吉林職業(yè)技術(shù)學(xué)院《數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與應(yīng)用實(shí)驗(yàn)》2023-2024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。…………密………………封………………線…………第1頁(yè)，共1頁(yè)吉林職業(yè)技術(shù)學(xué)院《數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與應(yīng)用實(shí)驗(yàn)》

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)分析中，數(shù)據(jù)可視化是一種重要的手段。以下關(guān)于數(shù)據(jù)可視化的描述中，錯(cuò)誤的是？（）A.數(shù)據(jù)可視化可以幫助人們更直觀地理解數(shù)據(jù)B.數(shù)據(jù)可視化可以通過圖表、圖形等形式展示數(shù)據(jù)的特征和趨勢(shì)C.數(shù)據(jù)可視化只適用于大型數(shù)據(jù)集，對(duì)于小數(shù)據(jù)集沒有太大作用D.數(shù)據(jù)可視化可以提高數(shù)據(jù)分析的效率和準(zhǔn)確性2、數(shù)據(jù)分析中的異常檢測(cè)用于識(shí)別數(shù)據(jù)中的異常值或異常模式。假設(shè)你在分析一家公司的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，以檢測(cè)可能的欺詐行為。以下關(guān)于異常檢測(cè)方法的選擇，哪一項(xiàng)是最具挑戰(zhàn)性的？（）A.基于統(tǒng)計(jì)的方法，如設(shè)定閾值來判斷異常B.利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法，如孤立森林，自動(dòng)識(shí)別異常C.結(jié)合領(lǐng)域知識(shí)和人工判斷來確定異常D.完全依賴數(shù)據(jù)的直觀觀察來發(fā)現(xiàn)異常3、在數(shù)據(jù)分析中，假設(shè)檢驗(yàn)是一種常用的統(tǒng)計(jì)方法。假設(shè)要檢驗(yàn)一種新的教學(xué)方法是否能顯著提高學(xué)生的成績(jī)，以下關(guān)于假設(shè)檢驗(yàn)的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.首先需要提出原假設(shè)和備擇假設(shè)，然后根據(jù)樣本數(shù)據(jù)計(jì)算檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量B.如果p值小于預(yù)先設(shè)定的顯著性水平，就拒絕原假設(shè)，認(rèn)為新教學(xué)方法有效C.假設(shè)檢驗(yàn)的結(jié)果完全取決于樣本數(shù)據(jù)的大小和分布，與研究問題的實(shí)際情況無關(guān)D.可以通過控制樣本量和顯著性水平來平衡檢驗(yàn)的靈敏度和特異性4、在時(shí)間序列數(shù)據(jù)分析中，預(yù)測(cè)未來值是常見的任務(wù)。假設(shè)你要預(yù)測(cè)股票價(jià)格的未來走勢(shì)，以下關(guān)于時(shí)間序列模型的選擇，哪一項(xiàng)是最需要謹(jǐn)慎考慮的？（）A.選擇簡(jiǎn)單的移動(dòng)平均模型，基于歷史均值進(jìn)行預(yù)測(cè)B.應(yīng)用自回歸整合移動(dòng)平均（ARIMA）模型，考慮序列的趨勢(shì)和季節(jié)性C.采用深度學(xué)習(xí)中的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）或長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）D.不考慮時(shí)間序列的特點(diǎn)，使用通用的回歸模型5、在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)集市的建設(shè)中，需要考慮數(shù)據(jù)的整合和存儲(chǔ)。假設(shè)要為一個(gè)企業(yè)構(gòu)建數(shù)據(jù)存儲(chǔ)架構(gòu)，以下關(guān)于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)集市選擇的描述，正確的是：（）A.只建立數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，不考慮數(shù)據(jù)集市，認(rèn)為數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)能夠滿足所有分析需求B.盲目建立數(shù)據(jù)集市，不與數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)進(jìn)行有效的集成和協(xié)調(diào)C.根據(jù)企業(yè)的規(guī)模、業(yè)務(wù)需求和數(shù)據(jù)特點(diǎn)，合理規(guī)劃數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)集市的架構(gòu)，確保數(shù)據(jù)的一致性和可用性，并明確它們?cè)跀?shù)據(jù)分析中的角色和作用D.不考慮數(shù)據(jù)的更新和維護(hù)，只關(guān)注初始的建設(shè)6、在數(shù)據(jù)分析的倫理和法律方面，需要遵循一定的原則和規(guī)范。