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頁重慶工商大學(xué)《數(shù)據(jù)挖掘?qū)д摗?025-2026學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號一二三四總分得分一、單選題（本大題共15個小題，每小題1分，共15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、數(shù)據(jù)分析在醫(yī)療領(lǐng)域有著重要的應(yīng)用。以下關(guān)于數(shù)據(jù)分析在醫(yī)療中的作用，不準(zhǔn)確的是（）A.可以幫助醫(yī)療機構(gòu)分析患者的病歷數(shù)據(jù)，優(yōu)化治療方案，提高醫(yī)療質(zhì)量B.通過對醫(yī)療影像數(shù)據(jù)的分析，輔助疾病的診斷和篩查C.利用傳感器收集的實時健康數(shù)據(jù)進(jìn)行監(jiān)測和預(yù)警，實現(xiàn)個性化的醫(yī)療服務(wù)D.數(shù)據(jù)分析在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用還處于初級階段，對醫(yī)療實踐的影響非常有限2、對于數(shù)據(jù)分析中的文本情感分析，假設(shè)要分析大量的產(chǎn)品評論，判斷其是正面、負(fù)面還是中性情感。以下哪種方法在處理自然語言的情感傾向時可能更有效？（）A.使用情感詞典，匹配關(guān)鍵詞B.基于機器學(xué)習(xí)的分類模型C.深度學(xué)習(xí)模型，如循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.人工閱讀和判斷每條評論的情感3、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)可視化的設(shè)計應(yīng)遵循一定的原則。以下關(guān)于數(shù)據(jù)可視化設(shè)計原則的說法中，錯誤的是？（）A.數(shù)據(jù)可視化的設(shè)計應(yīng)簡潔明了，避免過多的裝飾和復(fù)雜的圖表類型B.數(shù)據(jù)可視化的設(shè)計應(yīng)突出重點，讓讀者能夠快速抓住關(guān)鍵信息C.數(shù)據(jù)可視化的設(shè)計應(yīng)具有交互性，讓讀者能夠自主探索數(shù)據(jù)D.數(shù)據(jù)可視化的設(shè)計可以隨意發(fā)揮，不需要考慮讀者的需求和認(rèn)知水平4、數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)挖掘算法的性能可以通過多種指標(biāo)進(jìn)行評估。以下關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘算法性能評估指標(biāo)的說法中，錯誤的是？（）A.數(shù)據(jù)挖掘算法的性能可以通過準(zhǔn)確率、召回率、F1值等指標(biāo)進(jìn)行評估B.數(shù)據(jù)挖掘算法的性能評估指標(biāo)應(yīng)根據(jù)具體的問題和數(shù)據(jù)特點來選擇C.數(shù)據(jù)挖掘算法的性能評估指標(biāo)只需要考慮算法的準(zhǔn)確性，其他因素可以忽略不計D.數(shù)據(jù)挖掘算法的性能評估應(yīng)在不同的數(shù)據(jù)集上進(jìn)行測試，以確保結(jié)果的可靠性5、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)安全的措施有很多，其中訪問控制是一種重要的措施。以下關(guān)于訪問控制的描述中，錯誤的是？（）A.訪問控制可以限制用戶對數(shù)據(jù)的訪問權(quán)限B.訪問控制可以防止數(shù)據(jù)的泄露和篡改C.訪問控制可以分為身份認(rèn)證和授權(quán)兩個環(huán)節(jié)D.訪問控制只適用于企業(yè)內(nèi)部的數(shù)據(jù)管理，對于外部數(shù)據(jù)無法進(jìn)行控制6、數(shù)據(jù)分析在交通領(lǐng)域的應(yīng)用日益重要。