安徽現(xiàn)代信息工程職業(yè)學(xué)院《數(shù)據(jù)挖掘》2024-2025學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第1頁(yè)
安徽現(xiàn)代信息工程職業(yè)學(xué)院《數(shù)據(jù)挖掘》2024-2025學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第2頁(yè)
安徽現(xiàn)代信息工程職業(yè)學(xué)院《數(shù)據(jù)挖掘》2024-2025學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第3頁(yè)
安徽現(xiàn)代信息工程職業(yè)學(xué)院《數(shù)據(jù)挖掘》2024-2025學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第4頁(yè)
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自覺(jué)遵守考場(chǎng)紀(jì)律如考試作弊此答卷無(wú)效密自覺(jué)遵守考場(chǎng)紀(jì)律如考試作弊此答卷無(wú)效密封線第1頁(yè),共2頁(yè)安徽現(xiàn)代信息工程職業(yè)學(xué)院《數(shù)據(jù)挖掘》2024-2025學(xué)年第一學(xué)期期末試卷院(系)_______班級(jí)_______學(xué)號(hào)_______姓名_______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,探索性數(shù)據(jù)分析(EDA)用于初步了解數(shù)據(jù)的特征和分布。假設(shè)要對(duì)一個(gè)新收集的社交媒體數(shù)據(jù)進(jìn)行EDA,包括用戶的年齡、性別、地域和發(fā)布內(nèi)容等信息。以下哪種EDA方法在快速發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的潛在模式和關(guān)系方面更有效?()A.數(shù)據(jù)可視化B.統(tǒng)計(jì)描述C.相關(guān)性分析D.以上方法結(jié)合使用2、數(shù)據(jù)分析中的探索性數(shù)據(jù)分析(EDA)有助于理解數(shù)據(jù)的特征和分布。假設(shè)我們正在分析一個(gè)關(guān)于股票市場(chǎng)的數(shù)據(jù)集,包括股票價(jià)格、成交量等變量。在進(jìn)行EDA時(shí),以下哪種可視化方法可能最有助于發(fā)現(xiàn)價(jià)格和成交量之間的潛在關(guān)系?()A.柱狀圖B.折線圖C.散點(diǎn)圖D.箱線圖3、假設(shè)要對(duì)海量圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,以下關(guān)于圖像數(shù)據(jù)分析方法的描述,正確的是:()A.直接使用傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析方法處理圖像數(shù)據(jù),效果良好B.基于深度學(xué)習(xí)的圖像識(shí)別算法能夠自動(dòng)提取圖像的特征C.圖像數(shù)據(jù)的分辨率對(duì)分析結(jié)果沒(méi)有影響D.不需要對(duì)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,直接輸入模型進(jìn)行分析4、在數(shù)據(jù)分析中,數(shù)據(jù)可視化的配色方案選擇也很重要。假設(shè)要?jiǎng)?chuàng)建一個(gè)展示銷售數(shù)據(jù)的圖表,以下關(guān)于配色方案選擇的描述,正確的是:()A.隨意選擇喜歡的顏色,不考慮顏色的對(duì)比度和可讀性B.使用過(guò)于鮮艷和刺眼的顏色組合,以吸引注意力C.遵循色彩理論和設(shè)計(jì)原則,選擇對(duì)比度高、易于區(qū)分和視覺(jué)舒適的配色方案,使數(shù)據(jù)清晰可讀,并根據(jù)數(shù)據(jù)的性質(zhì)和重要性進(jìn)行顏色映射D.不考慮色盲和色弱人群的觀看體驗(yàn),只追求美觀5、數(shù)據(jù)分析中的描述性統(tǒng)計(jì)能夠提供數(shù)據(jù)的基本特征。假設(shè)要分析一組學(xué)生的考試成績(jī),以下關(guān)于描述性統(tǒng)計(jì)的描述,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.均值可以反映成績(jī)的平均水平,但容易受到極端值的影響B(tài).中位數(shù)能夠較好地抵御極端值的干擾,代表數(shù)據(jù)的中間位置C.標(biāo)準(zhǔn)差越大,說(shuō)明成績(jī)的分布越分散,但這并不一定意味著數(shù)據(jù)質(zhì)量差D.只要計(jì)算了均值和中位數(shù),就足以全面了解數(shù)據(jù)的分布情況,不需要考慮其他統(tǒng)計(jì)量6、對(duì)于一個(gè)包含大量數(shù)值型數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集,若要快速找到數(shù)據(jù)的中位數(shù),以下哪種算法較為高效?()A.排序后取中間值B.基于分治思想的算法C.隨機(jī)選擇算法D.以上算法效率差不多7、在數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目中,需要對(duì)兩個(gè)不同來(lái)源的數(shù)據(jù)集進(jìn)行整合和融合,例如一個(gè)是銷售數(shù)據(jù),另一個(gè)是客戶信息數(shù)據(jù)。