廣西科技職業(yè)學(xué)院《數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與應(yīng)用》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號(hào)學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號(hào)…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁廣西科技職業(yè)學(xué)院《數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與應(yīng)用》

2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號(hào)一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共30個(gè)小題，每小題1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)能夠準(zhǔn)確地描述數(shù)據(jù)特征。假設(shè)我們正在分析一組學(xué)生的考試成績。以下關(guān)于統(tǒng)計(jì)指標(biāo)的描述，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.平均數(shù)能夠反映數(shù)據(jù)的集中趨勢，但容易受到極端值的影響B(tài).中位數(shù)不受極端值的影響，能更穩(wěn)健地表示數(shù)據(jù)的中心位置C.標(biāo)準(zhǔn)差越大，說明數(shù)據(jù)的離散程度越小，數(shù)據(jù)越穩(wěn)定D.方差是標(biāo)準(zhǔn)差的平方，同樣可以反映數(shù)據(jù)的離散程度2、數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)常用于發(fā)現(xiàn)隱藏在數(shù)據(jù)中的模式和關(guān)系。假設(shè)要從一個(gè)大型電商網(wǎng)站的用戶購買記錄中挖掘出用戶的購買行為模式，以便進(jìn)行精準(zhǔn)營銷。以下哪種數(shù)據(jù)挖掘算法在處理這種大規(guī)模交易數(shù)據(jù)時(shí)更有可能發(fā)現(xiàn)有價(jià)值的信息？（）A.決策樹算法B.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法C.聚類算法D.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法3、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，若要研究不同地區(qū)消費(fèi)者對(duì)某一產(chǎn)品的購買意愿差異，以下哪種數(shù)據(jù)分析方法最為適用？（）A.描述性統(tǒng)計(jì)分析B.相關(guān)性分析C.方差分析D.回歸分析4、假設(shè)我們有一組銷售數(shù)據(jù)，要分析不同產(chǎn)品類別的銷售額在總銷售額中的占比情況，以下哪種圖表最能直觀地展示結(jié)果？（）A.折線圖B.柱狀圖C.餅圖D.箱線圖5、在數(shù)據(jù)分析的探索性數(shù)據(jù)分析（EDA）中，以下不屬于常用方法的是（）A.繪制箱線圖B.進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)C.計(jì)算數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計(jì)量D.觀察數(shù)據(jù)的分布6、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7、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用領(lǐng)域有很多，其中金融領(lǐng)域是一個(gè)重要的應(yīng)用領(lǐng)域。以下關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘在金融領(lǐng)域的應(yīng)用，錯(cuò)誤的是？（）A.數(shù)據(jù)挖掘可以用于風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和信用評(píng)分B.數(shù)據(jù)挖掘可以用于市場預(yù)測和投資決策C.數(shù)據(jù)挖掘可以用于客戶關(guān)系管理和營銷活動(dòng)D.數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果可以直接用于金融交易，無需人工干預(yù)8、當(dāng)分析數(shù)據(jù)的相關(guān)性時(shí)，以下哪個(gè)統(tǒng)計(jì)量的值在-1到1之間？（）A.協(xié)方差B.相關(guān)系數(shù)C.決定系數(shù)D.方差9、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10、在處理數(shù)據(jù)時(shí)，如果需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化，使其值在0到1之間，以下哪個(gè)公式可以實(shí)現(xiàn)？（）A.x-min(x)/(max(x)-min(x))B.(x-μ)/σC.x/sum(x)D.以上都不是11、在數(shù)據(jù)預(yù)處理階段，對(duì)于含有大量缺失值的數(shù)據(jù)，以下哪種處理方法不一定合適？（）A.直接刪除含有缺失值的記錄B.用均值、中位數(shù)或眾數(shù)來填充缺失值C.通過建立模型來預(yù)測缺失值D.對(duì)缺失值不做任何處理12、數(shù)據(jù)分析中的推薦系統(tǒng)廣泛應(yīng)用于電商、娛樂等領(lǐng)域。假設(shè)要為一個(gè)在線音樂平臺(tái)構(gòu)建推薦系統(tǒng)，根據(jù)用戶的歷史播放記錄和偏好為其推薦歌曲。以下哪種推薦算法在處理這種音樂推薦場景時(shí)更能滿足用戶的個(gè)性化需求？（）A.基于內(nèi)容的推薦B.協(xié)同過濾推薦C.基于知識(shí)的推薦D.混合推薦13、在數(shù)據(jù)庫中，若要執(zhí)行事務(wù)處理以確保數(shù)據(jù)的一致性，以下哪個(gè)特性是關(guān)鍵的？（）A.原子性B.一致性C.隔離性D.持久性14、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)可視化的工具有很多，其中Tableau是一種常用的工具。以下關(guān)于Tableau的描述中，錯(cuò)誤的是？