廣州科技職業(yè)技術(shù)大學(xué)《數(shù)據(jù)分析方法應(yīng)用》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第1頁
廣州科技職業(yè)技術(shù)大學(xué)《數(shù)據(jù)分析方法應(yīng)用》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第2頁
廣州科技職業(yè)技術(shù)大學(xué)《數(shù)據(jù)分析方法應(yīng)用》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第3頁
廣州科技職業(yè)技術(shù)大學(xué)《數(shù)據(jù)分析方法應(yīng)用》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第4頁
廣州科技職業(yè)技術(shù)大學(xué)《數(shù)據(jù)分析方法應(yīng)用》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第5頁
已閱讀5頁,還剩1頁未讀 繼續(xù)免費(fèi)閱讀

下載本文檔

版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請(qǐng)進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)

文檔簡介

裝訂線裝訂線PAGE2第1頁,共3頁廣州科技職業(yè)技術(shù)大學(xué)《數(shù)據(jù)分析方法應(yīng)用》

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,數(shù)據(jù)清洗是非常重要的一步。以下關(guān)于數(shù)據(jù)清洗的描述,錯(cuò)誤的是:()A.數(shù)據(jù)清洗旨在處理缺失值、異常值和重復(fù)值等問題B.可以通過刪除包含缺失值的整行數(shù)據(jù)來進(jìn)行處理C.對(duì)于異常值,應(yīng)一律刪除以保證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性D.重復(fù)值的處理需要根據(jù)具體情況決定保留或刪除2、在構(gòu)建數(shù)據(jù)分析模型時(shí),需要對(duì)模型進(jìn)行評(píng)估和選擇。假設(shè)我們構(gòu)建了多個(gè)預(yù)測(cè)模型,如線性回歸、決策樹和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),以下哪種評(píng)估指標(biāo)可能最能反映模型在實(shí)際應(yīng)用中的性能?()A.訓(xùn)練集上的準(zhǔn)確率B.測(cè)試集上的均方誤差C.模型的復(fù)雜度D.模型的訓(xùn)練時(shí)間3、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4、在處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)時(shí),例如股票價(jià)格的歷史數(shù)據(jù)。假設(shè)要預(yù)測(cè)未來一段時(shí)間的股票價(jià)格,以下哪種方法可能會(huì)受到數(shù)據(jù)季節(jié)性波動(dòng)的較大影響?()A.移動(dòng)平均法B.指數(shù)平滑法C.ARIMA模型D.隨機(jī)森林模型5、數(shù)據(jù)分析中的特征選擇用于篩選出對(duì)目標(biāo)變量最有預(yù)測(cè)能力的特征。假設(shè)要分析一個(gè)包含數(shù)百個(gè)特征的數(shù)據(jù)集,以預(yù)測(cè)某種疾病的發(fā)生概率。以下哪種特征選擇方法在處理這種高維度數(shù)據(jù)時(shí)更能有效地篩選出關(guān)鍵特征?()A.過濾式特征選擇B.包裹式特征選擇C.嵌入式特征選擇D.以上方法效果相同6、數(shù)據(jù)分析中的探索性數(shù)據(jù)分析(EDA)有助于理解數(shù)據(jù)的特征和分布。假設(shè)我們正在分析一個(gè)關(guān)于股票市場(chǎng)的數(shù)據(jù)集,包括股票價(jià)格、成交量等變量。在進(jìn)行EDA時(shí),以下哪種可視化方法可能最有助于發(fā)現(xiàn)價(jià)格和成交量之間的潛在關(guān)系?()A.柱狀圖B.折線圖C.散點(diǎn)圖D.箱線圖7、在數(shù)據(jù)分析中,數(shù)據(jù)分析的方法有很多,其中關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘是一種常用的方法。以下關(guān)于關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的描述中,錯(cuò)誤的是?()A.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘可以用來發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中不同變量之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系B.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的結(jié)果可以用支持度和置信度來衡量C.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘只適用于數(shù)值型數(shù)據(jù),對(duì)于分類型數(shù)據(jù)無法處理D.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘可以幫助企業(yè)進(jìn)行商品推薦和營銷策略制定8、數(shù)據(jù)分析中的聚類分析用于將數(shù)據(jù)分為不同的組或簇。