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頁北京科技大學

《智能信息系統(tǒng)設(shè)計》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30個小題，每小題1分，共30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、數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)可視化的創(chuàng)新可以帶來更好的用戶體驗。以下關(guān)于數(shù)據(jù)可視化創(chuàng)新的說法中，錯誤的是？（）A.數(shù)據(jù)可視化創(chuàng)新可以包括使用新的圖表類型、交互方式和可視化技術(shù)等B.數(shù)據(jù)可視化創(chuàng)新應(yīng)結(jié)合具體的問題和數(shù)據(jù)特點，不能為了創(chuàng)新而創(chuàng)新C.數(shù)據(jù)可視化創(chuàng)新可以提高數(shù)據(jù)分析的效率和準確性，增強數(shù)據(jù)的說服力D.數(shù)據(jù)可視化創(chuàng)新只需要關(guān)注技術(shù)層面，不需要考慮用戶的需求和感受2、在進行數(shù)據(jù)分析時，選擇合適的統(tǒng)計指標能夠更好地描述數(shù)據(jù)特征。假設(shè)我們有一組學生的考試成績數(shù)據(jù)，以下關(guān)于統(tǒng)計指標選擇的描述，正確的是：（）A.計算均值可以準確反映學生成績的平均水平，不受極端值影響B(tài).中位數(shù)能夠避免極端值的干擾，更好地代表成績的一般水平C.眾數(shù)適用于描述成績的集中趨勢，尤其當數(shù)據(jù)分布均勻時D.方差越大，說明學生成績越穩(wěn)定，教學質(zhì)量越高3、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(guān)聯(lián)規(guī)則算法C.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法D.遺傳算法4、在對一家公司的人力資源數(shù)據(jù)進行分析，例如員工的績效評估、工作年限、培訓經(jīng)歷等，以找出影響員工績效的因素，并為人力資源決策提供支持。以下哪種分析方法可能有助于發(fā)現(xiàn)潛在的模式和關(guān)系？（）A.主成分分析B.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘C.文本挖掘D.以上都是5、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)預處理的方法有很多，其中數(shù)據(jù)標準化是一種常用的方法。以下關(guān)于數(shù)據(jù)標準化的描述中，錯誤的是？（）A.數(shù)據(jù)標準化可以將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為具有相同尺度和單位的數(shù)值B.數(shù)據(jù)標準化可以提高數(shù)據(jù)分析的結(jié)果的準確性和可靠性C.數(shù)據(jù)標準化的方法有多種，如min-max標準化、z-score標準化等D.數(shù)據(jù)標準化只適用于數(shù)值型數(shù)據(jù)，對于分類型數(shù)據(jù)無法處理6、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(shè)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7、某電商平臺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.對數(shù)據(jù)進行標準化8、在數(shù)據(jù)挖掘中，Apriori算法常用于挖掘頻繁項集。以下關(guān)于Apriori算法的描述，正確的是？（）A.它是一種無監(jiān)督學習算法B.它只能處理數(shù)值型數(shù)據(jù)C.它的計算復雜度較低D.它需要事先指定頻繁項集的支持度閾值9、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10、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)可視化的目的是為了更好地傳達數(shù)據(jù)的信息。以下關(guān)于數(shù)據(jù)可視化目的的描述中，錯誤的是？（）A.數(shù)據(jù)可視化可以幫助人們更直觀地理解數(shù)據(jù)B.數(shù)據(jù)可視化可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的隱藏模式和趨勢C.