廣東外語外貿(mào)大學(xué)《數(shù)值計(jì)算方法》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁廣東外語外貿(mào)大學(xué)

《數(shù)值計(jì)算方法》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共15個(gè)小題，每小題1分，共15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、在數(shù)據(jù)分析的過程中，數(shù)據(jù)清洗是至關(guān)重要的一步。假設(shè)你獲取了一份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)記錄等問題。以下關(guān)于數(shù)據(jù)清洗方法的選擇，哪一項(xiàng)是最為關(guān)鍵的？（）A.直接刪除包含缺失值或錯(cuò)誤數(shù)據(jù)的記錄，以保持?jǐn)?shù)據(jù)的簡潔性B.采用均值或中位數(shù)來填充缺失值，不考慮數(shù)據(jù)的分布特征C.通過數(shù)據(jù)驗(yàn)證和邏輯檢查來修正錯(cuò)誤數(shù)據(jù)，并去除重復(fù)記錄D.忽略數(shù)據(jù)中的問題，直接進(jìn)行后續(xù)的分析2、數(shù)據(jù)分析中的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘可以發(fā)現(xiàn)不同項(xiàng)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。假設(shè)我們在分析超市的銷售數(shù)據(jù)，想要找出經(jīng)常一起被購買的商品組合，以下哪個(gè)關(guān)聯(lián)規(guī)則度量指標(biāo)可以用來評估規(guī)則的強(qiáng)度？（）A.支持度B.置信度C.提升度D.以上都是3、在數(shù)據(jù)分析中，若要對數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，以下哪種方法較為常見？（）A.Z-score標(biāo)準(zhǔn)化B.Min-Max標(biāo)準(zhǔn)化C.小數(shù)定標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化D.以上都是4、數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)標(biāo)注對于監(jiān)督學(xué)習(xí)算法至關(guān)重要。假設(shè)要對圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行分類標(biāo)注，以下關(guān)于數(shù)據(jù)標(biāo)注方法的描述，正確的是：（）A.讓非專業(yè)人員進(jìn)行標(biāo)注，不進(jìn)行質(zhì)量控制B.不制定標(biāo)注規(guī)范和標(biāo)準(zhǔn)，導(dǎo)致標(biāo)注結(jié)果不一致C.組織專業(yè)的標(biāo)注團(tuán)隊(duì)，制定明確的標(biāo)注規(guī)范和流程，進(jìn)行質(zhì)量檢查和審核，確保標(biāo)注數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和一致性D.認(rèn)為數(shù)據(jù)標(biāo)注是簡單的任務(wù)，不需要投入太多資源和時(shí)間5、數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)挖掘的過程包括多個(gè)步驟。以下關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘過程的說法中，錯(cuò)誤的是？（）A.數(shù)據(jù)挖掘的過程包括數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、數(shù)據(jù)挖掘、結(jié)果解釋和評估等步驟B.數(shù)據(jù)準(zhǔn)備階段包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集成和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換等工作C.數(shù)據(jù)挖掘階段可以使用多種算法和技術(shù)，如決策樹、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘等D.數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果不需要進(jìn)行解釋和評估，直接應(yīng)用于實(shí)際問題即可6、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7、在數(shù)據(jù)分析中，選擇合適的統(tǒng)計(jì)量來描述數(shù)據(jù)的集中趨勢和離散程度是很重要的。假設(shè)你有一組員工的工資數(shù)據(jù)，以下關(guān)于統(tǒng)計(jì)量的選擇，哪一項(xiàng)是最合適的？（）A.用中位數(shù)描述集中趨勢，用方差描述離散程度B.用均值描述集中趨勢，用標(biāo)準(zhǔn)差描述離散程度C.用眾數(shù)描述集中趨勢，用極差描述離散程度D.隨機(jī)選擇統(tǒng)計(jì)量，不考慮數(shù)據(jù)的特點(diǎn)8、在數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)中，若要存儲學(xué)生的課程成績，以下哪種數(shù)據(jù)類型較為合適？（）A.整數(shù)型B.浮點(diǎn)型C.字符型D.日期型9、關(guān)于數(shù)據(jù)分析中的客戶細(xì)分，假設(shè)要根據(jù)客戶的購買行為、人口統(tǒng)計(jì)信息和在線活動將客戶分為不同的細(xì)分群體。以下哪種細(xì)分方法可能更能揭示客戶的潛在需求和行為模式？（）A.RFM模型，基于消費(fèi)頻率、金額和最近消費(fèi)時(shí)間B.基于聚類的細(xì)分，自動發(fā)現(xiàn)相似群體C.基于決策樹的細(xì)分，根據(jù)規(guī)則劃分D.不進(jìn)行客戶細(xì)分，對所有客戶采用相同的策略10、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)的歸一化和標(biāo)準(zhǔn)化是常見的操作。假設(shè)你有一個(gè)包含不同量綱特征的數(shù)據(jù)集，以下關(guān)于這兩種操作的作用，哪一項(xiàng)是最關(guān)鍵的？（）A.使數(shù)據(jù)符合正態(tài)分布，便于進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析B.消除特征之間的量綱差異，使不同特征具有可比性C.增加數(shù)據(jù)的多樣性和復(fù)雜性D.