站名：站名：年級專業(yè)：姓名：學號：凡年級專業(yè)、姓名、學號錯寫、漏寫或字跡不清者，成績按零分記。…………密………………封………………線…………第1頁，共1頁甘肅農(nóng)業(yè)職業(yè)技術(shù)學院

《數(shù)據(jù)分析與挖掘》2023-2024學年第二學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、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)倉庫的建設需要多方面的專業(yè)知識。以下關(guān)于數(shù)據(jù)倉庫建設所需專業(yè)知識的說法中，錯誤的是？（）A.數(shù)據(jù)倉庫建設需要數(shù)據(jù)庫管理、數(shù)據(jù)建模、數(shù)據(jù)分析等方面的專業(yè)知識B.數(shù)據(jù)倉庫建設需要了解業(yè)務需求和數(shù)據(jù)特點，以便設計出合適的架構(gòu)和模型C.數(shù)據(jù)倉庫建設只需要技術(shù)人員參與，業(yè)務人員不需要了解數(shù)據(jù)倉庫的建設過程D.數(shù)據(jù)倉庫建設需要不斷學習和掌握新的技術(shù)和方法，以適應不斷變化的需求2、對于一個不平衡的數(shù)據(jù)集（某一類別的樣本數(shù)量遠多于其他類別），以下哪種處理方法可能會提高模型性能？（）A.過采樣B.欠采樣C.生成對抗網(wǎng)絡D.以上都是3、在進行數(shù)據(jù)分析時，數(shù)據(jù)的可視化呈現(xiàn)方式會影響對數(shù)據(jù)的理解和解讀。假設我們要展示不同年齡段人群的收入分布情況。以下關(guān)于數(shù)據(jù)可視化呈現(xiàn)的描述，哪一項是不準確的？（）A.可以使用小提琴圖同時展示數(shù)據(jù)的分布和密度B.雷達圖適合比較多個變量在不同類別上的表現(xiàn)C.3D圖表能夠更生動地展示數(shù)據(jù)，應盡量使用3D圖表D.選擇合適的數(shù)據(jù)可視化呈現(xiàn)方式要考慮數(shù)據(jù)的特點和分析目的4、在數(shù)據(jù)庫中，若要實現(xiàn)多表之間的關(guān)聯(lián)查詢，以下哪種連接方式較為常用？（）A.內(nèi)連接B.外連接C.交叉連接D.自然連接5、在進行數(shù)據(jù)分析時，異常值檢測是重要的環(huán)節(jié)。假設要在一組銷售數(shù)據(jù)中檢測異常值，以下關(guān)于異常值檢測的描述，哪一項是不準確的？（）A.可以基于數(shù)據(jù)的統(tǒng)計特征，如均值和標準差，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.異常值一定是錯誤的數(shù)據(jù)，應該直接刪除，以免影響分析結(jié)果D.考慮數(shù)據(jù)的業(yè)務背景和上下文信息，有助于更準確地判斷異常值6、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)挖掘算法的選擇很重要。以下關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘算法選擇的說法中，錯誤的是？（）A.數(shù)據(jù)挖掘算法的選擇應根據(jù)數(shù)據(jù)的特點、分析目的和計算資源等因素來確定B.不同的數(shù)據(jù)挖掘算法適用于不同類型的數(shù)據(jù)和問題，沒有一種算法是萬能的C.選擇數(shù)據(jù)挖掘算法時，可以參考其他類似項目的經(jīng)驗，但不能完全照搬D.數(shù)據(jù)挖掘算法的選擇只需要考慮算法的準確性，其他因素如計算效率等可以忽略不計7、在時間序列數(shù)據(jù)分析中，預測未來值是常見的任務。假設我們有一組月度銷售數(shù)據(jù)，以下關(guān)于時間序列預測方法的描述，正確的是：（）A.簡單線性回歸可以準確預測時間序列數(shù)據(jù)的未來值B.ARIMA模型適用于具有明顯季節(jié)性和趨勢性的時間序列C.不考慮數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性，直接應用預測模型D.預測的時間跨度越長，預測結(jié)果的準確性就越高8、假設要分析不同年齡段消費者對某產(chǎn)品的滿意度，以下關(guān)于數(shù)據(jù)分組和分析的描述，正確的是：（）A.分組越細，對消費者滿意度的分析就越準確B.不考慮樣本量的大小，隨意劃分年齡段進行分組C.對于每個年齡段，只計算滿意度的平均值就足夠了D.分析不同年齡段滿意度的差異時，需要進行假設檢驗9、對于一個具有多個特征的數(shù)據(jù)集合，若要進行特征工程，以下哪些操作可能會被執(zhí)行？（）A.特征縮放B.