內(nèi)蒙古電子信息職業(yè)技術(shù)學(xué)院《數(shù)據(jù)挖掘分析》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)內(nèi)蒙古電子信息職業(yè)技術(shù)學(xué)院

《數(shù)據(jù)挖掘分析》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號(hào)一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共20個(gè)小題，每小題1分，共20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、數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)集成涉及將多個(gè)數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)整合在一起。假設(shè)要整合來(lái)自不同部門的銷售數(shù)據(jù)、庫(kù)存數(shù)據(jù)和客戶數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)格式不一致且存在重復(fù)和沖突。以下哪種數(shù)據(jù)集成方法在處理這種復(fù)雜的數(shù)據(jù)整合問(wèn)題時(shí)更能確保數(shù)據(jù)的一致性和準(zhǔn)確性？（）A.基于ETL工具的集成B.手動(dòng)編寫代碼進(jìn)行集成C.直接合并數(shù)據(jù)，忽略沖突D.隨機(jī)選擇部分?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行集成2、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，可能需要對(duì)多個(gè)數(shù)據(jù)集進(jìn)行合并和整合。假設(shè)你有來(lái)自不同部門的銷售數(shù)據(jù)和客戶數(shù)據(jù)，以下關(guān)于數(shù)據(jù)合并的注意事項(xiàng)，哪一項(xiàng)是最關(guān)鍵的？（）A.確保數(shù)據(jù)的格式和字段名稱一致，便于合并B.不考慮數(shù)據(jù)的重復(fù)和沖突，直接合并C.只合并部分重要的數(shù)據(jù)字段，忽略其他D.隨意選擇合并的順序和方式3、當(dāng)分析一個(gè)在線教育平臺(tái)的學(xué)生學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)，比如學(xué)習(xí)時(shí)間、課程完成率、作業(yè)得分等，以評(píng)估教學(xué)質(zhì)量和學(xué)生的學(xué)習(xí)效果。由于學(xué)生的個(gè)體差異較大，為了進(jìn)行公平和準(zhǔn)確的分析，以下哪種處理方式可能是必要的？（）A.對(duì)學(xué)生進(jìn)行分組比較B.只關(guān)注優(yōu)秀學(xué)生的數(shù)據(jù)C.忽略學(xué)習(xí)困難學(xué)生的數(shù)據(jù)D.不做任何特殊處理4、在數(shù)據(jù)分析中，聚類算法用于將數(shù)據(jù)分為不同的組。假設(shè)我們要對(duì)客戶進(jìn)行細(xì)分。以下關(guān)于聚類算法的描述，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.K-Means算法需要事先指定聚類的數(shù)量B.層次聚類可以形成層次結(jié)構(gòu)的聚類結(jié)果C.聚類算法的結(jié)果是唯一確定的，不受初始值和參數(shù)的影響D.可以根據(jù)業(yè)務(wù)需求和數(shù)據(jù)特點(diǎn)選擇合適的聚類算法5、假設(shè)要分析兩個(gè)變量之間的因果關(guān)系，以下關(guān)于因果分析方法的描述，正確的是：（）A.相關(guān)性強(qiáng)就意味著存在因果關(guān)系B.格蘭杰因果檢驗(yàn)可以確定變量之間的單向或雙向因果關(guān)系C.觀察兩個(gè)變量的變化趨勢(shì)就能判斷因果關(guān)系D.不需要考慮其他潛在因素的影響，直接得出因果結(jié)論6、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，如果需要對(duì)多個(gè)變量進(jìn)行主成分分析，以下哪個(gè)軟件或庫(kù)提供了較為方便的實(shí)現(xiàn)？（）A.ExcelB.SPSSC.Python的sklearn庫(kù)D.以上都是7、在數(shù)據(jù)分析的實(shí)際應(yīng)用中，模型的部署和更新是重要環(huán)節(jié)。假設(shè)你已經(jīng)建立了一個(gè)預(yù)測(cè)模型并投入使用，以下關(guān)于模型更新的策略，哪一項(xiàng)是最合理的？（）A.定期重新訓(xùn)練模型，使用最新的數(shù)據(jù)B.只有當(dāng)模型性能明顯下降時(shí)才進(jìn)行更新C.從不更新模型，認(rèn)為初始模型足夠好D.隨機(jī)選擇時(shí)間更新模型8、數(shù)據(jù)分析在市場(chǎng)營(yíng)銷中有著廣泛的應(yīng)用。