數(shù)據(jù)可視化可以提高數(shù)據(jù)的準確性和可靠性D.數(shù)據(jù)可視化可以增強數(shù)據(jù)的說服力和影響力11、在處理大數(shù)據(jù)集時，分布式計算框架能夠提高計算效率。假設(shè)要分析海量的社交媒體數(shù)據(jù)，以下關(guān)于分布式計算框架選擇的描述，正確的是：（）A.Hadoop適合處理大規(guī)模的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，但對實時性要求高的任務(wù)不太適用B.Spark僅能處理批處理任務(wù)，無法支持流處理C.Flink在處理流數(shù)據(jù)方面表現(xiàn)不佳，主要用于批處理D.這些分布式計算框架都差不多，隨便選擇一個都能滿足需求12、在數(shù)據(jù)可視化中，顏色的選擇和使用對于傳達信息有重要影響。假設(shè)要在一個圖表中突出顯示關(guān)鍵數(shù)據(jù)，以下哪種顏色搭配策略可能是最有效的？（）A.使用鮮艷的對比色B.使用相近的柔和色C.隨機選擇顏色D.只使用一種顏色13、數(shù)據(jù)分析中的分類算法用于將數(shù)據(jù)分為不同的類別。假設(shè)要根據(jù)客戶的消費行為將其分為高價值客戶和低價值客戶，以下關(guān)于分類算法選擇的描述，正確的是：（）A.隨意選擇一種分類算法，不考慮數(shù)據(jù)的特征和算法的適用性B.只關(guān)注分類算法的準確率，不考慮召回率和F1值等其他評估指標C.深入分析數(shù)據(jù)特征和業(yè)務(wù)需求，比較不同分類算法的性能，如決策樹、支持向量機、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等，并選擇最適合的算法，同時結(jié)合多種評估指標進行綜合評價D.認為分類算法的參數(shù)設(shè)置不重要，使用默認參數(shù)即可14、在進行數(shù)據(jù)分析時，特征工程對于模型的性能有著重要影響。假設(shè)你正在處理一個預測房價的數(shù)據(jù)集，包含房屋面積、房間數(shù)量、地理位置等特征。以下關(guān)于特征工程的操作，哪一項是最需要謹慎處理的？（）A.對數(shù)值型特征進行標準化或歸一化處理，使其具有相同的量綱B.將地理位置轉(zhuǎn)換為經(jīng)緯度數(shù)值，并作為新的特征C.基于現(xiàn)有特征創(chuàng)建新的交互特征，如房屋面積與房間數(shù)量的乘積D.隨意刪除一些看起來不重要的特征，以簡化模型15、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)計分析和推斷性統(tǒng)計分析，以下敘述不正確的是（）A.描述性統(tǒng)計分析主要用于對數(shù)據(jù)的集中趨勢、離散程度和分布形態(tài)進行描述和總結(jié)B.推斷性統(tǒng)計分析則是基于樣本數(shù)據(jù)對總體特征進行估計和假設(shè)檢驗C.描述性統(tǒng)計分析只能提供數(shù)據(jù)的基本信息，對于深入了解數(shù)據(jù)的內(nèi)在規(guī)律和關(guān)系作用有限D(zhuǎn).在實際應(yīng)用中，通常先進行描述性統(tǒng)計分析，然后根據(jù)研究目的和數(shù)據(jù)特點選擇是否進行推斷性統(tǒng)計分析16、在進行數(shù)據(jù)分析時，如果想要研究兩個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17、在數(shù)據(jù)分析的過程中，數(shù)據(jù)清洗是至關(guān)重要的一步。假設(shè)你獲取了一份包含大量客戶信息的數(shù)據(jù)集，其中存在缺失值、錯誤數(shù)據(jù)和重復記錄等問題。以下關(guān)于數(shù)據(jù)清洗方法的選擇，哪一項是最為關(guān)鍵的？（）A.直接刪除包含缺失值或錯誤數(shù)據(jù)的記錄，以保持數(shù)據(jù)的簡潔性B.采用均值或中位數(shù)來填充缺失值，不考慮數(shù)據(jù)的分布特征C.通過數(shù)據(jù)驗證和邏輯檢查來修正錯誤數(shù)據(jù)，并去除重復記錄D.忽略數(shù)據(jù)中的問題，直接進行后續(xù)的分析18、在進行數(shù)據(jù)分析時，選擇合適的統(tǒng)計量可以幫助我們更好地理解數(shù)據(jù)。關(guān)于均值、中位數(shù)和眾數(shù)，以下描述錯誤的是：（）A.均值容易受到極端值的影響B(tài).中位數(shù)是將數(shù)據(jù)排序后位于中間位置的數(shù)值C.眾數(shù)是數(shù)據(jù)中出現(xiàn)次數(shù)最多的數(shù)值，一定唯一D.