特征選擇C.特征構(gòu)建D.以上都是10、對于一個具有時間戳的數(shù)據(jù)集合，若要進行時間序列分析，以下哪個工具或庫可能會被使用？（）A.PandasB.NumPyC.MatplotlibD.Scikit-learn11、在數(shù)據(jù)挖掘中，Apriori算法常用于挖掘頻繁項集。以下關(guān)于Apriori算法的描述，正確的是？（）A.它是一種無監(jiān)督學習算法B.它只能處理數(shù)值型數(shù)據(jù)C.它的計算復雜度較低D.它需要事先指定頻繁項集的支持度閾值12、數(shù)據(jù)預處理中的特征工程用于創(chuàng)建有意義的特征。假設要為一個機器學習模型準備輸入特征，以下關(guān)于特征工程的描述，正確的是：（）A.直接使用原始數(shù)據(jù)的所有特征，不進行任何處理和轉(zhuǎn)換B.隨意創(chuàng)建新的特征，不考慮其合理性和有效性C.基于對數(shù)據(jù)的理解和業(yè)務知識，進行特征選擇、提取、構(gòu)建和變換，以提高模型的性能和可解釋性D.認為特征工程對模型性能影響不大，不重視這一環(huán)節(jié)13、在進行地理數(shù)據(jù)分析時，以下關(guān)于地理數(shù)據(jù)分析方法的描述，正確的是：（）A.簡單的地圖繪制就能充分展示地理數(shù)據(jù)的特征B.空間聚類分析對于發(fā)現(xiàn)地理數(shù)據(jù)中的聚集模式?jīng)]有幫助C.地理加權(quán)回歸可以考慮空間異質(zhì)性對變量關(guān)系的影響D.不需要考慮地理坐標系和投影的選擇，對分析結(jié)果影響不大14、關(guān)于數(shù)據(jù)分析中的客戶細分，假設要根據(jù)客戶的購買行為、人口統(tǒng)計信息和在線活動將客戶分為不同的細分群體。以下哪種細分方法可能更能揭示客戶的潛在需求和行為模式？（）A.RFM模型，基于消費頻率、金額和最近消費時間B.基于聚類的細分，自動發(fā)現(xiàn)相似群體C.基于決策樹的細分，根據(jù)規(guī)則劃分D.不進行客戶細分，對所有客戶采用相同的策略15、對于一個高維度的數(shù)據(jù)集，若要快速找到與給定數(shù)據(jù)點最相似的k個數(shù)據(jù)點，以下哪種算法效率較高？（）A.K-Means算法B.KNN算法C.DBSCAN算法D.層次聚類算法二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）解釋什么是強化學習在數(shù)據(jù)分析中的應用，說明其與監(jiān)督學習和無監(jiān)督學習的區(qū)別，并舉例分析。2、（本題5分）闡述數(shù)據(jù)挖掘中的圖像挖掘，包括圖像分類、目標檢測等，說明其技術(shù)和應用場景。3、（本題5分）說明在數(shù)據(jù)分析中如何進行數(shù)據(jù)的異常值檢測和修正？請闡述常見的檢測方法和修正策略，并舉例說明在工業(yè)生產(chǎn)數(shù)據(jù)中的應用。4、（本題5分）在進行回歸分析時，如何處理非線性關(guān)系？請介紹一些處理非線性關(guān)系的方法，如多項式回歸、樣條回歸等，并舉例說明。三、論述題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）在在線旅游預訂平臺的競爭中，數(shù)據(jù)分析可以提升用戶滿意度和差異化服務。以某在線旅游預訂平臺為例，論述如何利用數(shù)據(jù)分析來了解用戶需求偏好、提供個性化服務、優(yōu)化價格策略，以及如何與合作伙伴共享數(shù)據(jù)實現(xiàn)互利共贏。2、（本題5分）分析在制造業(yè)的質(zhì)量控制中，如何運用數(shù)據(jù)分析監(jiān)控生產(chǎn)過程中的質(zhì)量波動，及時發(fā)現(xiàn)質(zhì)量問題并采取改進措施。3、（本題5分）影視娛樂行業(yè)通過在線平臺收集了大量的用戶觀影和消費數(shù)據(jù)。分析如何運用數(shù)據(jù)分析手段，如內(nèi)容推薦算法優(yōu)化、觀眾喜好預測等，制作更符合觀眾需求的影視作品，提高用戶滿意度和平臺收益，同時探討在數(shù)據(jù)多樣性處理和文化差異影響方面可能面臨的問題及應對方法。4、（本題5分）在物流行業(yè)的綠色物流發(fā)展中，如何利用數(shù)據(jù)分析評估物流活動的環(huán)境影響，制定節(jié)能減排策略，實現(xiàn)可持續(xù)物流。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）某超市積累了不同時間段的顧客流量、商品銷售數(shù)據(jù)、促銷活動效果等。分析如何根據(jù)這些數(shù)據(jù)優(yōu)化店鋪布局和人員安排。2、（本題10分）某在線滑