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2頁江西師范大學(xué)《數(shù)據(jù)挖掘算法》2024-2025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25個小題，每小題1分，共25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、在進行數(shù)據(jù)可視化時，顏色的選擇對于圖表的可讀性有很大影響。以下關(guān)于顏色選擇的原則，錯誤的是？（）A.避免使用過于鮮艷的顏色B.使用對比強烈的顏色區(qū)分不同的數(shù)據(jù)C.隨意選擇顏色，只要美觀D.考慮色盲人群的可辨識度2、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(shè)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(yuǎn)遠(yuǎn)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(shù)（SMOTE）D.以上方法結(jié)合使用4、對于數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)隱私保護，假設(shè)處理的數(shù)據(jù)包含敏感的個人信息。以下哪種方法可能有助于在數(shù)據(jù)分析過程中確保數(shù)據(jù)的安全性和合規(guī)性？（）A.數(shù)據(jù)匿名化，去除可識別個人的信息B.加密技術(shù)，對數(shù)據(jù)進行加密處理C.訪問控制，限制對數(shù)據(jù)的訪問權(quán)限D(zhuǎn).不采取任何保護措施，直接處理數(shù)據(jù)5、在進行數(shù)據(jù)探索性分析時，以下關(guān)于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的異常值的方法，哪一項是最常用的？（）A.計算數(shù)據(jù)的均值和標(biāo)準(zhǔn)差，超出一定范圍的值視為異常值B.繪制箱線圖，觀察超出箱體范圍的值C.對數(shù)據(jù)進行排序，查看兩端的值D.隨機抽取部分?jǐn)?shù)據(jù)進行檢查6、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7、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(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，以快速簡化數(shù)據(jù)集B.對于錯誤數(shù)據(jù)，可以根據(jù)其他相關(guān)字段的值進行推測和修正C.忽略重復(fù)記錄，因為它們對數(shù)據(jù)分析結(jié)果影響不大D.不進行任何數(shù)據(jù)清洗操作，直接使用原始數(shù)據(jù)進行分析8、在數(shù)據(jù)分析中，探索性數(shù)據(jù)分析（EDA）可以幫助我們初步了解數(shù)據(jù)的特征。假設(shè)你剛剛獲得一個新的數(shù)據(jù)集，以下關(guān)于EDA的步驟，哪一項是最應(yīng)該首先進行的？（）A.繪制數(shù)據(jù)的直方圖和箱線圖B.計算數(shù)據(jù)的基本統(tǒng)計量，如均值、中位數(shù)等C.檢查數(shù)據(jù)的缺失值和異常值D.對數(shù)據(jù)進行聚類分析9、數(shù)據(jù)分析中的生存分析用于研究事件發(fā)生的時間。假設(shè)我們要研究患者的生存時間。以下關(guān)于生存分析的描述，哪一項是不準(zhǔn)確的？（）A.可以計算生存率、中位生存時間等指標(biāo)B.Cox比例風(fēng)險模型常用于生存分析中的風(fēng)險因素評估C.生存分析只適用于醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，在其他領(lǐng)域沒有應(yīng)用D.可以考慮協(xié)變量對生存時間的影響10、對于數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)融合，假設(shè)要整合來自多個數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)格式、字段和含義可能不同。以下哪種數(shù)據(jù)融合方法可能更有助于實現(xiàn)數(shù)據(jù)的一致性和可用性？（）A.基于規(guī)則的融合，制定明確的融合規(guī)則B.基于模型的融合，利用機器學(xué)習(xí)算法C.手動整合數(shù)據(jù)，逐個處理D.