沒有實(shí)際作用，可以忽略11、在數(shù)據(jù)分析的特征工程中，假設(shè)要從原始數(shù)據(jù)中提取有意義的特征以提高模型的性能。原始數(shù)據(jù)包含大量的文本和數(shù)值信息。以下哪種特征提取方法可能更有助于提升模型的準(zhǔn)確性？（）A.詞袋模型，將文本轉(zhuǎn)換為向量B.主成分分析，降低數(shù)據(jù)維度C.特征選擇，挑選重要的特征D.不進(jìn)行特征工程，直接使用原始數(shù)據(jù)12、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)抽樣是一種常用的方法。以下關(guān)于數(shù)據(jù)抽樣的目的，錯(cuò)誤的是？（）A.減少數(shù)據(jù)的數(shù)量，降低數(shù)據(jù)分析的成本和時(shí)間B.保證樣本具有代表性，能夠反映總體的特征和趨勢C.避免數(shù)據(jù)的過擬合，提高數(shù)據(jù)分析的結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性D.增加數(shù)據(jù)的多樣性，提高數(shù)據(jù)分析的結(jié)果的創(chuàng)新性和實(shí)用性13、數(shù)據(jù)分析中的抽樣方法用于從總體中選取部分樣本進(jìn)行分析。假設(shè)我們要對一個(gè)大型數(shù)據(jù)集進(jìn)行抽樣。以下關(guān)于抽樣方法的描述，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.簡單隨機(jī)抽樣每個(gè)樣本被選中的概率相等B.分層抽樣可以保證樣本在不同層次上具有代表性C.整群抽樣效率高，但可能導(dǎo)致樣本的偏差D.抽樣方法對數(shù)據(jù)分析的結(jié)果沒有影響，任何抽樣方法都可以使用14、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)倉庫的架構(gòu)有很多種，其中星型架構(gòu)是一種常用的架構(gòu)。以下關(guān)于星型架構(gòu)的描述中，錯(cuò)誤的是？（）A.星型架構(gòu)由事實(shí)表和維度表組成B.事實(shí)表中包含了大量的詳細(xì)數(shù)據(jù)，維度表中包含了對事實(shí)表的描述信息C.星型架構(gòu)的數(shù)據(jù)查詢效率較高，適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集D.星型架構(gòu)的設(shè)計(jì)和維護(hù)比較復(fù)雜，需要專業(yè)的技術(shù)和知識15、對于數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)融合，假設(shè)要整合來自多個(gè)數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)格式、字段和含義可能不同。以下哪種數(shù)據(jù)融合方法可能更有助于實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的一致性和可用性？（）A.基于規(guī)則的融合，制定明確的融合規(guī)則B.基于模型的融合，利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法C.手動整合數(shù)據(jù)，逐個(gè)處理D.不進(jìn)行數(shù)據(jù)融合，分別分析各個(gè)數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)二、簡答題（本大題共4個(gè)小題，共20分)1、（本題5分）描述在數(shù)據(jù)分析中，如何進(jìn)行數(shù)據(jù)的版本控制和管理，包括使用版本控制系統(tǒng)和記錄數(shù)據(jù)變更的重要性。2、（本題5分）簡述數(shù)據(jù)分析師在項(xiàng)目中的風(fēng)險(xiǎn)管理，包括識別風(fēng)險(xiǎn)、評估風(fēng)險(xiǎn)影響、制定應(yīng)對策略等，并舉例說明可能的風(fēng)險(xiǎn)和應(yīng)對方法。3、（本題5分）闡述在數(shù)據(jù)分析中，如何評估模型的泛化能力，包括使用交叉驗(yàn)證等技術(shù)，解釋其原理和作用，并說明如何提高模型的泛化能力。4、（本題5分）簡述數(shù)據(jù)預(yù)處理的步驟和目的，包括數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化、歸一化等操作，并解釋為什么數(shù)據(jù)預(yù)處理對后續(xù)分析至關(guān)重要。三、論述題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5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)化能源管理、提升家居安全性、實(shí)現(xiàn)個(gè)性化的用戶體驗(yàn)，以及如何解決設(shè)備兼容性和數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化的問題。2、（本題5分）交通領(lǐng)域的擁堵和出行需求管理需要數(shù)據(jù)分析的支持。以某城市的交通管理部門為例，討論如何利用數(shù)據(jù)分析來優(yōu)化交通信號燈設(shè)置、預(yù)測出行需求、規(guī)劃公共交通線路，以及如何整合多源交通數(shù)據(jù)和應(yīng)對數(shù)據(jù)更新的及時(shí)性問題。3、（本題5分）在電商平臺的搜索推薦中，數(shù)據(jù)分析能夠提高搜索準(zhǔn)確性和推薦相關(guān)性。以某大型電商平臺的搜索功能為例，分析如何運(yùn)用數(shù)據(jù)分析來優(yōu)化搜索算法、理解用戶意圖、提升推薦商品的點(diǎn)擊率和轉(zhuǎn)化率，以及如何處理搜索和推薦中的冷啟動問題。4、（本題5分）金融行業(yè)面臨著復(fù)雜的風(fēng)險(xiǎn)和競爭。選取一家商業(yè)銀行，論述如何利用數(shù)據(jù)分析來評估客戶信用風(fēng)險(xiǎn)，包括數(shù)據(jù)來源、變量選擇、建立信用評分模型，以及如何通過模型監(jiān)控和優(yōu)化來降低不良貸款率，同時(shí)提高信貸審批效率和準(zhǔn)確性。5、（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)測模型構(gòu)建、違規(guī)行為識別等，加強(qiáng)金融監(jiān)管，維護(hù)金融市場穩(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。四、案例分析題（本大題共4個(gè)小題，共40分)1、（本題10分）一家手機(jī)應(yīng)用商店的攝影類應(yīng)用記錄了數(shù)據(jù)，包括應(yīng)用功能、用戶評分、更新頻率、下載量等。探討應(yīng)用功能和更新頻率對用戶評分和下載量的作用。2、（本題10分）某物流公司積累了貨物運(yùn)輸?shù)?/p>