以下關(guān)于數(shù)據(jù)分析在市場(chǎng)營(yíng)銷中的作用，不正確的是（）A.可以幫助企業(yè)了解客戶的行為和偏好，進(jìn)行精準(zhǔn)的市場(chǎng)定位和目標(biāo)客戶篩選B.通過(guò)分析銷售數(shù)據(jù)和市場(chǎng)趨勢(shì)，預(yù)測(cè)產(chǎn)品的需求，優(yōu)化庫(kù)存管理和供應(yīng)鏈C.數(shù)據(jù)分析只能用于評(píng)估營(yíng)銷活動(dòng)的效果，無(wú)法在活動(dòng)策劃階段提供有價(jià)值的建議D.基于數(shù)據(jù)分析的結(jié)果，企業(yè)可以制定個(gè)性化的營(yíng)銷策略，提高客戶滿意度和忠誠(chéng)度9、在數(shù)據(jù)清洗過(guò)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(duì)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?zèng)Q定處理方式10、在數(shù)據(jù)分析中，特征工程用于從原始數(shù)據(jù)中提取有意義的特征。假設(shè)要對(duì)文本數(shù)據(jù)進(jìn)行特征工程，以下關(guān)于特征工程的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以使用詞頻-逆文檔頻率（TF-IDF）來(lái)衡量單詞在文本中的重要性B.詞嵌入技術(shù)，如Word2Vec，可以將單詞表示為低維向量C.特征工程只需要考慮數(shù)據(jù)的數(shù)值特征，對(duì)于文本等非數(shù)值特征不需要處理D.特征選擇可以去除冗余和無(wú)關(guān)的特征，提高模型的效率和性能11、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分類任務(wù)時(shí)，需要評(píng)估模型的性能。假設(shè)我們訓(xùn)練了一個(gè)分類模型，以下哪個(gè)評(píng)估指標(biāo)能夠綜合考慮模型的查準(zhǔn)率和查全率？（）A.F1值B.準(zhǔn)確率C.召回率D.AUC值12、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)可視化的工具和技術(shù)有很多，其中Python是一種常用的編程語(yǔ)言。以下關(guān)于Python在數(shù)據(jù)可視化中的作用，錯(cuò)誤的是？（）A.Python可以使用各種數(shù)據(jù)可視化庫(kù)，如Matplotlib、Seaborn等，進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化B.Python可以進(jìn)行數(shù)據(jù)的處理和分析，為數(shù)據(jù)可視化提供數(shù)據(jù)支持C.Python的數(shù)據(jù)可視化功能強(qiáng)大，可以制作各種復(fù)雜的圖表和圖形D.Python只適用于專業(yè)的數(shù)據(jù)分析師，對(duì)于非專業(yè)用戶來(lái)說(shuō)難以掌握13、對(duì)于一個(gè)分類問(wèn)題，如果不同類別的樣本數(shù)量差異較大，在評(píng)估模型性能時(shí)，以下哪種指標(biāo)需要特別關(guān)注？（）A.準(zhǔn)確率B.召回率C.F1值D.以上都是14、數(shù)據(jù)分析中的描述性統(tǒng)計(jì)能夠提供數(shù)據(jù)的基本特征。假設(shè)要分析一組學(xué)生的考試成績(jī)，以下關(guān)于描述性統(tǒng)計(jì)的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.均值可以反映成績(jī)的平均水平，但容易受到極端值的影響B(tài).中位數(shù)能夠較好地抵御極端值的干擾，代表數(shù)據(jù)的中間位置C.標(biāo)準(zhǔn)差越大，說(shuō)明成績(jī)的分布越分散，但這并不一定意味著數(shù)據(jù)質(zhì)量差D.只要計(jì)算了均值和中位數(shù)，就足以全面了解數(shù)據(jù)的分布情況，不需要考慮其他統(tǒng)計(jì)量15、在進(jìn)行數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析時(shí)，例如分析超市購(gòu)物籃中的商品組合。假設(shè)發(fā)現(xiàn)購(gòu)買面包的顧客往往也會(huì)購(gòu)買牛奶，這種關(guān)聯(lián)規(guī)則具有較高的支持度和置信度。這對(duì)超市的營(yíng)銷策略可能有什么啟示？（）A.可以將面包和牛奶放在相鄰的貨架上，方便顧客購(gòu)買B.降低面包或牛奶的價(jià)格，以促進(jìn)銷售C.減少面包或牛奶的庫(kù)存，避免積壓D.這種關(guān)聯(lián)對(duì)營(yíng)銷策略沒(méi)有實(shí)際意義16、數(shù)據(jù)分析中的文本分類任務(wù)可以使用多種機(jī)器學(xué)習(xí)算法。