假設(shè)要對(duì)一組學(xué)生的學(xué)習(xí)成績數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類,以發(fā)現(xiàn)不同學(xué)習(xí)水平的群體。如果聚類結(jié)果中存在一個(gè)簇的規(guī)模遠(yuǎn)大于其他簇,可能意味著什么?()A.數(shù)據(jù)分布不均衡,需要重新聚類B.大部分學(xué)生的學(xué)習(xí)水平相似C.聚類算法選擇不當(dāng)D.這種情況是正常的,無需進(jìn)一步處理9、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí),特征工程對(duì)于模型的性能有著重要影響。假設(shè)你正在處理一個(gè)預(yù)測(cè)房價(jià)的數(shù)據(jù)集,包含房屋面積、房間數(shù)量、地理位置等特征。以下關(guān)于特征工程的操作,哪一項(xiàng)是最需要謹(jǐn)慎處理的?()A.對(duì)數(shù)值型特征進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化或歸一化處理,使其具有相同的量綱B.將地理位置轉(zhuǎn)換為經(jīng)緯度數(shù)值,并作為新的特征C.基于現(xiàn)有特征創(chuàng)建新的交互特征,如房屋面積與房間數(shù)量的乘積D.隨意刪除一些看起來不重要的特征,以簡化模型10、在數(shù)據(jù)分析中,對(duì)于時(shí)間序列數(shù)據(jù),例如股票價(jià)格、氣溫變化等,需要進(jìn)行預(yù)測(cè)和趨勢(shì)分析。以下哪種方法可能在處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)時(shí)表現(xiàn)較好?()A.ARIMA模型B.決策樹C.樸素貝葉斯D.以上都不是11、在數(shù)據(jù)分析中,若要分析數(shù)據(jù)的偏態(tài)和峰態(tài),以下哪個(gè)統(tǒng)計(jì)量可以提供相關(guān)信息?()A.偏度系數(shù)B.峰度系數(shù)C.協(xié)方差D.相關(guān)系數(shù)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、在選擇數(shù)據(jù)分析工具時(shí),需要考慮多種因素。假設(shè)要為一個(gè)小型團(tuán)隊(duì)選擇合適的數(shù)據(jù)分析工具,以下關(guān)于工具選擇的描述,正確的是:()A.只追求功能強(qiáng)大的高端工具,不考慮成本和團(tuán)隊(duì)的使用難度B.隨意選擇一個(gè)流行的工具,不考慮其與團(tuán)隊(duì)需求的匹配度C.評(píng)估團(tuán)隊(duì)的技術(shù)水平、數(shù)據(jù)規(guī)模、分析需求和預(yù)算等因素,選擇易于使用、功能滿足需求且性價(jià)比高的數(shù)據(jù)分析工具,如Excel、Python、R等D.認(rèn)為一旦選擇了一個(gè)工具,就不能更換,不考慮工具的更新和發(fā)展14、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí),如果需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行降維并保留數(shù)據(jù)的主要特征,以下哪種方法基于矩陣分解?()A.主成分分析B.因子分析C.獨(dú)立成分分析D.以上都是15、在數(shù)據(jù)分析中,數(shù)據(jù)可視化的目的是為了更好地傳達(dá)數(shù)據(jù)的信息。以下關(guān)于數(shù)據(jù)可視化目的的描述中,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)可視化可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的隱藏模式和趨勢(shì)C.數(shù)據(jù)可視化可以提高數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可靠性D.數(shù)據(jù)可視化可以增強(qiáng)數(shù)據(jù)的說服力和影響力16、當(dāng)分析一組數(shù)據(jù)的離散程度時(shí),以下哪個(gè)指標(biāo)不僅考慮了數(shù)據(jù)的偏離程度,還考慮了數(shù)據(jù)的分布形態(tài)?()A.方差B.標(biāo)準(zhǔn)差C.平均差D.變異系數(shù)17、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí),需要考慮數(shù)據(jù)的時(shí)效性和動(dòng)態(tài)性。假設(shè)要分析實(shí)時(shí)的交通流量數(shù)據(jù),以優(yōu)化交通信號(hào)燈控制策略。以下哪種數(shù)據(jù)分析方法在處理這種實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)時(shí)更能及時(shí)提供有效的決策支持?()A.流數(shù)據(jù)分析B.批量數(shù)據(jù)分析C.離線數(shù)據(jù)分析D.以上方法效果相同18、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)中的異常情況至關(guān)重要。假設(shè)要在一組生產(chǎn)數(shù)據(jù)中檢測(cè)異常值,以下關(guān)于異常值檢測(cè)方法的描述,正確的是:()A.僅通過觀察數(shù)據(jù)的分布,主觀判斷異常值,不使用任何定量方法B.采用單一的異常值檢測(cè)算法,不考慮其局限性和數(shù)據(jù)特點(diǎn)C.綜合運(yùn)用多種異常值檢測(cè)方法,結(jié)合數(shù)據(jù)的領(lǐng)域知識(shí)和業(yè)務(wù)背景,對(duì)檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行評(píng)估和解釋D.