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，共3頁白銀礦冶職業(yè)技術(shù)學(xué)院《復(fù)雜數(shù)據(jù)預(yù)處理實(shí)戰(zhàn)》2025-2026學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號(hào)一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共30個(gè)小題，每小題1分，共30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、在構(gòu)建數(shù)據(jù)分析模型時(shí)，模型評(píng)估指標(biāo)是衡量模型性能的重要依據(jù)。假設(shè)你建立了一個(gè)客戶流失預(yù)測(cè)模型，以下關(guān)于評(píng)估指標(biāo)的選擇，哪一項(xiàng)是最能反映模型實(shí)際效果的？（）A.準(zhǔn)確率，即正確預(yù)測(cè)的比例B.召回率，即正確預(yù)測(cè)流失客戶的比例C.F1值，綜合考慮準(zhǔn)確率和召回率D.均方誤差，衡量預(yù)測(cè)值與實(shí)際值的差異2、數(shù)據(jù)分析中，選擇合適的可視化方法能夠更有效地傳達(dá)數(shù)據(jù)中的信息。假設(shè)你要展示不同地區(qū)在過去十年間的人口增長(zhǎng)趨勢(shì)。以下關(guān)于可視化方法的選擇，哪一項(xiàng)是最合適的？（）A.使用餅圖來展示每個(gè)地區(qū)在特定年份的人口占比B.運(yùn)用折線圖來呈現(xiàn)各地區(qū)人口隨時(shí)間的變化情況C.借助柱狀圖比較不同地區(qū)在同一時(shí)間點(diǎn)的人口數(shù)量D.選擇散點(diǎn)圖來分析人口增長(zhǎng)與其他因素的關(guān)系3、對(duì)于數(shù)據(jù)分析中的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘，假設(shè)要從超市的銷售數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)商品之間的購買關(guān)聯(lián)，例如哪些商品經(jīng)常一起被購買。以下哪種關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法可能會(huì)產(chǎn)生更有價(jià)值的結(jié)果？（）A.Apriori算法，基于頻繁項(xiàng)集挖掘B.FP-Growth算法，提高挖掘效率C.Eclat算法，基于垂直數(shù)據(jù)格式D.不進(jìn)行關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘，依靠直覺判斷商品關(guān)聯(lián)4、數(shù)據(jù)分析中的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析要求快速處理和響應(yīng)數(shù)據(jù)。假設(shè)要構(gòu)建一個(gè)實(shí)時(shí)監(jiān)控系統(tǒng)來跟蹤網(wǎng)站的流量變化，以下關(guān)于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析技術(shù)選擇的描述，正確的是：（）A.選擇傳統(tǒng)的批處理技術(shù)，不考慮實(shí)時(shí)性要求B.采用復(fù)雜且難以維護(hù)的實(shí)時(shí)分析框架，不考慮實(shí)際需求和資源限制C.根據(jù)數(shù)據(jù)量、延遲要求和技術(shù)團(tuán)隊(duì)的能力，選擇合適的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析技術(shù)，如Flink、KafkaStreams等，并進(jìn)行性能優(yōu)化和監(jiān)控D.認(rèn)為實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析不需要考慮數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和完整性5、在數(shù)據(jù)預(yù)處理中，處理異常值是重要的環(huán)節(jié)。假設(shè)我們有一個(gè)包含員工工資的數(shù)據(jù)集，以下關(guān)于異常值處理的描述，正確的是：（）A.直接刪除異常值，不進(jìn)行任何進(jìn)一步的分析B.異常值一定是錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)，必須修正C.分析異常值產(chǎn)生的原因，根據(jù)具體情況決定處理方式D.異常值對(duì)數(shù)據(jù)分析沒有任何影響，無需關(guān)注6、在選擇數(shù)據(jù)分析工具時(shí)，需要考慮多種因素。假設(shè)要為一個(gè)小型團(tuán)隊(duì)選擇合適的數(shù)據(jù)分析工具，以下關(guān)于工具選擇的描述，正確的是：（）A.只追求功能強(qiáng)大的高端工具，不考慮成本和團(tuán)隊(duì)的使用難度B.隨意選擇一個(gè)流行的工具，不考慮其與團(tuán)隊(duì)需求的匹配度C.評(píng)估團(tuán)隊(duì)的技術(shù)水平、數(shù)據(jù)規(guī)模、分析需求和預(yù)算等因素，選擇易于使用、功能滿足需求且性價(jià)比高的數(shù)據(jù)分析工具，如Excel、Python、R等D.