銅仁幼兒師范高等專科學(xué)?！稊?shù)據(jù)分析與挖掘》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)銅仁幼兒師范高等?？茖W(xué)校《數(shù)據(jù)分析與挖掘》

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30個(gè)小題，每小題1分，共30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)分析中的生存分析常用于研究事件發(fā)生的時(shí)間。假設(shè)我們要研究患者接受某種治療后疾病復(fù)發(fā)的時(shí)間，以下哪個(gè)概念是生存分析中的關(guān)鍵指標(biāo)？（）A.生存函數(shù)B.風(fēng)險(xiǎn)函數(shù)C.中位生存時(shí)間D.以上都是2、在進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析時(shí)，如果兩個(gè)商品的支持度很高，但置信度很低，說明：（）A.這兩個(gè)商品經(jīng)常被同時(shí)購(gòu)買，但這種關(guān)聯(lián)不是很可靠B.這兩個(gè)商品很少被同時(shí)購(gòu)買，但一旦同時(shí)購(gòu)買，關(guān)聯(lián)很強(qiáng)C.這種關(guān)聯(lián)是虛假的，沒有實(shí)際意義D.無(wú)法得出明確的結(jié)論3、在數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目中，與利益相關(guān)者的溝通和理解需求至關(guān)重要。假設(shè)你正在為一家企業(yè)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，以下關(guān)于需求溝通的方法，哪一項(xiàng)是最有效的？（）A.使用大量的技術(shù)術(shù)語(yǔ)和復(fù)雜的圖表來解釋分析過程B.以通俗易懂的語(yǔ)言，結(jié)合實(shí)際案例說明分析的目標(biāo)和結(jié)果C.只與技術(shù)人員溝通，忽略非技術(shù)背景的利益相關(guān)者D.不與利益相關(guān)者溝通，自行決定分析的方向和重點(diǎn)4、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析以評(píng)估一個(gè)新的市場(chǎng)營(yíng)銷活動(dòng)的效果時(shí)，比如分析活動(dòng)前后的客戶流量、購(gòu)買轉(zhuǎn)化率和客戶滿意度等指標(biāo)的變化。由于活動(dòng)期間可能受到其他外部因素的干擾，為了準(zhǔn)確評(píng)估活動(dòng)的貢獻(xiàn)，以下哪種方法可能是合適的？（）A.建立對(duì)照組進(jìn)行對(duì)比B.只關(guān)注活動(dòng)期間的數(shù)據(jù)C.忽略外部因素的影響D.憑經(jīng)驗(yàn)主觀判斷5、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)分析的方法有很多，其中關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘是一種常用的方法。以下關(guān)于關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的描述中，錯(cuò)誤的是？（）A.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘可以用來發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中不同變量之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系B.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的結(jié)果可以用支持度和置信度來衡量C.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘只適用于數(shù)值型數(shù)據(jù)，對(duì)于分類型數(shù)據(jù)無(wú)法處理D.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘可以幫助企業(yè)進(jìn)行商品推薦和營(yíng)銷策略制定6、假設(shè)我們要評(píng)估一個(gè)分類模型的性能，除了準(zhǔn)確率外，以下哪個(gè)指標(biāo)還能反映模型對(duì)于不同類別的區(qū)分能力？（）A.召回率B.F1值C.均方誤差D.混淆矩陣7、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8、在數(shù)據(jù)分析中，聚類分析用于將數(shù)據(jù)分組。