個(gè)人敏感信息的數(shù)據(jù),以下關(guān)于數(shù)據(jù)處理的做法,哪一項(xiàng)是最符合倫理和法律要求的?()A.在未獲得授權(quán)的情況下,將數(shù)據(jù)用于其他商業(yè)目的B.對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行匿名化處理,確保無(wú)法追溯到個(gè)人身份C.忽視數(shù)據(jù)的隱私保護(hù),認(rèn)為分析結(jié)果更重要D.隨意分享數(shù)據(jù)給第三方機(jī)構(gòu)17、數(shù)據(jù)分析中的主成分分析(PCA)常用于數(shù)據(jù)降維。假設(shè)我們有一個(gè)高維的數(shù)據(jù)集,其中包含大量相關(guān)的特征,通過(guò)PCA進(jìn)行降維時(shí),以下哪個(gè)說(shuō)法是正確的?()A.降維后的主成分?jǐn)?shù)量一定少于原始特征數(shù)量B.主成分是原始特征的線性組合C.降維過(guò)程會(huì)丟失部分?jǐn)?shù)據(jù)信息D.以上都是18、對(duì)于一個(gè)包含多個(gè)變量的數(shù)據(jù)集,想要了解變量之間的線性關(guān)系強(qiáng)度,可以計(jì)算?()A.方差B.協(xié)方差C.相關(guān)系數(shù)D.偏度19、在數(shù)據(jù)分析的社交網(wǎng)絡(luò)分析中,假設(shè)要研究一個(gè)社交平臺(tái)上用戶之間的關(guān)系和信息傳播。以下哪個(gè)指標(biāo)或概念對(duì)于理解網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和影響力可能是重要的?()A.度中心性,衡量節(jié)點(diǎn)的連接數(shù)量B.介數(shù)中心性,反映節(jié)點(diǎn)在路徑中的重要性C.接近中心性,體現(xiàn)節(jié)點(diǎn)與其他節(jié)點(diǎn)的接近程度D.不考慮網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),只關(guān)注用戶發(fā)布的內(nèi)容20、在數(shù)據(jù)分析的地理信息分析中,假設(shè)要分析不同地區(qū)的銷售數(shù)據(jù)與地理因素的關(guān)系。以下哪種技術(shù)或方法可能有助于可視化和理解這種空間關(guān)系?()A.地理信息系統(tǒng)(GIS),繪制地圖和疊加數(shù)據(jù)B.空間自相關(guān)分析,檢測(cè)數(shù)據(jù)的空間依賴性C.克里金插值,估計(jì)未采樣點(diǎn)的值D.不考慮地理因素,僅分析銷售數(shù)據(jù)的數(shù)值特征21、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22、數(shù)據(jù)分析在電商領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。以下關(guān)于數(shù)據(jù)分析在電商客戶關(guān)系管理中的作用,不準(zhǔn)確的是()A.可以對(duì)客戶進(jìn)行細(xì)分,根據(jù)客戶的購(gòu)買行為和偏好提供個(gè)性化的推薦和服務(wù)B.通過(guò)分析客戶的反饋和評(píng)價(jià),改進(jìn)產(chǎn)品和服務(wù)質(zhì)量,提高客戶滿意度C.預(yù)測(cè)客戶的流失風(fēng)險(xiǎn),采取相應(yīng)的措施進(jìn)行客戶保留和挽回D.數(shù)據(jù)分析在電商客戶關(guān)系管理中作用不大,傳統(tǒng)的客戶關(guān)系管理方法更加有效23、數(shù)據(jù)分析中的文本挖掘用于從大量文本數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值的信息。假設(shè)要從客戶的評(píng)價(jià)文本中挖掘他們的滿意度,以下關(guān)于文本挖掘的描述,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.可以使用詞袋模型將文本轉(zhuǎn)換為數(shù)值向量,以便進(jìn)行后續(xù)的分析B.情感分析能夠判斷文本的情感傾向,如積極、消極或中性C.主題模型可以發(fā)現(xiàn)文本中的潛在主題,但無(wú)法確定每個(gè)文本所屬的具體主題D.文本挖掘不需要對(duì)文本進(jìn)行預(yù)處理,如分詞和去除停用詞24、在數(shù)據(jù)分析中,模型評(píng)估不僅要看準(zhǔn)確率等指標(biāo),還要考慮模型的可解釋性。假設(shè)要解釋一個(gè)決策樹模型的決策過(guò)程,以下關(guān)于模型可解釋性的描述,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.可以通過(guò)查看決策樹的結(jié)構(gòu)和節(jié)點(diǎn)的分裂條件來(lái)理解模型的決策邏輯B.