站名：站名：年級專業(yè)：姓名：學(xué)號：凡年級專業(yè)、姓名、學(xué)號錯(cuò)寫、漏寫或字跡不清者，成績按零分記?！堋狻€…………第1頁，共2頁上海視覺藝術(shù)學(xué)院《環(huán)境大數(shù)據(jù)處理課程設(shè)計(jì)》2025-2026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20個(gè)小題，每小題1分，共20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，評估模型的性能是關(guān)鍵步驟。假設(shè)建立了一個(gè)預(yù)測客戶流失的模型，需要評估模型在不同閾值下的準(zhǔn)確性、召回率和F1值等指標(biāo)。以下哪種評估方法在這種客戶關(guān)系管理場景中能夠更全面地評估模型的性能？（）A.交叉驗(yàn)證B.留出法C.自助法D.以上方法效果相同2、數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)集成涉及將多個(gè)數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)整合在一起。假設(shè)要整合來自不同部門的銷售數(shù)據(jù)、庫存數(shù)據(jù)和客戶數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)格式不一致且存在重復(fù)和沖突。以下哪種數(shù)據(jù)集成方法在處理這種復(fù)雜的數(shù)據(jù)整合問題時(shí)更能確保數(shù)據(jù)的一致性和準(zhǔn)確性？（）A.基于ETL工具的集成B.手動(dòng)編寫代碼進(jìn)行集成C.直接合并數(shù)據(jù)，忽略沖突D.隨機(jī)選擇部分?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行集成3、數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)倉庫的架構(gòu)設(shè)計(jì)需要考慮多方面因素。以下關(guān)于數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)設(shè)計(jì)的說法中，錯(cuò)誤的是？（）A.數(shù)據(jù)倉庫的架構(gòu)設(shè)計(jì)應(yīng)包括數(shù)據(jù)源、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)訪問等部分B.數(shù)據(jù)倉庫的架構(gòu)設(shè)計(jì)應(yīng)考慮數(shù)據(jù)的規(guī)模、增長速度和使用頻率等因素C.數(shù)據(jù)倉庫的架構(gòu)設(shè)計(jì)可以采用分層架構(gòu)，將數(shù)據(jù)分為不同的層次進(jìn)行管理D.數(shù)據(jù)倉庫的架構(gòu)設(shè)計(jì)一旦確定就不能再進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化，否則會影響系統(tǒng)的穩(wěn)定性4、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)抽樣的方法有很多，其中隨機(jī)抽樣是一種常用的方法。以下關(guān)于隨機(jī)抽樣的描述中，錯(cuò)誤的是？（）A.隨機(jī)抽樣可以保證樣本的代表性和隨機(jī)性B.隨機(jī)抽樣可以減少數(shù)據(jù)的數(shù)量和復(fù)雜度C.隨機(jī)抽樣可以提高數(shù)據(jù)分析的效率和準(zhǔn)確性D.隨機(jī)抽樣只適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集，對于小數(shù)據(jù)集無法使用5、在數(shù)據(jù)庫中，若要優(yōu)化查詢語句的執(zhí)行計(jì)劃，以下哪個(gè)工具或技術(shù)可以提供幫助？（）A.索引分析工具B.執(zhí)行計(jì)劃查看器C.數(shù)據(jù)庫性能監(jiān)控工具D.以上都是6、假設(shè)要分析一個(gè)項(xiàng)目的成本效益，以下關(guān)于成本效益分析方法的描述，正確的是：（）A.只考慮直接成本和直接收益，忽略間接成本和潛在收益B.凈現(xiàn)值（NPV）為正數(shù)時(shí)，項(xiàng)目一定可行C.內(nèi)部收益率（IRR）越高，項(xiàng)目的效益越好D.不考慮項(xiàng)目的風(fēng)險(xiǎn)和不確定性，進(jìn)行簡單的成本效益計(jì)算7、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，異常值檢測是重要的環(huán)節(jié)。假設(shè)要在一組銷售數(shù)據(jù)中檢測異常值，以下關(guān)于異常值檢測的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.