陜西電子信息職業(yè)技術學院《數(shù)據(jù)分析與商務智能》2023-2024學年第一學期期末試卷

站名：站名：年級專業(yè)：姓名：學號：凡年級專業(yè)、姓名、學號錯寫、漏寫或字跡不清者，成績按零分記?！堋狻€…………第1頁，共1頁陜西電子信息職業(yè)技術學院《數(shù)據(jù)分析與商務智能》

2023-2024學年第一學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25個小題，每小題1分，共25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、在處理時間序列數(shù)據(jù)時，例如股票價格的歷史數(shù)據(jù)。假設要預測未來一段時間的股票價格，以下哪種方法可能會受到數(shù)據(jù)季節(jié)性波動的較大影響？（）A.移動平均法B.指數(shù)平滑法C.ARIMA模型D.隨機森林模型2、在數(shù)據(jù)分析的實時數(shù)據(jù)分析場景中，假設要對不斷產(chǎn)生的數(shù)據(jù)流進行快速處理和分析，以下哪種技術或架構可能是合適的選擇？（）A.流處理框架，如ApacheFlinkB.批處理框架，如ApacheHadoopC.關系型數(shù)據(jù)庫，進行實時查詢D.不進行實時處理，先存儲數(shù)據(jù)再事后分析3、在進行數(shù)據(jù)分析時，異常值檢測是重要的環(huán)節(jié)。假設要在一組銷售數(shù)據(jù)中檢測異常值，以下關于異常值檢測的描述，哪一項是不準確的？（）A.可以基于數(shù)據(jù)的統(tǒng)計特征，如均值和標準差，來確定異常值的范圍B.箱線圖能夠直觀地展示數(shù)據(jù)的分布情況，并幫助識別異常值C.異常值一定是錯誤的數(shù)據(jù)，應該直接刪除，以免影響分析結果D.考慮數(shù)據(jù)的業(yè)務背景和上下文信息，有助于更準確地判斷異常值4、當分析數(shù)據(jù)的分布特征時，以下哪個圖形可以直觀地展示數(shù)據(jù)的眾數(shù)？（）A.直方圖B.莖葉圖C.箱線圖D.餅圖5、在數(shù)據(jù)分析中的分類算法評估指標中，以下關于準確率和召回率的說法，不正確的是（）A.準確率是指分類正確的樣本數(shù)占總樣本數(shù)的比例B.召回率是指被正確分類的正例樣本數(shù)占實際正例樣本數(shù)的比例C.在某些情況下，準確率和召回率可能存在矛盾，需要根據(jù)具體問題權衡二者的重要性D.為了綜合評估分類算法的性能，只需要關注準確率和召回率其中一個指標即可，另一個可以忽略6、對于一個分類問題，若訓練集的準確率很高，但測試集的準確率很低，可能的原因是？（）A.模型過擬合B.模型欠擬合C.數(shù)據(jù)有偏差D.特征選擇不當7、在建立回歸模型時，如果自變量的數(shù)量較多，為了篩選出對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8、在數(shù)據(jù)分析中，假設檢驗是常用的方法之一。在進行雙側檢驗時，如果P值小于0.05，我們可以得出什么結論？（）A.拒絕原假設B.接受原假設C.無法得出結論D.原假設可能成立9、數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)標注對于監(jiān)督學習算法至關重要。假設要對圖像數(shù)據(jù)進行分類標注，以下關于數(shù)據(jù)標注方法的描述，正確的是：（）A.讓非專業(yè)人員進行標注，不進行質(zhì)量控制B.不制定標注規(guī)范和標準，導致標注結果不一致C.組織專業(yè)的標注團隊，制定明確的標注規(guī)范和流程，進行質(zhì)量檢查和審核，確保標注數(shù)據(jù)的準確性和一致性D.認為數(shù)據(jù)標注是簡單的任務，不需要投入太多資源和時間10、數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)挖掘技術常用于發(fā)現(xiàn)隱藏在數(shù)據(jù)中的模式和關系。假設要從一個大型電商網(wǎng)站的用戶購買記錄中挖掘出用戶的購買行為模式，以便進行精準營銷。以下哪種數(shù)據(jù)挖掘算法在處理這種大規(guī)模交易數(shù)據(jù)時更有可能發(fā)現(xiàn)有價值的信息？（）A.決策樹算法B.關聯(lián)規(guī)則挖掘算法C.聚類算法D.神經(jīng)網(wǎng)絡算法11、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)清洗是至關重要的一步。