福建生物工程職業(yè)技術(shù)學(xué)院《算法分析與設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

裝訂線裝訂線PAGE2第1頁(yè)，共3頁(yè)福建生物工程職業(yè)技術(shù)學(xué)院《算法分析與設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)》

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、在處理缺失值時(shí)，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(bǔ)B.多重插補(bǔ)C.隨機(jī)插補(bǔ)D.以上都不是2、數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)可視化不僅要美觀，還要具有交互性。假設(shè)要構(gòu)建一個(gè)交互式的數(shù)據(jù)可視化報(bào)表，允許用戶根據(jù)自己的需求篩選和查看數(shù)據(jù)，以下哪種工具可能是最合適的？（）A.ExcelB.TableauC.PowerBID.matplotlib3、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(gòu)買(mǎi)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4、數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)探索不僅包括數(shù)值型數(shù)據(jù)，也包括類別型數(shù)據(jù)。假設(shè)要分析一個(gè)包含職業(yè)信息的類別型數(shù)據(jù)集，以下哪種方法可能有助于了解不同職業(yè)的分布情況？（）A.計(jì)算每個(gè)職業(yè)的頻數(shù)B.繪制職業(yè)的直方圖C.進(jìn)行職業(yè)的聚類分析D.以上方法都可以5、對(duì)于數(shù)據(jù)可視化，假設(shè)要展示不同地區(qū)在過(guò)去十年間的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)趨勢(shì)。數(shù)據(jù)涵蓋多個(gè)指標(biāo)，且地區(qū)之間存在較大差異。為了清晰、直觀地呈現(xiàn)數(shù)據(jù)的變化和對(duì)比，以下哪種可視化圖表可能是最適合的？（）A.柱狀圖，分別展示每個(gè)地區(qū)每年的經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)B.折線圖，呈現(xiàn)每個(gè)地區(qū)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)隨時(shí)間的變化C.餅圖，展示各地區(qū)在某一年的經(jīng)濟(jì)占比D.箱線圖，反映數(shù)據(jù)的分布情況6、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，選擇合適的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)能夠更好地描述數(shù)據(jù)特征。假設(shè)我們有一組學(xué)生的考試成績(jī)數(shù)據(jù)，以下關(guān)于統(tǒng)計(jì)指標(biāo)選擇的描述，正確的是：（）A.計(jì)算均值可以準(zhǔn)確反映學(xué)生成績(jī)的平均水平，不受極端值影響B(tài).中位數(shù)能夠避免極端值的干擾，更好地代表成績(jī)的一般水平C.眾數(shù)適用于描述成績(jī)的集中趨勢(shì)，尤其當(dāng)數(shù)據(jù)分布均勻時(shí)D.方差越大，說(shuō)明學(xué)生成績(jī)?cè)椒€(wěn)定，教學(xué)質(zhì)量越高7、在數(shù)據(jù)庫(kù)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8、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9、在數(shù)據(jù)分析中，社交網(wǎng)絡(luò)分析用于研究人與人之間的關(guān)系。假設(shè)要分析一個(gè)社交網(wǎng)絡(luò)中用戶的影響力，以下關(guān)于社交網(wǎng)絡(luò)分析的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.中心性指標(biāo)，如度中心性、介數(shù)中心性和接近中心性，可以衡量節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)中的重要性B.社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法可以將網(wǎng)絡(luò)劃分為不同的社區(qū)，揭示潛在的群體結(jié)構(gòu)C.社交網(wǎng)絡(luò)分析只關(guān)注節(jié)點(diǎn)之間的連接關(guān)系，不考慮節(jié)點(diǎn)的屬性信息D.可以通過(guò)傳播模型來(lái)模擬信息在社交網(wǎng)絡(luò)中的傳播過(guò)程10、在數(shù)據(jù)分析中，聚類算法用于將數(shù)據(jù)分為不同的組。假設(shè)我們要對(duì)客戶進(jìn)行細(xì)分。以下關(guān)于聚類算法的描述，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.K-Means算法需要事先指定聚類的數(shù)量B.層次聚類可以形成層次結(jié)構(gòu)的聚類結(jié)果C.聚類算法的結(jié)果是唯一確定的，不受初始值和參數(shù)的影響D.可以根據(jù)業(yè)務(wù)需求和數(shù)據(jù)特點(diǎn)選擇合適的聚類算法11、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，異常值檢測(cè)是重要的環(huán)節(jié)。假設(shè)要在一組銷售數(shù)據(jù)中檢測(cè)異常值，以下關(guān)于異常值檢測(cè)的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.