對于偏態(tài)分布的數(shù)據(jù)，中位數(shù)可能比均值更能反映數(shù)據(jù)的中心位置19、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)倉庫用于存儲和管理大量的數(shù)據(jù)。假設(shè)要構(gòu)建一個企業(yè)的數(shù)據(jù)倉庫，以下關(guān)于數(shù)據(jù)倉庫的描述，哪一項是不正確的？（）A.數(shù)據(jù)倉庫通常采用多維數(shù)據(jù)模型，便于進行數(shù)據(jù)分析和查詢B.數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)經(jīng)過清洗、轉(zhuǎn)換和整合，具有較高的數(shù)據(jù)質(zhì)量C.數(shù)據(jù)倉庫只適合存儲結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，對于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)無法處理D.可以通過建立數(shù)據(jù)集市，為不同部門和業(yè)務(wù)提供定制的數(shù)據(jù)服務(wù)20、在數(shù)據(jù)分析中，對于高維度的數(shù)據(jù)，例如基因表達數(shù)據(jù)、圖像數(shù)據(jù)等，需要進行降維處理以簡化分析。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21、當分析一個移動應(yīng)用的用戶使用數(shù)據(jù)，比如使用頻率、功能使用情況、用戶留存率等，以改進應(yīng)用的功能和用戶體驗。為了增加用戶留存率，以下哪種策略可能是有效的？（）A.推出新的功能B.優(yōu)化應(yīng)用的界面設(shè)計C.加強用戶互動和社交元素D.以上都是22、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)挖掘的挑戰(zhàn)有很多，其中數(shù)據(jù)質(zhì)量問題是一個重要的挑戰(zhàn)。以下關(guān)于數(shù)據(jù)質(zhì)量問題的描述中，錯誤的是？（）A.數(shù)據(jù)質(zhì)量問題可能會導致數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果的錯誤和不可靠B.數(shù)據(jù)質(zhì)量問題可以通過數(shù)據(jù)清洗和驗證等方法來解決C.數(shù)據(jù)質(zhì)量問題只與數(shù)據(jù)的來源有關(guān)，與數(shù)據(jù)挖掘的算法和技術(shù)無關(guān)D.數(shù)據(jù)質(zhì)量問題需要在數(shù)據(jù)挖掘的整個過程中進行關(guān)注和處理23、假設(shè)要從多個數(shù)據(jù)分析模型中選擇最優(yōu)的一個，以下關(guān)于模型選擇的描述，正確的是：（）A.選擇模型參數(shù)最多的那個，因為它更復雜，性能更好B.根據(jù)訓練集上的表現(xiàn)來選擇模型，無需考慮測試集C.綜合考慮模型的復雜度、準確性和泛化能力來做出選擇D.只要模型在某個特定指標上表現(xiàn)出色，就選擇該模型24、在數(shù)據(jù)挖掘中，關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘是一種常見的方法。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)商品之間的購買關(guān)聯(lián)B.支持度表示同時購買兩種商品的顧客比例C.置信度越高，說明規(guī)則的可靠性越強D.提升度小于1時，表示兩種商品存在負相關(guān)關(guān)系25、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(guān)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(guān)，與數(shù)據(jù)分析的方法和工具無關(guān)26、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)質(zhì)量問題的根源可能來自多個方面。以下關(guān)于數(shù)據(jù)質(zhì)量問題根源的說法中，錯誤的是？（）A.數(shù)據(jù)質(zhì)量問題可能源于數(shù)據(jù)采集過程中的錯誤和不規(guī)范B.數(shù)據(jù)質(zhì)量問題可能由于數(shù)據(jù)存儲和管理不善導致C.數(shù)據(jù)質(zhì)量問題可能是由于數(shù)據(jù)分析方法不當引起的D.