認(rèn)為一旦選擇了一個(gè)工具，就不能更換，不考慮工具的更新和發(fā)展7、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，選擇合適的統(tǒng)計(jì)量可以幫助我們更好地理解數(shù)據(jù)。關(guān)于均值、中位數(shù)和眾數(shù)，以下描述錯(cuò)誤的是：（）A.均值容易受到極端值的影響B(tài).中位數(shù)是將數(shù)據(jù)排序后位于中間位置的數(shù)值C.眾數(shù)是數(shù)據(jù)中出現(xiàn)次數(shù)最多的數(shù)值，一定唯一D.對(duì)于偏態(tài)分布的數(shù)據(jù)，中位數(shù)可能比均值更能反映數(shù)據(jù)的中心位置8、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9、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10、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11、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(zhǎng)，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(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)和控制變量，直接觀察數(shù)據(jù)C.采用隨機(jī)對(duì)照實(shí)驗(yàn)、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(píng)估因果關(guān)系的強(qiáng)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(yàn)證12、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13、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(gè)包含大量客戶信息的數(shù)據(jù)集，其中存在缺失值、錯(cuò)誤數(shù)據(jù)和重復(fù)記錄等問題。為了得到高質(zhì)量、準(zhǔn)確且可用的數(shù)據(jù)，以下哪種數(shù)據(jù)清洗方法通常是首先考慮的？（）A.直接刪除包含缺失值或錯(cuò)誤數(shù)據(jù)的記錄B.采用合適的方法填充缺失值，例如使用均值、中位數(shù)或其他統(tǒng)計(jì)值C.對(duì)重復(fù)記錄進(jìn)行隨機(jī)選擇保留D.忽略數(shù)據(jù)中的問題，直接進(jìn)行分析14、假設(shè)要分析消費(fèi)者對(duì)新產(chǎn)品的反饋意見，以下關(guān)于意見分析方法的描述，正確的是：（）A.人工閱讀所有反饋意見，憑主觀判斷總結(jié)主要觀點(diǎn)B.利用自然語言處理技術(shù)對(duì)反饋進(jìn)行分類和情感分析C.只關(guān)注反饋中的負(fù)面意見，忽略正面意見D.對(duì)于模糊不清的反饋意見，直接忽略不計(jì)15、對(duì)于一個(gè)包含大量數(shù)值型數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集，在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析之前，需要判斷數(shù)據(jù)是否符合正態(tài)分布。以下哪種方法常用于檢驗(yàn)數(shù)據(jù)的正態(tài)性？（）A.Q-Q圖B.卡方檢驗(yàn)C.t檢驗(yàn)D.F檢驗(yàn)16、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，選擇合適的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)對(duì)于描述數(shù)據(jù)特征非常重要。假設(shè)要分析一組學(xué)生的考試成績(jī)分布情況，包括成績(jī)的集中趨勢(shì)和離散程度。以下哪個(gè)統(tǒng)計(jì)指標(biāo)組合最能全面地描述數(shù)據(jù)的分布特征？（）A.均值和標(biāo)準(zhǔn)差B.中位數(shù)和方差C.眾數(shù)和極差D.以上指標(biāo)都不夠全面17、在數(shù)據(jù)分析中，如果數(shù)據(jù)存在偏差，可能會(huì)導(dǎo)致分析結(jié)果不準(zhǔn)確。以下哪種情況可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)偏差？（）A.抽樣方法不合理B.數(shù)據(jù)錄入錯(cuò)誤C.樣本量過小D.以上都是18、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，若要研究?jī)蓚€(gè)變量之間的線性關(guān)系，通常會(huì)使用哪種統(tǒng)計(jì)方法？（）A.方差分析B.回歸分析C.因子分析D.聚類分析19、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)倉庫的建設(shè)需要考慮多個(gè)因素，其中數(shù)據(jù)模型是一個(gè)重要的因素。以下關(guān)于數(shù)據(jù)模型的描述中，錯(cuò)誤的是？（）A.