特征重要性評(píng)估可以幫助確定哪些特征對(duì)模型的決策影響較大C.模型的可解釋性只對(duì)簡(jiǎn)單模型如決策樹重要,對(duì)于復(fù)雜模型如深度學(xué)習(xí)模型不重要D.向業(yè)務(wù)人員和決策者解釋模型的決策過(guò)程,有助于增強(qiáng)對(duì)模型的信任和應(yīng)用25、在數(shù)據(jù)可視化中,顏色的選擇和使用對(duì)于傳達(dá)信息有重要影響。假設(shè)要在一個(gè)圖表中突出顯示關(guān)鍵數(shù)據(jù),以下哪種顏色搭配策略可能是最有效的?()A.使用鮮艷的對(duì)比色B.使用相近的柔和色C.隨機(jī)選擇顏色D.只使用一種顏色二、簡(jiǎn)答題(本大題共4個(gè)小題,共20分)1、(本題5分)闡述數(shù)據(jù)挖掘中的分類不平衡問(wèn)題,說(shuō)明解決該問(wèn)題的方法和技術(shù),如代價(jià)敏感學(xué)習(xí),并舉例說(shuō)明其應(yīng)用。2、(本題5分)解釋數(shù)據(jù)可視化中的交互設(shè)計(jì)原則,說(shuō)明如何通過(guò)交互設(shè)計(jì)提升用戶對(duì)數(shù)據(jù)的理解和探索能力,并舉例說(shuō)明。3、(本題5分)闡述在數(shù)據(jù)分析中,如何進(jìn)行數(shù)據(jù)的公平性評(píng)估,包括算法公平性、結(jié)果公平性等方面的評(píng)估指標(biāo)和方法。4、(本題5分)在進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理時(shí),如何處理重復(fù)數(shù)據(jù)?解釋重復(fù)數(shù)據(jù)的產(chǎn)生原因和對(duì)分析的影響,以及常用的處理方法。三、案例分析題(本大題共5個(gè)小題,共25分)1、(本題5分)某物流企業(yè)掌握了不同運(yùn)輸方式的成本數(shù)據(jù)、運(yùn)輸時(shí)效、貨物損壞率等。探討怎樣利用這些數(shù)據(jù)選擇最優(yōu)的運(yùn)輸方式和優(yōu)化物流方案。2、(本題5分)某民宿預(yù)訂平臺(tái)擁有房源數(shù)據(jù)、用戶預(yù)訂行為、評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)等。提升民宿的服務(wù)質(zhì)量和用戶體驗(yàn),增加平臺(tái)競(jìng)爭(zhēng)力。3、(本題5分)某在線視頻平臺(tái)掌握了用戶的觀看時(shí)長(zhǎng)、暫停行為、跳過(guò)片段等數(shù)據(jù)。分析如何依據(jù)這些數(shù)據(jù)評(píng)估視頻內(nèi)容的質(zhì)量和吸引力。4、(本題5分)某在線手工皮具制作教學(xué)平臺(tái)保存了學(xué)員學(xué)習(xí)進(jìn)度、作品完成質(zhì)量、工具使用反饋等。完善手工皮具制作教學(xué)課程和工具配備。5、(本題5分)一家化妝品公司收集了產(chǎn)品銷售數(shù)據(jù)、消費(fèi)者年齡、膚質(zhì)等信息。研究不同產(chǎn)品在不同消費(fèi)者群體中的市場(chǎng)表現(xiàn),進(jìn)行精準(zhǔn)營(yíng)銷。四、論述題(本大題共3個(gè)小題,共30分)1、(本題10分)在供應(yīng)鏈管理中,如何借助數(shù)據(jù)分析來(lái)預(yù)測(cè)需求波動(dòng)、優(yōu)化庫(kù)存水平和選擇供應(yīng)商?請(qǐng)?jiān)敿?xì)論述數(shù)據(jù)分析在供應(yīng)鏈各個(gè)環(huán)節(jié)的應(yīng)用和價(jià)值,以及可能面臨的數(shù)據(jù)

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無(wú)特殊說(shuō)明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請(qǐng)下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請(qǐng)聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽,若沒(méi)有圖紙預(yù)覽就沒(méi)有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 人人文庫(kù)網(wǎng)僅提供信息存儲(chǔ)空間,僅對(duì)用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對(duì)用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對(duì)任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請(qǐng)與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

最新文檔

評(píng)論

0/150

提交評(píng)論