襄陽(yáng)科技職業(yè)學(xué)院《數(shù)據(jù)挖掘?qū)崙?zhàn)》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)襄陽(yáng)科技職業(yè)學(xué)院《數(shù)據(jù)挖掘?qū)崙?zhàn)》

2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號(hào)一二三四總分得分一、單選題（本大題共15個(gè)小題，每小題2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、在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時(shí)，分布式計(jì)算框架變得非常重要。假設(shè)你有數(shù)十億行的銷(xiāo)售數(shù)據(jù)需要進(jìn)行分析，以下關(guān)于分布式計(jì)算框架的選擇，哪一項(xiàng)是最關(guān)鍵的？（）A.考慮框架的易用性和學(xué)習(xí)成本，選擇容易上手的框架B.關(guān)注框架的性能和可擴(kuò)展性，能否處理大規(guī)模數(shù)據(jù)并快速得出結(jié)果C.選擇開(kāi)源且社區(qū)活躍的框架，以便獲取支持和資源D.依據(jù)公司已有的技術(shù)棧和團(tuán)隊(duì)熟悉程度來(lái)決定框架2、在數(shù)據(jù)分析的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中，以下關(guān)于支持度和置信度的說(shuō)法，錯(cuò)誤的是（）A.支持度表示項(xiàng)集在數(shù)據(jù)集中出現(xiàn)的頻率B.置信度表示在包含前提項(xiàng)集的事務(wù)中同時(shí)包含結(jié)果項(xiàng)集的概率C.支持度和置信度越高，關(guān)聯(lián)規(guī)則越有價(jià)值D.只考慮支持度和置信度就可以確定有效的關(guān)聯(lián)規(guī)則3、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估是確保數(shù)據(jù)可靠性的重要手段。以下關(guān)于數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估的說(shuō)法中，錯(cuò)誤的是？（）A.數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估可以使用多種指標(biāo)，如準(zhǔn)確性、完整性、一致性等B.數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估可以通過(guò)手動(dòng)檢查和自動(dòng)化工具相結(jié)合的方式進(jìn)行C.數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估應(yīng)定期進(jìn)行，及時(shí)發(fā)現(xiàn)和解決數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題D.數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估只需要在數(shù)據(jù)進(jìn)入數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)之前進(jìn)行，之后就不需要再進(jìn)行評(píng)估了4、對(duì)于一個(gè)包含大量文本數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集，若要進(jìn)行情感分析，以下哪種技術(shù)可能會(huì)被用到？（）A.自然語(yǔ)言處理B.圖像識(shí)別C.語(yǔ)音識(shí)別D.機(jī)器學(xué)習(xí)5、在建立回歸模型時(shí)，如果數(shù)據(jù)存在異方差性，以下哪種方法可以解決這個(gè)問(wèn)題？（）A.加權(quán)最小二乘法B.嶺回歸C.套索回歸D.以上都不是6、在數(shù)據(jù)挖掘中，Apriori算法常用于挖掘頻繁項(xiàng)集。以下關(guān)于Apriori算法的描述，正確的是？（）A.它是一種無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法B.它只能處理數(shù)值型數(shù)據(jù)C.它的計(jì)算復(fù)雜度較低D.它需要事先指定頻繁項(xiàng)集的支持度閾值7、對(duì)于一個(gè)包含多個(gè)變量的數(shù)據(jù)集，若要找出變量之間的潛在結(jié)構(gòu)關(guān)系，以下哪種方法較為有效？（）A.主成分分析B.判別分析C.對(duì)應(yīng)分析D.典型相關(guān)分析8、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化或歸一化處理常常是必要的。假設(shè)我們有一組特征數(shù)據(jù)，取值范圍差異較大，以下哪種標(biāo)準(zhǔn)化方法可以將數(shù)據(jù)映射到特定的區(qū)間，例如[0,1]？（）A.最小-最大標(biāo)準(zhǔn)化B.Z-score標(biāo)準(zhǔn)化C.小數(shù)定標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化D.以上都是9、在處理大量數(shù)據(jù)時(shí)，為了提高數(shù)據(jù)處理效率，以下哪種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)更適合快速查找和插入操作？（）A.數(shù)組B.鏈表C.棧D.隊(duì)列10、回歸分析用于建立變量之間的定量關(guān)系模型。假設(shè)要建立房?jī)r(jià)與房屋面積、地理位置等因素之間的回歸模型，以下關(guān)于回歸分析的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.線性回歸是一種常見(jiàn)的回歸方法，但對(duì)于非線性關(guān)系可能不適用B.多重共線性可能會(huì)導(dǎo)致回歸模型的參數(shù)估計(jì)不準(zhǔn)確，需要進(jìn)行檢測(cè)和處理C.