浙江傳媒學(xué)院《跨媒體數(shù)據(jù)可視化》2022-2023學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

站名：站名：年級(jí)專業(yè)：姓名：學(xué)號(hào)：凡年級(jí)專業(yè)、姓名、學(xué)號(hào)錯(cuò)寫、漏寫或字跡不清者，成績(jī)按零分記?！堋狻€…………第1頁(yè)，共1頁(yè)浙江傳媒學(xué)院《跨媒體數(shù)據(jù)可視化》

2022-2023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15個(gè)小題，每小題1分，共15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)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2、對(duì)于一個(gè)時(shí)間序列數(shù)據(jù)，若要預(yù)測(cè)未來一段時(shí)間的數(shù)值，以下哪種預(yù)測(cè)方法通常不依賴歷史數(shù)據(jù)的季節(jié)性特征？（）A.移動(dòng)平均法B.指數(shù)平滑法C.線性回歸法D.季節(jié)性指數(shù)法3、關(guān)于數(shù)據(jù)分析中的回歸分析，假設(shè)要研究員工的工作年限與工資收入之間的關(guān)系。數(shù)據(jù)存在一定的噪聲和非線性特征。以下哪種回歸模型可能更適合捕捉這種復(fù)雜的關(guān)系？（）A.線性回歸，假設(shè)關(guān)系是線性的B.多項(xiàng)式回歸，考慮非線性關(guān)系C.邏輯回歸，處理二分類問題D.不進(jìn)行回歸分析，僅通過描述性統(tǒng)計(jì)觀察4、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(gòu)買關(guān)聯(lián)，例如哪些商品經(jīng)常一起被購(gòu)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)5、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)可視化不僅可以用于展示結(jié)果，還可以用于探索數(shù)據(jù)。假設(shè)要通過可視化探索兩個(gè)變量之間的關(guān)系，以下關(guān)于數(shù)據(jù)可視化探索的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.散點(diǎn)圖可以直觀地顯示兩個(gè)變量之間的線性或非線性關(guān)系B.熱力圖可以用于展示兩個(gè)變量在不同取值下的頻率或密度C.數(shù)據(jù)可視化探索只是輔助手段，不能替代統(tǒng)計(jì)分析和建模D.可以通過不斷調(diào)整可視化的參數(shù)和形式，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中隱藏的模式和趨勢(shì)6、在數(shù)據(jù)分析的聚類分析中，假設(shè)要將一組客戶根據(jù)其消費(fèi)行為和偏好進(jìn)行分組?？蛻魯?shù)據(jù)包括購(gòu)買歷史、瀏覽記錄和評(píng)價(jià)等多維度信息。為了得到有意義且區(qū)分度高的聚類結(jié)果，以下哪種聚類算法可能表現(xiàn)更優(yōu)？（）A.K-Means聚類，基于距離進(jìn)行分組B.層次聚類，構(gòu)建層次結(jié)構(gòu)C.密度聚類，基于數(shù)據(jù)的密度分布D.隨機(jī)將客戶分配到不同的組7、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)質(zhì)量的評(píng)估指標(biāo)有很多，其中準(zhǔn)確性是一個(gè)重要的指標(biāo)。以下關(guān)于準(zhǔn)確性的描述中，錯(cuò)誤的是？（）A.準(zhǔn)確性是指數(shù)據(jù)與實(shí)際情況的符合程度B.準(zhǔn)確性可以通過計(jì)算數(shù)據(jù)的誤差率來衡量C.提高數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性可以通過數(shù)據(jù)清洗和驗(yàn)證等方法來實(shí)現(xiàn)D.數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性只與數(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)8、在數(shù)據(jù)分析中，若要對(duì)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9、假設(shè)要分析一個(gè)游戲的玩家行為數(shù)據(jù)，包括游戲時(shí)長(zhǎng)、關(guān)卡完成情況、付費(fèi)行為等，以優(yōu)化游戲設(shè)計(jì)和盈利模式。以下哪個(gè)指標(biāo)可能最能反映玩家的忠誠(chéng)度？（）A.游戲時(shí)長(zhǎng)B.付費(fèi)金額C.重復(fù)游玩頻率D.以上都是10、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)的歸一化和標(biāo)準(zhǔn)化是常見的操作。假設(shè)你有一個(gè)包含不同量綱特征的數(shù)據(jù)集，以下關(guān)于這兩種操作的作用，哪一項(xiàng)是最關(guān)鍵的？（）A.使數(shù)據(jù)符合正態(tài)分布，便于進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析B.