由于兩個(gè)數(shù)據(jù)集的格式和字段可能不一致,以下哪種方法可能有助于順利完成數(shù)據(jù)整合?()A.手動(dòng)匹配和轉(zhuǎn)換B.使用數(shù)據(jù)清洗工具C.建立數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)D.以上都是8、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí),如果想要了解數(shù)據(jù)的分布形態(tài),以下哪種統(tǒng)計(jì)圖形最適合?()A.直方圖B.折線圖C.餅圖D.散點(diǎn)圖9、在數(shù)據(jù)分析中,數(shù)據(jù)分析的方法有很多,其中關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘是一種常用的方法。以下關(guān)于關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的描述中,錯(cuò)誤的是?()A.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘可以用來(lái)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中不同變量之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系B.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的結(jié)果可以用支持度和置信度來(lái)衡量C.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘只適用于數(shù)值型數(shù)據(jù),對(duì)于分類型數(shù)據(jù)無(wú)法處理D.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘可以幫助企業(yè)進(jìn)行商品推薦和營(yíng)銷策略制定10、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11、數(shù)據(jù)分析中常用的軟件有很多,其中Excel是一種廣泛使用的工具。以下關(guān)于Excel在數(shù)據(jù)分析中的作用,錯(cuò)誤的是?()A.Excel可以進(jìn)行數(shù)據(jù)的輸入、編輯和存儲(chǔ)B.Excel可以進(jìn)行簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)分析,如計(jì)算均值、標(biāo)準(zhǔn)差等C.Excel可以制作各種類型的圖表,進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化D.Excel可以處理大規(guī)模的數(shù)據(jù)集,適用于復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析任務(wù)12、假設(shè)我們要評(píng)估一個(gè)分類模型的性能,除了準(zhǔn)確率外,以下哪個(gè)指標(biāo)還能反映模型對(duì)于不同類別的區(qū)分能力?()A.召回率B.F1值C.均方誤差D.混淆矩陣13、在數(shù)據(jù)分析中,異常值檢測(cè)對(duì)于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的異常情況至關(guān)重要。假設(shè)要在一組生產(chǎn)數(shù)據(jù)中檢測(cè)異常值,以下關(guān)于異常值檢測(cè)方法的描述,正確的是:()A.僅通過(guò)觀察數(shù)據(jù)的分布,主觀判斷異常值,不使用任何定量方法B.采用單一的異常值檢測(cè)算法,不考慮其局限性和數(shù)據(jù)特點(diǎn)C.綜合運(yùn)用多種異常值檢測(cè)方法,結(jié)合數(shù)據(jù)的領(lǐng)域知識(shí)和業(yè)務(wù)背景,對(duì)檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行評(píng)估和解釋D.忽略異常值的存在,認(rèn)為它們對(duì)數(shù)據(jù)分析結(jié)果沒(méi)有影響14、當(dāng)分析兩個(gè)連續(xù)變量之間的線性關(guān)系時(shí),以下哪個(gè)統(tǒng)計(jì)量的值在-1到1之間?()A.相關(guān)系數(shù)B.決定系數(shù)C.方差膨脹因子D.協(xié)方差15、在數(shù)據(jù)分析中,數(shù)據(jù)可視化的原則有很多,其中簡(jiǎn)潔明了是一個(gè)重要的原則。以下關(guān)于簡(jiǎn)潔明了的描述中,錯(cuò)誤的是?()A.簡(jiǎn)潔明了的可視化圖表可以讓讀者更容易理解數(shù)據(jù)的含義B.簡(jiǎn)潔明了的可視化圖表應(yīng)該避免使用過(guò)多的顏色和裝飾C.簡(jiǎn)潔明了的可視化圖表可以通過(guò)減少數(shù)據(jù)的維度和細(xì)節(jié)來(lái)實(shí)現(xiàn)D.簡(jiǎn)潔明了的可視化圖表只適用于簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)展示,對(duì)于復(fù)雜的數(shù)據(jù)無(wú)法處理16、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí),如果數(shù)據(jù)不符合正態(tài)分布,以下哪種統(tǒng)計(jì)方法可能不再適用?()A.t檢驗(yàn)B.