安徽外國(guó)語(yǔ)學(xué)院《綜合評(píng)價(jià)》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷_第1頁(yè)
安徽外國(guó)語(yǔ)學(xué)院《綜合評(píng)價(jià)》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷_第2頁(yè)
安徽外國(guó)語(yǔ)學(xué)院《綜合評(píng)價(jià)》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷_第3頁(yè)
安徽外國(guó)語(yǔ)學(xué)院《綜合評(píng)價(jià)》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷_第4頁(yè)
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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。…………密………………封………………線…………第1頁(yè),共1頁(yè)安徽外國(guó)語(yǔ)學(xué)院《綜合評(píng)價(jià)》

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)可視化的配色方案選擇也很重要。假設(shè)要?jiǎng)?chuàng)建一個(gè)展示銷售數(shù)據(jù)的圖表,以下關(guān)于配色方案選擇的描述,正確的是:()A.隨意選擇喜歡的顏色,不考慮顏色的對(duì)比度和可讀性B.使用過(guò)于鮮艷和刺眼的顏色組合,以吸引注意力C.遵循色彩理論和設(shè)計(jì)原則,選擇對(duì)比度高、易于區(qū)分和視覺(jué)舒適的配色方案,使數(shù)據(jù)清晰可讀,并根據(jù)數(shù)據(jù)的性質(zhì)和重要性進(jìn)行顏色映射D.不考慮色盲和色弱人群的觀看體驗(yàn),只追求美觀3、在數(shù)據(jù)分析中,數(shù)據(jù)挖掘的算法和技術(shù)有很多,其中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種常用的算法。以下關(guān)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的描述中,錯(cuò)誤的是?()A.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以用于分類、回歸和聚類等問(wèn)題B.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)包括輸入層、隱藏層和輸出層C.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過(guò)程需要大量的數(shù)據(jù)和計(jì)算資源D.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)果是確定性的,不會(huì)受到數(shù)據(jù)噪聲和異常值的影響4、對(duì)于一個(gè)不平衡的數(shù)據(jù)集(例如,某一類別的樣本數(shù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)少于其他類別),以下哪種方法可以提高模型對(duì)少數(shù)類別的識(shí)別能力?()A.過(guò)采樣B.欠采樣C.調(diào)整分類閾值D.以上都是5、對(duì)于一組具有明顯層次結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù),以下哪種數(shù)據(jù)分析方法較為合適?()A.層次聚類B.K-Means聚類C.密度聚類D.均值漂移聚類6、數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)標(biāo)注對(duì)于監(jiān)督學(xué)習(xí)算法至關(guān)重要。假設(shè)要對(duì)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行分類標(biāo)注,以下關(guān)于數(shù)據(jù)標(biāo)注方法的描述,正確的是:()A.讓非專業(yè)人員進(jìn)行標(biāo)注,不進(jìn)行質(zhì)量控制B.不制定標(biāo)注規(guī)范和標(biāo)準(zhǔn),導(dǎo)致標(biāo)注結(jié)果不一致C.組織專業(yè)的標(biāo)注團(tuán)隊(duì),制定明確的標(biāo)注規(guī)范和流程,進(jìn)行質(zhì)量檢查和審核,確保標(biāo)注數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和一致性D.認(rèn)為數(shù)據(jù)標(biāo)注是簡(jiǎn)單的任務(wù),不需要投入太多資源和時(shí)間7、對(duì)于一個(gè)聚類問(wèn)題,如果事先不知道聚類的類別數(shù),以下哪種方法可以幫助確定合適的類別數(shù)?