云南師范大學(xué)《數(shù)據(jù)治理》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

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《數(shù)據(jù)治理》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷院(系)_______班級(jí)_______學(xué)號(hào)_______姓名_______題號(hào)一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共20個(gè)小題，每小題1分，共20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、當(dāng)分析兩個(gè)連續(xù)變量之間的線性關(guān)系時(shí)，以下哪個(gè)統(tǒng)計(jì)量的值在-1到1之間？（）A.相關(guān)系數(shù)B.決定系數(shù)C.方差膨脹因子D.協(xié)方差2、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)可視化的目的不僅僅是展示數(shù)據(jù)。以下關(guān)于數(shù)據(jù)可視化目的的說(shuō)法中，錯(cuò)誤的是？（）A.數(shù)據(jù)可視化的目的是幫助人們更好地理解數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的規(guī)律和趨勢(shì)B.數(shù)據(jù)可視化的目的是提高數(shù)據(jù)分析的效率，減少分析時(shí)間和成本C.數(shù)據(jù)可視化的目的是增強(qiáng)數(shù)據(jù)的說(shuō)服力和影響力，使分析結(jié)果更容易被接受D.數(shù)據(jù)可視化的目的是為了讓數(shù)據(jù)分析報(bào)告看起來(lái)更漂亮，沒(méi)有其他實(shí)際作用3、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是存儲(chǔ)和管理數(shù)據(jù)的重要工具。以下關(guān)于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的說(shuō)法中，錯(cuò)誤的是？（）A.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)可以整合來(lái)自不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)，為數(shù)據(jù)分析提供統(tǒng)一的數(shù)據(jù)視圖B.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)通常是經(jīng)過(guò)清洗和轉(zhuǎn)換的，具有較高的數(shù)據(jù)質(zhì)量C.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的建設(shè)需要投入大量的時(shí)間和資源，且維護(hù)成本較高D.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)只適用于大型企業(yè)，對(duì)于中小企業(yè)來(lái)說(shuō)沒(méi)有必要建設(shè)4、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5、當(dāng)分析一個(gè)在線教育平臺(tái)的課程評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)，以評(píng)估教師的教學(xué)質(zhì)量和課程的效果。考慮到評(píng)價(jià)的主觀性和多樣性，以下哪種方式可能有助于更客觀地綜合評(píng)價(jià)？（）A.計(jì)算平均值B.去除極端值后計(jì)算平均值C.采用眾數(shù)D.以上都是6、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，如果需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分組統(tǒng)計(jì)，以下哪個(gè)函數(shù)在Python中經(jīng)常被使用？（）A.groupby()B.merge()C.concat()D.pivot_table()7、在數(shù)據(jù)分析的假設(shè)檢驗(yàn)中，假設(shè)要檢驗(yàn)一種新的營(yíng)銷策略是否顯著提高了產(chǎn)品的銷售額。收集了實(shí)施前后的銷售數(shù)據(jù)，以下哪種假設(shè)檢驗(yàn)方法可能是合適的選擇？（）A.t檢驗(yàn)，比較兩組均值B.方差分析，比較多組均值C.卡方檢驗(yàn)，檢驗(yàn)分類變量的關(guān)系D.不進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)，主觀判斷營(yíng)銷策略的效果8、在數(shù)據(jù)分析中，異常值檢測(cè)對(duì)于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的異常情況非常重要。假設(shè)要檢測(cè)一個(gè)生產(chǎn)線上產(chǎn)品質(zhì)量數(shù)據(jù)中的異常值，這些數(shù)據(jù)受到多種因素的影響。以下哪種異常值檢測(cè)方法在這種工業(yè)生產(chǎn)數(shù)據(jù)中更能準(zhǔn)確地發(fā)現(xiàn)異常？