中國礦業(yè)大學徐海學院《數據分析與可視化實踐》2023-2024學年第一學期期末試卷

學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號…………密…………封…………線…………內…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁中國礦業(yè)大學徐海學院《數據分析與可視化實踐》

2023-2024學年第一學期期末試卷題號一二三四總分得分一、單選題（本大題共20個小題，每小題2分，共40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、在數據分析的異常檢測中，假設要從大量的交易數據中找出異常的交易行為，例如高額、頻繁或不符合常規(guī)模式的交易。以下哪種異常檢測方法可能更能有效地發(fā)現這些異常？（）A.基于統(tǒng)計的方法，設定閾值判斷異常B.基于距離的方法，計算數據點之間的距離C.基于密度的方法，根據數據的局部密度D.不進行異常檢測，認為所有交易都是正常的2、對于數據分析中的文本情感分析，假設要分析大量的產品評論，判斷其是正面、負面還是中性情感。以下哪種方法在處理自然語言的情感傾向時可能更有效？（）A.使用情感詞典，匹配關鍵詞B.基于機器學習的分類模型C.深度學習模型，如循環(huán)神經網絡D.人工閱讀和判斷每條評論的情感3、在進行數據倉庫設計時，需要考慮數據的存儲和組織方式。假設要為一個大型企業(yè)構建數據倉庫，以支持復雜的查詢和分析需求。以下哪種數據倉庫架構在處理大規(guī)模企業(yè)數據時更具擴展性和性能優(yōu)勢？（）A.星型架構B.雪花架構C.混合架構D.以上架構沒有區(qū)別4、在數據挖掘中，聚類分析是一種常用的方法。以下關于聚類分析的描述，錯誤的是？（）A.可以將數據分成不同的類別B.類別之間的差異明顯C.不需要事先指定類別數量D.聚類結果是絕對準確的5、在數據預處理中，處理異常值是重要的環(huán)節(jié)。假設我們有一個包含員工工資的數據集，以下關于異常值處理的描述，正確的是：（）A.直接刪除異常值，不進行任何進一步的分析B.異常值一定是錯誤的數據，必須修正C.分析異常值產生的原因，根據具體情況決定處理方式D.異常值對數據分析沒有任何影響，無需關注6、對于一個聚類問題，如果事先不知道聚類的類別數，以下哪種方法可以幫助確定合適的類別數？（）A.肘部法則B.輪廓系數C.Calinski-Harabasz指數D.以上都是7、在數據分析中，若要比較不同組數據的離散程度，以下哪個指標可以使用？（）A.方差B.均值C.中位數D.眾數8、當分析一個金融投資組合的績效數據，包括不同資產的收益率、風險指標、相關性等，以優(yōu)化投資組合配置。以下哪個原則可能是在風險和收益平衡中需要首要考慮的？（）A.最大化收益率B.最小化風險C.符合投資者的風險偏好D.以上都不是9、假設我們正在分析客戶的購買行為數據，想要了解客戶購買某一產品的頻率分布。以下哪種統(tǒng)計量最適合描述這種數據？（）A.均值B.中位數C.眾數D.標準差10、假設要對大量數據進行快速排序，以下哪種算法在平均情況下性能較好？（）A.冒泡排序B.插入排序C.快速排序D.選擇排序11、在數據分析中，若要分析數據的偏態(tài)和峰態(tài)，以下哪個統(tǒng)計量可以提供相關信息？（）A.偏度系數B.峰度系數C.協方差D.相關系數12、關于數據分析中的數據預處理，假設數據集中存在極端值，這些極端值可能會對后續(xù)的分析產生較大影響。以下哪種處理極端值的方法可能較為恰當？（）A.直接刪除包含極端值的數據點B.對極端值進行縮尾或截尾處理C.將極端值替換為平均值D.不處理極端值，保留原始數據13、在數據分析中，數據預處理的步驟包括數據清洗、轉換和歸一化等。假設我們要對一組數值型數據進行預處理。