方差分析C.線性回歸D.以上都是17、在數(shù)據(jù)分析中,數(shù)據(jù)挖掘是一種高級(jí)的技術(shù)。以下關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘的描述中,錯(cuò)誤的是?()A.數(shù)據(jù)挖掘可以從大量的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)隱藏的模式和規(guī)律B.數(shù)據(jù)挖掘可以使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行數(shù)據(jù)的分類、聚類和預(yù)測(cè)C.數(shù)據(jù)挖掘需要專業(yè)的技術(shù)和知識(shí),對(duì)于普通用戶來(lái)說(shuō)難以掌握D.數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果一定是準(zhǔn)確無(wú)誤的,可以直接用于決策18、在數(shù)據(jù)分析中,數(shù)據(jù)預(yù)處理的方法有很多,其中數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化是一種常用的方法。以下關(guān)于數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化的描述中,錯(cuò)誤的是?()A.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)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(biāo)準(zhǔn)化可以提高數(shù)據(jù)分析的結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性C.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化的方法有多種,如min-max標(biāo)準(zhǔn)化、z-score標(biāo)準(zhǔn)化等D.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化只適用于數(shù)值型數(shù)據(jù),對(duì)于分類型數(shù)據(jù)無(wú)法處理19、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20、在數(shù)據(jù)分析的抽樣方法中,假設(shè)要從一個(gè)大規(guī)模的數(shù)據(jù)集中抽取一部分樣本進(jìn)行分析。為了保證樣本具有代表性,以下哪種抽樣方法可能是較好的選擇?()A.簡(jiǎn)單隨機(jī)抽樣,每個(gè)個(gè)體被抽取的概率相等B.分層抽樣,按不同層次分別抽樣C.系統(tǒng)抽樣,按照一定的間隔抽取D.不進(jìn)行抽樣,直接分析整個(gè)數(shù)據(jù)集二、簡(jiǎn)答題(本大題共3個(gè)小題,共15分)1、(本題5分)闡述在數(shù)據(jù)分析中,如何進(jìn)行數(shù)據(jù)的價(jià)值評(píng)估,包括直接價(jià)值、潛在價(jià)值和風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值等方面的評(píng)估方法。2、(本題5分)在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí),如何處理跨領(lǐng)域數(shù)據(jù)的整合和分析?闡述數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化和領(lǐng)域適配的方法,并舉例說(shuō)明。3、(本題5分)簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)分析師應(yīng)具備的技能和知識(shí)體系,包括統(tǒng)計(jì)學(xué)、編程、業(yè)務(wù)理解等方面,并說(shuō)明如何不斷提升這些能力。三、案例分析題(本大題共5個(gè)小題,共25分)1、(本題5分)某手機(jī)應(yīng)用開(kāi)發(fā)者擁有應(yīng)用的用戶留存率、活躍用戶數(shù)、用戶反饋等數(shù)據(jù)。思考如何通過(guò)這些數(shù)據(jù)改進(jìn)應(yīng)用的功能和用戶界面。2、(本題5分)某銀行擁有客戶的賬戶交易記錄、理財(cái)產(chǎn)品購(gòu)買記錄、風(fēng)險(xiǎn)偏好等數(shù)據(jù)。研究如何基于這些數(shù)據(jù)為客戶提供個(gè)性化的金融服務(wù)建議。3、(本題5分)一家家具品牌的定制沙發(fā)業(yè)務(wù)收集了銷售數(shù)據(jù),包括沙發(fā)款式、面料材質(zhì)、尺寸規(guī)格、價(jià)格、客戶需求等。研究沙發(fā)款式和面料材質(zhì)對(duì)價(jià)格和客戶需求滿足程度的影響。4、(本題5分)一家旅游公司擁有大量的游客行程安排、消費(fèi)記錄、景點(diǎn)評(píng)價(jià)等數(shù)據(jù)。研究怎樣根據(jù)這些數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)旅游熱點(diǎn)和需求趨勢(shì),優(yōu)化旅游產(chǎn)品和服務(wù)。5、(本題5分)某電商平臺(tái)積累了不同品類商品的退貨數(shù)據(jù)、用戶評(píng)價(jià)、商品描述等。分析怎樣借助這些數(shù)據(jù)降低退貨率和提高商品描述的準(zhǔn)確

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