學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁天津鐵道職業(yè)技術(shù)學(xué)院

《數(shù)據(jù)模型與決策》2023-2024學(xué)年第一學(xué)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2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、在數(shù)據(jù)分析中，預(yù)測模型的穩(wěn)定性和可靠性是重要的考慮因素。假設(shè)要評估一個預(yù)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(guān)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(fù)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(xùn)練集上表現(xiàn)良好，就可以認(rèn)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(yīng)數(shù)據(jù)的變化和新的業(yè)務(wù)需求2、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)一個企業(yè)要建立數(shù)據(jù)倉庫。以下關(guān)于數(shù)據(jù)倉庫的描述，哪一項是錯誤的？（）A.數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)通常是經(jīng)過整合和清洗的，質(zhì)量較高B.數(shù)據(jù)倉庫支持復(fù)雜的查詢和分析操作，能夠快速返回結(jié)果C.數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)更新頻率較低，一般是定期批量更新D.數(shù)據(jù)倉庫可以直接替代業(yè)務(wù)系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)庫，用于日常的事務(wù)處理3、假設(shè)要分析兩個變量之間的因果關(guān)系，以下關(guān)于因果分析方法的描述，正確的是：（）A.相關(guān)性強就意味著存在因果關(guān)系B.格蘭杰因果檢驗可以確定變量之間的單向或雙向因果關(guān)系C.觀察兩個變量的變化趨勢就能判斷因果關(guān)系D.不需要考慮其他潛在因素的影響，直接得出因果結(jié)論4、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(xué)習(xí)算法B.它只能處理數(shù)值型數(shù)據(jù)C.它的計算復(fù)雜度較低D.它需要事先指定頻繁項集的支持度閾值5、數(shù)據(jù)分析中的文本分析是一個重要領(lǐng)域。假設(shè)你要對大量的客戶評論進行情感分析，判斷是正面、負(fù)面還是中性。以下關(guān)于文本分析方法的選擇，哪一項是最重要的？（）A.使用詞袋模型，基于詞頻統(tǒng)計進行分析B.運用深度學(xué)習(xí)模型，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，自動提取特征C.借助詞典和規(guī)則，根據(jù)預(yù)定義的情感詞和句式判斷D.隨機抽取部分評論進行人工分析，以此類推整體6、假設(shè)要評估一個數(shù)據(jù)分析模型的性能，以下關(guān)于評估指標(biāo)和方法的描述，正確的是：（）A.準(zhǔn)確率是唯一可靠的評估指標(biāo)，能全面反映模型的好壞B.召回率在所有情況下都比精確率更重要C.交叉驗證可以有效地避免模型過擬合，并且能更準(zhǔn)確地評估模型在不同數(shù)據(jù)子集上的性能D.對于不平衡數(shù)據(jù)集，使用平衡準(zhǔn)確率來評估模型是不合適的7、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)要從一個大型數(shù)據(jù)庫中抽取樣本以估計總體特征，以下關(guān)于抽樣方法選擇的描述，正確的是：（）A.采用簡單隨機抽樣，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，不考慮樣本量對結(jié)果的影響8、在數(shù)據(jù)分析中，評估模型的性能是重要的環(huán)節(jié)。假設(shè)我們已經(jīng)建立了一個預(yù)測模型。以下關(guān)于模型評估的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以使用交叉驗證來評估模型的穩(wěn)定性和泛化能力B.混淆矩陣可以幫助我們分析模型在不同類別上的預(yù)測情況C.準(zhǔn)確率是評估模型性能的唯一指標(biāo)，準(zhǔn)確率越高模型越好D.可以根據(jù)具體問題選擇合適的評估指標(biāo)，如召回率、F1值等9、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)可視化是重要的環(huán)節(jié)。若要展示不同年齡段人群的收入分布情況，以下哪種圖表最為合適？（）A.折線圖B.餅圖C.箱線圖D.柱狀圖10、在數(shù)據(jù)分析中，以下哪種方法可以用于降低數(shù)據(jù)的維度同時保持?jǐn)?shù)據(jù)的局部結(jié)構(gòu)？（）A.t-SNE算法B.MDS算法C.UMAP算法D.