學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場(chǎng)____________準(zhǔn)考證號(hào)學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場(chǎng)____________準(zhǔn)考證號(hào)…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁(yè)，共3頁(yè)成都藝術(shù)職業(yè)大學(xué)

《數(shù)據(jù)挖掘與安全行為分析》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷題號(hào)一二三四總分得分批閱人一、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、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，選擇合適的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)對(duì)于描述數(shù)據(jù)特征非常重要。假設(shè)要分析一組學(xué)生的考試成績(jī)分布情況，包括成績(jī)的集中趨勢(shì)和離散程度。以下哪個(gè)統(tǒng)計(jì)指標(biāo)組合最能全面地描述數(shù)據(jù)的分布特征？（）A.均值和標(biāo)準(zhǔn)差B.中位數(shù)和方差C.眾數(shù)和極差D.以上指標(biāo)都不夠全面2、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。為了得到準(zhǔn)確和可靠的分析結(jié)果，需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的清洗。以下哪種數(shù)據(jù)清洗方法在處理這種復(fù)雜的數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題時(shí)最為有效？（）A.直接刪除包含缺失值或錯(cuò)誤數(shù)據(jù)的記錄B.采用均值或中位數(shù)填充缺失值C.通過(guò)數(shù)據(jù)驗(yàn)證規(guī)則糾正錯(cuò)誤數(shù)據(jù)D.以上方法結(jié)合使用3、在數(shù)據(jù)分析中，異常值檢測(cè)對(duì)于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的異常情況至關(guān)重要。假設(shè)要在一組生產(chǎn)數(shù)據(jù)中檢測(cè)異常值，以下關(guān)于異常值檢測(cè)方法的描述，正確的是：（）A.僅通過(guò)觀察數(shù)據(jù)的分布，主觀判斷異常值，不使用任何定量方法B.采用單一的異常值檢測(cè)算法，不考慮其局限性和數(shù)據(jù)特點(diǎn)C.綜合運(yùn)用多種異常值檢測(cè)方法，結(jié)合數(shù)據(jù)的領(lǐng)域知識(shí)和業(yè)務(wù)背景，對(duì)檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行評(píng)估和解釋D.忽略異常值的存在，認(rèn)為它們對(duì)數(shù)據(jù)分析結(jié)果沒(méi)有影響4、在數(shù)據(jù)分析的特征工程中，假設(shè)要從原始數(shù)據(jù)中提取有意義的特征以提高模型的性能。原始數(shù)據(jù)包含大量的文本和數(shù)值信息。以下哪種特征提取方法可能更有助于提升模型的準(zhǔn)確性？（）A.詞袋模型，將文本轉(zhuǎn)換為向量B.主成分分析，降低數(shù)據(jù)維度C.特征選擇，挑選重要的特征D.不進(jìn)行特征工程，直接使用原始數(shù)據(jù)5、數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)可視化的風(fēng)格應(yīng)根據(jù)不同的受眾和目的進(jìn)行選擇。以下關(guān)于數(shù)據(jù)可視化風(fēng)格選擇的說(shuō)法中，錯(cuò)誤的是？（）A.數(shù)據(jù)可視化風(fēng)格可以分為簡(jiǎn)潔明了、生動(dòng)形象、專業(yè)嚴(yán)謹(jǐn)?shù)炔煌愋虰.數(shù)據(jù)可視化風(fēng)格的選擇應(yīng)考慮受眾的背景、知識(shí)水平和需求等因素C.