吉林建筑科技學(xué)院《數(shù)據(jù)管理與分析》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場(chǎng)____________準(zhǔn)考證號(hào)學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場(chǎng)____________準(zhǔn)考證號(hào)…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁(yè)，共3頁(yè)吉林建筑科技學(xué)院《數(shù)據(jù)管理與分析》

2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號(hào)一二三四總分得分一、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)分析中，評(píng)估模型的性能是重要的環(huán)節(jié)。假設(shè)我們已經(jīng)建立了一個(gè)預(yù)測(cè)模型。以下關(guān)于模型評(píng)估的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以使用交叉驗(yàn)證來(lái)評(píng)估模型的穩(wěn)定性和泛化能力B.混淆矩陣可以幫助我們分析模型在不同類別上的預(yù)測(cè)情況C.準(zhǔn)確率是評(píng)估模型性能的唯一指標(biāo)，準(zhǔn)確率越高模型越好D.可以根據(jù)具體問(wèn)題選擇合適的評(píng)估指標(biāo)，如召回率、F1值等2、對(duì)于數(shù)據(jù)分析中的分類問(wèn)題，假設(shè)要預(yù)測(cè)一個(gè)郵件是否為垃圾郵件，基于郵件的內(nèi)容、發(fā)件人、主題等特征。以下哪種分類算法在處理這種文本分類任務(wù)時(shí)可能效果較好？（）A.決策樹(shù)，通過(guò)一系列規(guī)則進(jìn)行分類B.支持向量機(jī)，尋找最優(yōu)分類超平面C.樸素貝葉斯，基于概率進(jìn)行分類D.不進(jìn)行分類，將所有郵件視為正常郵件3、在構(gòu)建數(shù)據(jù)分析模型時(shí)，需要對(duì)模型進(jìn)行評(píng)估和選擇。假設(shè)我們構(gòu)建了多個(gè)預(yù)測(cè)模型，如線性回歸、決策樹(shù)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以下哪種評(píng)估指標(biāo)可能最能反映模型在實(shí)際應(yīng)用中的性能？（）A.訓(xùn)練集上的準(zhǔn)確率B.測(cè)試集上的均方誤差C.模型的復(fù)雜度D.模型的訓(xùn)練時(shí)間4、在數(shù)據(jù)分析的生存分析中，假設(shè)研究患者接受某種治療后的生存時(shí)間。數(shù)據(jù)可能存在刪失情況，即部分患者的生存時(shí)間未被完整觀測(cè)到。以下哪種生存分析方法可能更適合處理這種情況？（）A.Kaplan-Meier估計(jì)，繪制生存曲線B.Cox比例風(fēng)險(xiǎn)模型，考慮多個(gè)因素C.Log-rank檢驗(yàn)，比較兩組生存曲線D.不進(jìn)行生存分析，忽略刪失數(shù)據(jù)5、數(shù)據(jù)分析中的模型融合可以結(jié)合多個(gè)模型的優(yōu)勢(shì)提高性能。假設(shè)已經(jīng)建立了多個(gè)不同的預(yù)測(cè)模型，如線性回歸、決策樹(shù)和隨機(jī)森林，要將它們?nèi)诤弦垣@得更準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)結(jié)果。以下哪種模型融合策略在這種情況下更有可能提高預(yù)測(cè)精度？（）A.簡(jiǎn)單平均融合B.加權(quán)平均融合C.基于投票的融合D.以上方法效果相同6、在建立回歸模型時(shí)，如果自變量的數(shù)量較多，為了篩選出對(duì)因變量有顯著影響的自變量，以下哪種方法經(jīng)常被使用？（）A.逐步回歸B.嶺回歸C.套索回歸D.以上都是7、在時(shí)間序列數(shù)據(jù)分析中，預(yù)測(cè)未來(lái)值是常見(jiàn)的任務(wù)。假設(shè)我們有一組月度銷售數(shù)據(jù)，以下關(guān)于時(shí)間序列預(yù)測(cè)方法的描述，正確的是：（）A.簡(jiǎn)單線性回歸可以準(zhǔn)確預(yù)測(cè)時(shí)間序列數(shù)據(jù)的未來(lái)值B.ARIMA模型適用于具有明顯季節(jié)性和趨勢(shì)性的時(shí)間序列C.不考慮數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性，直接應(yīng)用預(yù)測(cè)模型D.預(yù)測(cè)的時(shí)間跨度越長(zhǎng)，預(yù)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性就越高8、數(shù)據(jù)分析中的文本分析是一個(gè)重要領(lǐng)域。假設(shè)你要對(duì)大量的客戶評(píng)論進(jìn)行情感分析，判斷是正面、負(fù)面還是中性。以下關(guān)于文本分析方法的選擇，哪一項(xiàng)是最重要的？（）A.使用詞袋模型，基于詞頻統(tǒng)計(jì)進(jìn)行分析B.運(yùn)用深度學(xué)習(xí)模型，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，自動(dòng)提取特征C.借助詞典和規(guī)則，根據(jù)預(yù)定義的情感詞和句式判斷D.隨機(jī)抽取部分評(píng)論進(jìn)行人工分析，以此類推整體9、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(guò)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(guò)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)10、假設(shè)要分析某公司不同產(chǎn)品線的利潤(rùn)貢獻(xiàn)度，以下哪種圖表能夠清晰地展示各產(chǎn)品線的利潤(rùn)占比及排名？