煙臺(tái)大學(xué)《信息分析》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，共3頁煙臺(tái)大學(xué)

《信息分析》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號(hào)一二三四總分得分一、單選題（本大題共25個(gè)小題，每小題1分，共25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、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2、在數(shù)據(jù)分析的過程中，當(dāng)面對(duì)一個(gè)包含大量用戶消費(fèi)行為數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集，需要找出影響用戶購買決策的關(guān)鍵因素，例如產(chǎn)品價(jià)格、促銷活動(dòng)、用戶評(píng)價(jià)等。假設(shè)數(shù)據(jù)的維度眾多，關(guān)系復(fù)雜，以下哪種數(shù)據(jù)分析方法可能最為有效？（）A.描述性統(tǒng)計(jì)分析B.相關(guān)性分析C.因子分析D.回歸分析3、在數(shù)據(jù)預(yù)處理階段，若發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中存在大量缺失值，以下哪種處理方法較為合適？（）A.直接刪除含缺失值的記錄B.用均值或中位數(shù)填充缺失值C.根據(jù)其他變量推測(cè)缺失值D.以上方法均可4、假設(shè)要分析一個(gè)醫(yī)療保健系統(tǒng)中的患者病歷數(shù)據(jù)，包括診斷結(jié)果、治療方案、康復(fù)情況等，以發(fā)現(xiàn)疾病的趨勢(shì)和治療效果的影響因素。考慮到醫(yī)療數(shù)據(jù)的敏感性和隱私性，以下哪個(gè)方面需要特別注意？（）A.數(shù)據(jù)加密和安全保護(hù)B.快速得出分析結(jié)果C.忽略數(shù)據(jù)的隱私問題D.公開所有數(shù)據(jù)以獲取更多幫助5、在數(shù)據(jù)挖掘中，若要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，以下哪種算法對(duì)噪聲和缺失值具有較好的容忍性？（）A.決策樹B.樸素貝葉斯C.支持向量機(jī)D.隨機(jī)森林6、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)語和復(fù)雜的圖表來解釋分析過程B.以通俗易懂的語言，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)7、數(shù)據(jù)分析中的文本分類任務(wù)需要對(duì)大量文本進(jìn)行自動(dòng)分類。假設(shè)要對(duì)新聞文章進(jìn)行分類，如政治、經(jīng)濟(jì)、體育等類別，文本內(nèi)容多樣且語言表達(dá)復(fù)雜。以下哪種方法在處理這種多類別文本分類問題時(shí)更能提高分類準(zhǔn)確性？（）A.使用深度學(xué)習(xí)模型，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）B.基于詞向量的傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)分類算法C.依賴人工制定的分類規(guī)則D.隨機(jī)分類8、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)清洗是至關(guān)重要的一步。假設(shè)我們有一個(gè)包含大量客戶信息的數(shù)據(jù)集，其中存在缺失值、錯(cuò)誤數(shù)據(jù)和重復(fù)記錄。以下關(guān)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(jiǎn)化數(shù)據(jù)集B.對(duì)于錯(cuò)誤數(shù)據(jù)，可以根據(jù)其他相關(guān)字段的值進(jìn)行推測(cè)和修正C.忽略重復(fù)記錄，因?yàn)樗鼈儗?duì)數(shù)據(jù)分析結(jié)果影響不大D.不進(jìn)行任何數(shù)據(jù)清洗操作，直接使用原始數(shù)據(jù)進(jìn)行分析9、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，有時(shí)候需要對(duì)多個(gè)數(shù)據(jù)集進(jìn)行合并和連接。假設(shè)我們有兩個(gè)數(shù)據(jù)集，分別包含客戶的基本信息和購買記錄，以下哪種連接方式可以根據(jù)共同的客戶ID將兩個(gè)數(shù)據(jù)集合并？（）A.內(nèi)連接B.外連接C.左連接D.