數(shù)據(jù)模型是對(duì)數(shù)據(jù)的組織和存儲(chǔ)方式的抽象描述B.數(shù)據(jù)模型可以分為概念模型、邏輯模型和物理模型三個(gè)層次C.數(shù)據(jù)模型的設(shè)計(jì)應(yīng)該考慮數(shù)據(jù)的完整性、一致性和可擴(kuò)展性D.數(shù)據(jù)模型的選擇只取決于數(shù)據(jù)的類型和規(guī)模，與數(shù)據(jù)分析的需求無關(guān)20、在進(jìn)行數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析時(shí)，例如分析超市購物籃中的商品組合。假設(shè)發(fā)現(xiàn)購買面包的顧客往往也會(huì)購買牛奶，這種關(guān)聯(lián)規(guī)則具有較高的支持度和置信度。這對(duì)超市的營銷策略可能有什么啟示？（）A.可以將面包和牛奶放在相鄰的貨架上，方便顧客購買B.降低面包或牛奶的價(jià)格，以促進(jìn)銷售C.減少面包或牛奶的庫存，避免積壓D.這種關(guān)聯(lián)對(duì)營銷策略沒有實(shí)際意義21、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)質(zhì)量是一個(gè)關(guān)鍵問題。以下關(guān)于數(shù)據(jù)質(zhì)量的描述中，錯(cuò)誤的是？（）A.數(shù)據(jù)質(zhì)量包括數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、完整性、一致性和時(shí)效性等方面B.數(shù)據(jù)質(zhì)量問題可能會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)分析結(jié)果的錯(cuò)誤和不可靠C.提高數(shù)據(jù)質(zhì)量可以通過數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)驗(yàn)證和數(shù)據(jù)監(jiān)控等方法來實(shí)現(xiàn)D.數(shù)據(jù)質(zhì)量只與數(shù)據(jù)的來源有關(guān)，與數(shù)據(jù)分析的方法和工具無關(guān)22、數(shù)據(jù)分析在市場(chǎng)營銷中有著廣泛的應(yīng)用。假設(shè)一家公司想要評(píng)估不同廣告渠道的效果。以下關(guān)于數(shù)據(jù)分析在市場(chǎng)營銷中的描述，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.可以通過A/B測(cè)試比較不同廣告版本的效果，確定最優(yōu)方案B.客戶細(xì)分能夠幫助企業(yè)針對(duì)不同客戶群體制定個(gè)性化的營銷策略C.僅僅依靠數(shù)據(jù)分析就能夠完全了解客戶的需求和行為，無需進(jìn)行市場(chǎng)調(diào)研D.數(shù)據(jù)分析可以監(jiān)測(cè)營銷活動(dòng)的效果，及時(shí)調(diào)整策略，提高投資回報(bào)率23、數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)降維技術(shù)常用于減少數(shù)據(jù)的維度。假設(shè)要處理一個(gè)高維的基因表達(dá)數(shù)據(jù)集，以降低計(jì)算復(fù)雜度同時(shí)保留重要信息。以下哪種數(shù)據(jù)降維方法在處理這種生物醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)時(shí)更能有效地實(shí)現(xiàn)降維目標(biāo)？（）A.主成分分析（PCA）B.線性判別分析（LDA）C.獨(dú)立成分分析（ICA）D.因子分析24、某電商平臺(tái)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(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化25、對(duì)于一個(gè)高維度的數(shù)據(jù)集，若要快速找到與給定數(shù)據(jù)點(diǎn)最相似的k個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)，以下哪種算法效率較高？（）A.K-Means算法B.KNN算法C.DBSCAN算法D.層次聚類算法26、在數(shù)據(jù)挖掘中，若要預(yù)測(cè)客戶的購買行為，以下哪種方法可能會(huì)被采用？（）A.分類算法B.回歸算法C.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘D.以上都有可能27、在數(shù)據(jù)挖掘中，若要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，以下哪種算法對(duì)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28、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的潛在模式和關(guān)系方面發(fā)揮著重要作用。假設(shè)我們要從電商網(wǎng)站的用戶購買記錄中挖掘用戶的購買行為模式。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)不同商品之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，幫助進(jìn)行商品推薦B.