以上都是11、數(shù)據(jù)分析中的決策樹算法具有易于理解和解釋的特點。假設(shè)我們要使用決策樹算法進行分類任務(wù)。以下關(guān)于決策樹的描述，哪一項是不準(zhǔn)確的？（）A.決策樹通過對數(shù)據(jù)的遞歸劃分來構(gòu)建分類規(guī)則B.可以使用信息增益或基尼指數(shù)來選擇最優(yōu)的劃分屬性C.決策樹容易受到噪聲數(shù)據(jù)的影響，導(dǎo)致過擬合D.決策樹的深度越深，分類效果就一定越好12、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)可視化的工具和技術(shù)有很多，其中Python是一種常用的編程語言。以下關(guān)于Python在數(shù)據(jù)可視化中的作用，錯誤的是？（）A.Python可以使用各種數(shù)據(jù)可視化庫，如Matplotlib、Seaborn等，進行數(shù)據(jù)可視化B.Python可以進行數(shù)據(jù)的處理和分析，為數(shù)據(jù)可視化提供數(shù)據(jù)支持C.Python的數(shù)據(jù)可視化功能強大，可以制作各種復(fù)雜的圖表和圖形D.Python只適用于專業(yè)的數(shù)據(jù)分析師，對于非專業(yè)用戶來說難以掌握13、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(zhǔn)營銷？（）A.決策樹算法B.聚類算法C.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法D.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法14、關(guān)于數(shù)據(jù)分析中的多變量分析，假設(shè)要同時研究多個自變量對因變量的影響。以下哪種方法可以幫助我們理解變量之間的復(fù)雜關(guān)系和交互作用？（）A.多元線性回歸B.因子分析，提取公共因子C.偏最小二乘回歸D.只研究單個變量與因變量的關(guān)系15、在進行數(shù)據(jù)可視化時，選擇合適的圖表類型要根據(jù)數(shù)據(jù)的特點和分析目的。假設(shè)你要展示不同年齡段人群的收入分布情況，以下關(guān)于圖表選擇的建議，哪一項是最恰當(dāng)?shù)模浚ǎ〢.使用折線圖，體現(xiàn)收入隨年齡的變化趨勢B.運用柱狀圖，比較不同年齡段的收入水平C.選擇餅圖，展示各年齡段收入在總體中的占比D.采用雷達圖，綜合展示多個相關(guān)變量二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）在進行回歸分析時，如何判斷模型的擬合優(yōu)度？解釋常用的評估指標(biāo)如R平方值的含義和作用，并說明如何改進擬合不好的模型。2、（本題5分）說明在數(shù)據(jù)倉庫中如何進行數(shù)據(jù)的更新和維護？請闡述更新的策略和方法，并舉例說明在實際業(yè)務(wù)中的應(yīng)用。3、（本題5分）在進行數(shù)據(jù)分析時，如何結(jié)合業(yè)務(wù)知識進行數(shù)據(jù)解讀和分析？闡述業(yè)務(wù)理解在數(shù)據(jù)分析中的重要性，并舉例說明。三、論述題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）醫(yī)療行業(yè)積累了大量的患者數(shù)據(jù)，包括病歷、診斷結(jié)果、治療方案等。論述如何利用數(shù)據(jù)分析技術(shù)挖掘這些數(shù)據(jù)中的潛在模式和規(guī)律，以輔助疾病診斷、治療方案優(yōu)化以及醫(yī)療資源的合理分配，并探討數(shù)據(jù)分析在醫(yī)療領(lǐng)域面臨的倫理和法律問題。2、（本題5分）隨著智能交通系統(tǒng)的發(fā)展，交通流量數(shù)據(jù)、路況數(shù)據(jù)等大量涌現(xiàn)。詳細(xì)論述如何運用數(shù)據(jù)分析，例如智能信號燈控制優(yōu)化、擁堵路段預(yù)測等，改善城市交通狀況，同時分析在數(shù)據(jù)融合難度大、實時處理要求高和交通模型準(zhǔn)確性方面的挑戰(zhàn)及解決辦法。3、（本題5分）在在線旅游預(yù)訂平臺的競爭中，數(shù)據(jù)分析可以提升用戶滿意度和差異化服務(wù)。以某在線旅游預(yù)訂平臺為例，論述如何利用數(shù)據(jù)分析來了解用戶需求偏好、提供個性化服務(wù)、優(yōu)化價格策略，以及如何與合作伙伴共享數(shù)據(jù)實現(xiàn)互利共贏。4、（本題5分）在金融投資組合管理中，如何運用數(shù)據(jù)分析進行資產(chǎn)配置和風(fēng)險分散，實現(xiàn)投資收益的最大化。5、（本題5分）制造業(yè)企業(yè)在生產(chǎn)過程中產(chǎn)生了大量的工藝、質(zhì)量和設(shè)備運行數(shù)據(jù)。以某汽車制造企業(yè)為例，論述如何通過數(shù)據(jù)分析來實現(xiàn)生產(chǎn)過程的優(yōu)化，如質(zhì)量控制、生產(chǎn)排程、設(shè)備維護預(yù)測，以及如何利用數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法持續(xù)改進生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。四、案例分析題（本大題共3個小題，共30分)1、（本題10分）某在線