以上都是10、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11、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12、數(shù)據(jù)分析中的生存分析用于研究事件發(fā)生的時(shí)間。假設(shè)我們要研究患者的生存時(shí)間。以下關(guān)于生存分析的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.可以計(jì)算生存率、中位生存時(shí)間等指標(biāo)B.Cox比例風(fēng)險(xiǎn)模型常用于生存分析中的風(fēng)險(xiǎn)因素評(píng)估C.生存分析只適用于醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，在其他領(lǐng)域沒有應(yīng)用D.可以考慮協(xié)變量對(duì)生存時(shí)間的影響13、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)倉庫之前進(jìn)行，之后就不需要再進(jìn)行評(píng)估了14、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)挖掘算法的選擇很重要。以下關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘算法選擇的說法中，錯(cuò)誤的是？（）A.數(shù)據(jù)挖掘算法的選擇應(yīng)根據(jù)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)、分析目的和計(jì)算資源等因素來確定B.不同的數(shù)據(jù)挖掘算法適用于不同類型的數(shù)據(jù)和問題，沒有一種算法是萬能的C.選擇數(shù)據(jù)挖掘算法時(shí)，可以參考其他類似項(xiàng)目的經(jīng)驗(yàn)，但不能完全照搬D.數(shù)據(jù)挖掘算法的選擇只需要考慮算法的準(zhǔn)確性，其他因素如計(jì)算效率等可以忽略不計(jì)15、數(shù)據(jù)分析師在處理數(shù)據(jù)時(shí)，需要考慮數(shù)據(jù)的來源和可靠性。假設(shè)我們從多個(gè)渠道收集了關(guān)于市場(chǎng)趨勢(shì)的數(shù)據(jù)。以下關(guān)于數(shù)據(jù)來源的描述，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.官方統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)通常具有較高的權(quán)威性和可靠性B.網(wǎng)絡(luò)爬蟲獲取的數(shù)據(jù)可能存在偏差和錯(cuò)誤，需要謹(jǐn)慎使用C.內(nèi)部數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)一定是準(zhǔn)確和完整的，無需進(jìn)行驗(yàn)證D.不同來源的數(shù)據(jù)可能存在格式和定義上的差異，需要進(jìn)行統(tǒng)一和整合16、數(shù)據(jù)分析中的模型選擇需要根據(jù)問題的特點(diǎn)和數(shù)據(jù)的性質(zhì)來決定。假設(shè)要預(yù)測(cè)股票價(jià)格的短期波動(dòng)，數(shù)據(jù)具有高噪聲和非線性特征。以下哪種模型在處理這種復(fù)雜的金融數(shù)據(jù)時(shí)更有可能取得較好的預(yù)測(cè)效果？（）A.線性回歸模型B.決策樹模型C.支持向量回歸模型D.深度學(xué)習(xí)模型17、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18、對(duì)于數(shù)據(jù)分析中的文本情感分析，假設(shè)要分析大量的產(chǎn)品評(píng)論，判斷其是正面、負(fù)面還是中性情感。以下哪種方法在處理自然語言的情感傾向時(shí)可能更有效？（）A.使用情感詞典，匹配關(guān)鍵詞B.基于機(jī)器學(xué)習(xí)的分類模型C.深度學(xué)習(xí)模型，如循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.人工閱讀和判斷每條評(píng)論的情感19、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目時(shí)，與業(yè)務(wù)部門的有效溝通是至關(guān)重要的。假設(shè)數(shù)據(jù)分析團(tuán)隊(duì)得出的結(jié)論與業(yè)務(wù)部門的預(yù)期不符，以下哪種做法可能是最恰當(dāng)?shù)?？（）A.堅(jiān)持?jǐn)?shù)據(jù)分析結(jié)果，要求業(yè)務(wù)部門接受B.重新檢查分析過程，看是否存在錯(cuò)誤C.與業(yè)務(wù)部門深入討論，了解他們的需求和關(guān)注點(diǎn)D.放棄當(dāng)前分析，按照業(yè)務(wù)部門的意見修改結(jié)論20、假設(shè)要分析某網(wǎng)站不同頁面的訪問量分布情況，以下哪種圖表能夠直觀地展示訪問量的集中程度和離散程度？