不進行數(shù)據(jù)融合，分別分析各個數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)11、在數(shù)據(jù)分析中，若要評估一個預(yù)測模型的準(zhǔn)確性，以下哪個指標(biāo)是常用的？（）A.均方誤差B.標(biāo)準(zhǔn)差C.偏度D.峰度12、在進行數(shù)據(jù)分析時，選擇合適的算法和模型需要考慮數(shù)據(jù)的特點和分析目的。假設(shè)我們有一個不平衡的數(shù)據(jù)集，其中一個類別占比極少，以下哪種方法可以處理這種不平衡問題？（）A.過采樣B.欠采樣C.調(diào)整分類閾值D.以上都是13、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)隱私和安全是需要關(guān)注的重要問題。假設(shè)要處理包含個人敏感信息的數(shù)據(jù)，以下關(guān)于數(shù)據(jù)隱私和安全的描述，哪一項是不準(zhǔn)確的？（）A.可以采用數(shù)據(jù)加密技術(shù)對敏感數(shù)據(jù)進行加密存儲和傳輸，保護數(shù)據(jù)的機密性B.匿名化和脫敏處理可以在一定程度上保護個人隱私，但需要注意處理方法的合理性C.只要數(shù)據(jù)在企業(yè)內(nèi)部使用，就不需要考慮數(shù)據(jù)隱私和安全的問題D.遵守相關(guān)的法律法規(guī)和行業(yè)規(guī)范，是保障數(shù)據(jù)隱私和安全的基本要求14、假設(shè)要分析電商平臺上的用戶購買行為隨時間的變化，以下關(guān)于時間序列分析的描述，正確的是：（）A.不考慮季節(jié)性因素，直接進行時間序列建模B.時間序列分解可以將數(shù)據(jù)分解為趨勢、季節(jié)性和隨機成分，有助于深入分析C.短期的時間序列數(shù)據(jù)比長期的數(shù)據(jù)更有分析價值D.時間序列分析只能用于預(yù)測未來，不能用于解釋過去的行為模式15、在進行數(shù)據(jù)分析時，需要對數(shù)據(jù)進行預(yù)處理以提高分析的準(zhǔn)確性和效率。假設(shè)要處理一個包含大量文本數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集，需要將文本轉(zhuǎn)換為可分析的數(shù)值形式。以下哪種文本預(yù)處理方法在這種情況下最為常用和有效？（）A.詞袋模型B.TF-IDF加權(quán)C.主題模型D.情感分析16、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)倉庫的性能優(yōu)化是一個重要的問題。以下關(guān)于數(shù)據(jù)倉庫性能優(yōu)化的描述中，錯誤的是？（）A.數(shù)據(jù)倉庫性能優(yōu)化可以提高數(shù)據(jù)查詢和分析的效率B.數(shù)據(jù)倉庫性能優(yōu)化可以通過優(yōu)化數(shù)據(jù)存儲結(jié)構(gòu)、索引設(shè)計和查詢語句等方法來實現(xiàn)C.數(shù)據(jù)倉庫性能優(yōu)化需要考慮數(shù)據(jù)的規(guī)模、復(fù)雜度和使用頻率等因素D.數(shù)據(jù)倉庫性能優(yōu)化只需要關(guān)注硬件設(shè)備的升級和擴展，無需考慮軟件方面的優(yōu)化17、在進行數(shù)據(jù)分析時，如果需要對數(shù)據(jù)進行分組統(tǒng)計，以下哪個函數(shù)在Python中經(jīng)常被使用？（）A.groupby()B.merge()C.concat()D.pivot_table()18、數(shù)據(jù)分析中的假設(shè)檢驗用于判斷樣本數(shù)據(jù)是否支持某個假設(shè)。假設(shè)你要檢驗一種新的營銷策略是否有效，以下關(guān)于假設(shè)檢驗方法的選擇，哪一項是最恰當(dāng)?shù)?？（）A.選擇t檢驗，比較兩組數(shù)據(jù)的均值是否有顯著差異B.運用方差分析，檢驗多組數(shù)據(jù)之間是否存在差異C.使用卡方檢驗，判斷分類變量之間的關(guān)聯(lián)D.不進行假設(shè)檢驗，憑直覺判斷策略是否有效19、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(zhǔn)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20、在數(shù)據(jù)分析中，決策樹是一種常用的分類算法。假設(shè)要根據(jù)客戶的特征預(yù)測他們是否會購買某種產(chǎn)品，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)進行逐步分裂，構(gòu)建樹狀結(jié)構(gòu)來進行分類預(yù)測B.