消除特征之間的量綱差異，使不同特征具有可比性C.增加數(shù)據(jù)的多樣性和復(fù)雜性D.沒有實(shí)際作用，可以忽略11、在處理文本數(shù)據(jù)時(shí)，除了常見的英文文本，還可能涉及到其他語言。假設(shè)我們要分析中文文本，以下哪個(gè)步驟在中文文本處理中可能與英文文本處理有所不同？（）A.分詞B.詞干提取C.停用詞處理D.以上都是12、對(duì)于一組具有明顯層次結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)，以下哪種數(shù)據(jù)分析方法較為合適？（）A.層次聚類B.K-Means聚類C.密度聚類D.均值漂移聚類13、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)14、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(cuò)誤的是？（）A.數(shù)據(jù)挖掘算法的選擇應(yīng)根據(jù)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)、分析目的和計(jì)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(shí)，可以參考其他類似項(xiàng)目的經(jīng)驗(yàn)，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(zhǔn)確性，其他因素如計(jì)算效率等可以忽略不計(jì)15、在數(shù)據(jù)分析過程中，數(shù)據(jù)清洗是一個(gè)關(guān)鍵步驟。以下關(guān)于數(shù)據(jù)清洗的目的，錯(cuò)誤的是？（）A.去除數(shù)據(jù)中的噪聲和異常值，提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量B.統(tǒng)一數(shù)據(jù)的格式和單位，便于后續(xù)的分析和處理C.增加數(shù)據(jù)的數(shù)量，提高數(shù)據(jù)分析的結(jié)果的可靠性D.修復(fù)數(shù)據(jù)中的缺失值，確保數(shù)據(jù)的完整性二、簡(jiǎn)答題（本大題共4個(gè)小題，共20分)1、（本題5分）說明在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中如何進(jìn)行數(shù)據(jù)的更新和維護(hù)？請(qǐng)闡述更新的策略和方法，并舉例說明在實(shí)際業(yè)務(wù)中的應(yīng)用。2、（本題5分）在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，如何處理數(shù)據(jù)中的缺失值和異常值同時(shí)存在的情況？列舉至少兩種綜合處理方法，并舉例說明。3、（本題5分）描述數(shù)據(jù)挖掘中的關(guān)聯(lián)分析和序列分析的區(qū)別，舉例說明它們?cè)诹闶坌袠I(yè)中的應(yīng)用，并解釋如何從分析結(jié)果中獲取有價(jià)值的信息。4、（本題5分）解釋什么是遷移學(xué)習(xí)在數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用，說明其優(yōu)勢(shì)和適用場(chǎng)景，并舉例分析。三、論述題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）在電信行業(yè)的套餐設(shè)計(jì)中，如何借助數(shù)據(jù)分析來了解用戶需求、消費(fèi)行為和網(wǎng)絡(luò)使用模式，以制定合理的套餐方案和定價(jià)策略，同時(shí)提高用戶滿意度和運(yùn)營(yíng)商的收益。2、（本題5分）隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，智能家居設(shè)備產(chǎn)生了大量的數(shù)據(jù)。請(qǐng)?zhí)接懭绾螌?duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，以實(shí)現(xiàn)能源管理的優(yōu)化、家庭安全的提升以及用戶生活習(xí)慣的洞察，并分析在數(shù)據(jù)處理和隱私保護(hù)方面的挑戰(zhàn)。3、（本題5分）在金融科技的創(chuàng)新應(yīng)用中，如何利用數(shù)據(jù)分析來評(píng)估新產(chǎn)品的市場(chǎng)潛力、用戶接受度和風(fēng)險(xiǎn)特征，例如數(shù)字支付、區(qū)塊鏈金融等領(lǐng)域，同時(shí)應(yīng)對(duì)新興技術(shù)帶來的數(shù)據(jù)分析挑戰(zhàn)。4、（本題5分）在金融信貸領(lǐng)域，如何通過數(shù)據(jù)分析建立信用評(píng)分模型，評(píng)估借款人的信用風(fēng)險(xiǎn)，降低不良貸款率。5、（本題5分）能源行業(yè)面臨著資源優(yōu)化配置和節(jié)能減排的挑戰(zhàn)。選取一家能源企業(yè)，論述如何利用數(shù)據(jù)分析來優(yōu)化能源生產(chǎn)和配送，例如能源消耗預(yù)測(cè)、智能電網(wǎng)管理、可再生能源整合，以及如何在數(shù)據(jù)分析中考慮政策法規(guī)和環(huán)境因素的影響。四、案例分析題（本大題共4個(gè)小題，共40分)1、（本題10分）某旅游公司收集了游客的出行目的地、行程安排、消費(fèi)金額等數(shù)據(jù)。分析熱門旅游線路和游客的消費(fèi)模式，制定更有吸引力的旅游產(chǎn)品和定價(jià)策略。2、（本題10分）某辦公用品電商平臺(tái)擁有商品銷售數(shù)據(jù)、企業(yè)采購(gòu)行