假設(shè)你處理的是包含個(gè)人敏感信息的數(shù)據(jù)，以下關(guān)于數(shù)據(jù)處理的做法，哪一項(xiàng)是最符合倫理和法律要求的？（）A.在未獲得授權(quán)的情況下，將數(shù)據(jù)用于其他商業(yè)目的B.對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行匿名化處理，確保無法追溯到個(gè)人身份C.忽視數(shù)據(jù)的隱私保護(hù)，認(rèn)為分析結(jié)果更重要D.隨意分享數(shù)據(jù)給第三方機(jī)構(gòu)7、數(shù)據(jù)分析在醫(yī)療領(lǐng)域有著重要的應(yīng)用。假設(shè)一家醫(yī)院想要分析患者的病歷數(shù)據(jù)，以提高醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量。以下關(guān)于數(shù)據(jù)分析在醫(yī)療中的描述，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.可以預(yù)測(cè)疾病的發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)，提前采取預(yù)防措施B.分析治療效果，優(yōu)化治療方案C.醫(yī)療數(shù)據(jù)的隱私保護(hù)不重要，只要能得到有價(jià)值的分析結(jié)果就行D.幫助醫(yī)院進(jìn)行資源規(guī)劃和管理，提高運(yùn)營(yíng)效率8、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，特征工程對(duì)于模型的性能有著重要影響。假設(shè)你正在處理一個(gè)預(yù)測(cè)房?jī)r(jià)的數(shù)據(jù)集，包含房屋面積、房間數(shù)量、地理位置等特征。以下關(guān)于特征工程的操作，哪一項(xiàng)是最需要謹(jǐn)慎處理的？（）A.對(duì)數(shù)值型特征進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化或歸一化處理，使其具有相同的量綱B.將地理位置轉(zhuǎn)換為經(jīng)緯度數(shù)值，并作為新的特征C.基于現(xiàn)有特征創(chuàng)建新的交互特征，如房屋面積與房間數(shù)量的乘積D.隨意刪除一些看起來不重要的特征，以簡(jiǎn)化模型9、在進(jìn)行數(shù)據(jù)抽樣時(shí)，需要根據(jù)不同的目的選擇合適的抽樣方法。假設(shè)要對(duì)一個(gè)大型電商平臺(tái)的用戶購(gòu)買行為數(shù)據(jù)進(jìn)行抽樣，以估計(jì)總體的平均消費(fèi)金額，同時(shí)希望抽樣結(jié)果具有較好的代表性。以下哪種抽樣方法可能是最合適的？（）A.簡(jiǎn)單隨機(jī)抽樣B.分層抽樣C.系統(tǒng)抽樣D.整群抽樣10、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11、數(shù)據(jù)分析中的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘可以發(fā)現(xiàn)不同項(xiàng)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。假設(shè)我們?cè)诜治龀械匿N售數(shù)據(jù)，想要找出經(jīng)常一起被購(gòu)買的商品組合，以下哪個(gè)關(guān)聯(lián)規(guī)則度量指標(biāo)可以用來評(píng)估規(guī)則的強(qiáng)度？（）A.支持度B.置信度C.提升度D.以上都是12、數(shù)據(jù)分析中的回歸分析用于建立自變量和因變量之間的關(guān)系模型。假設(shè)我們要研究房?jī)r(jià)與房屋面積、地理位置等因素的關(guān)系。以下關(guān)于回歸分析的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.多元線性回歸可以同時(shí)考慮多個(gè)自變量對(duì)因變量的影響B(tài).回歸模型的擬合優(yōu)度可以通過R平方值來評(píng)估C.存在共線性問題時(shí)，回歸模型的參數(shù)估計(jì)會(huì)不準(zhǔn)確，但不影響預(yù)測(cè)效果D.可以通過逐步回歸等方法選擇對(duì)因變量有顯著影響的自變量13、數(shù)據(jù)分析中的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中項(xiàng)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。假設(shè)我們要分析超市購(gòu)物籃數(shù)據(jù)。以下關(guān)于關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的描述，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.支持度表示項(xiàng)集在數(shù)據(jù)集中出現(xiàn)的頻率B.置信度表示在包含前提項(xiàng)集的情況下，包含結(jié)果項(xiàng)集的概率C.提升度大于1表示關(guān)聯(lián)規(guī)則是有效的，小于1表示是無效的D.