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)四川大學(xué)

《數(shù)據(jù)采集與清洗》2023-2024學(xué)年第一學(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、在對(duì)一家餐廳的營(yíng)業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，例如菜品銷售數(shù)量、顧客評(píng)價(jià)、營(yíng)業(yè)時(shí)間段等，以制定營(yíng)銷策略和優(yōu)化菜單。以下哪個(gè)因素可能對(duì)餐廳的盈利能力產(chǎn)生最大影響？（）A.熱門菜品的推廣B.營(yíng)業(yè)時(shí)間段的調(diào)整C.菜單的更新和優(yōu)化D.以上都是2、在數(shù)據(jù)分析中，時(shí)間序列分析用于處理隨時(shí)間變化的數(shù)據(jù)。假設(shè)要預(yù)測(cè)股票價(jià)格的未來(lái)走勢(shì)，以下關(guān)于時(shí)間序列分析的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.移動(dòng)平均法可以平滑數(shù)據(jù)，去除短期波動(dòng)，突出長(zhǎng)期趨勢(shì)B.指數(shù)平滑法能夠根據(jù)歷史數(shù)據(jù)的權(quán)重對(duì)未來(lái)進(jìn)行預(yù)測(cè)，近期數(shù)據(jù)的權(quán)重通常較大C.自回歸整合移動(dòng)平均（ARIMA）模型可以捕捉時(shí)間序列的線性和季節(jié)性特征D.時(shí)間序列分析能夠準(zhǔn)確預(yù)測(cè)股票價(jià)格的未來(lái)值，不受市場(chǎng)不確定性和突發(fā)事件的影響3、在數(shù)據(jù)挖掘中，K-Means聚類算法是一種常見(jiàn)的聚類方法。以下關(guān)于K-Means算法的缺點(diǎn)，不正確的是？（）A.對(duì)初始聚類中心敏感B.容易陷入局部最優(yōu)解C.不能處理非球形的簇D.計(jì)算復(fù)雜度高4、在數(shù)據(jù)分析中，時(shí)間序列分析用于處理具有時(shí)間順序的數(shù)據(jù)。假設(shè)我們要分析股票價(jià)格的歷史數(shù)據(jù)。以下關(guān)于時(shí)間序列分析的描述，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.可以使用移動(dòng)平均等方法對(duì)時(shí)間序列進(jìn)行平滑處理，去除噪聲B.自回歸模型（AR）和移動(dòng)平均模型（MA）可以用于預(yù)測(cè)時(shí)間序列的未來(lái)值C.時(shí)間序列數(shù)據(jù)一定是平穩(wěn)的，不需要進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)D.可以結(jié)合多種時(shí)間序列模型，提高預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性5、在數(shù)據(jù)預(yù)處理階段，若發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中存在大量缺失值，以下哪種處理方法較為合適？（）A.直接刪除含缺失值的記錄B.用均值或中位數(shù)填充缺失值C.根據(jù)其他變量推測(cè)缺失值D.以上方法均可6、對(duì)于數(shù)據(jù)可視化，假設(shè)要展示不同地區(qū)在過(guò)去十年間的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)趨勢(shì)。數(shù)據(jù)涵蓋多個(gè)指標(biāo)，且地區(qū)之間存在較大差異。為了清晰、直觀地呈現(xiàn)數(shù)據(jù)的變化和對(duì)比，以下哪種可視化圖表可能是最適合的？（）A.柱狀圖，分別展示每個(gè)地區(qū)每年的經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)B.折線圖，呈現(xiàn)每個(gè)地區(qū)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)隨時(shí)間的變化C.餅圖，展示各地區(qū)在某一年的經(jīng)濟(jì)占比D.