（）A.直方圖B.箱線圖C.小提琴圖D.以上都不是21、在數(shù)據(jù)分析中，假設(shè)檢驗(yàn)是一種常用的統(tǒng)計(jì)方法。假設(shè)要檢驗(yàn)一種新的教學(xué)方法是否能顯著提高學(xué)生的成績，以下關(guān)于假設(shè)檢驗(yàn)的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.首先需要提出原假設(shè)和備擇假設(shè)，然后根據(jù)樣本數(shù)據(jù)計(jì)算檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量B.如果p值小于預(yù)先設(shè)定的顯著性水平，就拒絕原假設(shè)，認(rèn)為新教學(xué)方法有效C.假設(shè)檢驗(yàn)的結(jié)果完全取決于樣本數(shù)據(jù)的大小和分布，與研究問題的實(shí)際情況無關(guān)D.可以通過控制樣本量和顯著性水平來平衡檢驗(yàn)的靈敏度和特異性22、在進(jìn)行數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析時(shí)，例如分析超市購物籃中的商品組合。假設(shè)發(fā)現(xiàn)購買面包的顧客往往也會(huì)購買牛奶，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存，避免積壓D.這種關(guān)聯(lián)對(duì)營銷策略沒有實(shí)際意義23、在數(shù)據(jù)挖掘中，K-Means聚類算法是一種常見的聚類方法。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24、在數(shù)據(jù)分析中，若要比較多個(gè)總體的均值是否相等，以下哪種方法較為常用？（）A.方差分析B.多重比較C.假設(shè)檢驗(yàn)D.以上都是25、在數(shù)據(jù)庫中，索引可以提高數(shù)據(jù)的查詢效率。以下哪種情況下不適合創(chuàng)建索引？（）A.表中數(shù)據(jù)量較小B.經(jīng)常作為查詢條件的字段C.唯一性較差的字段D.頻繁更新的字段二、簡(jiǎn)答題（本大題共4個(gè)小題，共20分)1、（本題5分）闡述數(shù)據(jù)分析中的特征工程中的特征編碼方法，如獨(dú)熱編碼、數(shù)值編碼等的原理和適用場(chǎng)景，并舉例說明在機(jī)器學(xué)習(xí)中的應(yīng)用。2、（本題5分）在處理文本分類問題時(shí)，除了傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，深度學(xué)習(xí)方法如Transformer架構(gòu)有何優(yōu)勢(shì)？舉例說明其應(yīng)用。3、（本題5分）在進(jìn)行聚類分析時(shí)，如何評(píng)估聚類結(jié)果的穩(wěn)定性？請(qǐng)介紹評(píng)估聚類穩(wěn)定性的方法和指標(biāo)，并舉例說明。4、（本題5分）在數(shù)據(jù)分析中，如何評(píng)估模型的性能？請(qǐng)列舉常見的評(píng)估指標(biāo)，如準(zhǔn)確率、召回率、F1值等，并說明它們的計(jì)算方法和適用場(chǎng)景。三、案例分析題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）某手機(jī)制造商積累了不同型號(hào)手機(jī)的銷售數(shù)據(jù)、用戶反饋、零部件供應(yīng)情況等。探討怎樣利用這些數(shù)據(jù)進(jìn)行產(chǎn)品升級(jí)和供應(yīng)鏈管理。2、（本題5分）某社交媒體平臺(tái)記錄了用戶的關(guān)注取消行為、消息推送點(diǎn)擊率、互動(dòng)頻率變化等。探討怎樣利用這些數(shù)據(jù)優(yōu)化內(nèi)容推送策略和用戶留存機(jī)制。3、（本題5分）某共享單車企業(yè)掌握了車輛使用數(shù)據(jù)、用戶出行軌跡、熱點(diǎn)區(qū)域等信息。優(yōu)化車輛投放策略，提高車輛利用率和用戶體驗(yàn)。4、（本題5分）一家健身中心記錄了會(huì)員的鍛煉數(shù)據(jù)，包含鍛煉項(xiàng)目、鍛煉時(shí)長、會(huì)員性別、年齡等。探討不同性別和年齡會(huì)員對(duì)鍛煉項(xiàng)目和時(shí)長的選擇差異。5、（本題5分）某電商平臺(tái)的寵物用品類目存有銷售數(shù)據(jù)，包括品牌、產(chǎn)品類別、價(jià)格、銷量、用戶寵物種類等。分析不同寵物種類用戶對(duì)寵物用品品牌和類別的購買偏好。四、論述題（本大題共3個(gè)小題，共30分)1、（本題10分）隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，智能家居設(shè)備產(chǎn)生了大量的數(shù)據(jù)。以某智能家居系統(tǒng)為例，論述如何運(yùn)用數(shù)據(jù)分析來優(yōu)