假設(shè)要對(duì)客戶進(jìn)行細(xì)分，以下關(guān)于聚類分析的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.K-Means聚類算法需要預(yù)先指定聚類的數(shù)量B.層次聚類可以生成層次結(jié)構(gòu)的聚類結(jié)果，便于觀察不同層次的分組情況C.聚類分析的結(jié)果只取決于算法和數(shù)據(jù)，不受初始條件和參數(shù)的影響D.可以通過評(píng)估聚類的緊密度和分離度來選擇最優(yōu)的聚類方案9、在進(jìn)行回歸分析時(shí)，如果殘差不滿足正態(tài)分布，可能會(huì)對(duì)模型產(chǎn)生什么影響？（）A.影響模型的準(zhǔn)確性B.導(dǎo)致系數(shù)估計(jì)有偏差C.模型的預(yù)測(cè)能力下降D.以上都是10、數(shù)據(jù)分析中的異常值檢測(cè)對(duì)于識(shí)別數(shù)據(jù)中的異常情況非常重要。假設(shè)在一個(gè)生產(chǎn)過程的質(zhì)量控制數(shù)據(jù)集中發(fā)現(xiàn)了異常值，以下哪種方法可能有助于確定這些異常值是由隨機(jī)誤差還是系統(tǒng)故障引起的？（）A.比較異常值與歷史數(shù)據(jù)的模式B.查看生產(chǎn)過程中的其他相關(guān)參數(shù)C.咨詢生產(chǎn)線上的工作人員D.以上方法都可能有幫助11、對(duì)于一個(gè)分類問題，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12、某數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目需要對(duì)大量文本數(shù)據(jù)進(jìn)行情感分析。以下哪種技術(shù)常用于文本情感分析？（）A.決策樹B.樸素貝葉斯C.支持向量機(jī)D.詞袋模型13、對(duì)于數(shù)據(jù)分析中的分類問題，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，通過一系列規(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14、假設(shè)要分析不同年齡段消費(fèi)者對(duì)某產(chǎn)品的滿意度，以下關(guān)于數(shù)據(jù)分組和分析的描述，正確的是：（）A.分組越細(xì)，對(duì)消費(fèi)者滿意度的分析就越準(zhǔn)確B.不考慮樣本量的大小，隨意劃分年齡段進(jìn)行分組C.對(duì)于每個(gè)年齡段，只計(jì)算滿意度的平均值就足夠了D.分析不同年齡段滿意度的差異時(shí)，需要進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)15、在進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化時(shí)，顏色的選擇和運(yùn)用可以影響信息的傳達(dá)效果。假設(shè)你要展示不同產(chǎn)品類別的銷售業(yè)績(jī)對(duì)比，以下關(guān)于顏色選擇的原則，哪一項(xiàng)是最需要遵循的？（）A.選擇鮮艷和對(duì)比度高的顏色，吸引觀眾注意力B.使用隨機(jī)的顏色分配，增加視覺的多樣性C.基于數(shù)據(jù)的邏輯和意義，選擇有區(qū)分度且符合認(rèn)知習(xí)慣的顏色D.只使用自己喜歡的顏色，不考慮數(shù)據(jù)的特點(diǎn)16、對(duì)于一個(gè)包含分類變量和數(shù)值變量的數(shù)據(jù)集，若要進(jìn)行關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘，以下哪種方法較為合適？（）A.Apriori算法B.FP-Growth算法C.Eclat算法D.以上都是17、在數(shù)據(jù)分析中的分類算法評(píng)估指標(biāo)中，以下關(guān)于準(zhǔn)確率和召回率的說法，不正確的是（）A.準(zhǔn)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(shí)際正例樣本數(shù)的比例C.在某些情況下，準(zhǔn)確率和召回率可能存在矛盾，需要根據(jù)具體問題權(quán)衡二者的重要性D.為了綜合評(píng)估分類算法的性能，只需要關(guān)注準(zhǔn)確率和召回率其中一個(gè)指標(biāo)即可，另一個(gè)可以忽略18、在數(shù)據(jù)分析中，深度學(xué)習(xí)模型在處理復(fù)雜數(shù)據(jù)方面表現(xiàn)出色。假設(shè)我們要使用深度學(xué)習(xí)進(jìn)行圖像識(shí)別。以下關(guān)于深度學(xué)習(xí)在數(shù)據(jù)分析中的描述，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）是常用于圖像識(shí)別的深度學(xué)習(xí)模型B.深度學(xué)習(xí)模型需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和計(jì)算資源C.