箱線圖，反映數(shù)據(jù)的分布情況7、當(dāng)分析數(shù)據(jù)的分布特征時(shí)，以下哪個(gè)圖形可以直觀地展示數(shù)據(jù)的眾數(shù)？（）A.直方圖B.莖葉圖C.箱線圖D.餅圖8、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)分析報(bào)告是一種重要的成果輸出形式。以下關(guān)于數(shù)據(jù)分析報(bào)告的描述中，錯(cuò)誤的是？（）A.數(shù)據(jù)分析報(bào)告應(yīng)該包括問(wèn)題的背景、分析的方法、結(jié)果的呈現(xiàn)和結(jié)論的建議等內(nèi)容B.數(shù)據(jù)分析報(bào)告應(yīng)該使用簡(jiǎn)潔明了的語(yǔ)言，避免使用專業(yè)術(shù)語(yǔ)和復(fù)雜的公式C.數(shù)據(jù)分析報(bào)告應(yīng)該具有邏輯性和條理性，便于讀者理解和接受D.數(shù)據(jù)分析報(bào)告的結(jié)果可以根據(jù)需要進(jìn)行調(diào)整和修改，以滿足不同的需求9、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)清洗是至關(guān)重要的一步。假設(shè)我們有一個(gè)包含大量客戶信息的數(shù)據(jù)集，其中存在缺失值、錯(cuò)誤數(shù)據(jù)和重復(fù)記錄。以下關(guān)于數(shù)據(jù)清洗方法的描述，正確的是：（）A.直接刪除包含缺失值的記錄，以快速簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)集B.對(duì)于錯(cuò)誤數(shù)據(jù)，可以根據(jù)其他相關(guān)字段的值進(jìn)行推測(cè)和修正C.忽略重復(fù)記錄，因?yàn)樗鼈儗?duì)數(shù)據(jù)分析結(jié)果影響不大D.不進(jìn)行任何數(shù)據(jù)清洗操作，直接使用原始數(shù)據(jù)進(jìn)行分析10、數(shù)據(jù)分析中的隨機(jī)森林是一種集成學(xué)習(xí)算法。假設(shè)我們使用隨機(jī)森林進(jìn)行分類任務(wù)，以下哪個(gè)因素會(huì)影響隨機(jī)森林的性能？（）A.決策樹(shù)的數(shù)量B.特征的隨機(jī)選擇C.樣本的隨機(jī)抽樣D.以上都是11、在數(shù)據(jù)挖掘中，以下哪種算法常用于對(duì)客戶進(jìn)行分類，以實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營(yíng)銷？（）A.決策樹(shù)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12、對(duì)于一個(gè)具有多個(gè)特征的數(shù)據(jù)集合，若要進(jìn)行特征工程，以下哪些操作可能會(huì)被執(zhí)行？（）A.特征縮放B.特征選擇C.特征構(gòu)建D.以上都是13、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，如果需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行缺失值處理，同時(shí)考慮數(shù)據(jù)的分布特征，以下哪種方法較為合適？（）A.隨機(jī)森林插補(bǔ)B.基于聚類的插補(bǔ)C.基于回歸的插補(bǔ)D.以上都不是14、數(shù)據(jù)分析中的文本挖掘用于從大量文本數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值的信息。假設(shè)要從客戶的評(píng)價(jià)文本中挖掘他們的滿意度，以下關(guān)于文本挖掘的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以使用詞袋模型將文本轉(zhuǎn)換為數(shù)值向量，以便進(jìn)行后續(xù)的分析B.情感分析能夠判斷文本的情感傾向，如積極、消極或中性C.主題模型可以發(fā)現(xiàn)文本中的潛在主題，但無(wú)法確定每個(gè)文本所屬的具體主題D.文本挖掘不需要對(duì)文本進(jìn)行預(yù)處理，如分詞和去除停用詞15、在數(shù)據(jù)分析中的分類算法評(píng)估指標(biāo)中，以下關(guān)于準(zhǔn)確率和召回率的說(shuō)法，不正確的是（）A.