惠州經(jīng)濟職業(yè)技術(shù)學(xué)院《數(shù)據(jù)挖掘?qū)崙?zhàn)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁惠州經(jīng)濟職業(yè)技術(shù)學(xué)院《數(shù)據(jù)挖掘?qū)崙?zhàn)》

2023-2024學(xué)年第一學(xué)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、數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)可視化有助于直觀理解數(shù)據(jù)。假設(shè)要展示不同地區(qū)的銷售額分布情況，以下關(guān)于數(shù)據(jù)可視化選擇的描述，正確的是：（）A.使用餅圖，因為它能清晰展示各地區(qū)銷售額占比B.采用折線圖，以反映銷售額隨地區(qū)的變化趨勢C.運用柱狀圖，直觀比較不同地區(qū)銷售額的差異D.選擇箱線圖，全面展示銷售額的分布特征，包括四分位數(shù)和異常值2、在數(shù)據(jù)分析中，大數(shù)據(jù)技術(shù)為處理海量數(shù)據(jù)提供了支持。假設(shè)要處理一個PB級別的數(shù)據(jù)集，以下關(guān)于大數(shù)據(jù)技術(shù)的描述，哪一項是不正確的？（）A.Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中的HDFS用于分布式存儲數(shù)據(jù)，能夠擴展到大規(guī)模的集群B.MapReduce編程模型可以實現(xiàn)并行處理，提高數(shù)據(jù)處理的效率C.大數(shù)據(jù)技術(shù)只適用于處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，對于非結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)無能為力D.實時處理大數(shù)據(jù)可以使用SparkStreaming或Flink等框架3、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.異常值對數(shù)據(jù)分析沒有任何影響，無需關(guān)注4、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時，需要考慮數(shù)據(jù)的時效性和動態(tài)性。假設(shè)要分析實時的交通流量數(shù)據(jù)，以優(yōu)化交通信號燈控制策略。以下哪種數(shù)據(jù)分析方法在處理這種實時動態(tài)數(shù)據(jù)時更能及時提供有效的決策支持？（）A.流數(shù)據(jù)分析B.批量數(shù)據(jù)分析C.離線數(shù)據(jù)分析D.以上方法效果相同5、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用領(lǐng)域有很多，其中金融領(lǐng)域是一個重要的應(yīng)用領(lǐng)域。以下關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘在金融領(lǐng)域的應(yīng)用，錯誤的是？（）A.數(shù)據(jù)挖掘可以用于風(fēng)險評估和信用評分B.數(shù)據(jù)挖掘可以用于市場預(yù)測和投資決策C.數(shù)據(jù)挖掘可以用于客戶關(guān)系管理和營銷活動D.數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果可以直接用于金融交易，無需人工干預(yù)6、在數(shù)據(jù)分析項目中，與利益相關(guān)者的溝通和理解需求至關(guān)重要。假設(shè)你正在為一家企業(yè)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，以下關(guān)于需求溝通的方法，哪一項是最有效的？（）A.使用大量的技術(shù)術(shù)語和復(fù)雜的圖表來解釋分析過程B.以通俗易懂的語言，結(jié)合實際案例說明分析的目標(biāo)和結(jié)果C.只與技術(shù)人員溝通，忽略非技術(shù)背景的利益相關(guān)者D.不與利益相關(guān)者溝通，自行決定分析的方向和重點7、對于一個包含時間戳的數(shù)據(jù)，若要按照時間順序進(jìn)行分組并計算每組的統(tǒng)計量，以下哪種方法在Python中較為便捷？（）A.使用pd.Grouper函數(shù)B.自定義函數(shù)進(jìn)行分組C.先對時間戳進(jìn)行排序，再進(jìn)行分組D.以上方法都可行8、數(shù)據(jù)分析中的分類算法用于將數(shù)據(jù)分為不同的類別。假設(shè)要根據(jù)客戶的消費行為將其分為高價值客戶和低價值客戶，以下關(guān)于分類算法選擇的描述，正確的是：（）A.隨意選擇一種分類算法，不考慮數(shù)據(jù)的特征和算法的適用性B.只關(guān)注分類算法的準(zhǔn)確率，不考慮召回率和F1值等其他評估指標(biāo)C.深入分析數(shù)據(jù)特征和業(yè)務(wù)需求，比較不同分類算法的性能，如決策樹、支持向量機、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等，并選擇最適合的算法，同時結(jié)合多種評估指標(biāo)進(jìn)行綜合評價D.認(rèn)為分類算法的參數(shù)設(shè)置不重要，使用默認(rèn)參數(shù)即可9、在數(shù)據(jù)分析中，若要比較不同組數(shù)據(jù)的離散程度，以下哪個指標(biāo)可以使用？（）A.方差B.均值C.中位數(shù)D.眾數(shù)10、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)挖掘的挑戰(zhàn)有很多，其中數(shù)據(jù)質(zhì)量問題是一個重要的挑戰(zhàn)。以下關(guān)于數(shù)據(jù)質(zhì)量問題的描述中，錯誤的是？（）A.