開封文化藝術職業(yè)學院《數(shù)據(jù)導入與預處理》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(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁開封文化藝術職業(yè)學院《數(shù)據(jù)導入與預處理》

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(shù)據(jù)分析中，空間數(shù)據(jù)分析用于處理與地理位置相關的數(shù)據(jù)。假設要分析不同地區(qū)的犯罪率分布，以下關于空間數(shù)據(jù)分析的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以使用空間自相關分析來研究犯罪率在空間上的聚集或分散情況B.地理信息系統(tǒng)（GIS）為空間數(shù)據(jù)分析提供了強大的工具和平臺C.空間數(shù)據(jù)分析只適用于宏觀尺度的研究，如國家或省份層面，不適用于微觀尺度的分析D.考慮空間權重矩陣可以更準確地捕捉空間關系對數(shù)據(jù)分析的影響2、數(shù)據(jù)分析中的關聯(lián)規(guī)則挖掘可以發(fā)現(xiàn)不同項之間的關聯(lián)關系。假設我們在分析超市的銷售數(shù)據(jù)，想要找出經(jīng)常一起被購買的商品組合，以下哪個關聯(lián)規(guī)則度量指標可以用來評估規(guī)則的強度？（）A.支持度B.置信度C.提升度D.以上都是3、在數(shù)據(jù)分析的過程中，數(shù)據(jù)的預處理和特征工程可能會占用大量時間。假設你面臨時間緊迫的情況，以下關于時間分配的策略，哪一項是最明智的？（）A.跳過預處理和特征工程，直接進行建模分析B.減少數(shù)據(jù)清洗的工作，重點放在特征工程上C.合理分配時間，確保預處理和特征工程的質(zhì)量，以提高模型性能D.把大部分時間花在模型選擇和調(diào)優(yōu)上，忽略數(shù)據(jù)準備4、數(shù)據(jù)分析中的文本分析用于處理非結構化的文本數(shù)據(jù)。假設要從大量的客戶評論中提取關鍵信息和情感傾向，以下關于文本分析方法的描述，正確的是：（）A.僅使用簡單的關鍵詞計數(shù)，不考慮文本的語義和語境B.不進行文本的預處理和清洗，直接應用分析算法C.采用自然語言處理技術，包括詞法分析、句法分析、情感分析等，對文本進行預處理、特征提取和建模，以準確理解和挖掘文本中的信息D.認為文本分析結果一定準確可靠，不需要人工驗證和修正5、數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)倉庫的擴展性是滿足未來需求的關鍵。以下關于數(shù)據(jù)倉庫擴展性的說法中，錯誤的是？（）A.數(shù)據(jù)倉庫的擴展性應考慮數(shù)據(jù)量的增長、業(yè)務需求的變化和技術的發(fā)展等因素B.數(shù)據(jù)倉庫的擴展性可以通過分布式架構、云計算等技術來實現(xiàn)C.數(shù)據(jù)倉庫的擴展性只需要在建設初期進行規(guī)劃，后期不需要再進行調(diào)整D.數(shù)據(jù)倉庫的擴展性應保證系統(tǒng)的性能和穩(wěn)定性，不會因為擴展而降低6、在數(shù)據(jù)挖掘中，若要對數(shù)據(jù)進行分類，以下哪種算法對噪聲和缺失值具有較好的容忍性？（）A.決策樹B.樸素貝葉斯C.支持向量機D.隨機森林7、在處理時間序列數(shù)據(jù)時，如果需要對數(shù)據(jù)進行季節(jié)性分解，以下哪種方法在Python中常用？（）A.statsmodels庫中的seasonal_decompose函數(shù)B.scikit-learn庫中的decomposition模塊C.pandas庫中的resample函數(shù)D.matplotlib庫中的plot函數(shù)8、在數(shù)據(jù)分析的抽樣方法中，假設要從一個大規(guī)模的數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)集9、對于數(shù)據(jù)分析中的關聯(lián)規(guī)則挖掘，假設要從超市的銷售數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)商品之間的購買關聯(lián)，例如哪些商品經(jīng)常一起被購買。以下哪種關聯(lián)規(guī)則挖掘算法可能會產(chǎn)生更有價值的結果？（）A.Apriori算法，基于頻繁項集挖掘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.不進行關聯(lián)規(guī)則挖掘，依靠直覺判斷商品關聯(lián)10、假設要分析一個零售企業(yè)的庫存數(shù)據(jù)，包括商品種類、庫存數(shù)量、銷售速度等，以制定合理的補貨策略。以下哪個因素可能對庫存管理的效率產(chǎn)生最大影響？（）A.商品的銷售預測準確性B.供應商的交貨時間C.庫存成本D.