廣州大學(xué)《數(shù)據(jù)與流程建?！?023-2024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頁廣州大學(xué)《數(shù)據(jù)與流程建?！?/p>

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、在數(shù)據(jù)分析中，如果數(shù)據(jù)存在偏差，可能會(huì)導(dǎo)致分析結(jié)果不準(zhǔn)確。以下哪種情況可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)偏差？（）A.抽樣方法不合理B.數(shù)據(jù)錄入錯(cuò)誤C.樣本量過小D.以上都是2、在數(shù)據(jù)挖掘的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中，以下哪個(gè)指標(biāo)用于衡量規(guī)則的有效性和實(shí)用性？（）A.支持度B.置信度C.提升度D.以上都是3、在數(shù)據(jù)分析的過程中，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)記錄等問題。為了獲得高質(zhì)量的數(shù)據(jù)用于后續(xù)分析，以下哪種數(shù)據(jù)清洗方法是首先應(yīng)該考慮的？（）A.直接刪除包含缺失值或錯(cuò)誤數(shù)據(jù)的記錄B.采用均值或中位數(shù)填充缺失值C.通過數(shù)據(jù)驗(yàn)證規(guī)則修正錯(cuò)誤數(shù)據(jù)D.利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法預(yù)測(cè)缺失值4、某數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目需要對(duì)大量文本數(shù)據(jù)進(jìn)行情感分析。以下哪種技術(shù)常用于文本情感分析？（）A.決策樹B.樸素貝葉斯C.支持向量機(jī)D.詞袋模型5、數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)預(yù)處理包括數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化和歸一化。假設(shè)要處理一個(gè)包含不同量綱特征的數(shù)據(jù)集，如身高、體重和年齡，為了使這些特征在后續(xù)分析中具有可比性。以下哪種數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化或歸一化方法更適合？（）A.Z-score標(biāo)準(zhǔn)化B.Min-Max歸一化C.Decimalscaling標(biāo)準(zhǔn)化D.以上方法效果相同6、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)7、對(duì)于一個(gè)不平衡的數(shù)據(jù)集（例如，某一類別的樣本數(shù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)少于其他類別），以下哪種方法可以提高模型對(duì)少數(shù)類別的識(shí)別能力？（）A.過采樣B.欠采樣C.調(diào)整分類閾值D.以上都是8、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(yíng)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9、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?？紤]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10、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11、假設(shè)要分析一個(gè)城市的交通流量數(shù)據(jù)，以優(yōu)化交通信號(hào)燈的設(shè)置和道路規(guī)劃。數(shù)據(jù)包括不同時(shí)間段、不同路段的車流量、車速等信息。為了找到交通擁堵的規(guī)律和原因，以下哪個(gè)分析角度可能是關(guān)鍵的？（）A.時(shí)空分析B.基于車型的分類分析C.只關(guān)注高峰時(shí)段的分析D.隨機(jī)抽樣分析12、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13、在數(shù)據(jù)預(yù)處理中，處理異常值是重要的環(huán)節(jié)。假設(shè)我們有一個(gè)包含員工工資的數(shù)據(jù)集，以下關(guān)于異常值處理的描述，正確的是：（）A.直接刪除異常值，不進(jìn)行任何進(jìn)一步的分析B.異常值一定是錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)，必須修正C.分析異常值產(chǎn)生的原因，根據(jù)具體情況決定處理方式D.異常值對(duì)數(shù)據(jù)分析沒有任何影響，無需關(guān)注14、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，選擇合適的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)對(duì)于描述數(shù)據(jù)特征非常重要。假設(shè)要分析一組學(xué)生的考試成績(jī)分布情況，包括成績(jī)的集中趨勢(shì)和離散程度。以下哪個(gè)統(tǒng)計(jì)指標(biāo)組合最能全面地描述數(shù)據(jù)的分布特征？（）A.均值和標(biāo)準(zhǔn)差B.中位數(shù)和方差C.眾數(shù)和極差D.以上指標(biāo)都不夠全面15、在數(shù)據(jù)分析過程中，數(shù)據(jù)清洗是一個(gè)關(guān)鍵步驟。以下關(guān)于數(shù)據(jù)清洗的目的，錯(cuò)誤的是？（）A.去除數(shù)據(jù)中的噪聲和異常值，提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量B.統(tǒng)一數(shù)據(jù)的格式和單位，便于后續(xù)的分析和處理C.增加數(shù)據(jù)的數(shù)量，提高數(shù)據(jù)分析的結(jié)果的可靠性D.修復(fù)數(shù)據(jù)中的缺失值，確保數(shù)據(jù)的完整性16、主成分分析（PCA）是一種數(shù)據(jù)降維技術(shù)。