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2頁(yè)貴州民用航空職業(yè)學(xué)院《數(shù)值模擬技術(shù)》2024-2025學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號(hào)一二三四總分得分一、單選題（本大題共20個(gè)小題，每小題2分，共40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2、在進(jìn)行數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析時(shí)，需要找出不同變量之間的關(guān)系。假設(shè)要分析消費(fèi)者的購(gòu)買(mǎi)行為與廣告投放之間的關(guān)聯(lián)，數(shù)據(jù)量龐大且變量眾多。以下哪種關(guān)聯(lián)分析方法在處理這種復(fù)雜的商業(yè)數(shù)據(jù)時(shí)更能發(fā)現(xiàn)有價(jià)值的關(guān)聯(lián)規(guī)則？（）A.Apriori算法B.FP-Growth算法C.Eclat算法D.以上算法效果相同3、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分類任務(wù)時(shí)，需要評(píng)估模型的性能。假設(shè)我們訓(xùn)練了一個(gè)分類模型，以下哪個(gè)評(píng)估指標(biāo)能夠綜合考慮模型的查準(zhǔn)率和查全率？（）A.F1值B.準(zhǔn)確率C.召回率D.AUC值4、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(mén)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5、對(duì)于一個(gè)不平衡的數(shù)據(jù)集（某一類別的樣本數(shù)量遠(yuǎn)多于其他類別），以下哪種處理方法可能會(huì)提高模型性能？（）A.過(guò)采樣B.欠采樣C.生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)D.以上都是6、在數(shù)據(jù)分析中，若要比較不同組數(shù)據(jù)的離散程度，以下哪個(gè)指標(biāo)可以使用？（）A.方差B.均值C.中位數(shù)D.眾數(shù)7、數(shù)據(jù)分析中的文本分析是一個(gè)重要領(lǐng)域。假設(shè)你要對(duì)大量的客戶評(píng)論進(jìn)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(xiàng)是最重要的？（）A.使用詞袋模型，基于詞頻統(tǒng)計(jì)進(jìn)行分析B.運(yùn)用深度學(xué)習(xí)模型，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，自動(dòng)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(jī)抽取部分評(píng)論進(jìn)行人工分析，以此類推整體8、在處理不平衡數(shù)據(jù)集時(shí)，即某些類別樣本數(shù)量遠(yuǎn)少于其他類別，以下關(guān)于數(shù)據(jù)分析方法的調(diào)整，哪一項(xiàng)是最有效的？（）A.直接使用常規(guī)的分類算法，不做特殊處理B.對(duì)少數(shù)類樣本進(jìn)行過(guò)采樣，增加其數(shù)量C.對(duì)多數(shù)類樣本進(jìn)行欠采樣，減少其數(shù)量D.以上三種方法結(jié)合使用，根據(jù)數(shù)據(jù)特點(diǎn)進(jìn)行優(yōu)化9、對(duì)于一個(gè)不平衡的數(shù)據(jù)集（例如，某一類別的樣本數(shù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)少于其他類別），以下哪種方法可以提高模型對(duì)少數(shù)類別的識(shí)別能力？（）A.過(guò)采樣B.欠采樣C.調(diào)整分類閾值D.以上都是10、數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)分析方法的選擇應(yīng)根據(jù)具體問(wèn)題來(lái)確定。以下關(guān)于數(shù)據(jù)分析方法選擇的說(shuō)法中，錯(cuò)誤的是？（）A.不同的數(shù)據(jù)分析方法適用于不同類型的問(wèn)題和數(shù)據(jù)，需要根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行選擇B.數(shù)據(jù)分析方法的選擇可以參考前人的研究經(jīng)驗(yàn)和案例，但不能完全依賴C.選擇數(shù)據(jù)分析方法時(shí)，應(yīng)考慮方法的準(zhǔn)確性、效率和可解釋性等因素D.數(shù)據(jù)分析方法一旦確定就不能再進(jìn)行調(diào)整和改變，否則會(huì)影響分析結(jié)果的可靠性11、在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時(shí)，分布式計(jì)算框架變得非常重要。假設(shè)你有數(shù)十億行的銷售數(shù)據(jù)需要進(jìn)行分析，以下關(guān)于分布式計(jì)算框架的選擇，哪一項(xiàng)是最關(guān)鍵的？（）A.考慮框架的易用性和學(xué)習(xí)成本，選擇容易上手的框架B.關(guān)注框架的性能和可擴(kuò)展性，能否處理大規(guī)模數(shù)據(jù)并快速得出結(jié)果C.選擇開(kāi)源且社區(qū)活躍的框架，以便獲取支持和資源D.依據(jù)公司已有的技術(shù)棧和團(tuán)隊(duì)熟悉程度來(lái)決定框架12、數(shù)據(jù)分析中的時(shí)間序列分析常用于預(yù)測(cè)未來(lái)趨勢(shì)。假設(shè)要預(yù)測(cè)未來(lái)一個(gè)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(shì)性。