數(shù)據(jù)可視化風(fēng)格的選擇可以根據(jù)具體的問(wèn)題和數(shù)據(jù)特點(diǎn)來(lái)確定D.數(shù)據(jù)可視化風(fēng)格一旦確定就不能再進(jìn)行調(diào)整和改變，否則會(huì)影響用戶體驗(yàn)6、在數(shù)據(jù)挖掘中，若要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，以下哪種算法對(duì)噪聲和缺失值具有較好的容忍性？（）A.決策樹(shù)B.樸素貝葉斯C.支持向量機(jī)D.隨機(jī)森林7、在數(shù)據(jù)分析中，若要評(píng)估一個(gè)預(yù)測(cè)模型的準(zhǔn)確性，以下哪個(gè)指標(biāo)是常用的？（）A.均方誤差B.標(biāo)準(zhǔn)差C.偏度D.峰度8、在數(shù)據(jù)挖掘的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中，以下哪個(gè)指標(biāo)用于衡量規(guī)則的有效性和實(shí)用性？（）A.支持度B.置信度C.提升度D.以上都是9、在數(shù)據(jù)挖掘中，K-Means聚類算法是一種常見(jiàn)的聚類方法。以下關(guān)于K-Means算法的缺點(diǎn)，不正確的是？（）A.對(duì)初始聚類中心敏感B.容易陷入局部最優(yōu)解C.不能處理非球形的簇D.計(jì)算復(fù)雜度高10、在數(shù)據(jù)分析中，模型的過(guò)擬合和欠擬合是常見(jiàn)的問(wèn)題。假設(shè)要訓(xùn)練一個(gè)預(yù)測(cè)房?jī)r(jià)的模型，以下關(guān)于防止過(guò)擬合和欠擬合的方法描述，正確的是：（）A.不進(jìn)行數(shù)據(jù)劃分和交叉驗(yàn)證，直接在整個(gè)數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練模型B.增加模型的復(fù)雜度，不考慮數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和規(guī)律C.采用正則化技術(shù)、增加數(shù)據(jù)量、進(jìn)行特征選擇、使用合適的模型架構(gòu)和超參數(shù)調(diào)整等方法，平衡模型的復(fù)雜度和擬合能力，避免過(guò)擬合和欠擬合D.認(rèn)為模型的性能只取決于數(shù)據(jù)，不關(guān)注模型的調(diào)整和優(yōu)化11、數(shù)據(jù)分析中的假設(shè)檢驗(yàn)用于判斷樣本數(shù)據(jù)是否支持某個(gè)假設(shè)。假設(shè)你要檢驗(yàn)一種新的營(yíng)銷策略是否有效，以下關(guān)于假設(shè)檢驗(yàn)方法的選擇，哪一項(xiàng)是最恰當(dāng)?shù)?？（）A.選擇t檢驗(yàn)，比較兩組數(shù)據(jù)的均值是否有顯著差異B.運(yùn)用方差分析，檢驗(yàn)多組數(shù)據(jù)之間是否存在差異C.使用卡方檢驗(yàn)，判斷分類變量之間的關(guān)聯(lián)D.不進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)，憑直覺(jué)判斷策略是否有效12、在數(shù)據(jù)庫(kù)中，若要優(yōu)化數(shù)據(jù)庫(kù)的存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)，以下哪個(gè)操作可能會(huì)被執(zhí)行？（）A.合并表B.拆分表C.增加索引D.以上都是13、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)預(yù)處理是必不可少的步驟。以下關(guān)于數(shù)據(jù)預(yù)處理的說(shuō)法中，錯(cuò)誤的是？（）A.數(shù)據(jù)預(yù)處理包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)集成等多個(gè)環(huán)節(jié)B.數(shù)據(jù)預(yù)處理的目的是提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量，為后續(xù)分析提供更好的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)C.