2025年統(tǒng)計(jì)學(xué)期末考試題庫——預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)分析與決策制定實(shí)戰(zhàn)題庫考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、單選題要求：在下列各題的四個(gè)選項(xiàng)中，只有一個(gè)選項(xiàng)是符合題意的，請(qǐng)將正確選項(xiàng)前的字母填入題后的括號(hào)內(nèi)。1.下列哪項(xiàng)不是預(yù)測(cè)分析的基本步驟？A.確定目標(biāo)變量B.收集數(shù)據(jù)C.構(gòu)建模型D.評(píng)估模型E.提交報(bào)告2.在預(yù)測(cè)分析中，常用的數(shù)據(jù)預(yù)處理方法不包括：A.數(shù)據(jù)清洗B.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化C.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換D.數(shù)據(jù)壓縮E.數(shù)據(jù)去重3.下列哪種回歸模型適用于非線性關(guān)系的數(shù)據(jù)？A.線性回歸B.多元線性回歸C.邏輯回歸D.隨機(jī)森林E.線性規(guī)劃4.在預(yù)測(cè)分析中，以下哪項(xiàng)不屬于異常值檢測(cè)的常見方法？A.基于距離的檢測(cè)方法B.基于密度的檢測(cè)方法C.基于閾值的檢測(cè)方法D.基于分布的檢測(cè)方法E.基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的檢測(cè)方法5.下列哪項(xiàng)不是時(shí)間序列分析中的常見技術(shù)？A.移動(dòng)平均法B.指數(shù)平滑法C.ARIMA模型D.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)E.樸素貝葉斯6.在預(yù)測(cè)分析中，以下哪項(xiàng)不是評(píng)估模型性能的指標(biāo)？A.準(zhǔn)確率B.精確率C.召回率D.F1分?jǐn)?shù)E.費(fèi)米分?jǐn)?shù)7.下列哪項(xiàng)不是預(yù)測(cè)分析中常用的模型集成方法？A.BaggingB.BoostingC.StackingD.DropoutE.K-means8.在預(yù)測(cè)分析中，以下哪項(xiàng)不是數(shù)據(jù)可視化的一種類型？A.線圖B.雷達(dá)圖C.散點(diǎn)圖D.餅圖E.熱力圖9.在預(yù)測(cè)分析中，以下哪項(xiàng)不是模型解釋性的方法？A.決策樹B.隨機(jī)森林C.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.LASSO回歸E.解釋性線性模型10.在預(yù)測(cè)分析中，以下哪項(xiàng)不是預(yù)測(cè)結(jié)果應(yīng)用場(chǎng)景？A.營銷策略制定B.風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估C.供應(yīng)鏈優(yōu)化D.網(wǎng)絡(luò)安全E.健康醫(yī)療二、多選題要求：在下列各題的四個(gè)選項(xiàng)中，至少有兩個(gè)選項(xiàng)是符合題意的，請(qǐng)將正確選項(xiàng)前的字母填入題后的括號(hào)內(nèi)。1.以下哪些是預(yù)測(cè)分析中的數(shù)據(jù)類型？A.數(shù)值型數(shù)據(jù)B.分類型數(shù)據(jù)C.時(shí)間序列數(shù)據(jù)D.文本數(shù)據(jù)E.圖像數(shù)據(jù)2.以下哪些是預(yù)測(cè)分析中的特征工程方法？A.特征提取B.特征選擇C.特征變換D.特征組合E.特征縮放3.以下哪些是預(yù)測(cè)分析中的常見評(píng)估指標(biāo)？