西北師范大學(xué)《數(shù)據(jù)挖掘基礎(chǔ)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號學(xué)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頁西北師范大學(xué)《數(shù)據(jù)挖掘基礎(chǔ)》

2023-2024學(xué)年第一學(xué)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1分，共20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)挖掘中，聚類分析是一種常用的方法。以下關(guān)于聚類分析的描述，錯誤的是？（）A.可以將數(shù)據(jù)分成不同的類別B.類別之間的差異明顯C.不需要事先指定類別數(shù)量D.聚類結(jié)果是絕對準確的2、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(shè)我們處理的是敏感的個人數(shù)據(jù)。以下關(guān)于數(shù)據(jù)隱私和安全的描述，哪一項是不正確的？（）A.應(yīng)該采取加密、匿名化等技術(shù)手段保護數(shù)據(jù)的隱私B.遵守相關(guān)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(quán)限管理，防止數(shù)據(jù)泄露3、數(shù)據(jù)分析在市場營銷中有著廣泛的應(yīng)用。假設(shè)一家公司想要評估不同廣告渠道的效果。以下關(guān)于數(shù)據(jù)分析在市場營銷中的描述，哪一項是錯誤的？（）A.可以通過A/B測試比較不同廣告版本的效果，確定最優(yōu)方案B.客戶細分能夠幫助企業(yè)針對不同客戶群體制定個性化的營銷策略C.僅僅依靠數(shù)據(jù)分析就能夠完全了解客戶的需求和行為，無需進行市場調(diào)研D.數(shù)據(jù)分析可以監(jiān)測營銷活動的效果，及時調(diào)整策略，提高投資回報率4、當分析一組數(shù)據(jù)的離散程度時，以下哪個指標不僅考慮了數(shù)據(jù)的偏離程度，還考慮了數(shù)據(jù)的分布形態(tài)？（）A.方差B.標準差C.平均差D.變異系數(shù)5、數(shù)據(jù)分析中的分類算法用于將數(shù)據(jù)分為不同的類別。假設(shè)要根據(jù)客戶的消費行為將其分為高價值客戶和低價值客戶，以下關(guān)于分類算法選擇的描述，正確的是：（）A.隨意選擇一種分類算法，不考慮數(shù)據(jù)的特征和算法的適用性B.只關(guān)注分類算法的準確率，不考慮召回率和F1值等其他評估指標C.深入分析數(shù)據(jù)特征和業(yè)務(wù)需求，比較不同分類算法的性能，如決策樹、支持向量機、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等，并選擇最適合的算法，同時結(jié)合多種評估指標進行綜合評價D.認為分類算法的參數(shù)設(shè)置不重要，使用默認參數(shù)即可6、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)我們在分析文本數(shù)據(jù)，以下哪種特征提取方法可能有助于將文本轉(zhuǎn)化為可用于模型訓(xùn)練的數(shù)值特征？（）A.詞袋模型B.TF-IDFC.詞嵌入D.以上都是7、數(shù)據(jù)分析中常用的軟件有很多，其中Excel是一種廣泛使用的工具。以下關(guān)于Excel在數(shù)據(jù)分析中的作用，錯誤的是？（）A.Excel可以進行數(shù)據(jù)的輸入、編輯和存儲B.Excel可以進行簡單的數(shù)據(jù)分析，如計算均值、標準差等C.Excel可以制作各種類型的圖表，進行數(shù)據(jù)可視化D.Excel可以處理大規(guī)模的數(shù)據(jù)集，適用于復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析任務(wù)8、在處理缺失值時，如果缺失值的比例較高且數(shù)據(jù)呈現(xiàn)一定的規(guī)律性，以下哪種方法可能較為有效？（）A.基于模型的插補B.多重插補C.隨機插補D.