準(zhǔn)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(shí)際正例樣本數(shù)的比例C.在某些情況下，準(zhǔn)確率和召回率可能存在矛盾，需要根據(jù)具體問(wèn)題權(quán)衡二者的重要性D.為了綜合評(píng)估分類算法的性能，只需要關(guān)注準(zhǔn)確率和召回率其中一個(gè)指標(biāo)即可，另一個(gè)可以忽略16、假設(shè)我們正在分析一家公司的銷售數(shù)據(jù)，以制定營(yíng)銷策略。以下關(guān)于數(shù)據(jù)分析目的和方法的描述，正確的是：（）A.主要目的是找出銷售額最高的產(chǎn)品，通過(guò)簡(jiǎn)單排序就能實(shí)現(xiàn)B.為了預(yù)測(cè)未來(lái)銷售趨勢(shì)，應(yīng)該使用時(shí)間序列分析方法C.分析客戶地域分布對(duì)銷售的影響時(shí)，無(wú)需考慮其他因素D.要評(píng)估不同營(yíng)銷渠道的效果，只需比較銷售額的大小17、在聚類分析中，以下關(guān)于K-Means算法的描述，不正確的是：（）A.算法需要事先指定聚類的個(gè)數(shù)KB.初始聚類中心的選擇對(duì)最終結(jié)果影響不大C.算法通過(guò)不斷迭代來(lái)優(yōu)化聚類結(jié)果D.適用于處理大規(guī)模數(shù)據(jù)18、進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。以下關(guān)于分類算法的描述，錯(cuò)誤的是：（）A.決策樹(shù)算法易于理解和解釋B.支持向量機(jī)在處理高維數(shù)據(jù)時(shí)表現(xiàn)出色C.K近鄰算法對(duì)異常值不敏感D.樸素貝葉斯算法假設(shè)各個(gè)特征之間相互獨(dú)立19、對(duì)于一個(gè)具有大量數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫(kù)，若要提高查詢效率，以下哪種技術(shù)可能會(huì)被使用？（）A.緩存B.分區(qū)C.索引優(yōu)化D.以上都是20、對(duì)于數(shù)據(jù)分析中的分類問(wèn)題，假設(shè)要預(yù)測(cè)一個(gè)郵件是否為垃圾郵件，基于郵件的內(nèi)容、發(fā)件人、主題等特征。以下哪種分類算法在處理這種文本分類任務(wù)時(shí)可能效果較好？（）A.決策樹(shù)，通過(guò)一系列規(guī)則進(jìn)行分類B.支持向量機(jī)，尋找最優(yōu)分類超平面C.樸素貝葉斯，基于概率進(jìn)行分類D.不進(jìn)行分類，將所有郵件視為正常郵件21、在處理大數(shù)據(jù)時(shí)，分布式計(jì)算框架發(fā)揮了重要作用。以下關(guān)于分布式計(jì)算框架的描述，正確的是：（）A.Hadoop僅適用于數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，不支持?jǐn)?shù)據(jù)處理B.Spark相比Hadoop，在迭代計(jì)算方面性能更優(yōu)C.分布式計(jì)算框架可以解決數(shù)據(jù)的一致性問(wèn)題，但無(wú)法提高計(jì)算效率D.分布式計(jì)算框架中的節(jié)點(diǎn)之間不需要進(jìn)行通信和協(xié)調(diào)22、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的潛在模式和關(guān)系方面發(fā)揮著重要作用。假設(shè)我們要從電商網(wǎng)站的用戶購(gòu)買記錄中挖掘用戶的購(gòu)買行為模式。以下關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘可以發(fā)現(xiàn)不同商品之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，幫助進(jìn)行商品推薦B.分類算法能夠根據(jù)已知的類別標(biāo)簽對(duì)新的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類預(yù)測(cè)C.聚類分析將數(shù)據(jù)分為不同的組，但這些組必須事先定義好D.