2025年大學（商務(wù)數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用）商務(wù)數(shù)據(jù)建模測試試題及答案

（考試時間：90分鐘滿分100分）班級______姓名______第I卷（選擇題共30分）本卷共10小題，每小題3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.以下哪種模型不屬于商務(wù)數(shù)據(jù)建模中的常見模型？（）A.線性回歸模型B.決策樹模型C.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型D.物理動力學模型2.商務(wù)數(shù)據(jù)建模中，數(shù)據(jù)預(yù)處理的主要目的不包括（）A.提高數(shù)據(jù)質(zhì)量B.增加數(shù)據(jù)維度C.消除噪聲D.填補缺失值3.關(guān)于關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘，以下說法正確的是（）A.支持度越高的規(guī)則越有價值B.置信度高的規(guī)則一定是強規(guī)則C.提升度反映了規(guī)則的實際應(yīng)用價值D.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘只能處理數(shù)值型數(shù)據(jù)4.在建立聚類模型時，以下哪種距離度量方法常用于衡量樣本間的相似性？（）A.曼哈頓距離B.余弦相似度C.歐式距離D.以上都是5.以下哪個指標不是評估分類模型性能的常用指標？（）A.準確率B.召回率C.F1值D.均方誤差6.商務(wù)數(shù)據(jù)建模中，特征選擇的主要作用是（）A.減少計算量B.提高模型精度C.增加模型復(fù)雜度D.以上都是7.對于時間序列數(shù)據(jù)建模，常用的模型不包括（）A.ARIMA模型B.支持向量機模型C.指數(shù)平滑模型D.灰色預(yù)測模型8.在構(gòu)建預(yù)測模型時，以下哪種方法可以用于確定模型的最優(yōu)參數(shù)？（）A.交叉驗證B.隨機抽樣C.數(shù)據(jù)歸一化D.特征編碼9.商務(wù)數(shù)據(jù)建模中，以下哪種數(shù)據(jù)類型不適合用傳統(tǒng)的統(tǒng)計方法進行分析？（）A.結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)B.半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)C.非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)D.數(shù)值型數(shù)據(jù)10.關(guān)于模型評估，以下說法錯誤的是（）A.訓(xùn)練集上的準確率越高，模型性能越好B.測試集用于評估模型的泛化能力C.可以通過多次劃分訓(xùn)練集和測試集來提高評估的穩(wěn)定性D.混淆矩陣可以直觀地展示分類模型的性能第II卷（非選擇題共70分）11.（10分）簡述商務(wù)數(shù)據(jù)建模的一般流程。12.（15分）請說明線性回歸模型的基本原理，并舉例說明其在商務(wù)數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用。13.（15分）在商務(wù)數(shù)據(jù)挖掘中，決策樹模型有哪些優(yōu)點和局限性？14.（15分）給定以下銷售數(shù)據(jù)：某電商平臺在過去一個月內(nèi)，不同品類商品的銷售額如下表所示（單位：萬元）。請對這些數(shù)據(jù)進行分析，構(gòu)建一個簡單的預(yù)測模型，預(yù)測下個月各品類商品的銷售額。|品類|A|B|C|D|E||----|----|----|----|----|----||本月銷售額|20|30|15|25|10|15.（15分）分析以下案例：某連鎖超市收集了大量顧客的購物記錄，包括購買商品種類、購買時間、購買金額等信息。超市希望通過數(shù)據(jù)分析了解顧客的購買行為模式，以便優(yōu)化商品陳列和促銷活動。請你設(shè)計一個數(shù)據(jù)建模方案，幫助超市實現(xiàn)這一目標。答案：1.D2.B3.C4.D5.D6.B7.B8.A9.C10.A11.商務(wù)數(shù)據(jù)建模一般流程：首先明確問題，確定建模目標；然后收集相關(guān)數(shù)據(jù)，進行數(shù)據(jù)清洗、預(yù)處理；接著選擇合適的建模方法，構(gòu)建模型；對模型進行訓(xùn)練和優(yōu)化；最后評估模型性能，根據(jù)評估結(jié)果調(diào)整模型或應(yīng)用于實際業(yè)務(wù)。12.線性回歸模型基本原理：通過對自變量和因變量之間的線性關(guān)系進行建模，找到一條最佳直線來擬合數(shù)據(jù)。在商務(wù)數(shù)據(jù)分析中，比如分析銷售額與廣告投入的關(guān)系，可建立線性回歸模型，根據(jù)廣告投入預(yù)測銷售額。13.優(yōu)點：決策樹模型直觀，易于理解；不需要對數(shù)據(jù)進行復(fù)雜的預(yù)處理；能夠處理多種類型的數(shù)據(jù)。局限性：容易出現(xiàn)過擬合現(xiàn)象；對于連續(xù)變量的處理效果可能不如一些其他模型；在處理高維數(shù)據(jù)時性能可能下降。14.可采用簡單的平均法進行預(yù)測，下個月各品類商品銷售額預(yù)測值分別為：A品類20萬元，B品類30萬元，C品類15萬元，D品類25萬元，E品類10萬元。15.數(shù)據(jù)建模方案：首先對顧客購物記錄數(shù)據(jù)進行清洗和預(yù)處理。然后利用關(guān)聯(lián)