河北藝術(shù)職業(yè)學(xué)院《企業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

自覺(jué)遵守考場(chǎng)紀(jì)律如考試作弊此答卷無(wú)效密自覺(jué)遵守考場(chǎng)紀(jì)律如考試作弊此答卷無(wú)效密封線第1頁(yè)，共3頁(yè)河北藝術(shù)職業(yè)學(xué)院《企業(yè)大數(shù)據(jù)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、在建立回歸模型時(shí)，如果數(shù)據(jù)存在多重共線性，以下哪種方法可以緩解這個(gè)問(wèn)題？（）A.對(duì)自變量進(jìn)行中心化和標(biāo)準(zhǔn)化B.增加樣本量C.剔除一些相關(guān)的自變量D.以上都是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?cè)诜治龀械匿N售數(shù)據(jù)，想要找出經(jīng)常一起被購(gòu)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(lái)評(píng)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、假設(shè)我們正在分析一家公司的銷售數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)某個(gè)月的銷售額異常高。在進(jìn)一步分析時(shí)，首先應(yīng)該考慮的因素是？（）A.促銷活動(dòng)B.數(shù)據(jù)錄入錯(cuò)誤C.市場(chǎng)需求突然增加D.競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手表現(xiàn)不佳4、在數(shù)據(jù)挖掘中，若要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，以下哪種算法對(duì)噪聲和缺失值具有較好的容忍性？（）A.決策樹(shù)B.樸素貝葉斯C.支持向量機(jī)D.隨機(jī)森林5、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，如果數(shù)據(jù)分布呈現(xiàn)右偏態(tài)，以下哪種統(tǒng)計(jì)量更能代表數(shù)據(jù)的集中趨勢(shì)？（）A.均值B.中位數(shù)C.眾數(shù)D.標(biāo)準(zhǔn)差6、在數(shù)據(jù)分析中，若要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，以下哪種方法較為常見(jiàn)？（）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7、假設(shè)要分析股票市場(chǎng)數(shù)據(jù)的波動(dòng)性，以下關(guān)于波動(dòng)性分析方法的描述，正確的是：（）A.計(jì)算簡(jiǎn)單移動(dòng)平均就能準(zhǔn)確衡量股票價(jià)格的波動(dòng)性B.標(biāo)準(zhǔn)差越大，說(shuō)明股票價(jià)格的波動(dòng)性越小C.歷史波動(dòng)率對(duì)預(yù)測(cè)未來(lái)股票價(jià)格的波動(dòng)沒(méi)有參考價(jià)值D.采用ARCH和GARCH模型可以更好地捕捉股票價(jià)格波動(dòng)的聚類性和異方差性8、數(shù)據(jù)分析中，經(jīng)常需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化展示。以下關(guān)于數(shù)據(jù)可視化的說(shuō)法，不正確的是：（）A.柱狀圖適合用于比較不同類別之間的數(shù)據(jù)差異B.折線圖常用于展示數(shù)據(jù)隨時(shí)間的變化趨勢(shì)C.餅圖能夠清晰地反映出各部分?jǐn)?shù)據(jù)占總體的比例關(guān)系D.箱線圖主要用于展示數(shù)據(jù)的分布范圍，對(duì)于數(shù)據(jù)的集中趨勢(shì)展示效果不佳9、對(duì)于數(shù)據(jù)分析中的優(yōu)化問(wèn)題，假設(shè)要在一定的約束條件下最大化或最小化某個(gè)目標(biāo)函數(shù)。以下哪種優(yōu)化算法可能適用于解決這類復(fù)雜的優(yōu)化任務(wù)？（）A.線性規(guī)劃，處理線性目標(biāo)和約束B.遺傳算法，通過(guò)模擬進(jìn)化過(guò)程搜索最優(yōu)解C.模擬退火算法，避免陷入局部最優(yōu)D.不進(jìn)行優(yōu)化，隨機(jī)選擇解決方案10、在數(shù)據(jù)清洗過(guò)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11、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)12、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理以提高分析的準(zhǔn)確性和效率。假設(shè)要處理一個(gè)包含大量文本數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集，需要將文本轉(zhuǎn)換為可分析的數(shù)值形式。以下哪種文本預(yù)處理方法在這種情況下最為常用和有效？（）A.詞袋模型B.TF-IDF加權(quán)C.主題模型D.情感分析13、在進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘時(shí)，分類算法中的決策樹(shù)算法具有易于理解和解釋的優(yōu)點(diǎn)。以下哪個(gè)因素不會(huì)影響決策樹(shù)的構(gòu)建？（）A.特征選擇B.樣本數(shù)量C.數(shù)據(jù)的缺失值D.