深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練過程簡(jiǎn)單，不需要進(jìn)行調(diào)優(yōu)和優(yōu)化D.深度學(xué)習(xí)可以與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析方法結(jié)合，提高分析效果19、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理以提高分析的準(zhǔn)確性和效率。假設(shè)要處理一個(gè)包含大量文本數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集，需要將文本轉(zhuǎn)換為可分析的數(shù)值形式。以下哪種文本預(yù)處理方法在這種情況下最為常用和有效？（）A.詞袋模型B.TF-IDF加權(quán)C.主題模型D.情感分析20、假設(shè)我們要預(yù)測(cè)未來一段時(shí)間內(nèi)的股票價(jià)格，以下哪種數(shù)據(jù)分析方法可能不太適用？（）A.時(shí)間序列分析B.線性回歸C.聚類分析D.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)21、對(duì)于一個(gè)具有多個(gè)特征的數(shù)據(jù)集，若要進(jìn)行特征選擇，以下哪種方法是基于特征重要性評(píng)估的？（）A.遞歸特征消除B.基于隨機(jī)森林的特征重要性評(píng)估C.基于LASSO回歸的特征選擇D.以上都是22、在數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目中，項(xiàng)目管理和團(tuán)隊(duì)協(xié)作至關(guān)重要。假設(shè)一個(gè)團(tuán)隊(duì)正在進(jìn)行一個(gè)大型數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目。以下關(guān)于項(xiàng)目管理的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.明確項(xiàng)目目標(biāo)和需求，制定詳細(xì)的項(xiàng)目計(jì)劃和時(shí)間表B.合理分配團(tuán)隊(duì)成員的任務(wù)，充分發(fā)揮每個(gè)人的優(yōu)勢(shì)C.項(xiàng)目過程中不需要進(jìn)行溝通和協(xié)調(diào)，各自完成自己的任務(wù)即可D.及時(shí)監(jiān)控項(xiàng)目進(jìn)度，對(duì)出現(xiàn)的問題和風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行有效的管理和控制23、數(shù)據(jù)分析中的特征工程旨在從原始數(shù)據(jù)中提取有意義的特征。假設(shè)要分析股票市場(chǎng)數(shù)據(jù)，需要從歷史價(jià)格、成交量等原始數(shù)據(jù)中構(gòu)建有效的特征。以下哪種特征構(gòu)建方法在股票數(shù)據(jù)分析中可能最為有效？（）A.基于時(shí)間序列的特征提取B.基于統(tǒng)計(jì)的特征構(gòu)建C.基于主成分分析的特征降維D.基于深度學(xué)習(xí)的自動(dòng)特征學(xué)習(xí)24、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25、數(shù)據(jù)挖掘在發(fā)現(xiàn)潛在模式和知識(shí)方面具有重要作用。假設(shè)要從電商網(wǎng)站的用戶購(gòu)買記錄中挖掘用戶的購(gòu)買行為模式，以下關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)選擇的描述，正確的是：（）A.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘可以發(fā)現(xiàn)不同商品之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，有助于推薦系統(tǒng)的構(gòu)建B.決策樹算法不適合處理這種大量且復(fù)雜的用戶購(gòu)買數(shù)據(jù)C.聚類分析不能用于區(qū)分具有不同購(gòu)買行為的用戶群體D.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在數(shù)據(jù)挖掘中應(yīng)用有限，效果不如傳統(tǒng)方法26、對(duì)于一組具有明顯層次結(jié)構(gòu)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27、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28、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的潛在模式和關(guān)系方面發(fā)揮著重要作用。