自覺遵守考場紀律如考試作弊此答卷無效密自覺遵守考場紀律如考試作弊此答卷無效密封線第1頁，共3頁山東政法學院《數(shù)據(jù)分析與挖掘?qū)嶒灐?/p>

2023-2024學年第一學期期末試卷院(系)_______班級_______學號_______姓名_______題號一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共20個小題，每小題2分，共40分．在每小題給出的四個選項中，只有一項是符合題目要求的．）1、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)抽樣是一種常用的方法。以下關于數(shù)據(jù)抽樣的說法中，錯誤的是？（）A.數(shù)據(jù)抽樣可以減少數(shù)據(jù)分析的時間和成本，同時保證樣本具有代表性B.隨機抽樣是一種常用的數(shù)據(jù)抽樣方法，能夠確保每個數(shù)據(jù)點被選中的概率相等C.分層抽樣可以根據(jù)某些特征將數(shù)據(jù)分為不同層次，然后從各層次中進行抽樣D.數(shù)據(jù)抽樣的樣本大小越大，分析結(jié)果就越準確，因此應盡量選擇大樣本2、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。假設我們要對客戶進行細分。以下關于聚類算法的描述，哪一項是錯誤的？（）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)務需求和數(shù)據(jù)特點選擇合適的聚類算法3、數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)分析方法的有效性可以通過多種方式進行評估。以下關于數(shù)據(jù)分析方法有效性評估的說法中，錯誤的是？（）A.數(shù)據(jù)分析方法的有效性可以通過與實際情況進行對比來評估B.數(shù)據(jù)分析方法的有效性可以通過與其他方法進行比較來評估C.數(shù)據(jù)分析方法的有效性可以通過模擬數(shù)據(jù)進行測試來評估D.數(shù)據(jù)分析方法的有效性一旦確定就不能再進行調(diào)整和改進4、在數(shù)據(jù)分析中，社交網(wǎng)絡分析用于研究人與人之間的關系。假設要分析一個社交網(wǎng)絡中用戶的影響力，以下關于社交網(wǎng)絡分析的描述，哪一項是不正確的？（）A.中心性指標，如度中心性、介數(shù)中心性和接近中心性，可以衡量節(jié)點在網(wǎng)絡中的重要性B.社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法可以將網(wǎng)絡劃分為不同的社區(qū)，揭示潛在的群體結(jié)構(gòu)C.社交網(wǎng)絡分析只關注節(jié)點之間的連接關系，不考慮節(jié)點的屬性信息D.可以通過傳播模型來模擬信息在社交網(wǎng)絡中的傳播過程5、在數(shù)據(jù)挖掘中，以下哪種算法常用于對客戶進行分類，以實現(xiàn)精準營銷？（）A.決策樹算法B.關聯(lián)規(guī)則算法C.神經(jīng)網(wǎng)絡算法D.遺傳算法6、在數(shù)據(jù)分析的關聯(lián)規(guī)則挖掘中，以下關于支持度和置信度的說法，錯誤的是（）A.支持度表示項集在數(shù)據(jù)集中出現(xiàn)的頻率B.置信度表示在包含前提項集的事務中同時包含結(jié)果項集的概率C.支持度和置信度越高，關聯(lián)規(guī)則越有價值D.只考慮支持度和置信度就可以確定有效的關聯(lián)規(guī)則7、在數(shù)據(jù)分析項目中，需要對兩個不同來源的數(shù)據(jù)集進行整合和融合，例如一個是銷售數(shù)據(jù)，另一個是客戶信息數(shù)據(jù)。由于兩個數(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)倉庫D.以上都是8、數(shù)據(jù)分析中的探索性數(shù)據(jù)分析（EDA）有助于理解數(shù)據(jù)的特征和分布。假設我們正在分析一個關于股票市場的數(shù)據(jù)集，包括股票價格、成交量等變量。在進行EDA時，以下哪種可視化方法可能最有助于發(fā)現(xiàn)價格和成交量之間的潛在關系？（）A.柱狀圖B.折線圖C.散點圖D.箱線圖9、在構(gòu)建數(shù)據(jù)分析模型時，模型評估指標是衡量模型性能的重要依據(jù)。假設你建立了一個客戶流失預測模型，以下關于評估指標的選擇，哪一項是最能反映模型實際效果的？（）A.準確率，即正確預測的比例B.召回率，即正確預測流失客戶的比例C.F1值，綜合考慮準確率和召回率D.均方誤差，衡量預測值與實際值的差異10、假設要對海量圖像數(shù)據(jù)進行分析，以下關于圖像數(shù)據(jù)分析方法的描述，正確的是：（）A.直接使用傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析方法處理圖像數(shù)據(jù)，效果良好B.基于深度學習的圖像識別算法能夠自動提取圖像的特征C.圖像數(shù)據(jù)的分辨率對分析結(jié)果沒有影響D.不需要對圖像數(shù)據(jù)進行預處理，直接輸入模型進行分析11、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。假設要創(chuàng)建一個展示銷售數(shù)據(jù)的圖表，以下關于配色方案選擇的描述，正確的是：（）A.隨意選擇喜歡的顏色，不考慮顏色的對比度和可讀性B.使用過于鮮艷和刺眼的顏色組合，以吸引注意力C.遵循色彩理論和設計原則，選擇對比度高、易于區(qū)分和視覺舒適的配色方案，使數(shù)據(jù)清晰可讀，并根據(jù)數(shù)據(jù)的性質(zhì)和重要性進行顏色映射D.