數(shù)據(jù)質(zhì)量問題只與數(shù)據(jù)本身有關(guān)，與數(shù)據(jù)處理的過程和人員無關(guān)27、數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)預處理包括數(shù)據(jù)標準化和歸一化。假設(shè)要處理一個包含不同量綱特征的數(shù)據(jù)集，如身高、體重和年齡，為了使這些特征在后續(xù)分析中具有可比性。以下哪種數(shù)據(jù)標準化或歸一化方法更適合？（）A.Z-score標準化B.Min-Max歸一化C.Decimalscaling標準化D.以上方法效果相同28、在數(shù)據(jù)挖掘中，若要對圖像數(shù)據(jù)進行分析，以下哪種技術(shù)可能會被用到？（）A.深度學習B.決策樹C.關(guān)聯(lián)規(guī)則D.因子分析29、在進行數(shù)據(jù)抽樣時，需要選擇合適的抽樣方法。假設(shè)我們有一個大規(guī)模的數(shù)據(jù)集，以下關(guān)于抽樣方法選擇的描述，正確的是：（）A.簡單隨機抽樣能夠保證樣本的代表性，適用于任何情況B.分層抽樣在數(shù)據(jù)存在明顯分層特征時效果不佳C.系統(tǒng)抽樣比隨機抽樣更能準確反映總體特征D.整群抽樣可以節(jié)省抽樣成本，但可能導致樣本偏差較大30、在進行數(shù)據(jù)分析項目時，與業(yè)務(wù)部門的有效溝通是至關(guān)重要的。假設(shè)數(shù)據(jù)分析團隊得出的結(jié)論與業(yè)務(wù)部門的預期不符，以下哪種做法可能是最恰當?shù)模浚ǎ〢.堅持數(shù)據(jù)分析結(jié)果，要求業(yè)務(wù)部門接受B.重新檢查分析過程，看是否存在錯誤C.與業(yè)務(wù)部門深入討論，了解他們的需求和關(guān)注點D.放棄當前分析，按照業(yè)務(wù)部門的意見修改結(jié)論二、論述題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）隨著智能穿戴設(shè)備的普及，個人健康數(shù)據(jù)大量產(chǎn)生。詳細論述如何運用數(shù)據(jù)分析，例如運動習慣分析、健康指標監(jiān)測等，為個人提供健康管理建議，同時分析在數(shù)據(jù)準確性驗證、個人隱私保護和醫(yī)療專業(yè)解讀方面的挑戰(zhàn)及解決辦法。2、（本題5分）旅游業(yè)積累了大量的游客出行數(shù)據(jù)和消費數(shù)據(jù)。論述如何通過數(shù)據(jù)分析技術(shù)，像旅游目的地推薦模型、游客滿意度分析等，精準定位旅游市場需求、優(yōu)化旅游產(chǎn)品設(shè)計，促進旅游業(yè)的發(fā)展，同時思考數(shù)據(jù)季節(jié)性波動和地區(qū)差異性對分析結(jié)果的影響及應(yīng)對措施。3、（本題5分）政府部門在公共服務(wù)和政策制定中可以借助數(shù)據(jù)分析提高決策的科學性和有效性。請詳細探討如何運用數(shù)據(jù)分析來評估公共政策效果、優(yōu)化資源分配和預測社會需求，研究政府數(shù)據(jù)開放和共享過程中的數(shù)據(jù)安全和隱私保護問題，以及如何促進數(shù)據(jù)分析在政府治理中的應(yīng)用和創(chuàng)新。4、（本題5分）在電信行業(yè)，用戶通話記錄、網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)等大量存在。探討如何利用數(shù)據(jù)分析方法，比如客戶流失預測、網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化等，提高電信服務(wù)質(zhì)量，增強用戶粘性，同時研究在數(shù)據(jù)隱私保護法規(guī)嚴格和技術(shù)更新?lián)Q代快方面所面臨的困難及解決途徑。5、（本題5分）在體育領(lǐng)域，運動員的訓練數(shù)據(jù)、比賽數(shù)據(jù)等不斷豐富。詳細論述如何利用數(shù)據(jù)分析，例如運動員表現(xiàn)評估、戰(zhàn)術(shù)分析等，為運動員的訓練和比賽提供科學依據(jù)，提升體育團隊的競技水平，同時分析在數(shù)據(jù)采集設(shè)備準確性、數(shù)據(jù)解讀專業(yè)性和體育賽事特殊性方面的挑戰(zhàn)及解決辦法。三、簡答題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）描述數(shù)據(jù)挖掘中的異常檢測中的基于聚類的方法的原理和步驟，并舉例說明在網(wǎng)絡(luò)流量異常檢測中的應(yīng)用。2、（本題5分）說明在數(shù)據(jù)分析中如何進行數(shù)據(jù)的降維以提高計算效率和可視化效果？請闡述常見的降維方法和技術(shù)，并舉例說明。3、（本題5分）在數(shù)據(jù)分析中，如何處理缺失值？請介紹多種處理缺失值的方法，并分析