可以基于數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)特征，如均值和標(biāo)準(zhǔn)差，來確定異常值的范圍B.箱線圖能夠直觀地展示數(shù)據(jù)的分布情況，并幫助識別異常值C.異常值一定是錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)，應(yīng)該直接刪除，以免影響分析結(jié)果D.考慮數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)背景和上下文信息，有助于更準(zhǔn)確地判斷異常值8、數(shù)據(jù)挖掘在發(fā)現(xiàn)隱藏在數(shù)據(jù)中的模式和知識方面發(fā)揮著重要作用。假設(shè)要從一個(gè)電商網(wǎng)站的用戶購買記錄中挖掘潛在的消費(fèi)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)經(jīng)常一起購買的商品組合B.分類算法可以預(yù)測新用戶可能感興趣的商品類別C.數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果總是準(zhǔn)確無誤的，可以直接用于決策，無需進(jìn)一步驗(yàn)證D.聚類分析可以將用戶分為具有相似購買行為的不同群體9、對于一個(gè)不平衡的數(shù)據(jù)集，若要通過采樣方法來平衡數(shù)據(jù)，以下哪種采樣策略可能會導(dǎo)致過擬合？（）A.隨機(jī)過采樣B.隨機(jī)欠采樣C.SMOTE采樣D.以上都有可能10、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(xiàng)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(dòng)的，不需要人工干預(yù)和調(diào)整D.隨機(jī)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11、在數(shù)據(jù)分析的過程中，需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化或歸一化處理，例如將不同單位和量級的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為統(tǒng)一的尺度。以下哪種情況可能更需要進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化？（）A.數(shù)據(jù)的分布比較均勻B.數(shù)據(jù)的量級差異較大C.數(shù)據(jù)的類型比較單一D.以上都不是12、某電商平臺想要了解商品銷量與廣告投入之間的關(guān)系，收集了大量數(shù)據(jù)。以下關(guān)于數(shù)據(jù)預(yù)處理的步驟，不正確的是？（）A.檢查數(shù)據(jù)的完整性B.直接刪除所有缺失值C.處理異常值D.對數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化13、在數(shù)據(jù)倉庫中，星型模型和雪花模型是常見的數(shù)據(jù)模型。以下關(guān)于這兩種模型的比較，錯(cuò)誤的是？（）A.星型模型比雪花模型更易于理解B.雪花模型比星型模型更節(jié)省存儲空間C.星型模型的查詢效率通常高于雪花模型D.雪花模型比星型模型更適合復(fù)雜的業(yè)務(wù)需求14、數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)預(yù)處理包括數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化和歸一化。假設(shè)要處理一個(gè)包含不同量綱特征的數(shù)據(jù)集，如身高、體重和年齡，為了使這些特征在后續(xù)分析中具有可比性。以下哪種數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化或歸一化方法更適合？（）A.Z-score標(biāo)準(zhǔn)化B.Min-Max歸一化C.Decimalscaling標(biāo)準(zhǔn)化D.以上方法效果相同15、在數(shù)據(jù)挖掘的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中，以下哪個(gè)指標(biāo)用于衡量規(guī)則的有效性和實(shí)用性？（）A.支持度B.置信度C.提升度D.以上都是16、假設(shè)我們要預(yù)測未來一段時(shí)間內(nèi)的股票價(jià)格，以下哪種數(shù)據(jù)分析方法可能不太適用？（）A.時(shí)間序列分析B.線性回歸C.聚類分析D.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)17、在進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析時(shí)，如果兩個(gè)商品的支持度很高，但置信度很低，說明：（）A.這兩個(gè)商品經(jīng)常被同時(shí)購買，但這種關(guān)聯(lián)不是很可靠B.