可以通過剪枝技術(shù)來防止決策樹過擬合，提高模型的泛化能力C.決策樹的生成過程完全是自動的，不需要人工干預(yù)和調(diào)整D.隨機森林是基于決策樹的集成學(xué)習(xí)算法，能夠提高預(yù)測的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性21、當(dāng)分析兩個變量之間的關(guān)系時，如果散點圖呈現(xiàn)出非線性的趨勢，以下哪種方法可以更好地擬合這種關(guān)系？（）A.線性回歸B.多項式回歸C.邏輯回歸D.嶺回歸22、回歸分析是數(shù)據(jù)分析中的常用方法。假設(shè)要研究廣告投入與銷售額之間的關(guān)系，以下關(guān)于回歸分析的描述，正確的是：（）A.簡單線性回歸足以捕捉廣告投入和銷售額之間的復(fù)雜非線性關(guān)系B.多元線性回歸中，自變量越多，模型的解釋能力就越強C.在建立回歸模型前，不需要對數(shù)據(jù)進行標(biāo)準(zhǔn)化處理D.回歸模型的擬合優(yōu)度（R2）越高，說明模型對數(shù)據(jù)的擬合效果越好23、在進行數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)時，關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的頻繁項集。假設(shè)在一個超市購物數(shù)據(jù)集中，發(fā)現(xiàn)面包、牛奶和雞蛋經(jīng)常一起被購買。如果要進一步提高關(guān)聯(lián)規(guī)則的實用性，以下哪個步驟可能是必要的？（）A.增加更多商品種類到分析中B.考慮商品的促銷活動對購買行為的影響C.分析不同時間段的購買模式差異D.以上步驟都可能有幫助24、在進行假設(shè)檢驗時，如果p值小于設(shè)定的顯著性水平（如0.05），我們通常會得出以下哪種結(jié)論？（）A.拒絕原假設(shè)B.接受原假設(shè)C.無法確定是否拒絕原假設(shè)D.需要重新進行實驗25、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)挖掘的算法有很多，其中決策樹是一種常用的算法。以下關(guān)于決策樹的描述中，錯誤的是？（）A.決策樹可以用于分類和回歸問題B.決策樹的構(gòu)建過程是自頂向下的C.決策樹的葉子節(jié)點表示最終的分類結(jié)果或預(yù)測值D.決策樹的算法復(fù)雜度較低，適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）說明在數(shù)據(jù)分析中如何進行數(shù)據(jù)的預(yù)處理以適應(yīng)聚類分析？請闡述包括數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化、特征選擇等方法，并舉例說明。2、（本題5分）在數(shù)據(jù)倉庫中，如何進行數(shù)據(jù)存儲的優(yōu)化以提高查詢性能？請說明存儲格式選擇、分區(qū)策略等方面的優(yōu)化方法，并舉例說明。3、（本題5分）闡述數(shù)據(jù)分析中的模型融合中的Stacking方法的原理和步驟，并舉例說明如何通過Stacking提高模型的預(yù)測性能。4、（本題5分）在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)清洗是非常重要的一步。請詳細(xì)闡述數(shù)據(jù)清洗的主要任務(wù)和常用方法，并舉例說明其在實際項目中的應(yīng)用。三、案例分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）某酒店預(yù)訂平臺擁有不同城市酒店的預(yù)訂數(shù)據(jù)、價格波動、用戶偏好等信息。思考如何通過這些數(shù)據(jù)制定動態(tài)的定價策略和個性化推薦。2、（本題5分）一家美妝店收集了產(chǎn)品銷售數(shù)據(jù)、顧客膚質(zhì)信息、熱門品牌等。為顧客提供個性化的美妝方案和產(chǎn)品推薦。3、（本題5分）某外賣平臺的早餐類目存有商家數(shù)據(jù)，包括菜品類型、銷售額、配送時間、用戶下單時間等。分析不同菜品類型的銷售額與配送時間和用戶下單時間的關(guān)聯(lián)。4、（本題5分）某房地產(chǎn)公司積累了樓盤銷售數(shù)據(jù)、客戶需求、市場趨勢等信息。思考如何根據(jù)這些數(shù)據(jù)進行精準(zhǔn)的市場定位和營銷策略制定。5、（本題5分）某快遞公司擁有包裹的收發(fā)地址、運輸時間、投訴記錄等數(shù)據(jù)。分析如何通過這些數(shù)據(jù)優(yōu)化物流路線和服務(wù)質(zhì)量，降低運營成本。四、論述題（本大題共3