A.準(zhǔn)確率B.精確率C.召回率D.F1分?jǐn)?shù)E.AUC值4.以下哪些是預(yù)測(cè)分析中的模型優(yōu)化方法？A.調(diào)整模型參數(shù)B.調(diào)整數(shù)據(jù)預(yù)處理方法C.使用不同的模型D.使用不同的算法E.結(jié)合模型集成方法5.以下哪些是預(yù)測(cè)分析中的模型解釋性方法？A.決策樹B.特征重要性C.特征關(guān)系D.隨機(jī)森林E.LASSO回歸四、簡(jiǎn)答題要求：請(qǐng)根據(jù)所學(xué)知識(shí)，簡(jiǎn)要回答以下問題。1.簡(jiǎn)述預(yù)測(cè)分析在商業(yè)決策中的應(yīng)用場(chǎng)景。2.解釋什么是特征選擇，并簡(jiǎn)要說明其在預(yù)測(cè)分析中的作用。3.描述交叉驗(yàn)證在模型評(píng)估中的作用，并說明其優(yōu)勢(shì)。五、論述題要求：結(jié)合實(shí)際案例，論述如何運(yùn)用預(yù)測(cè)分析解決實(shí)際問題。1.請(qǐng)結(jié)合一個(gè)實(shí)際案例，說明如何運(yùn)用預(yù)測(cè)分析進(jìn)行客戶流失預(yù)測(cè)，并簡(jiǎn)要闡述預(yù)測(cè)模型的選擇和評(píng)估過程。六、計(jì)算題要求：請(qǐng)根據(jù)給定數(shù)據(jù)，進(jìn)行相關(guān)計(jì)算，并簡(jiǎn)要說明計(jì)算過程。1.已知某電商平臺(tái)在過去一年的月度銷售額數(shù)據(jù)如下表所示：|月份|銷售額（萬元）||----|--------------||1月|80||2月|85||3月|90||4月|95||5月|100||6月|105||7月|110||8月|115||9月|120||10月|125||11月|130||12月|135|請(qǐng)使用移動(dòng)平均法預(yù)測(cè)下一個(gè)月的銷售額。本次試卷答案如下：一、單選題1.D解析：預(yù)測(cè)分析的基本步驟包括確定目標(biāo)變量、收集數(shù)據(jù)、構(gòu)建模型、評(píng)估模型和應(yīng)用模型。提交報(bào)告是應(yīng)用模型后的步驟，不屬于基本步驟。2.D解析：數(shù)據(jù)預(yù)處理方法包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和數(shù)據(jù)去重，數(shù)據(jù)壓縮不屬于數(shù)據(jù)預(yù)處理方法。3.A解析：線性回歸適用于線性關(guān)系的數(shù)據(jù)，而多元線性回歸是線性回歸的擴(kuò)展，適用于多個(gè)自變量與因變量之間的關(guān)系。邏輯回歸適用于分類問題，隨機(jī)森林適用于非線性關(guān)系的數(shù)據(jù)。4.E解析：異常值檢測(cè)的常見方法包括基于距離的檢測(cè)方法、基于密度的檢測(cè)方法、基于閾值的檢測(cè)方法、基于分布的檢測(cè)方法和基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的檢測(cè)方法，樸素貝葉斯屬于分類算法。5.E解析：時(shí)間序列分析中的常見技術(shù)包括移動(dòng)平均法、指數(shù)平滑法、ARIMA模型和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，樸素貝葉斯不屬于時(shí)間序列分析技術(shù)。6.E解析：評(píng)估模型性能的指標(biāo)包括準(zhǔn)確率、精確率、召回率、F1分?jǐn)?shù)和AUC值，費(fèi)米分?jǐn)?shù)不屬于評(píng)估模型性能的指標(biāo)。7.D解析：模型集成方法包括Bagging、Boosting、Stacking和Dropout，K-means是聚類算法，不屬于模型集成方法。8.D解析：數(shù)據(jù)可視化的一種類型包括線圖、雷達(dá)圖、散點(diǎn)圖、餅圖和熱力圖，不屬于數(shù)據(jù)可視化類型的是網(wǎng)絡(luò)圖。