（）A.帕累托圖B.?；鶊DC.弦圖D.以上都不是11、在數(shù)據(jù)分析的社交網(wǎng)絡(luò)分析中，假設(shè)要研究一個(gè)社交平臺(tái)上用戶之間的關(guān)系和信息傳播。以下哪個(gè)指標(biāo)或概念對(duì)于理解網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和影響力可能是重要的？（）A.度中心性，衡量節(jié)點(diǎn)的連接數(shù)量B.介數(shù)中心性，反映節(jié)點(diǎn)在路徑中的重要性C.接近中心性，體現(xiàn)節(jié)點(diǎn)與其他節(jié)點(diǎn)的接近程度D.不考慮網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，只關(guān)注用戶發(fā)布的內(nèi)容12、假設(shè)要分析一個(gè)電商平臺(tái)的用戶評(píng)論數(shù)據(jù)，以提取用戶的意見(jiàn)和情感傾向。以下哪種自然語(yǔ)言處理技術(shù)和方法可能是關(guān)鍵的？（）A.詞袋模型B.情感分析C.命名實(shí)體識(shí)別D.以上都是13、數(shù)據(jù)分析中的假設(shè)檢驗(yàn)用于判斷樣本數(shù)據(jù)是否支持對(duì)總體的某種假設(shè)。假設(shè)我們想要檢驗(yàn)一種新的營(yíng)銷策略是否顯著提高了產(chǎn)品的銷售額，設(shè)定顯著性水平為0.05。如果計(jì)算得到的p值小于0.05，我們可以得出什么結(jié)論？（）A.新的營(yíng)銷策略顯著提高了銷售額B.新的營(yíng)銷策略沒(méi)有顯著提高銷售額C.無(wú)法確定新策略對(duì)銷售額的影響D.以上結(jié)論都不正確14、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)預(yù)處理是一個(gè)重要的步驟。以下關(guān)于數(shù)據(jù)預(yù)處理的目的，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.對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行編碼和轉(zhuǎn)換，使其適合特定的數(shù)據(jù)分析方法D.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15、假設(shè)要分析一個(gè)城市的交通流量數(shù)據(jù)，以優(yōu)化交通信號(hào)燈的設(shè)置和道路規(guī)劃。數(shù)據(jù)包括不同時(shí)間段、不同路段的車流量、車速等信息。為了找到交通擁堵的規(guī)律和原因，以下哪個(gè)分析角度可能是關(guān)鍵的？（）A.時(shí)空分析B.基于車型的分類分析C.只關(guān)注高峰時(shí)段的分析D.隨機(jī)抽樣分析二、簡(jiǎn)答題（本大題共4個(gè)小題，共20分)1、（本題5分）時(shí)間序列數(shù)據(jù)分析在經(jīng)濟(jì)、金融等領(lǐng)域有重要應(yīng)用，請(qǐng)解釋時(shí)間序列的平穩(wěn)性概念，以及如何進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)和處理。2、（本題5分）在數(shù)據(jù)分析中，如何處理時(shí)間序列中的趨勢(shì)和季節(jié)性成分？請(qǐng)介紹分解時(shí)間序列的方法和步驟，并舉例說(shuō)明。3、（本題5分）描述在數(shù)據(jù)分析中，如何使用SQL語(yǔ)言進(jìn)行數(shù)據(jù)查詢和處理，包括復(fù)雜的連接操作、聚合函數(shù)的應(yīng)用等。4、（本題5分）說(shuō)明在數(shù)據(jù)分析中如何進(jìn)行數(shù)據(jù)的異常檢測(cè)和處理？請(qǐng)闡述常見(jiàn)的異常檢測(cè)方法和處理策略，并舉例說(shuō)明在金融數(shù)據(jù)中的應(yīng)用。三、論述題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）在金融衍生品交易中，如何運(yùn)用數(shù)據(jù)分析來(lái)評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)敞口、定價(jià)模型的合理性和交易策略的優(yōu)化？請(qǐng)論述數(shù)據(jù)分析在復(fù)雜金融工具交易中的應(yīng)用、模型風(fēng)險(xiǎn)和市場(chǎng)波動(dòng)的應(yīng)對(duì)。2、（本題5分）在物流配送中，如何借助數(shù)據(jù)分析來(lái)優(yōu)化配送路線、降低運(yùn)輸成本和提高配送準(zhǔn)時(shí)率？請(qǐng)?jiān)敿?xì)分析數(shù)據(jù)的采集和處理方式，以及可能遇到的交通、天氣等因素的干擾。3、（本題5分）在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中，如何利用數(shù)據(jù)分析預(yù)測(cè)氣象災(zāi)害對(duì)農(nóng)作物的影響，提前采取防范措施，降低農(nóng)業(yè)損失。4、（本題5分）對(duì)于企業(yè)的數(shù)字化營(yíng)銷效果評(píng)估，論述如何運(yùn)用數(shù)據(jù)分析衡量不同營(yíng)銷渠道和活動(dòng)的效果，優(yōu)化營(yíng)銷資源分配。5、（本題5分）在物流配送的最后一公里問(wèn)題上，如何利用數(shù)據(jù)分析來(lái)優(yōu)化配送方案、提高配送效率和降低配送成本？請(qǐng)?jiān)敿?xì)探討數(shù)據(jù)分析在解決最后一公里難題中的應(yīng)用、實(shí)際挑戰(zhàn)和創(chuàng)新解決方案。四、案例分析題（本大題共4個(gè)小題，共40分)1、（本題10分）一家手機(jī)應(yīng)用商店的攝影類應(yīng)用記錄了數(shù)據(jù)，包括應(yīng)用功能、用戶評(píng)分、更新頻率、下載量等。探討應(yīng)用功能和更新頻率對(duì)用戶評(píng)分和下載量的作用。2、（本題10分）某在線鮮花配送平臺(tái)積累了配送