()A.肘部法則B.輪廓系數(shù)C.Calinski-Harabasz指數(shù)D.以上都是8、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9、在數(shù)據(jù)分析中,抽樣是獲取代表性數(shù)據(jù)的常用方法。假設(shè)要從一個(gè)大型數(shù)據(jù)庫(kù)中抽取樣本以估計(jì)總體特征,以下關(guān)于抽樣方法選擇的描述,正確的是:()A.采用簡(jiǎn)單隨機(jī)抽樣,不考慮總體的結(jié)構(gòu)和特征B.隨意選擇抽樣方法,不考慮樣本的代表性和誤差C.根據(jù)總體的特點(diǎn)和研究目的,選擇合適的抽樣方法,如分層抽樣、系統(tǒng)抽樣等,并控制抽樣誤差D.為了方便,抽取少量樣本,不考慮樣本量對(duì)結(jié)果的影響10、某電商平臺(tái)想要了解商品銷量與廣告投入之間的關(guān)系,收集了大量數(shù)據(jù)。以下關(guān)于數(shù)據(jù)預(yù)處理的步驟,不正確的是?()A.檢查數(shù)據(jù)的完整性B.直接刪除所有缺失值C.處理異常值D.對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化11、數(shù)據(jù)分析在市場(chǎng)營(yíng)銷中有著廣泛的應(yīng)用。以下關(guān)于數(shù)據(jù)分析在市場(chǎng)營(yíng)銷中的作用,不正確的是()A.可以幫助企業(yè)了解客戶的行為和偏好,進(jìn)行精準(zhǔn)的市場(chǎng)定位和目標(biāo)客戶篩選B.通過(guò)分析銷售數(shù)據(jù)和市場(chǎng)趨勢(shì),預(yù)測(cè)產(chǎn)品的需求,優(yōu)化庫(kù)存管理和供應(yīng)鏈C.數(shù)據(jù)分析只能用于評(píng)估營(yíng)銷活動(dòng)的效果,無(wú)法在活動(dòng)策劃階段提供有價(jià)值的建議D.基于數(shù)據(jù)分析的結(jié)果,企業(yè)可以制定個(gè)性化的營(yíng)銷策略,提高客戶滿意度和忠誠(chéng)度12、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí),異常值檢測(cè)是重要的環(huán)節(jié)。假設(shè)要在一組銷售數(shù)據(jù)中檢測(cè)異常值,以下關(guān)于異常值檢測(cè)的描述,哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的?()A.可以基于數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)特征,如均值和標(biāo)準(zhǔn)差,來(lái)確定異常值的范圍B.箱線圖能夠直觀地展示數(shù)據(jù)的分布情況,并幫助識(shí)別異常值C.異常值一定是錯(cuò)誤的數(shù)據(jù),應(yīng)該直接刪除,以免影響分析結(jié)果D.考慮數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)背景和上下文信息,有助于更準(zhǔn)確地判斷異常值13、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14、在數(shù)據(jù)分析的市場(chǎng)調(diào)研中,假設(shè)要了解消費(fèi)者對(duì)新產(chǎn)品的偏好和需求。以下哪種數(shù)據(jù)收集方法可能獲得更深入和真實(shí)的反饋?()A.在線調(diào)查問(wèn)卷B.面對(duì)面訪談C.電話調(diào)查D.不進(jìn)行調(diào)研,依靠以往經(jīng)驗(yàn)推測(cè)15、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16、在進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化時(shí),顏色的選擇和運(yùn)用可以影響信息的傳達(dá)效果。假設(shè)你要展示不同產(chǎn)品類別的銷售業(yè)績(jī)對(duì)比,以下關(guān)于顏色選擇的原則,哪一項(xiàng)是最需要遵循的?()A.選擇鮮艷和對(duì)比度高的顏色,吸引觀眾注意力B.使用隨機(jī)的顏色分配,增加視覺(jué)的多樣性C.基于數(shù)據(jù)的邏輯和意義,選擇有區(qū)分度且符合認(rèn)知習(xí)慣的顏色D.