以下關(guān)于數(shù)據(jù)分析在交通流量預(yù)測中的作用，不準(zhǔn)確的是（）A.可以基于歷史交通數(shù)據(jù)和實時監(jiān)測數(shù)據(jù)，預(yù)測未來一段時間內(nèi)的交通流量變化B.幫助交通管理部門優(yōu)化信號燈設(shè)置，緩解交通擁堵C.數(shù)據(jù)分析能夠為智能導(dǎo)航系統(tǒng)提供實時的路況信息，為駕駛員規(guī)劃最優(yōu)路線D.數(shù)據(jù)分析在交通流量預(yù)測中的作用有限，無法應(yīng)對突發(fā)的交通事件和特殊情況7、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時，如果需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理以消除量綱的影響，以下哪種方法在Python中常用？（）A.StandardScaler類B.MinMaxScaler類C.Normalizer類D.以上都是8、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(jìn)行逐步分裂，構(gòu)建樹狀結(jié)構(gòu)來進(jìn)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9、在數(shù)據(jù)可視化中，顏色的選擇和使用對于傳達(dá)信息有重要影響。假設(shè)要在一個圖表中突出顯示關(guān)鍵數(shù)據(jù)，以下哪種顏色搭配策略可能是最有效的？（）A.使用鮮艷的對比色B.使用相近的柔和色C.隨機選擇顏色D.只使用一種顏色10、數(shù)據(jù)分析中的分類算法用于將數(shù)據(jù)分為不同的類別。假設(shè)要根據(jù)客戶的消費行為將其分為高價值客戶和低價值客戶，以下關(guān)于分類算法選擇的描述，正確的是：（）A.隨意選擇一種分類算法，不考慮數(shù)據(jù)的特征和算法的適用性B.只關(guān)注分類算法的準(zhǔn)確率，不考慮召回率和F1值等其他評估指標(biāo)C.深入分析數(shù)據(jù)特征和業(yè)務(wù)需求，比較不同分類算法的性能，如決策樹、支持向量機、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等，并選擇最適合的算法，同時結(jié)合多種評估指標(biāo)進(jìn)行綜合評價D.認(rèn)為分類算法的參數(shù)設(shè)置不重要，使用默認(rèn)參數(shù)即可11、在數(shù)據(jù)分析中，需要對缺失值進(jìn)行處理，例如在一個包含客戶信息的數(shù)據(jù)集里，部分客戶的年齡數(shù)據(jù)缺失。以下哪種處理缺失值的方法可能是合適的？（）A.直接刪除包含缺失值的記錄B.用平均值或中位數(shù)填充C.根據(jù)其他相關(guān)變量進(jìn)行推測填充D.以上都是12、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)的可解釋性對于決策支持很重要。假設(shè)要向管理層解釋一個預(yù)測銷售趨勢的模型結(jié)果，以下關(guān)于數(shù)據(jù)可解釋性方法的描述，正確的是：（）A.使用復(fù)雜的數(shù)學(xué)公式和技術(shù)術(shù)語，讓管理層難以理解B.不提供任何解釋，讓管理層自行判斷C.采用簡單直觀的圖表、案例分析和通俗易懂的語言，解釋模型的輸入、輸出和決策依據(jù)，幫助管理層做出明智的決策D.認(rèn)為數(shù)據(jù)可解釋性不重要，只要模型預(yù)測準(zhǔn)確就行13、對于一個分類問題，若訓(xùn)練集的準(zhǔn)確率很高，但測試集的準(zhǔn)確率很低，可能的原因是？（）A.模型過擬合B.模型欠擬合C.數(shù)據(jù)有偏差D.特征選擇不當(dāng)14、數(shù)據(jù)分析中的主成分分析（PCA）常用于數(shù)據(jù)降維。假設(shè)我們有一個高維的數(shù)據(jù)集，其中包含大量相關(guān)的特征，通過PCA進(jìn)行降維時，以下哪個說法是正確的？（）A.降維后的主成分?jǐn)?shù)量一定少于原始特征數(shù)量B.主成分是原始特征的線性組合C.降維過程會丟失部分?jǐn)?shù)據(jù)信息D.