忽略異常值的存在,認(rèn)為它們對(duì)數(shù)據(jù)分析結(jié)果沒有影響19、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的潛在模式和關(guān)系方面發(fā)揮著重要作用。假設(shè)我們要從電商網(wǎng)站的用戶購買記錄中挖掘用戶的購買行為模式。以下關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘的描述,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘可以發(fā)現(xiàn)不同商品之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系,幫助進(jìn)行商品推薦B.分類算法能夠根據(jù)已知的類別標(biāo)簽對(duì)新的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類預(yù)測(cè)C.聚類分析將數(shù)據(jù)分為不同的組,但這些組必須事先定義好D.數(shù)據(jù)挖掘需要大量的數(shù)據(jù)和計(jì)算資源,同時(shí)結(jié)果需要進(jìn)一步的分析和驗(yàn)證20、在處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)時(shí),除了考慮趨勢(shì)和季節(jié)性,還需要考慮數(shù)據(jù)的隨機(jī)性。假設(shè)要使用一種方法來平滑時(shí)間序列數(shù)據(jù),同時(shí)保留數(shù)據(jù)的主要特征,以下哪種方法可能是合適的?()A.簡單移動(dòng)平均B.加權(quán)移動(dòng)平均C.指數(shù)加權(quán)移動(dòng)平均D.以上方法都可以二、簡答題(本大題共5個(gè)小題,共25分)1、(本題5分)在數(shù)據(jù)分析中,如何評(píng)估模型的泛化能力?請(qǐng)說明常見的評(píng)估方法和指標(biāo),并解釋如何通過交叉驗(yàn)證等技術(shù)來提高模型的泛化能力。2、(本題5分)闡述數(shù)據(jù)分析中的生存分析的概念和應(yīng)用場(chǎng)景,如在醫(yī)學(xué)研究、客戶流失預(yù)測(cè)中的應(yīng)用,并解釋常用的生存分析方法。3、(本題5分)說明在數(shù)據(jù)分析中如何進(jìn)行數(shù)據(jù)的預(yù)處理以適應(yīng)深度學(xué)習(xí)模型?請(qǐng)闡述包括數(shù)據(jù)歸一化、數(shù)據(jù)增強(qiáng)等方法,并舉例說明。4、(本題5分)簡述數(shù)據(jù)分析師應(yīng)具備的技能和知識(shí)體系,包括統(tǒng)計(jì)學(xué)、編程、業(yè)務(wù)理解等方面,并說明如何不斷提升這些能力。5、(本題5分)解釋什么是自然語言處理在數(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。三、案例分析題(本大題共5個(gè)小題,共25分)1、(本題5分)某汽車制造商收集了車輛的質(zhì)量檢測(cè)數(shù)據(jù)、用戶反饋、售后服務(wù)記錄等。思考如何通過這些數(shù)據(jù)提升產(chǎn)品質(zhì)量和售后服務(wù)水平。2、(本題5分)某服裝定制企業(yè)掌握了客戶的身體尺寸數(shù)據(jù)、款式偏好、面料選擇等。思考如何通過這些數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)更精準(zhǔn)的服裝定制和生產(chǎn)流程優(yōu)化。3、(本題5分)某物流倉儲(chǔ)企業(yè)擁有庫存數(shù)據(jù)、貨物出入庫頻率、倉庫空間利用等信息。優(yōu)化倉庫布局和庫存管理,降低成本提高效率。4、(本題5分)一家文具批發(fā)店擁有批發(fā)數(shù)據(jù)、客戶類型、暢銷產(chǎn)品類別等。調(diào)整批發(fā)策略,滿足不同客戶的需求。5、(本題5分)一家物流公司記錄了貨物運(yùn)輸?shù)牧飨驍?shù)據(jù),包括出發(fā)地、目的地、貨物類型、運(yùn)輸方式、運(yùn)輸成本等。研究不同貨物類型在不同運(yùn)輸方式下的成本差異和流向特點(diǎn)。四、論述題(本大題共3個(gè)小題,共30分)1、(本題10分)在醫(yī)療科研領(lǐng)域,臨床實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)、基因數(shù)據(jù)等大量產(chǎn)生。詳細(xì)論述如何運(yùn)用數(shù)據(jù)分析,例如疾病標(biāo)志物發(fā)現(xiàn)、藥物研發(fā)輔助等,加速醫(yī)療科研進(jìn)展,同時(shí)分析在數(shù)據(jù)質(zhì)量控制、生物信息學(xué)專業(yè)知識(shí)要求和倫理審查方面的挑戰(zhàn)及解決辦法。2、(本題10分)在電商平臺(tái)的客戶服務(wù)中,數(shù)據(jù)分析可以提升響應(yīng)效率和解決問題的能力。以某知名電商平臺(tái)

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請(qǐng)下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請(qǐng)聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 人人文庫網(wǎng)僅提供信息存儲(chǔ)空間,僅對(duì)用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對(duì)用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對(duì)任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請(qǐng)與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

最新文檔

評(píng)論

0/150

提交評(píng)論