以上都是11、在進行數(shù)據(jù)分析時，如果需要對數(shù)據(jù)進行降維并保留數(shù)據(jù)的主要特征，以下哪種方法基于矩陣分解？（）A.主成分分析B.因子分析C.獨立成分分析D.以上都是12、當處理高維度的數(shù)據(jù)時，以下哪種方法可以用于降低數(shù)據(jù)的維度，同時保留重要的信息？（）A.主成分分析B.因子分析C.線性判別分析D.以上都是13、在數(shù)據(jù)分析中，若要分析數(shù)據(jù)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(shù)B.峰度系數(shù)C.協(xié)方差D.相關系數(shù)14、數(shù)據(jù)分析中的假設檢驗用于判斷樣本數(shù)據(jù)是否支持對總體的某種假設。假設我們想要檢驗一種新的營銷策略是否顯著提高了產(chǎn)品的銷售額，設定顯著性水平為0.05。如果計算得到的p值小于0.05，我們可以得出什么結論？（）A.新的營銷策略顯著提高了銷售額B.新的營銷策略沒有顯著提高銷售額C.無法確定新策略對銷售額的影響D.以上結論都不正確15、假設要分析電商平臺上的用戶購買行為隨時間的變化，以下關于時間序列分析的描述，正確的是：（）A.不考慮季節(jié)性因素，直接進行時間序列建模B.時間序列分解可以將數(shù)據(jù)分解為趨勢、季節(jié)性和隨機成分，有助于深入分析C.短期的時間序列數(shù)據(jù)比長期的數(shù)據(jù)更有分析價值D.時間序列分析只能用于預測未來，不能用于解釋過去的行為模式16、對于一組具有明顯層次結構的數(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17、在進行數(shù)據(jù)分析時，需要對數(shù)據(jù)進行標準化處理。標準化處理的主要目的是？（）A.消除量綱的影響B(tài).使數(shù)據(jù)符合正態(tài)分布C.減少數(shù)據(jù)的誤差D.提高數(shù)據(jù)的準確性18、數(shù)據(jù)分析中，假設檢驗是常用的方法之一。以下關于假設檢驗的描述，錯誤的是：（）A.原假設和備擇假設是相互對立的B.當P值小于顯著性水平時，拒絕原假設C.第一類錯誤是指錯誤地拒絕了原假設D.樣本量越大，越容易犯第二類錯誤19、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)倉庫的建設需要多方面的專業(yè)知識。以下關于數(shù)據(jù)倉庫建設所需專業(yè)知識的說法中，錯誤的是？（）A.數(shù)據(jù)倉庫建設需要數(shù)據(jù)庫管理、數(shù)據(jù)建模、數(shù)據(jù)分析等方面的專業(yè)知識B.數(shù)據(jù)倉庫建設需要了解業(yè)務需求和數(shù)據(jù)特點，以便設計出合適的架構和模型C.數(shù)據(jù)倉庫建設只需要技術人員參與，業(yè)務人員不需要了解數(shù)據(jù)倉庫的建設過程D.數(shù)據(jù)倉庫建設需要不斷學習和掌握新的技術和方法，以適應不斷變化的需求20、數(shù)據(jù)分析中的假設檢驗用于判斷樣本數(shù)據(jù)是否支持某個假設。假設我們要檢驗一種新的教學方法是否能顯著提高學生的考試成績，以下哪種假設檢驗方法可能適用？（）A.t檢驗B.方差分析C.卡方檢驗D.以上都有可能，取決于數(shù)據(jù)特點二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）在數(shù)據(jù)分析項目中，如何進行需求分析和問題定義？請說明需要考慮的關鍵因素和常用的方法，并舉例說明。2、（本題5分）闡述數(shù)據(jù)質(zhì)量評估的指標和方法，說明如何通過數(shù)據(jù)質(zhì)量評估來發(fā)現(xiàn)和解決數(shù)據(jù)中的問題，并舉例說明。3、（本題5分）說明在數(shù)據(jù)分析中如何進行數(shù)據(jù)的預處理以適應深度學習模型？請闡述包括數(shù)據(jù)歸一化、數(shù)據(jù)增強等方法，并舉例說明。三、案例分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）某社交媒體平臺掌握了用戶的興趣標簽、關注話題、分享行為等數(shù)據(jù)。研究怎樣利用這些數(shù)據(jù)進行精準的廣告投放和內(nèi)容推薦。2、（本題5分）某網(wǎng)約車平臺掌握了司機和乘客的出行數(shù)據(jù)、評價數(shù)據(jù)、訂單量等信息。優(yōu)化派單算法，提高服務質(zhì)量和運營效率。3、（本題5分）某連鎖便利店積累了不同商品的銷售數(shù)據(jù)、庫存周轉(zhuǎn)率、店鋪位置等。探討怎樣利用這些數(shù)據(jù)進行店鋪選址和商品品類優(yōu)化。4、（本題5分）某在線音樂平臺掌握了不同音樂風格的收聽數(shù)據(jù)、用戶年齡分布、地域偏好等。思考如何通過這些數(shù)據(jù)進行音樂版權采購和個性化推薦優(yōu)化。5、（本題5分）一家珠寶品牌收集了店鋪銷售數(shù)據(jù)，包括首飾類型、材質(zhì)、價格、銷售城市、促銷策略等。研究不同城市對不同類型和材質(zhì)首飾的購買偏好以及促銷策略的效果。四、