分類算法能夠根據(jù)已知的類別標(biāo)簽對(duì)新的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類預(yù)測(cè)C.聚類分析將數(shù)據(jù)分為不同的組，但這些組必須事先定義好D.數(shù)據(jù)挖掘需要大量的數(shù)據(jù)和計(jì)算資源，同時(shí)結(jié)果需要進(jìn)一步的分析和驗(yàn)證29、假設(shè)要分析某公司不同產(chǎn)品線的利潤(rùn)貢獻(xiàn)度，以下哪種圖表能夠清晰地展示各產(chǎn)品線的利潤(rùn)占比及排名？（）A.帕累托圖B.?；鶊DC.弦圖D.以上都不是30、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)我們面對(duì)一個(gè)包含大量缺失值、錯(cuò)誤數(shù)據(jù)和重復(fù)記錄的數(shù)據(jù)集，以下關(guān)于數(shù)據(jù)清洗的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.可以通過刪除包含過多缺失值的行或列來處理缺失數(shù)據(jù)，但這可能導(dǎo)致信息丟失B.對(duì)于錯(cuò)誤數(shù)據(jù)，可以通過與其他可靠數(shù)據(jù)源進(jìn)行對(duì)比或基于數(shù)據(jù)的邏輯關(guān)系進(jìn)行修正C.重復(fù)記錄可以直接保留，因?yàn)樗鼈儾粫?huì)對(duì)數(shù)據(jù)分析結(jié)果產(chǎn)生太大影響D.運(yùn)用數(shù)據(jù)填充技術(shù)，如使用均值、中位數(shù)或眾數(shù)來填充缺失值，但需要謹(jǐn)慎選擇填充方法二、論述題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）探討在醫(yī)療大數(shù)據(jù)中，如何通過關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘發(fā)現(xiàn)疾病之間的潛在關(guān)聯(lián)，為疾病的預(yù)防和診斷提供新的思路和方法。2、（本題5分）在跨境電商業(yè)務(wù)中，數(shù)據(jù)分析對(duì)于市場(chǎng)選擇和供應(yīng)鏈優(yōu)化具有關(guān)鍵作用。以某跨境電商企業(yè)為例，分析如何運(yùn)用數(shù)據(jù)分析來評(píng)估不同國家和地區(qū)的市場(chǎng)潛力、優(yōu)化商品采購和庫存管理，以及如何應(yīng)對(duì)跨境物流和支付的復(fù)雜性。3、（本題5分）在房地產(chǎn)租賃市場(chǎng)，房屋租賃數(shù)據(jù)、租客需求數(shù)據(jù)等不斷豐富。分析如何借助數(shù)據(jù)分析手段，如租金價(jià)格預(yù)測(cè)、租客信用評(píng)估等，提升租賃業(yè)務(wù)管理水平，同時(shí)探討在數(shù)據(jù)更新及時(shí)性、租賃市場(chǎng)法規(guī)變化和租客流動(dòng)頻繁方面可能面臨的問題及應(yīng)對(duì)方法。4、（本題5分）房地產(chǎn)市場(chǎng)的數(shù)據(jù)分析對(duì)于投資決策、價(jià)格預(yù)測(cè)和市場(chǎng)趨勢(shì)分析至關(guān)重要。請(qǐng)全面闡述如何運(yùn)用數(shù)據(jù)分析技術(shù)，如時(shí)間序列分析和空間數(shù)據(jù)分析，來評(píng)估房地產(chǎn)價(jià)值、預(yù)測(cè)市場(chǎng)走勢(shì)和確定投資策略，分析數(shù)據(jù)的可靠性和市場(chǎng)不確定性對(duì)分析結(jié)果的影響。5、（本題5分）隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的不斷發(fā)展，數(shù)據(jù)挖掘在市場(chǎng)營銷中的應(yīng)用越來越廣泛。請(qǐng)?jiān)敿?xì)論述數(shù)據(jù)挖掘如何幫助企業(yè)分析客戶行為、預(yù)測(cè)市場(chǎng)趨勢(shì)、優(yōu)化營銷策略，并結(jié)合實(shí)際案例說明數(shù)據(jù)挖掘在提升企業(yè)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力方面的重要作用。三、簡(jiǎn)答題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）解釋什么是圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN），說明其在圖結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用和優(yōu)勢(shì)，并舉例分析。2、（本題5分）簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)分析師如何處理來自不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)格式不一致問題，包括數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和整合的方法。3、（本題5分）在數(shù)據(jù)分析中，如何處理數(shù)據(jù)中的離群點(diǎn)？請(qǐng)說明離群點(diǎn)的檢測(cè)方法