成都錦城學(xué)院《數(shù)據(jù)挖掘理論與技術(shù)》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷_第1頁(yè)
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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)成都錦城學(xué)院《數(shù)據(jù)挖掘理論與技術(shù)》

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),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2、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3、在數(shù)據(jù)分析中,對(duì)于高維度的數(shù)據(jù),例如基因表達(dá)數(shù)據(jù)、圖像數(shù)據(jù)等,需要進(jìn)行降維處理以簡(jiǎn)化分析。以下哪種降維方法可能是常用的?()A.主成分分析(PCA)B.線性判別分析(LDA)C.局部線性嵌入(LLE)D.以上都是4、在數(shù)據(jù)分析的異常檢測(cè)中,假設(shè)要從大量的交易數(shù)據(jù)中找出異常的交易行為,例如高額、頻繁或不符合常規(guī)模式的交易。以下哪種異常檢測(cè)方法可能更能有效地發(fā)現(xiàn)這些異常?()A.基于統(tǒng)計(jì)的方法,設(shè)定閾值判斷異常B.基于距離的方法,計(jì)算數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的距離C.基于密度的方法,根據(jù)數(shù)據(jù)的局部密度D.不進(jìn)行異常檢測(cè),認(rèn)為所有交易都是正常的5、在數(shù)據(jù)分析的生存分析中,假設(shè)研究患者接受某種治療后的生存時(shí)間。數(shù)據(jù)可能存在刪失情況,即部分患者的生存時(shí)間未被完整觀測(cè)到。以下哪種生存分析方法可能更適合處理這種情況?()A.Kaplan-Meier估計(jì),繪制生存曲線B.Cox比例風(fēng)險(xiǎn)模型,考慮多個(gè)因素C.Log-rank檢驗(yàn),比較兩組生存曲線D.不進(jìn)行生存分析,忽略刪失數(shù)據(jù)6、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí),如果需要對(duì)多個(gè)變量進(jìn)行主成分分析,以下哪個(gè)軟件或庫(kù)提供了較為方便的實(shí)現(xiàn)?()A.ExcelB.SPSSC.Python的sklearn庫(kù)D.以上都是7、對(duì)于一個(gè)不平衡的數(shù)據(jù)集,若要通過(guò)采樣方法來(lái)平衡數(shù)據(jù),以下哪種采樣策略可能會(huì)導(dǎo)致過(guò)擬合?()A.隨機(jī)過(guò)采樣B.隨機(jī)欠采樣C.SMOTE采樣D.以上都有可能8、在數(shù)據(jù)分析中,抽樣是一種常用的方法。以下關(guān)于抽樣的描述,錯(cuò)誤的是:()A.簡(jiǎn)單隨機(jī)抽樣保證了每個(gè)樣本被抽取的概率相等B.分層抽樣可以保證樣本在不同層次上具有代表性C.整群抽樣的效率較高,但精度可能較低D.抽樣不會(huì)引入偏差,能完全反映總體的特征9、對(duì)于數(shù)據(jù)預(yù)處理中的缺失值處理,以下方法中,可能會(huì)引入偏差的是:()A.用均值填充B.用中位數(shù)填充C.用眾數(shù)填充D.直接刪除包含缺失值的記錄10、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11、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12、在構(gòu)建數(shù)據(jù)分析模型時(shí),特征工程起著關(guān)鍵作用。假設(shè)我們正在構(gòu)建一個(gè)預(yù)測(cè)房?jī)r(jià)的模型,擁有房屋面積、房間數(shù)量、地理位置等原始數(shù)據(jù)。以下哪種特征工程方法可能有助于提高模型的性能?()A.對(duì)數(shù)值型特征進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理B.忽略地理位置特征,因?yàn)樗y以量化C.直接使用原始數(shù)據(jù),不進(jìn)行任何處理D.