（）A.Tableau可以連接多種數(shù)據(jù)源，進(jìn)行數(shù)據(jù)的導(dǎo)入和整合B.Tableau可以制作各種類型的圖表，進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化C.Tableau的操作簡單易學(xué)，適用于非專業(yè)用戶D.Tableau只能處理小規(guī)模數(shù)據(jù)集，對(duì)于大規(guī)模數(shù)據(jù)集無法處理15、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)挖掘是一種高級(jí)的技術(shù)。以下關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘的描述中，錯(cuò)誤的是？（）A.數(shù)據(jù)挖掘可以從大量的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)隱藏的模式和規(guī)律B.數(shù)據(jù)挖掘可以使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行數(shù)據(jù)的分類、聚類和預(yù)測C.數(shù)據(jù)挖掘需要專業(yè)的技術(shù)和知識(shí)，對(duì)于普通用戶來說難以掌握D.數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果一定是準(zhǔn)確無誤的，可以直接用于決策16、在數(shù)據(jù)分析中，探索性數(shù)據(jù)分析（EDA）用于初步了解數(shù)據(jù)的特征和規(guī)律。假設(shè)要對(duì)一個(gè)新的數(shù)據(jù)集進(jìn)行EDA，以下關(guān)于EDA的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以通過繪制直方圖、箱線圖等圖形來觀察數(shù)據(jù)的分布情況B.計(jì)算數(shù)據(jù)的基本統(tǒng)計(jì)量，如均值、中位數(shù)、眾數(shù)等，有助于了解數(shù)據(jù)的集中趨勢和離散程度C.EDA只是一個(gè)初步的過程，對(duì)后續(xù)的深入分析和建模作用不大D.發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的異常值和缺失值，并思考它們可能的原因和影響17、數(shù)據(jù)分析中的因果推斷旨在確定變量之間的因果關(guān)系，而非僅僅是相關(guān)性。假設(shè)你想研究廣告投入與產(chǎn)品銷售之間的關(guān)系，以下關(guān)于因果推斷方法的選擇，哪一項(xiàng)是最關(guān)鍵的？（）A.進(jìn)行隨機(jī)對(duì)照實(shí)驗(yàn)，控制其他因素來確定因果關(guān)系B.基于觀察數(shù)據(jù)，使用回歸分析來推斷因果關(guān)系C.僅僅依靠相關(guān)系數(shù)來判斷因果關(guān)系D.主觀猜測和經(jīng)驗(yàn)判斷因果關(guān)系18、在數(shù)據(jù)分析中的分類算法評(píng)估指標(biāo)中，以下關(guān)于準(zhǔn)確率和召回率的說法，不正確的是（）A.準(zhǔn)確率是指分類正確的樣本數(shù)占總樣本數(shù)的比例B.召回率是指被正確分類的正例樣本數(shù)占實(shí)際正例樣本數(shù)的比例C.在某些情況下，準(zhǔn)確率和召回率可能存在矛盾，需要根據(jù)具體問題權(quán)衡二者的重要性D.為了綜合評(píng)估分類算法的性能，只需要關(guān)注準(zhǔn)確率和召回率其中一個(gè)指標(biāo)即可，另一個(gè)可以忽略19、在數(shù)據(jù)分析的深度學(xué)習(xí)模型中，以下關(guān)于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的描述，不準(zhǔn)確的是（）A.CNN適用于處理圖像和音頻等具有空間結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)B.CNN通過卷積層和池化層自動(dòng)提取特征C.CNN的訓(xùn)練需要大量的數(shù)據(jù)和較高的計(jì)算資源D.CNN不能用于文本數(shù)據(jù)的處理20、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()21、假設(shè)我們要分析某地區(qū)不同年齡段人口的收入水平，以下哪種數(shù)據(jù)分析方法可以直觀地展示收入隨年齡的變化趨勢？（）A.分組柱狀圖B.折線圖C.箱線圖D.直方圖22、在數(shù)據(jù)分析中，抽樣是一種常用的方法。以下關(guān)于抽樣的描述，錯(cuò)誤的是：（）A.簡單隨機(jī)抽樣保證了每個(gè)樣本被抽取的概率相等B.分層抽樣可以保證樣本在不同層次上具有代表性C.整群抽樣的效率較高，但精度可能較低D.抽樣不會(huì)引入偏差，能完全反映總體的特征23、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。標(biāo)準(zhǔn)化處理的主要目的是？（）A.消除量綱的影響B(tài).使數(shù)據(jù)符合正態(tài)分布C.減少數(shù)據(jù)的誤差D.提高數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性24、數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)質(zhì)量的監(jiān)控是持續(xù)改進(jìn)數(shù)據(jù)質(zhì)量的重要手段。以下關(guān)于數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控的說法中，錯(cuò)誤的是？（）A.數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控可以通過設(shè)置數(shù)據(jù)質(zhì)量指標(biāo)、定期檢查和預(yù)警等方式來實(shí)現(xiàn)B.數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控應(yīng)覆蓋數(shù)據(jù)的采集、存儲(chǔ)、處理和使用等各個(gè)環(huán)節(jié)C.數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控需要建立有效的反饋機(jī)制，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)量監(jiān)控只需要在數(shù)據(jù)倉庫中進(jìn)行，其他數(shù)據(jù)源不需要進(jìn)行監(jiān)控25、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，若數(shù)據(jù)的樣本量較小，以下哪種統(tǒng)計(jì)方法需要謹(jǐn)慎使用？