（）A.基于統(tǒng)計(jì)的方法B.基于距離的方法C.基于密度的方法D.基于聚類的方法9、在評(píng)估數(shù)據(jù)分析模型的性能時(shí)，以下指標(biāo)中，不能用于分類問(wèn)題的是：（）A.準(zhǔn)確率B.均方誤差C.召回率D.F1值10、數(shù)據(jù)分析中的模型評(píng)估不僅包括在訓(xùn)練集上的表現(xiàn)，還需要在測(cè)試集上進(jìn)行驗(yàn)證。假設(shè)我們?cè)谟?xùn)練一個(gè)模型時(shí)，發(fā)現(xiàn)訓(xùn)練集上的準(zhǔn)確率很高，但測(cè)試集上的準(zhǔn)確率很低，以下哪種情況可能導(dǎo)致了這種過(guò)擬合現(xiàn)象？（）A.模型過(guò)于復(fù)雜B.訓(xùn)練數(shù)據(jù)量不足C.特征選擇不當(dāng)D.以上都是11、在數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目中，需要對(duì)兩個(gè)不同來(lái)源的數(shù)據(jù)集進(jìn)行整合和融合，例如一個(gè)是銷售數(shù)據(jù)，另一個(gè)是客戶信息數(shù)據(jù)。由于兩個(gè)數(shù)據(jù)集的格式和字段可能不一致，以下哪種方法可能有助于順利完成數(shù)據(jù)整合？（）A.手動(dòng)匹配和轉(zhuǎn)換B.使用數(shù)據(jù)清洗工具C.建立數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)D.以上都是12、數(shù)據(jù)分析中的特征選擇旨在從眾多特征中挑選出最有價(jià)值的特征。假設(shè)要從一組高度相關(guān)的特征中進(jìn)行選擇，以下哪種方法可能是合適的？（）A.基于相關(guān)性的特征選擇B.基于遞歸消除的特征選擇C.基于隨機(jī)森林的特征重要性評(píng)估D.以上方法都可以13、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)集成用于將多個(gè)數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)合并在一起。假設(shè)要集成來(lái)自不同數(shù)據(jù)庫(kù)的銷售數(shù)據(jù)和客戶數(shù)據(jù)，以下關(guān)于數(shù)據(jù)集成的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.需要解決數(shù)據(jù)格式不一致、字段命名差異等問(wèn)題B.可以使用ETL（Extract,Transform,Load）工具來(lái)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的抽取、轉(zhuǎn)換和加載C.數(shù)據(jù)集成過(guò)程中可能會(huì)引入重復(fù)數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)沖突，需要進(jìn)行處理D.數(shù)據(jù)集成可以隨意進(jìn)行，不需要考慮數(shù)據(jù)的質(zhì)量和一致性14、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(guò)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(méi)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15、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，異常值的檢測(cè)和處理是重要的環(huán)節(jié)。假設(shè)我們?cè)诜治鲆唤M生產(chǎn)線上的產(chǎn)品質(zhì)量數(shù)據(jù)。以下關(guān)于異常值的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.異常值可能是由于數(shù)據(jù)錄入錯(cuò)誤或特殊情況導(dǎo)致的B.可以通過(guò)箱線圖等方法直觀地檢測(cè)異常值C.對(duì)于異常值，應(yīng)該立即刪除，以免影響分析結(jié)果D.對(duì)異常值的處理需要根據(jù)具體情況進(jìn)行判斷，有時(shí)需要進(jìn)一步調(diào)查原因16、在數(shù)據(jù)分析中，若要比較不同組數(shù)據(jù)的離散程度，以下哪個(gè)指標(biāo)可以使用？（）A.方差B.均值C.中位數(shù)D.眾數(shù)17、假設(shè)要分析消費(fèi)者對(duì)新產(chǎn)品的反饋意見，以下關(guān)于意見分析方法的描述，正確的是：（）A.人工閱讀所有反饋意見，憑主觀判斷總結(jié)主要觀點(diǎn)B.利用自然語(yǔ)言處理技術(shù)對(duì)反饋進(jìn)行分類和情感分析C.只關(guān)注反饋中的負(fù)面意見，忽略正面意見D.對(duì)于模糊不清的反饋意見，直接忽略不計(jì)18、時(shí)間序列分析用于研究數(shù)據(jù)隨時(shí)間的變化規(guī)律。假設(shè)要預(yù)測(cè)未來(lái)幾個(gè)月的股票價(jià)格走勢(shì)，以下關(guān)于時(shí)間序列分析方法選擇的描述，正確的是：（）A.僅僅使用簡(jiǎn)單移動(dòng)平均法，不考慮其他更復(fù)雜的模型B.