數(shù)據(jù)預(yù)處理可以使用自動(dòng)化工具和算法，也可以手動(dòng)進(jìn)行處理D.數(shù)據(jù)預(yù)處理只需要在數(shù)據(jù)分析的開(kāi)始階段進(jìn)行，一旦完成就不需要再進(jìn)行調(diào)整14、在數(shù)據(jù)可視化中，選擇合適的圖表類型對(duì)于清晰傳達(dá)信息至關(guān)重要。假設(shè)要展示不同地區(qū)在過(guò)去十年間的人口增長(zhǎng)趨勢(shì)，以下哪種圖表可能是最合適的？（）A.餅圖B.雷達(dá)圖C.折線圖D.氣泡圖15、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)分析報(bào)告是一種重要的成果輸出形式。以下關(guān)于數(shù)據(jù)分析報(bào)告的描述中，錯(cuò)誤的是？（）A.數(shù)據(jù)分析報(bào)告應(yīng)該包括問(wèn)題的背景、分析的方法、結(jié)果的呈現(xiàn)和結(jié)論的建議等內(nèi)容B.數(shù)據(jù)分析報(bào)告應(yīng)該使用簡(jiǎn)潔明了的語(yǔ)言，避免使用專業(yè)術(shù)語(yǔ)和復(fù)雜的公式C.數(shù)據(jù)分析報(bào)告應(yīng)該具有邏輯性和條理性，便于讀者理解和接受D.數(shù)據(jù)分析報(bào)告的結(jié)果可以根據(jù)需要進(jìn)行調(diào)整和修改，以滿足不同的需求16、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分類任務(wù)時(shí)，需要評(píng)估模型的性能。假設(shè)我們訓(xùn)練了一個(gè)分類模型，以下哪個(gè)評(píng)估指標(biāo)能夠綜合考慮模型的查準(zhǔn)率和查全率？（）A.F1值B.準(zhǔn)確率C.召回率D.AUC值17、在數(shù)據(jù)挖掘中，聚類分析是一種常用的方法。以下關(guān)于聚類分析的描述，錯(cuò)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(jié)果是絕對(duì)準(zhǔn)確的18、當(dāng)分析數(shù)據(jù)的分布特征時(shí)，以下哪個(gè)圖形可以直觀地展示數(shù)據(jù)的眾數(shù)？（）A.直方圖B.莖葉圖C.箱線圖D.餅圖19、在對(duì)一家餐廳的營(yíng)業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，例如菜品銷售數(shù)量、顧客評(píng)價(jià)、營(yíng)業(yè)時(shí)間段等，以制定營(yíng)銷策略和優(yōu)化菜單。以下哪個(gè)因素可能對(duì)餐廳的盈利能力產(chǎn)生最大影響？（）A.熱門菜品的推廣B.營(yíng)業(yè)時(shí)間段的調(diào)整C.菜單的更新和優(yōu)化D.以上都是20、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，如果數(shù)據(jù)不符合正態(tài)分布，以下哪種統(tǒng)計(jì)方法可能不再適用？（）A.t檢驗(yàn)B.方差分析C.線性回歸D.以上都是21、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的實(shí)驗(yàn)時(shí)，交叉驗(yàn)證是常用的評(píng)估模型穩(wěn)定性的方法。假設(shè)你在比較不同的分類算法，以下關(guān)于交叉驗(yàn)證策略的選擇，哪一項(xiàng)是最合理的？（）A.簡(jiǎn)單隨機(jī)劃分?jǐn)?shù)據(jù)集，進(jìn)行多次訓(xùn)練和驗(yàn)證B.使用K折交叉驗(yàn)證，平均多個(gè)結(jié)果以獲得更可靠的評(píng)估C.采用留一法交叉驗(yàn)證，確保每個(gè)樣本都被用于驗(yàn)證D.不進(jìn)行交叉驗(yàn)證，只進(jìn)行一次訓(xùn)練和驗(yàn)證22、在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時(shí)，分布式計(jì)算框架變得非常重要。假設(shè)你有數(shù)十億行的銷售數(shù)據(jù)需要進(jìn)行分析，以下關(guān)于分布式計(jì)算框架的選擇，哪一項(xiàng)是最關(guān)鍵的？（）A.考慮框架的易用性和學(xué)習(xí)成本，選擇容易上手的框架B.