學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁上海中醫(yī)藥大學《商務智能分析》

2023-2024學年第一學期期末試卷題號一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共15個小題，每小題1分，共15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)挖掘中，若要對數(shù)據(jù)進行分類，以下哪種算法對噪聲和缺失值具有較好的容忍性？（）A.決策樹B.樸素貝葉斯C.支持向量機D.隨機森林2、在數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)集市的建設中，需要考慮數(shù)據(jù)的整合和存儲。假設要為一個企業(yè)構建數(shù)據(jù)存儲架構，以下關于數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)集市選擇的描述，正確的是：（）A.只建立數(shù)據(jù)倉庫，不考慮數(shù)據(jù)集市，認為數(shù)據(jù)倉庫能夠滿足所有分析需求B.盲目建立數(shù)據(jù)集市，不與數(shù)據(jù)倉庫進行有效的集成和協(xié)調(diào)C.根據(jù)企業(yè)的規(guī)模、業(yè)務需求和數(shù)據(jù)特點，合理規(guī)劃數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)集市的架構，確保數(shù)據(jù)的一致性和可用性，并明確它們在數(shù)據(jù)分析中的角色和作用D.不考慮數(shù)據(jù)的更新和維護，只關注初始的建設3、在進行數(shù)據(jù)分析時，需要處理數(shù)據(jù)的不平衡問題。假設要分析信用卡欺詐檢測數(shù)據(jù)，其中欺詐交易的樣本數(shù)量遠遠少于正常交易。以下哪種方法在處理這種數(shù)據(jù)不平衡問題時更能提高模型對少數(shù)類（欺詐交易）的識別能力？（）A.過采樣B.欠采樣C.合成少數(shù)類過采樣技術（SMOTE）D.以上方法結合使用4、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5、在數(shù)據(jù)分析的抽樣方法中，假設要從一個大規(guī)模的數(shù)據(jù)集中抽取一部分樣本進行分析。為了保證樣本具有代表性，以下哪種抽樣方法可能是較好的選擇？（）A.簡單隨機抽樣，每個個體被抽取的概率相等B.分層抽樣，按不同層次分別抽樣C.系統(tǒng)抽樣，按照一定的間隔抽取D.不進行抽樣，直接分析整個數(shù)據(jù)集6、假設要分析社交媒體上的輿論趨勢，以下關于輿論分析方法的描述，正確的是：（）A.只統(tǒng)計帖子的數(shù)量就能了解輿論的走向B.對帖子的內(nèi)容進行情感分析和主題提取，綜合判斷輿論趨勢C.忽略社交媒體平臺的特點和用戶行為，直接進行分析D.輿論分析不需要考慮時間因素，只關注當前的熱門話題7、數(shù)據(jù)分析中的主成分分析（PCA）常用于數(shù)據(jù)降維。假設我們有一個高維的數(shù)據(jù)集，其中包含大量相關的特征，通過PCA進行降維時，以下哪個說法是正確的？（）A.降維后的主成分數(shù)量一定少于原始特征數(shù)量B.主成分是原始特征的線性組合C.降維過程會丟失部分數(shù)據(jù)信息D.以上都是8、數(shù)據(jù)分析中的主成分分析（PCA）用于數(shù)據(jù)降維。假設要對一個高維的數(shù)據(jù)集進行降維，以下關于主成分分析的描述，哪一項是不正確的？（）A.主成分是原始變量的線性組合，能夠保留數(shù)據(jù)的大部分方差B.通過選擇前幾個主成分，可以在減少數(shù)據(jù)維度的同時盡量保持數(shù)據(jù)的重要信息C.主成分分析可以消除變量之間的相關性，但可能會導致數(shù)據(jù)的物理意義變得不明確D.主成分分析適用于任何類型的數(shù)據(jù)，不需要對數(shù)據(jù)進行預處理和標準化9、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)質(zhì)量的評估指標有很多，其中準確性是一個重要的指標。以下關于準確性的描述中，錯誤的是？（）A.準確性是指數(shù)據(jù)與實際情況的符合程度B.準確性可以通過計算數(shù)據(jù)的誤差率來衡量C.提高數(shù)據(jù)的準確性可以通過數(shù)據(jù)清洗和驗證等方法來實現(xiàn)D.數(shù)據(jù)的準確性只與數(shù)據(jù)的來源有關，與數(shù)據(jù)分析的方法和工具無關10、當分析一個金融投資組合的績效數(shù)據(jù)，包括不同資產(chǎn)的收益率、風險指標、相關性等，以優(yōu)化投資組合配置。以下哪個原則可能是在風險和收益平衡中需要首要考慮的？（）A.最大化收益率B.最小化風險C.符合投資者的風險偏好D.以上都不是11、在數(shù)據(jù)分析中，探索性數(shù)據(jù)分析（EDA）用于初步了解數(shù)據(jù)的特征和分布。