數(shù)據(jù)挖掘需要大量的數(shù)據(jù)和計(jì)算資源，同時(shí)結(jié)果需要進(jìn)一步的分析和驗(yàn)證23、數(shù)據(jù)分析中的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘可以發(fā)現(xiàn)不同項(xiàng)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。假設(shè)我們?cè)诜治龀械匿N售數(shù)據(jù)，想要找出經(jīng)常一起被購(gòu)買的商品組合，以下哪個(gè)關(guān)聯(lián)規(guī)則度量指標(biāo)可以用來(lái)評(píng)估規(guī)則的強(qiáng)度？（）A.支持度B.置信度C.提升度D.以上都是24、對(duì)于一個(gè)具有多個(gè)分類變量的數(shù)據(jù)集，若要分析不同類別之間的差異，應(yīng)選擇哪種統(tǒng)計(jì)分析方法？（）A.方差分析B.獨(dú)立性檢驗(yàn)C.相關(guān)分析D.描述性統(tǒng)計(jì)25、在數(shù)據(jù)挖掘中，以下哪種算法常用于對(duì)客戶進(jìn)行分類，以實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營(yíng)銷？（）A.決策樹(shù)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)算法二、簡(jiǎn)答題（本大題共4個(gè)小題，共20分)1、（本題5分）說(shuō)明在數(shù)據(jù)分析中如何進(jìn)行數(shù)據(jù)的質(zhì)量監(jiān)控和預(yù)警？請(qǐng)闡述監(jiān)控的指標(biāo)、方法和預(yù)警機(jī)制，并舉例說(shuō)明在生產(chǎn)數(shù)據(jù)中的應(yīng)用。2、（本題5分）在數(shù)據(jù)分析中，如何處理高維數(shù)據(jù)？請(qǐng)闡述常見(jiàn)的降維方法，如特征選擇、主成分分析等的原理和適用場(chǎng)景。3、（本題5分）描述在數(shù)據(jù)分析中，如何進(jìn)行模型的部署和上線，包括模型的轉(zhuǎn)換、優(yōu)化和監(jiān)控等關(guān)鍵步驟。4、（本題5分）闡述數(shù)據(jù)分析師應(yīng)具備的技能和素質(zhì)，包括技術(shù)能力、業(yè)務(wù)理解能力、溝通能力等，并說(shuō)明如何培養(yǎng)和提升這些能力。三、案例分析題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）某辦公用品電商平臺(tái)擁有商品銷售數(shù)據(jù)、企業(yè)采購(gòu)行為、市場(chǎng)趨勢(shì)等。分析企業(yè)辦公用品的采購(gòu)需求，提供定制化服務(wù)。2、（本題5分）某電商平臺(tái)的母嬰產(chǎn)品類目擁有銷售數(shù)據(jù)，包括品牌、產(chǎn)品類別、價(jià)格、銷量、用戶年齡等。分析不同年齡段用戶對(duì)母嬰產(chǎn)品品牌和類別的選擇偏好。3、（本題5分）某在線英語(yǔ)學(xué)習(xí)平臺(tái)保存了學(xué)生學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)、課程難度反饋、教師教學(xué)評(píng)價(jià)等。優(yōu)化課程設(shè)置和教師培訓(xùn)，提高學(xué)習(xí)效果。4、（本題5分）一家數(shù)碼產(chǎn)品專賣店擁有銷售數(shù)據(jù)、產(chǎn)品熱度、顧客咨詢問(wèn)題等。調(diào)整數(shù)碼產(chǎn)品的進(jìn)貨策略和銷售重點(diǎn)。5、（本題5分）某餐飲企業(yè)積累了菜品銷售數(shù)據(jù)、顧客評(píng)價(jià)、食材采購(gòu)成本等信息。思考如何利用這些數(shù)據(jù)進(jìn)行菜品優(yōu)化和成本控制，提高經(jīng)營(yíng)效益。四、論述題（本大題共3個(gè)小題，共30分)1、（本題10分）在影視制作領(lǐng)域，影片的拍攝成本數(shù)據(jù)、票房數(shù)據(jù)和觀眾反饋數(shù)據(jù)等逐漸豐富。探討如何利用數(shù)據(jù)分析方法，比如影片投資風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、觀眾喜好預(yù)測(cè)等，指導(dǎo)影視制作決策，同時(shí)研究在數(shù)據(jù)