關(guān)注框架的性能和可擴(kuò)展性，能否處理大規(guī)模數(shù)據(jù)并快速得出結(jié)果C.選擇開(kāi)源且社區(qū)活躍的框架，以便獲取支持和資源D.依據(jù)公司已有的技術(shù)棧和團(tuán)隊(duì)熟悉程度來(lái)決定框架23、當(dāng)分析一個(gè)在線教育平臺(tái)的課程評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)，以評(píng)估教師的教學(xué)質(zhì)量和課程的效果。考慮到評(píng)價(jià)的主觀性和多樣性，以下哪種方式可能有助于更客觀地綜合評(píng)價(jià)？（）A.計(jì)算平均值B.去除極端值后計(jì)算平均值C.采用眾數(shù)D.以上都是24、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分類任務(wù)時(shí)，需要選擇合適的分類算法。假設(shè)要對(duì)一組醫(yī)學(xué)圖像進(jìn)行疾病分類，圖像特征復(fù)雜且類別不均衡。以下哪種分類算法在處理這種具有挑戰(zhàn)性的分類問(wèn)題時(shí)可能表現(xiàn)更好？（）A.支持向量機(jī)B.隨機(jī)森林C.樸素貝葉斯D.K最近鄰算法25、在數(shù)據(jù)庫(kù)管理中，若要確保數(shù)據(jù)的一致性和完整性，通常會(huì)使用哪種約束？（）A.主鍵約束B(niǎo).外鍵約束C.唯一約束D.以上都是二、簡(jiǎn)答題（本大題共4個(gè)小題，共20分)1、（本題5分）解釋什么是聯(lián)邦學(xué)習(xí)，說(shuō)明其在數(shù)據(jù)隱私保護(hù)和分布式計(jì)算中的應(yīng)用場(chǎng)景和優(yōu)勢(shì)，并舉例分析。2、（本題5分）在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)清洗是非常重要的一步。請(qǐng)?jiān)敿?xì)闡述數(shù)據(jù)清洗的主要任務(wù)和常用方法，并舉例說(shuō)明其在實(shí)際項(xiàng)目中的應(yīng)用。3、（本題5分）解釋決策樹(shù)算法的原理和構(gòu)建過(guò)程，舉例說(shuō)明其在分類和預(yù)測(cè)問(wèn)題中的應(yīng)用，并討論如何避免決策樹(shù)的過(guò)擬合。4、（本題5分）在數(shù)據(jù)可視化中，如何設(shè)計(jì)有效的圖表標(biāo)題和注釋以增強(qiáng)數(shù)據(jù)傳達(dá)效果？請(qǐng)說(shuō)明標(biāo)題和注釋的編寫(xiě)原則和注意事項(xiàng)，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）某外賣平臺(tái)的夜宵類目存有商家數(shù)據(jù)，包括菜品特色、銷售額、配送范圍、用戶消費(fèi)習(xí)慣等。分析不同菜品特色的銷售額與配送范圍和用戶消費(fèi)習(xí)慣的關(guān)聯(lián)。2、（本題5分）某物流倉(cāng)儲(chǔ)企業(yè)擁有庫(kù)存數(shù)據(jù)、貨物出入庫(kù)頻率、倉(cāng)庫(kù)空間利用等信息。優(yōu)化倉(cāng)庫(kù)布局和庫(kù)存管理，降低成本提高效率。3、（本題5分）某在線拉丁舞教學(xué)平臺(tái)積累了學(xué)員學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)、舞蹈比賽成績(jī)、教學(xué)資源需求等。提升拉丁舞教學(xué)質(zhì)量和比賽成績(jī)。4、（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。5、（本題5分）一家物流公司的冷鏈運(yùn)輸業(yè)務(wù)記錄了運(yùn)輸數(shù)據(jù)，包括貨物種類、運(yùn)輸距離、溫度要求、運(yùn)輸成本等。研究不同貨物種類在不同運(yùn)輸距離下的溫度要求和成本差異。四、論述題（本大題共3個(gè)小題，共30分)1、（本題10分）能源行業(yè)面臨著資源優(yōu)化配置和節(jié)能減排的挑戰(zhàn)。選取一家能源企業(yè)，論述如何利用數(shù)據(jù)分析來(lái)優(yōu)化能源生產(chǎn)和配送，例如能源消耗預(yù)測(cè)、智能電網(wǎng)管理、可再生能源整合，以及如何在數(shù)據(jù)分析