（）A.方差分析B.t檢驗(yàn)C.非參數(shù)檢驗(yàn)D.回歸分析26、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)預(yù)處理的方法有很多，其中數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化是一種常用的方法。以下關(guān)于數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化的描述中，錯(cuò)誤的是？（）A.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化可以將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為具有相同尺度和單位的數(shù)值B.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化可以提高數(shù)據(jù)分析的結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性C.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化的方法有多種，如min-max標(biāo)準(zhǔn)化、z-score標(biāo)準(zhǔn)化等D.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化只適用于數(shù)值型數(shù)據(jù)，對(duì)于分類型數(shù)據(jù)無法處理27、在處理大數(shù)據(jù)集時(shí)，分布式計(jì)算框架能夠提高計(jì)算效率。假設(shè)要分析海量的社交媒體數(shù)據(jù)，以下關(guān)于分布式計(jì)算框架選擇的描述，正確的是：（）A.Hadoop適合處理大規(guī)模的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，但對(duì)實(shí)時(shí)性要求高的任務(wù)不太適用B.Spark僅能處理批處理任務(wù)，無法支持流處理C.Flink在處理流數(shù)據(jù)方面表現(xiàn)不佳，主要用于批處理D.這些分布式計(jì)算框架都差不多，隨便選擇一個(gè)都能滿足需求28、數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)可視化能夠幫助我們更直觀地理解數(shù)據(jù)。假設(shè)要展示一個(gè)公司在過去十年中不同產(chǎn)品的銷售額變化趨勢，同時(shí)要對(duì)比不同地區(qū)的銷售情況。以下哪種數(shù)據(jù)可視化方式最能清晰地呈現(xiàn)這些信息，便于分析和決策？（）A.折線圖B.柱狀圖C.餅圖D.箱線圖29、在處理文本數(shù)據(jù)時(shí)，除了常見的英文文本，還可能涉及到其他語言。假設(shè)我們要分析中文文本，以下哪個(gè)步驟在中文文本處理中可能與英文文本處理有所不同？（）A.分詞B.詞干提取C.停用詞處理D.以上都是30、在數(shù)據(jù)清洗過程中，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、論述題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）在房地產(chǎn)租賃市場，房屋租賃數(shù)據(jù)、租客需求數(shù)據(jù)等不斷豐富。分析如何借助數(shù)據(jù)分析手段，如租金價(jià)格預(yù)測、租客信用評(píng)估等，提升租賃業(yè)務(wù)管理水平，同時(shí)探討在數(shù)據(jù)更新及時(shí)性、租賃市場法規(guī)變化和租客流動(dòng)頻繁方面可能面臨的問題及應(yīng)對(duì)方法。2、（本題5分）在物流企業(yè)的成本管理中，數(shù)據(jù)分析可以降低運(yùn)輸和倉儲(chǔ)成本。以某綜合物流企業(yè)為例，討論如何運(yùn)用數(shù)據(jù)分析來分析成本結(jié)構(gòu)、尋找成本節(jié)約的機(jī)會(huì)、評(píng)估成本控制措施的效果，以及如何在成本優(yōu)化的同時(shí)保持服務(wù)質(zhì)量。3、（本題5分）在影視娛樂行業(yè)，觀眾的觀看行為和評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)對(duì)于內(nèi)容創(chuàng)作和推薦具有重要意義。以某在線視頻平臺(tái)為例，分析如何運(yùn)用數(shù)據(jù)分析來制作受歡迎的影視作品、優(yōu)化內(nèi)容推薦算法、評(píng)估用戶滿意度，以及如何平衡個(gè)性化推薦和熱門內(nèi)容推薦。4、（本題5分）在社交媒體的用戶增長和留存中，數(shù)據(jù)分析可以制定有效的策略。以某新興社交媒體平臺(tái)為例，分析如何運(yùn)用數(shù)據(jù)分析來了解用戶獲取渠道、優(yōu)化用戶注冊(cè)流程、提高用戶活躍度和留存率，以及如何根據(jù)用戶生命周期價(jià)值進(jìn)行精細(xì)化運(yùn)營。5、（本題5分）探討在社交媒體的內(nèi)容創(chuàng)作優(yōu)化中，如何運(yùn)用數(shù)據(jù)分析了解用戶需求和內(nèi)容流行趨勢，提高內(nèi)容的吸引力和傳播力。三、簡答題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）描述數(shù)據(jù)挖掘中的文本挖掘任務(wù)，如文本分類、情感分析等的主要方法和技術(shù)，并舉例說明在社交媒體數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用。2、（本題5分）在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，如何選擇合適的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)格式？請(qǐng)考慮數(shù)據(jù)量、讀寫性能、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)等因素，并舉例說明。3、（本題5分）解釋什么是數(shù)據(jù)可視化，以及它在數(shù)據(jù)分析中的重要性。請(qǐng)列舉至少三種常見的數(shù)據(jù)可視化圖表，并說明其適用場景。4、（本題5分）闡述在數(shù)據(jù)