假設要對一個新收集的社交媒體數(shù)據(jù)進行EDA，包括用戶的年齡、性別、地域和發(fā)布內(nèi)容等信息。以下哪種EDA方法在快速發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的潛在模式和關系方面更有效？（）A.數(shù)據(jù)可視化B.統(tǒng)計描述C.相關性分析D.以上方法結合使用12、當分析一個社交媒體平臺上用戶的行為數(shù)據(jù)，包括發(fā)布內(nèi)容的頻率、互動情況、關注對象等，以了解用戶的興趣和社交網(wǎng)絡結構?？紤]到數(shù)據(jù)的多樣性和復雜性，以下哪種數(shù)據(jù)可視化方式可能有助于更直觀地呈現(xiàn)分析結果？（）A.柱狀圖B.折線圖C.餅圖D.社交網(wǎng)絡圖13、數(shù)據(jù)分析中的時間序列分析常用于預測未來趨勢。假設要預測未來一個月的某商品銷售量，該商品的銷售數(shù)據(jù)具有明顯的季節(jié)性和趨勢性。以下哪種時間序列預測模型在這種情況下更有可能提供準確的預測？（）A.移動平均模型B.指數(shù)平滑模型C.ARIMA模型D.Prophet模型14、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)挖掘是一種高級的技術。以下關于數(shù)據(jù)挖掘的描述中，錯誤的是？（）A.數(shù)據(jù)挖掘可以從大量的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)隱藏的模式和規(guī)律B.數(shù)據(jù)挖掘可以使用機器學習算法進行數(shù)據(jù)的分類、聚類和預測C.數(shù)據(jù)挖掘需要專業(yè)的技術和知識，對于普通用戶來說難以掌握D.數(shù)據(jù)挖掘的結果一定是準確無誤的，可以直接用于決策15、對于一個不平衡的數(shù)據(jù)集，若要通過采樣方法來平衡數(shù)據(jù)，以下哪種采樣策略可能會導致過擬合？（）A.隨機過采樣B.隨機欠采樣C.SMOTE采樣D.以上都有可能二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）解釋數(shù)據(jù)可視化中的交互設計原則，說明如何通過交互設計提升用戶對數(shù)據(jù)的理解和探索能力，并舉例說明。2、（本題5分）簡述數(shù)據(jù)預處理的步驟和目的，包括數(shù)據(jù)標準化、歸一化等操作，并解釋為什么數(shù)據(jù)預處理對后續(xù)分析至關重要。3、（本題5分）描述數(shù)據(jù)分析中的模型評估中的混淆矩陣的構成和用途，說明如何通過混淆矩陣計算準確率、召回率等指標，并舉例說明。4、（本題5分）描述數(shù)據(jù)挖掘中的層次聚類算法的優(yōu)缺點和改進方法，并舉例說明在客戶細分中的應用。三、論述題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）在醫(yī)療領域，電子病歷和醫(yī)療影像等數(shù)據(jù)不斷豐富。以某大型醫(yī)院為例，闡述如何運用數(shù)據(jù)分析來輔助疾病診斷和預測，例如疾病分類模型的構建、影像數(shù)據(jù)的分析處理、臨床數(shù)據(jù)的挖掘，以及如何解決數(shù)據(jù)質(zhì)量、隱私保護和模型解釋性等關鍵問題。2、（本題5分）在零售銀行的個人貸款業(yè)務中，數(shù)據(jù)分析對于風險評估和定價至關重要。以某零售銀行為例，論述如何利用數(shù)據(jù)分析來評估借款人信用風險、確定貸款利率、優(yōu)化貸款審批流程，以及如何監(jiān)控貸款組合的風險狀況。3、（本題5分）醫(yī)療健康領域的可穿戴設備產(chǎn)生了個人健康數(shù)據(jù)，如何對這些數(shù)據(jù)進行分析以提供個性化的健康建議和疾病預防？請論述數(shù)據(jù)分析在健康管理中的應用、數(shù)據(jù)的可靠性驗證以及與醫(yī)療機構的整合問題。4、（本題5分）在電商供應鏈金融領域，供應商交易數(shù)據(jù)、資金流動數(shù)據(jù)等不斷增多。詳細論述如何運用數(shù)據(jù)分析，例如供應商信用評估、融資風險控制等，推動電商供應鏈金融發(fā)展，同時分析在數(shù)據(jù)造假防范、金融監(jiān)管合規(guī)和供應鏈穩(wěn)定性方面的挑戰(zhàn)及解決辦法。5、（本題5分）金融行業(yè)擁有豐富的交易數(shù)據(jù)和客戶信息。分析如何運用數(shù)據(jù)分析技術，像風險評估模型、投資組合優(yōu)化等，識別金融風險、發(fā)現(xiàn)投資機會，提升金融機構的風險管理能力和盈利能力，同時探討在數(shù)據(jù)質(zhì)量、模型準確性和監(jiān)管要求方面所面臨的挑戰(zhàn)及解決方案。四、案例分析題（本大題共4個小題，共40分)1、（本題10分）某網(wǎng)約車平臺擁有司機和乘客的數(shù)據(jù)，包括接單時間、行程距離、費用、乘客評價等。分析司機的接單時間分布和行程距離對費用和乘客評價的影響。2、（本題10分）一家連鎖超市收集了各門店的銷售數(shù)據(jù)，涵蓋商品種類、銷售數(shù)量、銷售額、促銷活動等信息。探討怎樣利用這些