假設(shè)我們要對(duì)大量的新聞文章進(jìn)行分類，以下哪種算法在處理文本分類時(shí)可能需要更多的特征工程工作？（）A.決策樹B.支持向量機(jī)C.樸素貝葉斯D.隨機(jī)森林17、對(duì)于一個(gè)具有多個(gè)特征的數(shù)據(jù)集，若要進(jìn)行特征縮放，以下哪種方法可以將特征值映射到特定的區(qū)間？（）A.最小-最大縮放B.標(biāo)準(zhǔn)化C.正則化D.以上都是18、在進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化時(shí)，若要展示數(shù)據(jù)的分布和趨勢(shì)，以下哪種組合的圖表較為合適？（）A.直方圖和折線圖B.箱線圖和散點(diǎn)圖C.餅圖和柱狀圖D.雷達(dá)圖和樹形圖19、對(duì)于數(shù)據(jù)分析中的因果推斷，假設(shè)要確定一個(gè)因素是否真正導(dǎo)致了某種結(jié)果。以下哪種方法或思路在進(jìn)行因果分析時(shí)可能是關(guān)鍵的？（）A.隨機(jī)對(duì)照試驗(yàn)B.觀察性研究結(jié)合工具變量C.反事實(shí)推理D.僅根據(jù)相關(guān)性得出因果結(jié)論20、在對(duì)一個(gè)社交媒體平臺(tái)的用戶興趣數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，例如關(guān)注的話題、參與的討論組等，以進(jìn)行精準(zhǔn)的廣告投放。以下哪種數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可能在用戶畫像和廣告定向中發(fā)揮重要作用？（）A.分類算法B.聚類算法C.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘D.以上都是二、簡(jiǎn)答題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）在數(shù)據(jù)分析中，如何處理不平衡數(shù)據(jù)集？請(qǐng)闡述常見的處理方法，如過(guò)采樣、欠采樣、生成合成樣本等，并分析它們的優(yōu)缺點(diǎn)。2、（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(píng)估等環(huán)節(jié)，并解釋每個(gè)環(huán)節(jié)的關(guān)鍵要點(diǎn)和作用。3、（本題5分）數(shù)據(jù)挖掘是從大量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)潛在模式和知識(shí)的過(guò)程，請(qǐng)說(shuō)明數(shù)據(jù)挖掘的主要任務(wù)和常用技術(shù)，并舉例其在實(shí)際中的應(yīng)用。4、（本題5分）在數(shù)據(jù)分析中，如何處理數(shù)據(jù)的缺失值和異常值同時(shí)存在的情況？請(qǐng)說(shuō)明綜合的處理方法和策略，并舉例說(shuō)明。5、（本題5分）在大數(shù)據(jù)分析中，流數(shù)據(jù)處理是常見的場(chǎng)景。請(qǐng)說(shuō)明流數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和處理流數(shù)據(jù)的常用技術(shù)，如Storm、Flink等的工作原理。三、案例分析題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）某電商平臺(tái)積累了大量的商品評(píng)論數(shù)據(jù)，包括文字評(píng)價(jià)和評(píng)分。探討如何對(duì)這些評(píng)論數(shù)據(jù)進(jìn)行情感分析，了解用戶對(duì)商品的滿意度。2、（本題5分）某快遞公司收集了不同地區(qū)的快遞包裹重量、體積、運(yùn)輸距離等數(shù)據(jù)。分析怎樣借助這些數(shù)據(jù)優(yōu)化快遞費(fèi)用的計(jì)算和運(yùn)輸資源的分配。3、（本題5分）某在線古玩交易平臺(tái)掌握了交易數(shù)據(jù)、藏品類別、買家偏好等。提升平臺(tái)的信譽(yù)和交易安全性。4、（本題5分）某餐飲連鎖企業(yè)收集了不同門店的食材采購(gòu)成本波動(dòng)、菜品銷售占比、員工工作效率等。分析如何依據(jù)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行成本控制和菜品創(chuàng)新。5、（本題5分）某房地產(chǎn)公司積累了樓盤銷售數(shù)據(jù)、客戶需求、市場(chǎng)趨勢(shì)等信息。預(yù)測(cè)房地產(chǎn)市場(chǎng)走向，為樓盤開發(fā)和銷售策略提供決策支持。四、論述題（本大題共3個(gè)小題，共30分)1、（本題10分）金融機(jī)構(gòu)面臨著風(fēng)險(xiǎn)管理和欺詐檢測(cè)的挑戰(zhàn)。分析如何運(yùn)用數(shù)據(jù)分析手段，如建立信用評(píng)估模型、監(jiān)測(cè)異常交易行為等，來(lái)降低金融風(fēng)險(xiǎn)和防范欺詐活動(dòng)，同時(shí)闡述數(shù)據(jù)分析在金融監(jiān)管