假設我們有一個包含大量客戶信息的數(shù)據(jù)集，其中存在缺失值、錯誤數(shù)據(jù)和重復記錄。以下關于數(shù)據(jù)清洗方法的描述，正確的是：（）A.直接刪除包含缺失值的記錄，以快速簡化數(shù)據(jù)集B.對于錯誤數(shù)據(jù)，可以根據(jù)其他相關字段的值進行推測和修正C.忽略重復記錄，因為它們對數(shù)據(jù)分析結果影響不大D.不進行任何數(shù)據(jù)清洗操作，直接使用原始數(shù)據(jù)進行分析12、在數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)預處理階段，以下關于數(shù)據(jù)標準化和歸一化的敘述，不準確的是（）A.數(shù)據(jù)標準化是將數(shù)據(jù)轉換為具有零均值和單位方差的分布，使不同特征在數(shù)值上具有可比性B.數(shù)據(jù)歸一化是將數(shù)據(jù)映射到特定的區(qū)間，如[0,1]或[-1,1]，以消除量綱的影響C.標準化和歸一化對于某些算法（如基于距離的算法）的性能提升有幫助，但不是必需的步驟D.無論數(shù)據(jù)的分布和特征如何，都應該進行標準化或歸一化處理，以確保分析結果的準確性13、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14、數(shù)據(jù)分析在交通領域的應用日益重要。以下關于數(shù)據(jù)分析在交通流量預測中的作用，不準確的是（）A.可以基于歷史交通數(shù)據(jù)和實時監(jiān)測數(shù)據(jù)，預測未來一段時間內(nèi)的交通流量變化B.幫助交通管理部門優(yōu)化信號燈設置，緩解交通擁堵C.數(shù)據(jù)分析能夠為智能導航系統(tǒng)提供實時的路況信息，為駕駛員規(guī)劃最優(yōu)路線D.數(shù)據(jù)分析在交通流量預測中的作用有限，無法應對突發(fā)的交通事件和特殊情況15、關于數(shù)據(jù)分析中的客戶細分，假設要根據(jù)客戶的購買行為、人口統(tǒng)計信息和在線活動將客戶分為不同的細分群體。以下哪種細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，基于消費頻率、金額和最近消費時間B.基于聚類的細分，自動發(fā)現(xiàn)相似群體C.基于決策樹的細分，根據(jù)規(guī)則劃分D.不進行客戶細分，對所有客戶采用相同的策略16、數(shù)據(jù)分析中的模型融合可以結合多個模型的優(yōu)勢提高性能。假設已經(jīng)建立了多個不同的預測模型，如線性回歸、決策樹和隨機森林，要將它們?nèi)诤弦垣@得更準確的預測結果。以下哪種模型融合策略在這種情況下更有可能提高預測精度？（）A.簡單平均融合B.加權平均融合C.基于投票的融合D.以上方法效果相同17、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)隱私和安全是必須要考慮的問題。假設我們處理的是敏感的個人數(shù)據(jù)。以下關于數(shù)據(jù)隱私和安全的描述，哪一項是不正確的？（）A.應該采取加密、匿名化等技術手段保護數(shù)據(jù)的隱私B.遵守相關的法律法規(guī)，如數(shù)據(jù)保護法、隱私政策等C.只要數(shù)據(jù)在內(nèi)部使用，就不需要考慮數(shù)據(jù)隱私和安全問題D.對數(shù)據(jù)的訪問和使用進行嚴格的權限管理，防止數(shù)據(jù)泄露18、在數(shù)據(jù)庫中，若要優(yōu)化數(shù)據(jù)庫的存儲結構，以下哪個操作可能會被執(zhí)行？（）A.合并表B.拆分表C.增加索引D.以上都是19、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)分析的流程包括多個步驟，其中問題定義是第一個步驟。以下關于問題定義的描述中，錯誤的是？（）A.問題定義應該明確數(shù)據(jù)分析的目的和需求B.問題定義應該考慮數(shù)據(jù)的可用性和可獲取性C.問題定義應該確定數(shù)據(jù)分析的方法和工具D.問題定義可以根據(jù)需要進行調(diào)整和修改，以適應不同的情況20、在處理大數(shù)據(jù)集時，分布式計算框架能夠提高計算效率。假設要分析海量的社交媒體數(shù)據(jù)，以下關于分布式計算框架選擇的描述，正確的是：（）A.Hadoop適合處理大規(guī)模的結構化數(shù)據(jù)，但對實時性要求高的任務不太適用B.Spark僅能處理批處理任務，無法支持流處理C.Flink在處理流數(shù)據(jù)方面表現(xiàn)不佳，主要用于批處理D.