這兩個(gè)商品很少被同時(shí)購買，但一旦同時(shí)購買，關(guān)聯(lián)很強(qiáng)C.這種關(guān)聯(lián)是虛假的，沒有實(shí)際意義D.無法得出明確的結(jié)論18、在數(shù)據(jù)挖掘中，若要對數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，以下哪種算法對噪聲和缺失值具有較好的容忍性？（）A.決策樹B.樸素貝葉斯C.支持向量機(jī)D.隨機(jī)森林19、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)倉庫的架構(gòu)有很多種，其中星型架構(gòu)是一種常用的架構(gòu)。以下關(guān)于星型架構(gòu)的描述中，錯(cuò)誤的是？（）A.星型架構(gòu)由事實(shí)表和維度表組成B.事實(shí)表中包含了大量的詳細(xì)數(shù)據(jù)，維度表中包含了對事實(shí)表的描述信息C.星型架構(gòu)的數(shù)據(jù)查詢效率較高，適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集D.星型架構(gòu)的設(shè)計(jì)和維護(hù)比較復(fù)雜，需要專業(yè)的技術(shù)和知識20、在數(shù)據(jù)分析中，若要對數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，以下哪種方法較為常見？（）A.Z-score標(biāo)準(zhǔn)化B.Min-Max標(biāo)準(zhǔn)化C.小數(shù)定標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化D.以上都是二、簡答題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）在數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目中，如何制定合理的數(shù)據(jù)收集策略？請考慮數(shù)據(jù)來源、樣本量、數(shù)據(jù)質(zhì)量等因素，并舉例說明。2、（本題5分）解釋數(shù)據(jù)分析師在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策中的作用，說明如何通過數(shù)據(jù)分析為企業(yè)提供有價(jià)值的決策支持，并舉例說明成功的案例。3、（本題5分）描述在數(shù)據(jù)分析中，如何進(jìn)行數(shù)據(jù)的版本控制和管理，包括使用版本控制系統(tǒng)和記錄數(shù)據(jù)變更的重要性。4、（本題5分）解釋數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化和歸一化的概念及區(qū)別，說明它們在數(shù)據(jù)分析中的作用和常見的實(shí)現(xiàn)方法，并舉例說明在何種情況下應(yīng)使用哪種方法。5、（本題5分）在進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘時(shí)，如何避免過擬合和欠擬合問題？解釋其原因和常用的解決方法，并舉例說明。三、案例分析題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）某電商直播平臺存有主播的直播數(shù)據(jù)，如直播時(shí)長、觀看人數(shù)、商品銷售額、粉絲互動(dòng)等。分析主播的直播時(shí)長與商品銷售額之間的相關(guān)性以及粉絲互動(dòng)的影響。2、（本題5分）某社交平臺擁有用戶的注冊信息、發(fā)布內(nèi)容、關(guān)注關(guān)系、互動(dòng)行為等數(shù)據(jù)。研究如何基于這些數(shù)據(jù)進(jìn)行用戶畫像，以便為廣告投放提供精準(zhǔn)定位。3、（本題5分）某在線足球裝備銷售平臺記錄了銷售數(shù)據(jù)、足球賽事影響、用戶偏好變化等。及時(shí)調(diào)整足球裝備的庫存和營銷策略。4、（本題5分）某電商平臺記錄了用戶在不同終端（PC、手機(jī)、平板）的訪問和購買數(shù)據(jù)。思考如何通過這些數(shù)據(jù)優(yōu)化跨終端的用戶體驗(yàn)和營銷策略。5、（本題5分）某服裝定制企業(yè)掌握了客戶的身體尺寸數(shù)據(jù)、款式偏好、面料選擇等。思考如何通過這些數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)更精準(zhǔn)的服裝定制和生產(chǎn)流程優(yōu)化。四、論述題（本大題共3個(gè)小題，共30分)1、（本題10分）在能源管理領(lǐng)域，企業(yè)的能源消耗數(shù)據(jù)、節(jié)能措施效果數(shù)據(jù)等逐漸完善。論述如何通過數(shù)據(jù)分析技術(shù)，像能源效率評估、節(jié)能潛力挖掘等，實(shí)現(xiàn)企業(yè)的節(jié)能減排目標(biāo)，同時(shí)思考在數(shù)據(jù)采集精度受限、行業(yè)標(biāo)