9.C解析：模型解釋性的方法包括決策樹、特征重要性、特征關(guān)系、隨機(jī)森林和LASSO回歸，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常難以解釋。10.E解析：預(yù)測(cè)結(jié)果應(yīng)用場(chǎng)景包括營銷策略制定、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、供應(yīng)鏈優(yōu)化、網(wǎng)絡(luò)安全和健康醫(yī)療，不屬于預(yù)測(cè)結(jié)果應(yīng)用場(chǎng)景的是數(shù)據(jù)挖掘。二、多選題1.ABCDE解析：預(yù)測(cè)分析中的數(shù)據(jù)類型包括數(shù)值型數(shù)據(jù)、分類型數(shù)據(jù)、時(shí)間序列數(shù)據(jù)、文本數(shù)據(jù)和圖像數(shù)據(jù)。2.ABCDE解析：預(yù)測(cè)分析中的特征工程方法包括特征提取、特征選擇、特征變換、特征組合和特征縮放。3.ABCDE解析：預(yù)測(cè)分析中的常見評(píng)估指標(biāo)包括準(zhǔn)確率、精確率、召回率、F1分?jǐn)?shù)和AUC值。4.ABCDE解析：預(yù)測(cè)分析中的模型優(yōu)化方法包括調(diào)整模型參數(shù)、調(diào)整數(shù)據(jù)預(yù)處理方法、使用不同的模型、使用不同的算法和結(jié)合模型集成方法。5.ABCD解析：模型解釋性的方法包括決策樹、特征重要性、特征關(guān)系、隨機(jī)森林和LASSO回歸。四、簡(jiǎn)答題1.預(yù)測(cè)分析在商業(yè)決策中的應(yīng)用場(chǎng)景包括：市場(chǎng)預(yù)測(cè)、客戶流失預(yù)測(cè)、庫存管理、銷售預(yù)測(cè)、風(fēng)險(xiǎn)管理、產(chǎn)品推薦、價(jià)格優(yōu)化等。2.特征選擇是從原始特征集中選擇對(duì)模型預(yù)測(cè)效果有顯著影響的特征，以提高模型的預(yù)測(cè)性能和降低模型復(fù)雜度。3.交叉驗(yàn)證是一種常用的模型評(píng)估方法，通過將數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集和驗(yàn)證集，在訓(xùn)練集上訓(xùn)練模型，在驗(yàn)證集上評(píng)估模型性能，以減少模型評(píng)估的隨機(jī)性。五、論述題1.案例一：客戶流失預(yù)測(cè)-預(yù)測(cè)模型選擇：邏輯回歸、決策樹、隨機(jī)森林-模型評(píng)估過程：1.數(shù)據(jù)收集：收集客戶的基本信息、購買記錄、服務(wù)使用情況等數(shù)據(jù)。2.數(shù)據(jù)預(yù)處理：對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、標(biāo)準(zhǔn)化和特征工程。3.模型訓(xùn)練：在訓(xùn)練集上訓(xùn)練邏輯回歸、決策樹和隨機(jī)森林模型。4.模型評(píng)估：在驗(yàn)證集上評(píng)估模型的性能，包括準(zhǔn)確率、精確率、召回率和F1分?jǐn)?shù)。5.模型選擇：根據(jù)評(píng)估結(jié)果選擇性能最佳的模型作為最終預(yù)測(cè)模型。六、計(jì)算題1.使用移動(dòng)平均法預(yù)測(cè)下一個(gè)月的銷售額：-計(jì)算公式：MA(n)=(S1+S2+...+Sn)/n，其中MA(n)表示第n期的移動(dòng)平均值，S1至Sn表示前n期的銷售額。-計(jì)算過程：1.計(jì)算前1期的移動(dòng)平均值：MA(1)=(80)/1=802.計(jì)算前2期的移動(dòng)平均值：MA(2)=(80+85)/2=82.53.計(jì)算前3期的移動(dòng)平均值：MA(3)=(80+85+90)/3=854.依此類推，計(jì)算前