可以基于數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)特征，如均值和標(biāo)準(zhǔn)差，來(lái)確定異常值的范圍B.箱線圖能夠直觀地展示數(shù)據(jù)的分布情況，并幫助識(shí)別異常值C.異常值一定是錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)，應(yīng)該直接刪除，以免影響分析結(jié)果D.考慮數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)背景和上下文信息，有助于更準(zhǔn)確地判斷異常值12、數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)可視化有助于直觀理解數(shù)據(jù)。假設(shè)要展示不同地區(qū)的銷售額分布情況，以下關(guān)于數(shù)據(jù)可視化選擇的描述，正確的是：（）A.使用餅圖，因?yàn)樗芮逦故靖鞯貐^(qū)銷售額占比B.采用折線圖，以反映銷售額隨地區(qū)的變化趨勢(shì)C.運(yùn)用柱狀圖，直觀比較不同地區(qū)銷售額的差異D.選擇箱線圖，全面展示銷售額的分布特征，包括四分位數(shù)和異常值13、當(dāng)分析數(shù)據(jù)的分布特征時(shí)，以下哪個(gè)圖形可以直觀地展示數(shù)據(jù)的眾數(shù)？（）A.直方圖B.莖葉圖C.箱線圖D.餅圖14、在進(jìn)行數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)和融合時(shí)，需要確保數(shù)據(jù)的一致性和準(zhǔn)確性。假設(shè)你有來(lái)自不同系統(tǒng)的銷售數(shù)據(jù)和庫(kù)存數(shù)據(jù)，要進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析。以下關(guān)于數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)方法的選擇，哪一項(xiàng)是最需要注意的？（）A.根據(jù)共同的主鍵或標(biāo)識(shí)符進(jìn)行精確匹配關(guān)聯(lián)B.使用模糊匹配算法，允許一定程度的差異進(jìn)行關(guān)聯(lián)C.不進(jìn)行任何預(yù)處理，直接將數(shù)據(jù)合并，期望自動(dòng)關(guān)聯(lián)D.隨機(jī)選擇一種關(guān)聯(lián)方法，不考慮數(shù)據(jù)的特點(diǎn)15、在數(shù)據(jù)挖掘中，以下哪種算法常用于對(duì)客戶進(jìn)行分類，以實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營(yíng)銷？（）A.決策樹(shù)算法B.聚類算法C.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法D.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法二、簡(jiǎn)答題（本大題共3個(gè)小題，共15分)1、（本題5分）解釋什么是自然語(yǔ)言處理在數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用，包括文本分類、情感分析等任務(wù)，以及常用的技術(shù)和工具。2、（本題5分）在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，如何有效地管理和組織數(shù)據(jù)？闡述數(shù)據(jù)存儲(chǔ)格式的選擇、數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)和數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)的應(yīng)用。3、（本題5分）在處理地理空間數(shù)據(jù)時(shí)，常用的分析方法和技術(shù)有哪些？解釋空間聚類、緩沖區(qū)分析等概念，并舉例說(shuō)明應(yīng)用。三、論述題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）對(duì)于城市交通流量數(shù)據(jù)，論述如何運(yùn)用數(shù)據(jù)分析進(jìn)行擁堵預(yù)測(cè)和交通信號(hào)優(yōu)化，提高城市交通的運(yùn)行效率。2、（本題5分）在金融監(jiān)管領(lǐng)域，金融機(jī)構(gòu)的交易數(shù)據(jù)、合規(guī)數(shù)據(jù)等不斷被監(jiān)測(cè)和收集。詳細(xì)論述如何運(yùn)用數(shù)據(jù)分析，例如風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)模型構(gòu)建、違規(guī)行為識(shí)別等，加強(qiáng)金融監(jiān)管，維護(hù)金融市場(chǎng)穩(wěn)定，同時(shí)分析在數(shù)據(jù)海量復(fù)雜、監(jiān)管政策變化和跨機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)整合方面的挑戰(zhàn)及解決辦法。3、（本題5分）在物流行業(yè)的綠色物流發(fā)展中，如何利用數(shù)據(jù)分析評(píng)估物流活動(dòng)的環(huán)境影響，制定節(jié)能減排策略，實(shí)現(xiàn)可持續(xù)物流。4、（本題5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。5、（本題5分）在當(dāng)今數(shù)字化時(shí)代，企業(yè)積累了海量的數(shù)據(jù)。請(qǐng)?jiān)敿?xì)論述如何運(yùn)用數(shù)據(jù)分析來(lái)優(yōu)化客戶關(guān)系管理，例如通過(guò)客戶細(xì)分、行為分析和預(yù)測(cè)模型來(lái)提高客戶滿意度、忠誠(chéng)度，并舉例說(shuō)明成功的企業(yè)實(shí)踐案例以及所采用的技術(shù)和工具。四、案例分析題（本大題共3個(gè)小題，共30分)1、（本題10分）某在線自考學(xué)習(xí)平臺(tái)保存了學(xué)生學(xué)習(xí)進(jìn)度、考試成績(jī)、學(xué)習(xí)困難反饋等。優(yōu)化課程