假設(shè)我們要從電商網(wǎng)站的用戶購(gòu)買記錄中挖掘用戶的購(gòu)買行為模式。以下關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘可以發(fā)現(xiàn)不同商品之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，幫助進(jìn)行商品推薦B.分類算法能夠根據(jù)已知的類別標(biāo)簽對(duì)新的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類預(yù)測(cè)C.聚類分析將數(shù)據(jù)分為不同的組，但這些組必須事先定義好D.數(shù)據(jù)挖掘需要大量的數(shù)據(jù)和計(jì)算資源，同時(shí)結(jié)果需要進(jìn)一步的分析和驗(yàn)證29、關(guān)于數(shù)據(jù)分析中的多變量分析，假設(shè)要同時(shí)研究多個(gè)自變量對(duì)因變量的影響。以下哪種方法可以幫助我們理解變量之間的復(fù)雜關(guān)系和交互作用？（）A.多元線性回歸B.因子分析，提取公共因子C.偏最小二乘回歸D.只研究單個(gè)變量與因變量的關(guān)系30、在數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目中，數(shù)據(jù)分析師需要與不同部門進(jìn)行溝通合作。以下關(guān)于跨部門溝通的描述，錯(cuò)誤的是：（）A.明確各部門的需求和期望有助于提高合作效率B.數(shù)據(jù)分析師應(yīng)該主導(dǎo)整個(gè)項(xiàng)目，無(wú)需考慮其他部門的意見C.建立良好的溝通機(jī)制可以及時(shí)解決問題和避免沖突D.理解不同部門的業(yè)務(wù)知識(shí)對(duì)于數(shù)據(jù)分析的結(jié)果應(yīng)用至關(guān)重要二、論述題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）金融投資組合管理中，如何運(yùn)用數(shù)據(jù)分析來選擇資產(chǎn)、分散風(fēng)險(xiǎn)和優(yōu)化收益？請(qǐng)論述數(shù)據(jù)分析在投資決策中的作用、模型的構(gòu)建和風(fēng)險(xiǎn)控制方法。2、（本題5分）社交媒體平臺(tái)產(chǎn)生了海量的用戶生成數(shù)據(jù)。詳細(xì)論述如何通過數(shù)據(jù)分析手段，例如情感分析、社交網(wǎng)絡(luò)分析等，洞察用戶的興趣愛好、社交關(guān)系和輿論趨勢(shì)，為企業(yè)的市場(chǎng)推廣、品牌管理和輿情監(jiān)測(cè)提供決策支持，同時(shí)思考數(shù)據(jù)噪聲和信息真實(shí)性對(duì)分析結(jié)果的影響及應(yīng)對(duì)措施。3、（本題5分）影視娛樂行業(yè)利用數(shù)據(jù)分析來了解觀眾喜好和優(yōu)化內(nèi)容創(chuàng)作。請(qǐng)深入闡述如何通過數(shù)據(jù)分析來預(yù)測(cè)影視作品的受歡迎程度、制定營(yíng)銷策略和開發(fā)新的創(chuàng)意，分析數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策在影視制作和發(fā)行中的優(yōu)勢(shì)和局限性，以及如何應(yīng)對(duì)觀眾需求的快速變化。4、（本題5分）隨著智慧城市的建設(shè)，城市各個(gè)系統(tǒng)產(chǎn)生了海量的數(shù)據(jù)。論述如何通過數(shù)據(jù)分析技術(shù)，像城市交通流量預(yù)測(cè)、資源分配優(yōu)化等，提升城市的運(yùn)行效率和居民生活質(zhì)量，同時(shí)思考在數(shù)據(jù)治理架構(gòu)、數(shù)據(jù)安全保障和跨部門協(xié)作方面的挑戰(zhàn)及應(yīng)對(duì)措施。5、（本題5分）在物流倉(cāng)儲(chǔ)管理中，如何利用數(shù)據(jù)分析優(yōu)化貨物存儲(chǔ)布局，提高倉(cāng)庫(kù)空間利用率和貨物出入庫(kù)效率。三、簡(jiǎn)答題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）描述在數(shù)據(jù)分析中，如何進(jìn)行特征的交互作用分析，解釋其重要性和常用方法，并舉例說明在實(shí)際問題中的應(yīng)用。2、（本題5分）說明數(shù)據(jù)挖掘中的分類和預(yù)測(cè)任務(wù)的區(qū)別，舉例說明它們?cè)趯?shí)際應(yīng)用中的場(chǎng)景，并解釋如何選擇合適的算法來完成這些任務(wù)。3、（本題5分）解釋什么是圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN），說明其在圖結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用和優(yōu)勢(shì)，并舉例分析。4、（