不考慮色盲和色弱人群的觀看體驗，只追求美觀12、在數(shù)據(jù)庫設計中，以下哪個原則有助于提高數(shù)據(jù)庫的性能和可擴展性？（）A.規(guī)范化B.反規(guī)范化C.減少冗余D.增加索引13、對于一個高維度的數(shù)據(jù)集，若要快速找到與給定數(shù)據(jù)點最相似的k個數(shù)據(jù)點，以下哪種算法效率較高？（）A.K-Means算法B.KNN算法C.DBSCAN算法D.層次聚類算法14、在數(shù)據(jù)分析中，預測模型的穩(wěn)定性和可靠性是重要的考慮因素。假設要評估一個預測模型在不同時間段和不同數(shù)據(jù)集上的表現(xiàn)，以下關于模型穩(wěn)定性和可靠性的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以通過多次重復實驗和交叉驗證來評估模型的穩(wěn)定性B.模型在不同數(shù)據(jù)集上的性能差異較大，說明模型的可靠性較低C.只要模型在訓練集上表現(xiàn)良好，就可以認為模型是穩(wěn)定和可靠的D.對模型進行監(jiān)控和更新，以適應數(shù)據(jù)的變化和新的業(yè)務需求15、假設我們要預測未來一段時間內(nèi)的股票價格，以下哪種數(shù)據(jù)分析方法可能不太適用？（）A.時間序列分析B.線性回歸C.聚類分析D.神經(jīng)網(wǎng)絡16、在數(shù)據(jù)分析項目中，數(shù)據(jù)隱私和安全是重要的考慮因素。假設要處理包含個人敏感信息的數(shù)據(jù)，以下關于數(shù)據(jù)隱私保護的描述，正確的是：（）A.不采取任何措施保護數(shù)據(jù)隱私，直接進行分析B.簡單地對敏感數(shù)據(jù)進行加密，不考慮加密算法的強度和安全性C.制定完善的數(shù)據(jù)隱私保護策略，采用合適的加密技術、訪問控制和數(shù)據(jù)匿名化方法，確保數(shù)據(jù)在收集、存儲、處理和傳輸過程中的安全性和合規(guī)性D.認為只要數(shù)據(jù)不泄露，就不需要關注數(shù)據(jù)的使用目的和用戶授權17、在構(gòu)建數(shù)據(jù)分析模型時，特征工程起著關鍵作用。假設我們正在構(gòu)建一個預測房價的模型，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.對數(shù)值型特征進行標準化處理B.忽略地理位置特征，因為它難以量化C.直接使用原始數(shù)據(jù)，不進行任何處理D.將所有特征組合成一個綜合特征18、數(shù)據(jù)分析中的模型選擇需要根據(jù)問題的特點和數(shù)據(jù)的性質(zhì)來決定。假設要預測股票價格的短期波動，數(shù)據(jù)具有高噪聲和非線性特征。以下哪種模型在處理這種復雜的金融數(shù)據(jù)時更有可能取得較好的預測效果？（）A.線性回歸模型B.決策樹模型C.支持向量回歸模型D.深度學習模型19、在數(shù)據(jù)分析中的分類算法評估指標中，以下關于準確率和召回率的說法，不正確的是（）A.準確率是指分類正確的樣本數(shù)占總樣本數(shù)的比例B.召回率是指被正確分類的正例樣本數(shù)占實際正例樣本數(shù)的比例C.在某些情況下，準確率和召回率可能存在矛盾，需要根據(jù)具體問題權衡二者的重要性D.為了綜合評估分類算法的性能，只需要關注準確率和召回率其中一個指標即可，另一個可以忽略20、對于一個包含時間戳的數(shù)據(jù)，若要按照時間順序進行分組并計算每組的統(tǒng)計量，以下哪種方法在Python中較為便捷？（）A.使用pd.Grouper函數(shù)B.自定義函數(shù)進行分組C.先對時間戳進行排序，再進行分組D.以上方法都可行二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）闡述在數(shù)據(jù)分析中，如何進行數(shù)據(jù)的預處理以適應深度學習模型，包括數(shù)據(jù)增強、歸一化等操作的重要性。2、（本題5分）在數(shù)據(jù)分析中，如何處理高維數(shù)據(jù)？請闡述常見的降維方法，如特征選擇、主成分分析等的原理和適用場景。3、（本題5分）闡述數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)歸檔策略，說明如何確定需要歸檔的數(shù)據(jù)、歸檔的頻率和存儲方式，以優(yōu)化數(shù)據(jù)倉庫的性能。三、案例分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）某手機應用商店保存了應用的下載量、評分、用戶評論等數(shù)據(jù)。探討怎樣利用這些數(shù)據(jù)評估應用的質(zhì)量和市場表現(xiàn)。2、（本題5分）某網(wǎng)約車平臺的無障礙服務存有數(shù)據(jù)，包括服務需求、服務響應時間、用戶評價、司機培訓等。分析服務需求和司機培訓對服務響應時間和用戶評價的作用。3、（本題5分）一家快遞公司的農(nóng)村物流業(yè)務記錄了配送數(shù)據(jù)，包括貨物類型、配送距離、配送難度、費用等。研究貨物類型和配送距離對配送難度和費用的影響。4、（本題5分）某在線視頻平臺保存了用戶的觀看歷史、搜索記錄、評分數(shù)據(jù)等。探討怎樣利用這些數(shù)據(jù)進行個性化的內(nèi)容推薦和視頻排序。5、（本題5分）某超市的生鮮類目記錄了銷售數(shù)據(jù)，包括商品種類、銷售數(shù)量、價格、促銷活動、季節(jié)因素等。分析季節(jié)因素對不同生鮮商品銷售和促銷活動效果的影響。四、論述題（本大題共2個小題，共20分)1、（本題10分）房地產(chǎn)市場的數(shù)據(jù)分析對于投資決策和市場預測至關重要。以某房地產(chǎn)開發(fā)商為例，論述如何利用