以下關于數據預處理的描述，哪一項是不正確的？（）A.數據轉換可以將數據映射到不同的范圍或格式，便于后續(xù)分析B.歸一化可以將數據縮放到相同的范圍，避免不同量級數據的影響C.數據預處理對數據分析的結果影響不大，可以隨意進行D.對于離群點，可以采用截斷或Winsorize等方法進行處理14、對于一個具有分類和數值型特征的數據集合，若要進行預處理，以下哪些步驟可能會被包括？（）A.編碼分類特征B.處理異常值C.標準化數值型特征D.以上都是15、在進行數據分析時，選擇合適的算法和模型需要考慮數據的特點和分析目的。假設我們有一個不平衡的數據集，其中一個類別占比極少，以下哪種方法可以處理這種不平衡問題？（）A.過采樣B.欠采樣C.調整分類閾值D.以上都是16、在處理大規(guī)模數據時，分布式計算框架如Hadoop被廣泛應用。假設要對數十億行的日志數據進行分析，以下哪個Hadoop組件可能主要負責數據的存儲？（）A.HDFSB.MapReduceC.YARND.Hive17、在數據分析中，若要比較多個總體的均值是否相等，以下哪種方法較為常用？（）A.方差分析B.多重比較C.假設檢驗D.以上都是18、在數據分析中，因果推斷用于確定變量之間的因果關系。假設要研究廣告投入與銷售額之間的因果關系，以下關于因果推斷的描述，哪一項是不正確的？（）A.隨機對照實驗是確定因果關系的黃金標準，但在實際中可能難以實施B.觀察性研究可以通過控制混雜因素來推斷因果關系，但存在一定的局限性C.相關性強就意味著存在因果關系，可以直接根據相關性得出因果結論D.可以使用工具變量、雙重差分等方法來解決因果推斷中的內生性問題19、在數據分析的抽樣方法中，假設要從一個大規(guī)模的數據集中抽取一部分樣本進行分析。為了保證樣本具有代表性，以下哪種抽樣方法可能是較好的選擇？（）A.簡單隨機抽樣，每個個體被抽取的概率相等B.分層抽樣，按不同層次分別抽樣C.系統(tǒng)抽樣，按照一定的間隔抽取D.不進行抽樣，直接分析整個數據集20、在數據分析中，數據質量是一個關鍵問題。以下關于數據質量的描述中，錯誤的是？（）A.數據質量包括數據的準確性、完整性、一致性和時效性等方面B.數據質量問題可能會導致數據分析結果的錯誤和不可靠C.提高數據質量可以通過數據清洗、數據驗證和數據監(jiān)控等方法來實現D.數據質量只與數據的來源有關，與數據分析的方法和工具無關二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）在進行數據分析時，如何處理數據中的噪聲？解釋噪聲的來源和對分析的影響，以及常用的去噪方法。2、（本題5分）說明在數據分析中如何進行數據的關聯分析以發(fā)現潛在的業(yè)務規(guī)則？請闡述關聯分析的方法和技術，并舉例說明在電商數據中的應用。3、（本題5分）在大數據分析中，流數據處理是常見的場景。請說明流數據的特點和處理流數據的常用技術，如Storm、Flink等的工作原理。三、案例分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）某在線烘焙教學平臺保存了教學視頻觀看數據、用戶實踐成果、課程改進建議等。優(yōu)化教學內容和互動環(huán)節(jié)。2、（本題5分）某電商直播平臺記錄了不同主播在不同時間段的直播數據和銷售業(yè)績。探討如何依據這些數據制定主播的排班和激勵機制。3、（本題5分）一家健身中心記錄了會員的鍛煉數據，包含鍛煉項目、鍛煉時長、會員性別、年齡等。探討不同性別和年齡會員對鍛煉項目和時長的選擇差異。4、（本題5分）某在線圍棋用品銷售平臺記錄了銷售數據、圍棋棋盤材質偏好、棋子工藝需求等。提供多樣化的圍棋用品選擇。5、（本題5分）某電商平臺的數碼產品類目擁有豐富的銷售數據，涵蓋品牌、產品型號、價格、銷量、促銷活動等。分析促銷活動對不同品牌和型號數碼產品銷量的影響。四、論述題（本大題共2個小題，共20分)1、（本題10分）在當今數字