這些分布式計算框架都差不多，隨便選擇一個都能滿足需求21、在數(shù)據(jù)分析中，生存分析用于研究事件發(fā)生的時間。假設要分析患者的生存時間與治療方案的關系，以下關于生存分析的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以計算生存曲線來直觀展示不同組患者的生存情況B.風險比（HazardRatio）用于比較不同組的風險程度C.生存分析只適用于醫(yī)學領域，在其他領域沒有應用價值D.考慮刪失數(shù)據(jù)是生存分析的一個重要特點22、在數(shù)據(jù)分析中，探索性數(shù)據(jù)分析（EDA）用于初步了解數(shù)據(jù)的特征和分布。假設要對一個新收集的社交媒體數(shù)據(jù)進行EDA，包括用戶的年齡、性別、地域和發(fā)布內(nèi)容等信息。以下哪種EDA方法在快速發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的潛在模式和關系方面更有效？（）A.數(shù)據(jù)可視化B.統(tǒng)計描述C.相關性分析D.以上方法結合使用23、數(shù)據(jù)分析中的推薦系統(tǒng)廣泛應用于電商、娛樂等領域。假設要為一個在線音樂平臺構建推薦系統(tǒng)，根據(jù)用戶的歷史播放記錄和偏好為其推薦歌曲。以下哪種推薦算法在處理這種音樂推薦場景時更能滿足用戶的個性化需求？（）A.基于內(nèi)容的推薦B.協(xié)同過濾推薦C.基于知識的推薦D.混合推薦24、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)的歸一化和標準化是常見的操作。假設你有一個包含不同量綱特征的數(shù)據(jù)集，以下關于這兩種操作的作用，哪一項是最關鍵的？（）A.使數(shù)據(jù)符合正態(tài)分布，便于進行統(tǒng)計分析B.消除特征之間的量綱差異，使不同特征具有可比性C.增加數(shù)據(jù)的多樣性和復雜性D.沒有實際作用，可以忽略25、數(shù)據(jù)分析中的實時數(shù)據(jù)分析要求快速處理和響應數(shù)據(jù)。假設要構建一個實時監(jiān)控系統(tǒng)來跟蹤網(wǎng)站的流量變化，以下關于實時數(shù)據(jù)分析技術選擇的描述，正確的是：（）A.選擇傳統(tǒng)的批處理技術，不考慮實時性要求B.采用復雜且難以維護的實時分析框架，不考慮實際需求和資源限制C.根據(jù)數(shù)據(jù)量、延遲要求和技術團隊的能力，選擇合適的實時數(shù)據(jù)分析技術，如Flink、KafkaStreams等，并進行性能優(yōu)化和監(jiān)控D.認為實時數(shù)據(jù)分析不需要考慮數(shù)據(jù)的準確性和完整性二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）在進行數(shù)據(jù)分析時，如何處理數(shù)據(jù)中的缺失值和異常值同時存在的情況？列舉至少兩種綜合處理方法，并舉例說明。2、（本題5分）簡述強化學習的概念和應用場景，說明其與監(jiān)督學習和無監(jiān)督學習的區(qū)別，并舉例說明強化學習在數(shù)據(jù)分析中的應用。3、（本題5分）在數(shù)據(jù)分析中，如何進行數(shù)據(jù)的探索性分析（EDA）？請說明EDA的主要步驟和方法，以及它對后續(xù)分析的作用。4、（本題5分）簡述數(shù)據(jù)挖掘中的圖挖掘，包括社交網(wǎng)絡分析、知識圖譜等，說明其應用場景和相關技術。三、案例分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）某電商平臺的家居用品類目存有銷售數(shù)據(jù)，包括品牌、產(chǎn)品類別、價格、銷量、用戶地域等。分析不同地域用戶對各品牌和產(chǎn)品類別的購買差異及價格敏感度。2、（本題5分）某物流企業(yè)掌握了不同運輸方式的成本數(shù)據(jù)、運輸時效、貨物損壞率等。探討怎樣利用這些數(shù)據(jù)選擇最優(yōu)的運輸方式和優(yōu)化物流方案。3、（本題5分）一家連鎖超市記錄了各個門店的銷售數(shù)據(jù)，涵蓋商品種類、銷售額、促銷活動、地理位置等。研究不同地理位置的門店在特定促銷活動下各類商品的銷售差異。4、（本題5分）某社交游戲平臺的團隊競技游戲存有用戶數(shù)據(jù)，如團隊配合度、游戲勝負、游戲時長、玩家等級等。分析團隊配合度與游戲勝負和游戲時長的關系。5、（本題5分）某在線教育平臺的編程培訓類目保存了學生數(shù)據(jù)，包括課程難度、學習進度、作業(yè)完成情況、就業(yè)情況等。分析課程難度與學習進度和就業(yè)情