只使用自己喜歡的顏色,不考慮數(shù)據(jù)的特點(diǎn)17、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(shù)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(shù)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(shù)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18、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí),如果想要研究?jī)蓚€(gè)變量之間是否存在因果關(guān)系,以下哪種方法比較合適?()A.相關(guān)性分析B.回歸分析C.方差分析D.聚類分析19、在進(jìn)行數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析時(shí),需要找出不同變量之間的關(guān)系。假設(shè)要分析消費(fèi)者的購(gòu)買行為與廣告投放之間的關(guān)聯(lián),數(shù)據(jù)量龐大且變量眾多。以下哪種關(guān)聯(lián)分析方法在處理這種復(fù)雜的商業(yè)數(shù)據(jù)時(shí)更能發(fā)現(xiàn)有價(jià)值的關(guān)聯(lián)規(guī)則?()A.Apriori算法B.FP-Growth算法C.Eclat算法D.以上算法效果相同20、在數(shù)據(jù)挖掘中,關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘是一種常見(jiàn)的方法。以下關(guān)于關(guān)聯(lián)規(guī)則的描述,正確的是:()A.關(guān)聯(lián)規(guī)則只能用于發(fā)現(xiàn)商品之間的購(gòu)買關(guān)聯(lián)B.支持度表示同時(shí)購(gòu)買兩種商品的顧客比例C.置信度越高,說(shuō)明規(guī)則的可靠性越強(qiáng)D.提升度小于1時(shí),表示兩種商品存在負(fù)相關(guān)關(guān)系二、簡(jiǎn)答題(本大題共5個(gè)小題,共25分)1、(本題5分)闡述在數(shù)據(jù)分析中,如何處理缺失值,包括常見(jiàn)的處理方法及其優(yōu)缺點(diǎn),以及在實(shí)際應(yīng)用中選擇處理方法的考慮因素。2、(本題5分)描述數(shù)據(jù)分析中的模型融合技術(shù),如集成學(xué)習(xí)中的隨機(jī)森林、Adaboost等的原理和優(yōu)勢(shì),并說(shuō)明如何選擇合適的融合方法。3、(本題5分)解釋文本挖掘的概念和主要任務(wù),如文本分類、情感分析等,并說(shuō)明文本挖掘在社交媒體分析、輿情監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用。4、(本題5分)簡(jiǎn)述K-Means聚類算法的優(yōu)缺點(diǎn),說(shuō)明如何選擇初始聚類中心以提高算法的性能,并舉例說(shuō)明其應(yīng)用。5、(本題5分)解釋在大數(shù)據(jù)環(huán)境下,數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)處理和離線處理的區(qū)別,說(shuō)明各自的適用場(chǎng)景和常用技術(shù),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)某在線瑜伽課程平臺(tái)擁有課程報(bào)名數(shù)據(jù)、用戶身體狀況、課程評(píng)價(jià)等。設(shè)計(jì)更適合不同用戶的瑜伽課程。2、(本題5分)某電影制作公司掌握了電影的票房數(shù)據(jù)、觀眾評(píng)價(jià)、社交媒體熱度等信息。探討怎樣利用這些數(shù)據(jù)指導(dǎo)電影的選題和制作決策。3、(本題5分)某在線英語(yǔ)學(xué)習(xí)平臺(tái)保存了學(xué)生學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)、課程難度反饋、教師教學(xué)評(píng)價(jià)等。優(yōu)化課程設(shè)置和教師培訓(xùn),提高學(xué)習(xí)效果。4、(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。5、(本題5分)一家物流公司記錄了貨物運(yùn)輸?shù)牧飨驍?shù)據(jù),包括出發(fā)地、目的地、貨物類型、運(yùn)輸方式、運(yùn)輸成本等。研究不同貨物類型在不同運(yùn)輸方式下的成本差異和流向特點(diǎn)。四、論述題(本大題共3個(gè)小題,共30分)1、(本題10分)餐飲行業(yè)可以通過(guò)數(shù)據(jù)分析來(lái)優(yōu)化菜單設(shè)計(jì)、庫(kù)存管理和客戶關(guān)系維護(hù)。以某連鎖餐廳為例,闡述如何利用數(shù)據(jù)分析來(lái)確定熱門菜品、控制食材成本、提高客戶忠誠(chéng)度,以及如何應(yīng)對(duì)季節(jié)和地域因素對(duì)業(yè)務(wù)的影響。2、(本題10分)

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