將所有特征組合成一個(gè)綜合特征13、在數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目中,需要對(duì)兩個(gè)不同來(lái)源的數(shù)據(jù)集進(jìn)行整合和融合,例如一個(gè)是銷售數(shù)據(jù),另一個(gè)是客戶信息數(shù)據(jù)。由于兩個(gè)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(dòng)匹配和轉(zhuǎn)換B.使用數(shù)據(jù)清洗工具C.建立數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)D.以上都是14、在數(shù)據(jù)庫(kù)中,若要提高數(shù)據(jù)的寫入性能,以下哪種存儲(chǔ)引擎可能更適合?()A.InnoDBB.MyISAMC.MemoryD.Archive15、對(duì)于一個(gè)包含大量數(shù)值型數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集,若要快速找到數(shù)據(jù)的中位數(shù),以下哪種算法較為高效?()A.排序后取中間值B.基于分治思想的算法C.隨機(jī)選擇算法D.以上算法效率差不多16、假設(shè)要分析某網(wǎng)站不同頁(yè)面的訪問(wèn)量分布情況,以下哪種圖表能夠直觀地展示訪問(wèn)量的集中程度和離散程度?()A.直方圖B.箱線圖C.小提琴圖D.以上都不是17、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí),需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理以提高分析的準(zhǔn)確性和效率。假設(shè)要處理一個(gè)包含大量文本數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集,需要將文本轉(zhuǎn)換為可分析的數(shù)值形式。以下哪種文本預(yù)處理方法在這種情況下最為常用和有效?()A.詞袋模型B.TF-IDF加權(quán)C.主題模型D.情感分析18、某數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目需要對(duì)大量文本數(shù)據(jù)進(jìn)行情感分析。以下哪種技術(shù)常用于文本情感分析?()A.決策樹(shù)B.樸素貝葉斯C.支持向量機(jī)D.詞袋模型19、在數(shù)據(jù)分析中,選擇合適的數(shù)據(jù)分析方法至關(guān)重要。關(guān)于描述性統(tǒng)計(jì)分析和推斷性統(tǒng)計(jì)分析,以下敘述不正確的是()A.描述性統(tǒng)計(jì)分析主要用于對(duì)數(shù)據(jù)的集中趨勢(shì)、離散程度和分布形態(tài)進(jìn)行描述和總結(jié)B.推斷性統(tǒng)計(jì)分析則是基于樣本數(shù)據(jù)對(duì)總體特征進(jìn)行估計(jì)和假設(shè)檢驗(yàn)C.描述性統(tǒng)計(jì)分析只能提供數(shù)據(jù)的基本信息,對(duì)于深入了解數(shù)據(jù)的內(nèi)在規(guī)律和關(guān)系作用有限D(zhuǎn).在實(shí)際應(yīng)用中,通常先進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)分析,然后根據(jù)研究目的和數(shù)據(jù)特點(diǎn)選擇是否進(jìn)行推斷性統(tǒng)計(jì)分析20、在數(shù)據(jù)分析中,如果想要比較兩個(gè)獨(dú)立樣本的均值是否有顯著差異,應(yīng)該使用哪種檢驗(yàn)方法?()A.t檢驗(yàn)B.方差分析C.卡方檢驗(yàn)D.秩和檢驗(yàn)21、在數(shù)據(jù)分析的方差分析(ANOVA)中,以下關(guān)于組間方差和組內(nèi)方差的描述,錯(cuò)誤的是()A.組間方差反映了不同組之間的差異B.組內(nèi)方差反映了組內(nèi)個(gè)體之間的差異C.如果組間方差顯著大于組內(nèi)方差,說(shuō)明不同組之間存在顯著差異D.組間方差和組內(nèi)方差的比值越大,越說(shuō)明組間差異不顯著22、在時(shí)間序列數(shù)據(jù)分析中,預(yù)測(cè)未來(lái)值是常見(jiàn)的任務(wù)。假設(shè)你要預(yù)測(cè)股票價(jià)格的未來(lái)走勢(shì),以下關(guān)于時(shí)間序列模型的選擇,哪一項(xiàng)是最需要謹(jǐn)慎考慮的?()A.選擇簡(jiǎn)單的移動(dòng)平均模型,基于歷史均值進(jìn)行預(yù)測(cè)B.