隨意選擇一種時(shí)間序列模型，不進(jìn)行數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性檢驗(yàn)和模型評(píng)估C.對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)和預(yù)處理，根據(jù)數(shù)據(jù)特點(diǎn)和預(yù)測(cè)需求選擇合適的模型，如ARIMA模型，并進(jìn)行模型評(píng)估和參數(shù)調(diào)整D.不考慮外部因素對(duì)股票價(jià)格的影響，僅基于歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)19、數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估需要從多個(gè)方面衡量數(shù)據(jù)的優(yōu)劣。假設(shè)要評(píng)估一個(gè)收集的市場(chǎng)調(diào)研數(shù)據(jù)的質(zhì)量，包括準(zhǔn)確性、完整性、一致性和時(shí)效性等方面。以下哪種數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估指標(biāo)在綜合評(píng)估數(shù)據(jù)質(zhì)量時(shí)更具全面性和客觀性？（）A.數(shù)據(jù)質(zhì)量得分B.數(shù)據(jù)質(zhì)量矩陣C.數(shù)據(jù)質(zhì)量報(bào)告D.以上方法效果相同20、在數(shù)據(jù)清洗過(guò)程中，若發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)存在異常值，以下哪種處理方式較為合理？（）A.直接刪除異常值B.對(duì)異常值進(jìn)行修正C.將異常值視為缺失值處理D.分析異常值產(chǎn)生的原因后再?zèng)Q定處理方式二、簡(jiǎn)答題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）闡述在數(shù)據(jù)分析中，如何進(jìn)行數(shù)據(jù)的語(yǔ)義理解和知識(shí)圖譜構(gòu)建，包括實(shí)體識(shí)別、關(guān)系抽取等技術(shù)。2、（本題5分）解釋數(shù)據(jù)挖掘中的情感分析在客戶反饋處理中的應(yīng)用，說(shuō)明如何提取和分析客戶的情感傾向。3、（本題5分）闡述數(shù)據(jù)分析中的模型融合中的Stacking方法的原理和步驟，并舉例說(shuō)明如何通過(guò)Stacking提高模型的預(yù)測(cè)性能。4、（本題5分）在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，如何處理數(shù)據(jù)的多層次結(jié)構(gòu)？闡述層次聚類、嵌套模型等方法的應(yīng)用。5、（本題5分）在數(shù)據(jù)分析中，如何處理類別不平衡的多分類問(wèn)題？請(qǐng)說(shuō)明常見的處理方法和策略，并舉例說(shuō)明在實(shí)際應(yīng)用中的效果。三、案例分析題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）一家化妝品公司收集了產(chǎn)品銷售數(shù)據(jù)、消費(fèi)者年齡、膚質(zhì)等信息。研究不同產(chǎn)品在不同消費(fèi)者群體中的市場(chǎng)表現(xiàn)，進(jìn)行精準(zhǔn)營(yíng)銷。2、（本題5分）某快遞公司收集了不同地區(qū)的快遞包裹重量、體積、運(yùn)輸距離等數(shù)據(jù)。分析怎樣借助這些數(shù)據(jù)優(yōu)化快遞費(fèi)用的計(jì)算和運(yùn)輸資源的分配。3、（本題5分）一家房地產(chǎn)中介公司擁有房屋租賃數(shù)據(jù)，包括房屋位置、戶型、面積、租金、租賃周期等。研究不同位置和戶型的房屋租金與租賃周期的關(guān)系。4、（本題5分）某電商平臺(tái)積累了不同品類商品的退貨數(shù)據(jù)、用戶評(píng)價(jià)、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(zhǔn)確性。5、（本題5分）某電信運(yùn)營(yíng)商擁有用戶的通話記錄、短信數(shù)據(jù)、流量使用情況等信息。思考如何通過(guò)這些數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)用戶的行為模式，推出更合適的套餐。四、論述題（本大題共3個(gè)小題，共30分)1、（本題10分）在制造業(yè)的設(shè)備維護(hù)管理中，數(shù)據(jù)分析可以實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)性維護(hù)。以某工業(yè)制造企業(yè)為例，分析如何運(yùn)用數(shù)據(jù)分析來(lái)監(jiān)測(cè)設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)、預(yù)測(cè)設(shè)備故障、安排維護(hù)計(jì)劃，以及如何通過(guò)預(yù)測(cè)性維護(hù)降低設(shè)備停機(jī)時(shí)間和維修成本。2、（本題10分）金融行業(yè)擁有豐富的交易數(shù)據(jù)和客戶信息。分析如何運(yùn)用數(shù)據(jù)分析技術(shù)，像風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型、投資組合優(yōu)