以下哪種時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型在這種情況下更有可能提供準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)？（）A.移動(dòng)平均模型B.指數(shù)平滑模型C.ARIMA模型D.Prophet模型13、在數(shù)據(jù)庫(kù)中，若要優(yōu)化數(shù)據(jù)庫(kù)的存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)，以下哪個(gè)操作可能會(huì)被執(zhí)行？（）A.合并表B.拆分表C.增加索引D.以上都是14、數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)隱私保護(hù)是一個(gè)重要的問(wèn)題。假設(shè)一家公司要對(duì)員工的個(gè)人數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，同時(shí)需要確保數(shù)據(jù)的使用符合法律和道德規(guī)范。以下哪種措施可能有助于保護(hù)員工的隱私？（）A.匿名化處理數(shù)據(jù)B.只在公司內(nèi)部網(wǎng)絡(luò)中分析數(shù)據(jù)C.獲得員工的明確同意D.以上措施都有助于保護(hù)隱私15、在數(shù)據(jù)挖掘中，若要對(duì)文本數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，以下哪種算法可能會(huì)被使用？（）A.NaiveBayes算法B.C4.5算法C.K-Means算法D.以上都有可能16、對(duì)于一個(gè)具有多個(gè)特征的數(shù)據(jù)集，若要進(jìn)行特征縮放，以下哪種方法可以將特征值映射到特定的區(qū)間？（）A.最小-最大縮放B.標(biāo)準(zhǔn)化C.正則化D.以上都是17、在數(shù)據(jù)分析的異常檢測(cè)中，假設(shè)要從大量的交易數(shù)據(jù)中找出異常的交易行為，例如高額、頻繁或不符合常規(guī)模式的交易。以下哪種異常檢測(cè)方法可能更能有效地發(fā)現(xiàn)這些異常？（）A.基于統(tǒng)計(jì)的方法，設(shè)定閾值判斷異常B.基于距離的方法，計(jì)算數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的距離C.基于密度的方法，根據(jù)數(shù)據(jù)的局部密度D.不進(jìn)行異常檢測(cè)，認(rèn)為所有交易都是正常的18、在進(jìn)行時(shí)間序列分析時(shí)，如果數(shù)據(jù)存在明顯的長(zhǎng)期趨勢(shì)和季節(jié)性變動(dòng)，以下哪種模型較為適用？（）A.ARIMA模型B.SARIMA模型C.Holt-Winters模型D.以上都不是19、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20、數(shù)據(jù)分析中的回歸分析用于建立變量之間的定量關(guān)系。假設(shè)要建立一個(gè)線性回歸模型來(lái)預(yù)測(cè)氣溫對(duì)空調(diào)銷量的影響。如果模型的殘差呈現(xiàn)出明顯的非線性模式，可能表明什么？（）A.應(yīng)該使用非線性回歸模型來(lái)改進(jìn)預(yù)測(cè)效果B.數(shù)據(jù)中存在異常值，需要進(jìn)行處理C.模型的擬合效果很好，無(wú)需進(jìn)一步改進(jìn)D.收集的數(shù)據(jù)不足以進(jìn)行有效的分析二、簡(jiǎn)答題（本大題共3個(gè)小題，共15分)1、（本題5分）描述數(shù)據(jù)挖掘中的社交網(wǎng)絡(luò)分析的主要任務(wù)和方法，如節(jié)點(diǎn)中心性分析、社區(qū)發(fā)現(xiàn)等，并舉例說(shuō)明在社交平臺(tái)數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用。2、（本題5分）說(shuō)明在數(shù)據(jù)分析中如何進(jìn)行數(shù)據(jù)的特征構(gòu)建和選擇以提高模型性能？請(qǐng)闡述常用的方法和技術(shù)，并舉例說(shuō)明在實(shí)際項(xiàng)目中的應(yīng)用。3、（本題5分）描述數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)預(yù)處理中的數(shù)據(jù)平滑技術(shù)，如移動(dòng)平均、指數(shù)平滑等的原理和應(yīng)用場(chǎng)景，并舉例說(shuō)明。三、案例分析題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）一家在線旅游預(yù)訂平臺(tái)保存了酒店預(yù)訂數(shù)據(jù)，包括酒店星級(jí)、位置、價(jià)格、預(yù)訂時(shí)間、入住時(shí)長(zhǎng)等。探討不同星級(jí)酒店在不同位置的預(yù)訂熱度和價(jià)格波動(dòng)規(guī)律。2、（本題5分）某醫(yī)院保存了患者的病歷信息、診斷結(jié)果、治療方案、用藥情況等數(shù)據(jù)。研究如何運(yùn)用這些數(shù)據(jù)輔助疾病診斷和治療方案的制定。3、（本題5分）一家在線旅游平臺(tái)的跟團(tuán)游產(chǎn)品數(shù)據(jù)包含行程安排、價(jià)格、出發(fā)地、游客評(píng)價(jià)等。探討不同行程安排和價(jià)格的跟團(tuán)游在不同出發(fā)地的受歡迎程度和游客評(píng)價(jià)。4、（本題5分）某外賣(mài)平臺(tái)的甜品類目存有商家數(shù)據(jù)，包括甜品類型、銷售額、配送范圍、用戶評(píng)價(jià)等。分析不同類型甜品的銷售額與配送范圍和用戶評(píng)價(jià)的關(guān)聯(lián)。5、（本題5分）某旅游公司收集了游客的出行目的地、行程安排、消費(fèi)金額等數(shù)據(jù)。分析熱門(mén)旅游線路和游客的消費(fèi)模式，制定更有吸引力的旅游產(chǎn)品和定價(jià)策略。四、論述題（本大題共2個(gè)小題，共20分)1、（本題10分）在社交媒體的用戶增長(zhǎng)和留存中，數(shù)據(jù)分析可以制定有效的策略。以某新興社交