應(yīng)用自回歸整合移動(dòng)平均(ARIMA)模型,考慮序列的趨勢(shì)和季節(jié)性C.采用深度學(xué)習(xí)中的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)或長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)(LSTM)D.不考慮時(shí)間序列的特點(diǎn),使用通用的回歸模型23、當(dāng)分析一個(gè)金融投資組合的績(jī)效數(shù)據(jù),包括不同資產(chǎn)的收益率、風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)、相關(guān)性等,以優(yōu)化投資組合配置。以下哪個(gè)原則可能是在風(fēng)險(xiǎn)和收益平衡中需要首要考慮的?()A.最大化收益率B.最小化風(fēng)險(xiǎn)C.符合投資者的風(fēng)險(xiǎn)偏好D.以上都不是24、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25、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析以評(píng)估一個(gè)新的市場(chǎng)營(yíng)銷活動(dòng)的效果時(shí),比如分析活動(dòng)前后的客戶流量、購(gòu)買轉(zhuǎn)化率和客戶滿意度等指標(biāo)的變化。由于活動(dòng)期間可能受到其他外部因素的干擾,為了準(zhǔn)確評(píng)估活動(dòng)的貢獻(xiàn),以下哪種方法可能是合適的?()A.建立對(duì)照組進(jìn)行對(duì)比B.只關(guān)注活動(dòng)期間的數(shù)據(jù)C.忽略外部因素的影響D.憑經(jīng)驗(yàn)主觀判斷二、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)倉(cāng)庫(kù)中的維度建模方法,包括星型模型、雪花模型等,說(shuō)明它們的特點(diǎn)和適用場(chǎng)景,并舉例說(shuō)明。2、(本題5分)解釋什么是模型并行和數(shù)據(jù)并行,說(shuō)明它們?cè)诜植际接?xùn)練中的應(yīng)用和區(qū)別,并舉例分析。3、(本題5分)數(shù)據(jù)分析中常使用回歸分析來(lái)研究變量之間的關(guān)系。請(qǐng)解釋線性回歸和非線性回歸的區(qū)別,并說(shuō)明在何種情況下應(yīng)選擇非線性回歸模型。4、(本題5分)說(shuō)明在數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目中如何進(jìn)行項(xiàng)目管理,包括項(xiàng)目計(jì)劃制定、進(jìn)度跟蹤、風(fēng)險(xiǎn)管理等方面,并闡述項(xiàng)目管理對(duì)項(xiàng)目成功的重要性。三、案例分析題(本大題共5個(gè)小題,共25分)1、(本題5分)某智能家居公司掌握了產(chǎn)品銷售數(shù)據(jù)、用戶使用習(xí)慣、售后反饋等。改進(jìn)產(chǎn)品功能和服務(wù),滿足用戶對(duì)智能家居的需求。2、(本題5分)某汽車租賃公司保存了車輛租賃記錄、客戶信息、租賃時(shí)長(zhǎng)等數(shù)據(jù)。分析客戶的租賃習(xí)慣和需求,優(yōu)化車輛配置和服務(wù)。3、(本題5分)某電商平臺(tái)擁有大量用戶購(gòu)買行為數(shù)據(jù),包括商品種類、購(gòu)買時(shí)間、購(gòu)買金額等。請(qǐng)分析不同年齡段用戶的購(gòu)買偏好及消費(fèi)趨勢(shì),并提出針對(duì)性的營(yíng)銷策略。4、(本題5分)一家文具店擁有銷售數(shù)據(jù)、學(xué)生需求、流行文具款式等信息。調(diào)整文具進(jìn)貨種類和數(shù)量,滿足學(xué)生需求。5、(本題5分)一家手機(jī)配件店擁有銷售數(shù)據(jù)、手機(jī)型號(hào)熱度、配件流行趨勢(shì)等。及時(shí)更新手機(jī)配件種類,滿足市場(chǎng)需求。四、論述題(本大題共3個(gè)小題,共30分)1、(本題10分)在線教育平臺(tái)積累了大量的學(xué)生學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù),如何通過(guò)這些數(shù)據(jù)來(lái)改進(jìn)教學(xué)方法、優(yōu)化課程設(shè)計(jì)以及提升學(xué)生的學(xué)習(xí)效果?

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