以上都是15、數(shù)據(jù)分析中的因果推斷用于確定變量之間的因果關(guān)系。假設(shè)要研究廣告投放是否導(dǎo)致銷售額增長，以下關(guān)于因果推斷方法的描述，正確的是：（）A.僅僅基于相關(guān)性分析就得出因果結(jié)論，不考慮其他潛在因素B.不進(jìn)行實驗設(shè)計和控制變量，直接觀察數(shù)據(jù)C.采用隨機對照實驗、工具變量法、雙重差分法等因果推斷方法，控制混雜因素，進(jìn)行嚴(yán)謹(jǐn)?shù)姆治龊屯茢?，并評估因果關(guān)系的強度和可靠性D.認(rèn)為因果關(guān)系是顯而易見的，不需要進(jìn)行專門的分析和驗證二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時，如何處理數(shù)據(jù)的動態(tài)變化和實時性要求？列舉至少兩種應(yīng)對方法，并舉例說明。2、（本題5分）在數(shù)據(jù)挖掘中，如何處理噪聲數(shù)據(jù)？請介紹噪聲數(shù)據(jù)的處理方法和技術(shù)，如濾波、平滑等，并舉例說明。3、（本題5分）解釋數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)分區(qū)策略，說明其目的和常見的分區(qū)方式，如范圍分區(qū)、哈希分區(qū)等，并舉例說明。4、（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)點中心性分析、社區(qū)發(fā)現(xiàn)等，并舉例說明在社交平臺數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用。三、論述題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）隨著智能穿戴設(shè)備的普及，個人健康數(shù)據(jù)大量產(chǎn)生。詳細(xì)論述如何運用數(shù)據(jù)分析，例如運動習(xí)慣分析、健康指標(biāo)監(jiān)測等，為個人提供健康管理建議，同時分析在數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性驗證、個人隱私保護(hù)和醫(yī)療專業(yè)解讀方面的挑戰(zhàn)及解決辦法。2、（本題5分）在在線教育的課程評價中，數(shù)據(jù)分析可以改進(jìn)教學(xué)內(nèi)容和方法。以某在線教育課程為例，論述如何利用數(shù)據(jù)分析來收集學(xué)生反饋、評估教學(xué)效果、發(fā)現(xiàn)教學(xué)中的問題，以及如何根據(jù)分析結(jié)果調(diào)整課程設(shè)計和教學(xué)策略。3、（本題5分）在公共服務(wù)領(lǐng)域，如教育、醫(yī)療和社保等，積累了大量的公民服務(wù)數(shù)據(jù)。分析如何借助數(shù)據(jù)分析手段，如資源分配優(yōu)化、服務(wù)質(zhì)量評估等，提高公共服務(wù)的公平性和效率，同時探討在數(shù)據(jù)安全性要求高、政策導(dǎo)向影響和公眾參與度方面可能面臨的問題及應(yīng)對方法。4、（本題5分）在零售行業(yè)，客戶忠誠度計劃產(chǎn)生了大量的數(shù)據(jù)。討論如何運用數(shù)據(jù)分析來評估客戶忠誠度計劃的效果，識別高價值客戶，制定針對性的營銷策略，以提高客戶留存率和消費頻率。5、（本題5分）在社交媒體的內(nèi)容管理中，數(shù)據(jù)分析可以提高內(nèi)容質(zhì)量和傳播效果。以某社交媒體平臺的內(nèi)容運營為例，分析如何運用數(shù)據(jù)分析來了解用戶對不同類型內(nèi)容的喜好、評估內(nèi)容的影響力、優(yōu)化內(nèi)容推薦算法，以及如何根據(jù)數(shù)據(jù)分析創(chuàng)作更受歡迎的內(nèi)容。四、案例分析題（本大題共4個小題，共40分)1、（本題10分）某在線教育平臺記錄了不同地區(qū)學(xué)生的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，包括課程選擇、學(xué)習(xí)進(jìn)度、考試成績等。分析如何依據(jù)這些數(shù)據(jù)制