以上都不是9、在數(shù)據(jù)分析的實時數(shù)據(jù)分析場景中，假設(shè)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(shù)或架構(gòu)可能是合適的選擇？（）A.流處理框架，如ApacheFlinkB.批處理框架，如ApacheHadoopC.關(guān)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10、假設(shè)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(yù)測準確性B.供應(yīng)商的交貨時間C.庫存成本D.以上都是11、數(shù)據(jù)分析中的主成分分析（PCA）用于數(shù)據(jù)降維。假設(shè)我們有一個高維的數(shù)據(jù)集。以下關(guān)于主成分分析的描述，哪一項是不準確的？（）A.主成分是原始變量的線性組合，能夠保留數(shù)據(jù)的主要信息B.通過計算協(xié)方差矩陣的特征值和特征向量來確定主成分C.主成分分析可以消除變量之間的相關(guān)性，使數(shù)據(jù)更易于分析D.主成分分析后的維度數(shù)量是固定的，不能根據(jù)需要進行調(diào)整12、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)抽樣的方法有很多，其中隨機抽樣是一種常用的方法。以下關(guān)于隨機抽樣的描述中，錯誤的是？（）A.隨機抽樣可以保證樣本的代表性和隨機性B.隨機抽樣可以減少數(shù)據(jù)的數(shù)量和復(fù)雜度C.隨機抽樣可以提高數(shù)據(jù)分析的效率和準確性D.隨機抽樣只適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集，對于小數(shù)據(jù)集無法使用13、數(shù)據(jù)分析中的文本分析用于處理非結(jié)構(gòu)化的文本數(shù)據(jù)。假設(shè)要從大量的客戶評論中提取關(guān)鍵信息和情感傾向，以下關(guān)于文本分析方法的描述，正確的是：（）A.僅使用簡單的關(guān)鍵詞計數(shù)，不考慮文本的語義和語境B.不進行文本的預(yù)處理和清洗，直接應(yīng)用分析算法C.采用自然語言處理技術(shù)，包括詞法分析、句法分析、情感分析等，對文本進行預(yù)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(jié)果一定準確可靠，不需要人工驗證和修正14、在進行數(shù)據(jù)可視化時，若要展示數(shù)據(jù)的分布情況，以下哪種圖表最為合適？（）A.折線圖B.柱狀圖C.箱線圖D.餅圖15、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言。以下關(guān)于Python在數(shù)據(jù)可視化中的作用，錯誤的是？（）A.Python可以使用各種數(shù)據(jù)可視化庫，如Matplotlib、Seaborn等，進行數(shù)據(jù)可視化B.Python可以進行數(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，對于非專業(yè)用戶來說難以掌握16、在進行數(shù)據(jù)分析時，選擇合適的統(tǒng)計指標對于描述數(shù)據(jù)特征非常重要。假設(shè)要分析一組學(xué)生的考試成績分布情況，包括成績的集中趨勢和離散程度。以下哪個統(tǒng)計指標組合最能全面地描述數(shù)據(jù)的分布特征？（）A.均值和標準差B.中位數(shù)和方差C.眾數(shù)和極差D.以上指標都不夠全面17、數(shù)據(jù)分析中的回歸分析用于建立變量之間的定量關(guān)系。假設(shè)要建立一個線性回歸模型來預(yù)測氣溫對空調(diào)銷量的影響。如果模型的殘差呈現(xiàn)出明顯的非線性模式，可能表明什么？（）A.應(yīng)該使用非線性回歸模型來改進預(yù)測效果B.數(shù)據(jù)中存在異常值，需要進行處理C.模型的擬合效果很好，無需進一步改進D.收集的數(shù)據(jù)不足以進行有效的分析18、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)質(zhì)量問題的根源可能來自多個方面。