數(shù)據(jù)質(zhì)量問題可能會導(dǎo)致數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果的錯誤和不可靠B.數(shù)據(jù)質(zhì)量問題可以通過數(shù)據(jù)清洗和驗證等方法來解決C.數(shù)據(jù)質(zhì)量問題只與數(shù)據(jù)的來源有關(guān)，與數(shù)據(jù)挖掘的算法和技術(shù)無關(guān)D.數(shù)據(jù)質(zhì)量問題需要在數(shù)據(jù)挖掘的整個過程中進(jìn)行關(guān)注和處理11、在數(shù)據(jù)分析的特征工程中，假設(shè)要從原始數(shù)據(jù)中提取有意義的特征以提高模型的性能。原始數(shù)據(jù)包含大量的文本和數(shù)值信息。以下哪種特征提取方法可能更有助于提升模型的準(zhǔn)確性？（）A.詞袋模型，將文本轉(zhuǎn)換為向量B.主成分分析，降低數(shù)據(jù)維度C.特征選擇，挑選重要的特征D.不進(jìn)行特征工程，直接使用原始數(shù)據(jù)12、在數(shù)據(jù)挖掘中，若要對圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，以下哪種技術(shù)可能會被用到？（）A.深度學(xué)習(xí)B.決策樹C.關(guān)聯(lián)規(guī)則D.因子分析13、在數(shù)據(jù)清洗過程中，若發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)存在異常值，以下哪種處理方式較為合理？（）A.直接刪除異常值B.對異常值進(jìn)行修正C.將異常值視為缺失值處理D.分析異常值產(chǎn)生的原因后再決定處理方式14、數(shù)據(jù)分析中的文本分類任務(wù)需要對大量文本進(jìn)行自動分類。假設(shè)要對新聞文章進(jìn)行分類，如政治、經(jīng)濟、體育等類別，文本內(nèi)容多樣且語言表達(dá)復(fù)雜。以下哪種方法在處理這種多類別文本分類問題時更能提高分類準(zhǔn)確性？（）A.使用深度學(xué)習(xí)模型，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）B.基于詞向量的傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)分類算法C.依賴人工制定的分類規(guī)則D.隨機分類15、數(shù)據(jù)分析中的主成分分析（PCA）常用于數(shù)據(jù)降維。假設(shè)我們有一個高維的數(shù)據(jù)集，其中包含大量相關(guān)的特征，通過PCA進(jìn)行降維時，以下哪個說法是正確的？（）A.降維后的主成分?jǐn)?shù)量一定少于原始特征數(shù)量B.主成分是原始特征的線性組合C.降維過程會丟失部分?jǐn)?shù)據(jù)信息D.以上都是二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）簡述貝葉斯分類算法的原理和特點，舉例說明其在不確定性情況下的分類優(yōu)勢，并與其他常見分類算法進(jìn)行比較。2、（本題5分）在數(shù)據(jù)分析中，如何處理高維數(shù)據(jù)？請介紹降維方法，如主成分分析、t-SNE等，并分析它們的優(yōu)缺點。3、（本題5分）描述數(shù)據(jù)挖掘的概念和主要流程，包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、挖掘算法選擇、結(jié)果評估等環(huán)節(jié)，并解釋每個環(huán)節(jié)的關(guān)鍵要點和作用。4、（本題5分）解釋數(shù)據(jù)分析中的因果推斷的概念和方法，說明其與相關(guān)性分析的區(qū)別，并舉例說明在實際問題中的應(yīng)用。三、論述題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）在房地產(chǎn)行業(yè)，房屋交易數(shù)據(jù)、市場趨勢數(shù)據(jù)等不斷更新。探討如何利用數(shù)據(jù)分析方法，比如房價預(yù)測模型、投資回報率分析等，為購房者和投資者提供決策支持，同時研究在數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性驗證、政策影響因素和市場波動不確定性方面所面臨的困難及解決途徑。2、（本題5分）在餐飲外賣領(lǐng)域，訂單數(shù)據(jù)、配送數(shù)據(jù)和用戶評價數(shù)據(jù)等日益增多。分析如何借助數(shù)據(jù)分析手段，如配送效率提升、餐廳菜品優(yōu)化等，提高餐飲外賣服務(wù)質(zhì)量，同時探討在數(shù)據(jù)隱私保護、配送人員管理和市場競爭激烈方面可能面臨的問題及應(yīng)對方法。3、（本題5分）社交媒體營銷活動中，如何通過數(shù)據(jù)分析來評估活動效果、優(yōu)化投放策略和提升品牌影響力？請詳細(xì)分析活動數(shù)據(jù)的關(guān)鍵指標(biāo)、分析方法和基于數(shù)據(jù)的決策調(diào)整。4、（本題5分）探討在社交媒體的輿情監(jiān)測和危機管理中，如何運用數(shù)據(jù)分析及時發(fā)現(xiàn)負(fù)面輿情，制定應(yīng)對策略，維護企業(yè)和品牌形象。5、（本題5分）在市場營銷活動中，數(shù)據(jù)分析能夠精準(zhǔn)定位目標(biāo)客戶和評估營銷效果。請詳細(xì)論述如何利用數(shù)據(jù)分析進(jìn)行市場細(xì)分、目標(biāo)客戶畫像和營銷活動的投資回報率分析，分析所使用的數(shù)據(jù)分析方法和工具，以及如何根據(jù)分析結(jié)果調(diào)整營銷策略。四、案例分析題（本大題共4個小題，共40分)1、（本題10分）一家家具品牌的定制沙發(fā)業(yè)務(wù)收集了銷售數(shù)據(jù)，包括沙發(fā)款式、面料材質(zhì)、尺寸規(guī)格、價格、客戶需求等。研究沙發(fā)款式和面料材質(zhì)對價格和客戶需求滿足程度的影響。2、（本題10分）某在線醫(yī)療平臺的慢性病管理數(shù)據(jù)包含患者信息、疾病類