回歸模型的擬合優(yōu)度可以用R平方值來(lái)衡量，R平方值越接近1，模型擬合效果越好D.一旦建立了回歸模型，就不需要再對(duì)模型進(jìn)行評(píng)估和改進(jìn)，可以直接用于預(yù)測(cè)11、數(shù)據(jù)分析中的文本分類(lèi)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(lèi)，以下哪種算法在處理文本分類(lèi)時(shí)可能需要更多的特征工程工作？（）A.決策樹(shù)B.支持向量機(jī)C.樸素貝葉斯D.隨機(jī)森林12、在數(shù)據(jù)挖掘中，K-Means聚類(lèi)算法是一種常見(jiàn)的聚類(lèi)方法。以下關(guān)于K-Means算法的缺點(diǎn)，不正確的是？（）A.對(duì)初始聚類(lèi)中心敏感B.容易陷入局部最優(yōu)解C.不能處理非球形的簇D.計(jì)算復(fù)雜度高13、在構(gòu)建數(shù)據(jù)分析模型時(shí)，需要對(duì)模型進(jìn)行評(píng)估和選擇。假設(shè)我們構(gòu)建了多個(gè)預(yù)測(cè)模型，如線性回歸、決策樹(shù)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以下哪種評(píng)估指標(biāo)可能最能反映模型在實(shí)際應(yīng)用中的性能？（）A.訓(xùn)練集上的準(zhǔn)確率B.測(cè)試集上的均方誤差C.模型的復(fù)雜度D.模型的訓(xùn)練時(shí)間14、在數(shù)據(jù)分析中，時(shí)間序列分析用于處理具有時(shí)間順序的數(shù)據(jù)。假設(shè)我們要分析股票價(jià)格的歷史數(shù)據(jù)。以下關(guān)于時(shí)間序列分析的描述，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.可以使用移動(dòng)平均等方法對(duì)時(shí)間序列進(jìn)行平滑處理，去除噪聲B.自回歸模型（AR）和移動(dòng)平均模型（MA）可以用于預(yù)測(cè)時(shí)間序列的未來(lái)值C.時(shí)間序列數(shù)據(jù)一定是平穩(wěn)的，不需要進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)D.可以結(jié)合多種時(shí)間序列模型，提高預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性15、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。假設(shè)一家電商企業(yè)想要通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘來(lái)發(fā)現(xiàn)客戶(hù)的購(gòu)買(mǎi)行為模式，以便進(jìn)行精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)。以下哪種數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可能最為適用？（）A.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘B.分類(lèi)算法C.聚類(lèi)分析D.預(yù)測(cè)分析二、簡(jiǎn)答題（本大題共3個(gè)小題，共15分)1、（本題5分）解釋什么是自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)（AutoML），說(shuō)明其在數(shù)據(jù)分析中的作用和優(yōu)勢(shì)，并舉例分析其應(yīng)用場(chǎng)景。2、（本題5分）描述數(shù)據(jù)預(yù)處理中缺失值處理的常見(jiàn)方法，分析它們的優(yōu)缺點(diǎn)，并說(shuō)明在實(shí)際應(yīng)用中如何選擇合適的處理方法。3、（本題5分）在數(shù)據(jù)挖掘中，如何評(píng)估回歸模型的性能？請(qǐng)說(shuō)明常用的評(píng)估指標(biāo)和方法，并舉例說(shuō)明在實(shí)際問(wèn)題中的應(yīng)用。三、論述題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）在物流倉(cāng)儲(chǔ)管理中，數(shù)據(jù)分析可以?xún)?yōu)化倉(cāng)庫(kù)布局和庫(kù)存管理。以某大型物流倉(cāng)庫(kù)為例，闡述如何通過(guò)數(shù)據(jù)分析來(lái)確定貨物存儲(chǔ)位置、預(yù)測(cè)庫(kù)存需求、降低庫(kù)存成本，以及如何應(yīng)對(duì)快速變化的市場(chǎng)需求和物流配送要求。2、（本題5分）分析在電商平臺(tái)的社交電商模式中，如何運(yùn)用數(shù)據(jù)分析挖掘社交關(guān)系的價(jià)值，促進(jìn)用戶(hù)之間的互動(dòng)和購(gòu)買(mǎi)行為。3、（本題5分）隨著智能手機(jī)和移動(dòng)應(yīng)用的普及，產(chǎn)生了大量的移動(dòng)數(shù)據(jù)。以某移動(dòng)運(yùn)營(yíng)商為例，探討如何運(yùn)用數(shù)據(jù)分析來(lái)優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)資源配置、提升用戶(hù)體驗(yàn)、發(fā)現(xiàn)潛在客戶(hù)，以及如何解決數(shù)據(jù)隱私保護(hù)和數(shù)據(jù)安全方面的挑戰(zhàn)。4、（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(lái)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。5、（本題5分）在金融信貸領(lǐng)域，如何通過(guò)數(shù)據(jù)分析建立信用評(píng)分模型，評(píng)估借款人的信用風(fēng)險(xiǎn)，降低不良貸款率。四、案例分析題（本大題共3個(gè)小題，共30分)1、（本題10分）某在線古玩交易平臺(tái)掌握了交易數(shù)據(jù)、藏品類(lèi)別、買(mǎi)家偏好等。提升