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘只能發(fā)現(xiàn)簡(jiǎn)單的兩兩關(guān)聯(lián)關(guān)系，不能處理復(fù)雜的關(guān)聯(lián)模式14、在數(shù)據(jù)可視化中，選擇合適的圖表類型對(duì)于清晰傳達(dá)信息至關(guān)重要。假設(shè)要展示不同地區(qū)在過去十年間的人口增長(zhǎng)趨勢(shì)，以下哪種圖表可能是最合適的？（）A.餅圖B.雷達(dá)圖C.折線圖D.氣泡圖15、關(guān)于數(shù)據(jù)分析中的客戶細(xì)分，假設(shè)要根據(jù)客戶的購(gòu)買行為、人口統(tǒng)計(jì)信息和在線活動(dòng)將客戶分為不同的細(xì)分群體。以下哪種細(xì)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(fèi)頻率、金額和最近消費(fèi)時(shí)間B.基于聚類的細(xì)分，自動(dòng)發(fā)現(xiàn)相似群體C.基于決策樹的細(xì)分，根據(jù)規(guī)則劃分D.不進(jìn)行客戶細(xì)分，對(duì)所有客戶采用相同的策略二、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)分析中如何進(jìn)行數(shù)據(jù)的異常值檢測(cè)和修正？請(qǐng)闡述常見的檢測(cè)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(yīng)用。2、（本題5分）描述數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估的指標(biāo)體系，包括準(zhǔn)確性、完整性、一致性等，并說明如何通過這些指標(biāo)來評(píng)估數(shù)據(jù)質(zhì)量和采取改進(jìn)措施。3、（本題5分）解釋什么是多模態(tài)數(shù)據(jù)分析，說明其在融合多種數(shù)據(jù)類型（如圖像、文本、音頻）中的應(yīng)用和挑戰(zhàn)，并舉例分析。4、（本題5分）異常檢測(cè)在數(shù)據(jù)分析中具有重要意義，請(qǐng)闡述常見的異常檢測(cè)算法，如基于統(tǒng)計(jì)的方法、基于距離的方法等的原理和應(yīng)用場(chǎng)景。三、論述題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）在影視制作領(lǐng)域，影片的拍攝成本數(shù)據(jù)、票房數(shù)據(jù)和觀眾反饋數(shù)據(jù)等逐漸豐富。探討如何利用數(shù)據(jù)分析方法，比如影片投資風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、觀眾喜好預(yù)測(cè)等，指導(dǎo)影視制作決策，同時(shí)研究在數(shù)據(jù)樣本偏差、市場(chǎng)不確定性和藝術(shù)創(chuàng)作與數(shù)據(jù)分析平衡方面所面臨的困難及解決途徑。2、（本題5分）在公共服務(wù)領(lǐng)域，如教育、醫(yī)療和社保等，積累了大量的公民服務(wù)數(shù)據(jù)。分析如何借助數(shù)據(jù)分析手段，如資源分配優(yōu)化、服務(wù)質(zhì)量評(píng)估等，提高公共服務(wù)的公平性和效率，同時(shí)探討在數(shù)據(jù)安全性要求高、政策導(dǎo)向影響和公眾參與度方面可能面臨的問題及應(yīng)對(duì)方法。3、（本題5分）隨著移動(dòng)應(yīng)用的廣泛使用，產(chǎn)生了大量的用戶行為數(shù)據(jù)。論述如何通過數(shù)據(jù)分析技術(shù)，像用戶留存分析、應(yīng)用內(nèi)購(gòu)買行為研究等，優(yōu)化移動(dòng)應(yīng)用的功能設(shè)計(jì)、提升用戶體驗(yàn)，增加應(yīng)用的商業(yè)價(jià)值，同時(shí)思考數(shù)據(jù)碎片化和跨平臺(tái)數(shù)據(jù)整合的困難及應(yīng)對(duì)措施。4、（本題5分）在游戲行業(yè)，玩家行為數(shù)據(jù)和游戲運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)具有重要價(jià)值。分析如何運(yùn)用數(shù)據(jù)分析優(yōu)化游戲設(shè)計(jì)、提升玩家留存率、實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營(yíng)銷，并探討數(shù)據(jù)分析在電子競(jìng)技領(lǐng)域的應(yīng)用。5、（本題5分）餐飲行業(yè)積累了大量的顧客訂單數(shù)據(jù)和評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)。詳細(xì)論述如何運(yùn)用數(shù)據(jù)分析，例如菜品受歡迎程度分析、顧客消費(fèi)習(xí)慣研究等，優(yōu)化菜單設(shè)計(jì)、改進(jìn)服務(wù)質(zhì)量，提升餐廳的經(jīng)營(yíng)效益，同時(shí)分析在數(shù)據(jù)時(shí)效性、口味偏好地區(qū)差異和市場(chǎng)動(dòng)態(tài)變化方面的挑戰(zhàn)及解決辦法。四、案例分析題（本大題共4個(gè)小題，共40分)1、（本題10分）某在線視頻平臺(tái)掌握了用戶的觀看時(shí)長(zhǎng)、暫停行為、跳過片段等數(shù)據(jù)。分析如何依據(jù)這些數(shù)據(jù)評(píng)估視頻內(nèi)容的質(zhì)量和吸引力。2、（本題10分）一家手機(jī)應(yīng)用商店記錄了