以下關(guān)于數(shù)據(jù)質(zhì)量問題根源的說法中，錯誤的是？（）A.數(shù)據(jù)質(zhì)量問題可能源于數(shù)據(jù)采集過程中的錯誤和不規(guī)范B.數(shù)據(jù)質(zhì)量問題可能由于數(shù)據(jù)存儲和管理不善導(dǎo)致C.數(shù)據(jù)質(zhì)量問題可能是由于數(shù)據(jù)分析方法不當引起的D.數(shù)據(jù)質(zhì)量問題只與數(shù)據(jù)本身有關(guān)，與數(shù)據(jù)處理的過程和人員無關(guān)19、數(shù)據(jù)分析中的回歸分析常用于預(yù)測和建模。假設(shè)要建立一個模型來預(yù)測房屋價格，考慮房屋面積、地理位置、房齡等因素。以下哪種回歸分析方法在處理這種多因素預(yù)測問題時表現(xiàn)更為出色？（）A.線性回歸B.邏輯回歸C.多項式回歸D.嶺回歸20、數(shù)據(jù)分析過程中，數(shù)據(jù)清洗是重要的環(huán)節(jié)。以下關(guān)于數(shù)據(jù)清洗目的的說法中，錯誤的是？（）A.去除數(shù)據(jù)中的噪聲和異常值，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，為后續(xù)分析提供可靠基礎(chǔ)B.統(tǒng)一數(shù)據(jù)格式和單位，使不同來源的數(shù)據(jù)能夠進行有效的整合和比較C.數(shù)據(jù)清洗可以增加數(shù)據(jù)的數(shù)量，從而提高數(shù)據(jù)分析結(jié)果的準確性D.修復(fù)數(shù)據(jù)中的缺失值，確保數(shù)據(jù)的完整性，避免因缺失數(shù)據(jù)而影響分析結(jié)果二、簡答題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）在數(shù)據(jù)分析中，如何評估模型的泛化能力？請說明常見的評估方法和指標，并解釋如何通過交叉驗證等技術(shù)來提高模型的泛化能力。2、（本題5分）數(shù)據(jù)分析師在項目中需要與不同團隊進行有效溝通。請論述在數(shù)據(jù)分析項目中，如何與技術(shù)團隊、業(yè)務(wù)部門和管理層進行良好的溝通與協(xié)作。3、（本題5分）在數(shù)據(jù)分析中，如何處理數(shù)據(jù)中的離群點？請說明離群點的檢測方法和處理策略，并舉例說明在數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用。4、（本題5分）解釋什么是自動機器學(xué)習(xí)（AutoML），說明其在數(shù)據(jù)分析中的作用和優(yōu)勢，并舉例分析其應(yīng)用場景。5、（本題5分）聚類分析是一種無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，請闡述常見的聚類算法，如K-Means算法、層次聚類算法等的基本原理和適用場景。三、案例分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）某社交媒體平臺積累了用戶的話題參與度、群組活動數(shù)據(jù)、信息傳播路徑等。探討怎樣利用這些數(shù)據(jù)進行社區(qū)運營和內(nèi)容推薦優(yōu)化。2、（本題5分）某外賣平臺存有商家和用戶的數(shù)據(jù)，包括菜品類別、銷售額、配送時間、用戶評價等。分析商家的菜品類別與銷售額之間的關(guān)系以及配送時間對用戶評價的影響。3、（本題5分）一家連鎖超市收集了各門店的銷售數(shù)據(jù)，涵蓋商品種類、銷售數(shù)量、銷售額、促銷活動等信息。探討怎樣利用這些數(shù)據(jù)來評估不同促銷活動的效果，并制定更有效的促銷方案。4、（本題5分）某電商平臺積累了不同品類商品的退貨數(shù)據(jù)、用戶評價、商品描述等。分析怎樣借助這些數(shù)據(jù)降低退貨率和提高商品描述的準確性。5、（本題5分）一家手機應(yīng)用商店的游戲類應(yīng)用記錄了數(shù)據(jù)，包括游戲類型、下載量、內(nèi)購項目、用戶留存率等。探討游戲類型與下載量和用戶留存率的關(guān)系。四、論述題（本大題共3個小題，共30分)1、（本題10分）在金融市場的信用衍生品定價中，如何運用數(shù)據(jù)分析