假設(shè)要對(duì)高維數(shù)據(jù)進(jìn)行降維以便于分析和可視化，以下關(guān)于主成分分析的描述，正確的是：（）A.不考慮數(shù)據(jù)的方差和相關(guān)性，直接進(jìn)行主成分提取B.提取過多的主成分，導(dǎo)致信息冗余，增加分析的復(fù)雜性C.合理確定保留的主成分?jǐn)?shù)量，使其能夠在最大程度保留原始數(shù)據(jù)信息的同時(shí)降低維度，并解釋主成分的含義D.認(rèn)為主成分分析可以適用于所有類型的數(shù)據(jù)，不進(jìn)行數(shù)據(jù)的預(yù)處理和適用性評(píng)估17、數(shù)據(jù)分析中的主成分分析（PCA）用于數(shù)據(jù)降維。假設(shè)要對(duì)一個(gè)高維的數(shù)據(jù)集進(jìn)行降維，以下關(guān)于主成分分析的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.主成分是原始變量的線性組合，能夠保留數(shù)據(jù)的大部分方差B.通過選擇前幾個(gè)主成分，可以在減少數(shù)據(jù)維度的同時(shí)盡量保持?jǐn)?shù)據(jù)的重要信息C.主成分分析可以消除變量之間的相關(guān)性，但可能會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)的物理意義變得不明確D.主成分分析適用于任何類型的數(shù)據(jù)，不需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理和標(biāo)準(zhǔn)化18、在數(shù)據(jù)分析中，預(yù)測(cè)模型的穩(wěn)定性和可靠性是重要的考慮因素。假設(shè)要評(píng)估一個(gè)預(yù)測(cè)模型在不同時(shí)間段和不同數(shù)據(jù)集上的表現(xiàn)，以下關(guān)于模型穩(wěn)定性和可靠性的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以通過多次重復(fù)實(shí)驗(yàn)和交叉驗(yàn)證來評(píng)估模型的穩(wěn)定性B.模型在不同數(shù)據(jù)集上的性能差異較大，說明模型的可靠性較低C.只要模型在訓(xùn)練集上表現(xiàn)良好，就可以認(rèn)為模型是穩(wěn)定和可靠的D.對(duì)模型進(jìn)行監(jiān)控和更新，以適應(yīng)數(shù)據(jù)的變化和新的業(yè)務(wù)需求19、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，可能需要對(duì)多個(gè)數(shù)據(jù)集進(jìn)行合并和整合。假設(shè)你有來自不同部門的銷售數(shù)據(jù)和客戶數(shù)據(jù)，以下關(guān)于數(shù)據(jù)合并的注意事項(xiàng)，哪一項(xiàng)是最關(guān)鍵的？（）A.確保數(shù)據(jù)的格式和字段名稱一致，便于合并B.不考慮數(shù)據(jù)的重復(fù)和沖突，直接合并C.只合并部分重要的數(shù)據(jù)字段，忽略其他D.隨意選擇合并的順序和方式20、假設(shè)要分析不同產(chǎn)品類別的市場(chǎng)份額及其變化趨勢(shì)，以下關(guān)于市場(chǎng)份額分析的描述，正確的是：（）A.只計(jì)算當(dāng)前的市場(chǎng)份額，不考慮歷史數(shù)據(jù)B.市場(chǎng)份額的變化趨勢(shì)可以通過簡(jiǎn)單的差值計(jì)算得出C.考慮競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的策略和市場(chǎng)動(dòng)態(tài)對(duì)市場(chǎng)份額的影響，進(jìn)行綜合分析D.市場(chǎng)份額分析只適用于成熟的市場(chǎng)，對(duì)于新興市場(chǎng)沒有意義二、簡(jiǎn)答題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)分析師如何適應(yīng)不斷變化的數(shù)據(jù)分析技術(shù)和業(yè)務(wù)需求，包括學(xué)習(xí)新技能、更新知識(shí)體系等。2、（本題5分）解釋什么是異常值檢測(cè)，說明其在數(shù)據(jù)分析中的重要性，并列舉至少兩種異常值檢測(cè)的方法和適用場(chǎng)景。3、（本題5分）關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘常用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的潛在關(guān)聯(lián)，闡述Apriori算法的基本思想和步驟，并舉例說明其在商業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用。4、（本題5分）解釋數(shù)據(jù)可視化的重要性，列舉常見的數(shù)據(jù)可視化工具和圖表類型，并說明在何種情況下選擇使用哪種圖表進(jìn)行數(shù)據(jù)展示。5、（本題5分）簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)分析師如何進(jìn)行問題定義和需求分析，包括與業(yè)務(wù)部門溝通、理解業(yè)務(wù)背景和目標(biāo)等，并舉例說明。三、案例分析題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）某外賣平臺(tái)的早餐類目存有商家數(shù)據(jù)，包括菜品類型、銷售額、配送時(shí)間、用戶下單時(shí)間等。分析不同菜品類型的銷售額與配送時(shí)間和用戶下單時(shí)間的關(guān)聯(lián)。2、（本題5分）某在線珠寶銷售平臺(tái)記錄了珠寶銷售數(shù)據(jù)、消費(fèi)者年齡性別、款式喜好等。推出符合市場(chǎng)需求的珠寶款式和營(yíng)銷策略。3、（本題5分）某視頻網(wǎng)站的電影類目擁有用戶觀看數(shù)據(jù)，如電影類型、觀看時(shí)長(zhǎng)、評(píng)分、收藏次數(shù)等。分析不同類型電影的觀看時(shí)長(zhǎng)和評(píng)分、收藏次數(shù)的關(guān)系。4、（本題5分）某在線滑板銷售平臺(tái)積累了銷售數(shù)據(jù)、滑板類型熱度、用戶年齡層次等。推出符合不同用戶需求的滑板產(chǎn)品和促銷活動(dòng)。5、（本題5分）一家連鎖書店的文學(xué)作品區(qū)域記錄了銷售數(shù)據(jù)，包括作品體裁、作者國(guó)籍、銷量、價(jià)格、讀者年齡等。研究不同體裁和作者國(guó)籍的文學(xué)作品在不同