計(jì)算資源的大小14、在數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)預(yù)處理階段，以下關(guān)于數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化和歸一化的敘述，不準(zhǔn)確的是（）A.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化是將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為具有零均值和單位方差的分布，使不同特征在數(shù)值上具有可比性B.數(shù)據(jù)歸一化是將數(shù)據(jù)映射到特定的區(qū)間，如[0,1]或[-1,1]，以消除量綱的影響C.標(biāo)準(zhǔn)化和歸一化對(duì)于某些算法（如基于距離的算法）的性能提升有幫助，但不是必需的步驟D.無(wú)論數(shù)據(jù)的分布和特征如何，都應(yīng)該進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化或歸一化處理，以確保分析結(jié)果的準(zhǔn)確性15、在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)集市的建設(shè)中，需要考慮數(shù)據(jù)的整合和存儲(chǔ)。假設(shè)要為一個(gè)企業(yè)構(gòu)建數(shù)據(jù)存儲(chǔ)架構(gòu)，以下關(guān)于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)集市選擇的描述，正確的是：（）A.只建立數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，不考慮數(shù)據(jù)集市，認(rèn)為數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)能夠滿足所有分析需求B.盲目建立數(shù)據(jù)集市，不與數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)進(jìn)行有效的集成和協(xié)調(diào)C.根據(jù)企業(yè)的規(guī)模、業(yè)務(wù)需求和數(shù)據(jù)特點(diǎn)，合理規(guī)劃數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)集市的架構(gòu)，確保數(shù)據(jù)的一致性和可用性，并明確它們?cè)跀?shù)據(jù)分析中的角色和作用D.不考慮數(shù)據(jù)的更新和維護(hù)，只關(guān)注初始的建設(shè)二、簡(jiǎn)答題（本大題共4個(gè)小題，共20分)1、（本題5分）闡述在數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目中，如何進(jìn)行項(xiàng)目進(jìn)度管理，包括任務(wù)分解、時(shí)間估算和風(fēng)險(xiǎn)管理等關(guān)鍵步驟。2、（本題5分）解釋數(shù)據(jù)分析師在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策中的作用，說(shuō)明如何通過(guò)數(shù)據(jù)分析為企業(yè)提供有價(jià)值的決策支持，并舉例說(shuō)明成功的案例。3、（本題5分）解釋什么是模型并行和數(shù)據(jù)并行，說(shuō)明它們?cè)诜植际接?xùn)練中的應(yīng)用和區(qū)別，并舉例分析。4、（本題5分）闡述數(shù)據(jù)挖掘中的圖像挖掘，包括圖像分類、目標(biāo)檢測(cè)等，說(shuō)明其技術(shù)和應(yīng)用場(chǎng)景。三、論述題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）在金融科技的創(chuàng)新應(yīng)用中，如何利用數(shù)據(jù)分析來(lái)評(píng)估新產(chǎn)品的市場(chǎng)潛力、用戶接受度和風(fēng)險(xiǎn)特征，例如數(shù)字支付、區(qū)塊鏈金融等領(lǐng)域，同時(shí)應(yīng)對(duì)新興技術(shù)帶來(lái)的數(shù)據(jù)分析挑戰(zhàn)。2、（本題5分）社交媒體平臺(tái)產(chǎn)生了海量的用戶生成數(shù)據(jù)。詳細(xì)論述如何通過(guò)數(shù)據(jù)分析手段，例如情感分析、社交網(wǎng)絡(luò)分析等，洞察用戶的興趣愛(ài)好、社交關(guān)系和輿論趨勢(shì)，為企業(yè)的市場(chǎng)推廣、品牌管理和輿情監(jiān)測(cè)提供決策支持，同時(shí)思考數(shù)據(jù)噪聲和信息真實(shí)性對(duì)分析結(jié)果的影響及應(yīng)對(duì)措施。3、（本題5分）農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)分析對(duì)于提高農(nóng)作物產(chǎn)量、優(yōu)化資源利用和應(yīng)對(duì)氣候變化具有重要意義。請(qǐng)論述如何運(yùn)用數(shù)據(jù)分析來(lái)監(jiān)測(cè)土壤狀況、預(yù)測(cè)氣象災(zāi)害和優(yōu)化農(nóng)業(yè)生產(chǎn)決策，分析農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和采集難點(diǎn)，以及如何推動(dòng)農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)分析的普及和應(yīng)用。4、（本題5分）在金融衍生品的定價(jià)中，如何運(yùn)用數(shù)據(jù)分析和數(shù)學(xué)模型確定合理的價(jià)格，管理市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)。5、（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。四、案例分析題（本大題共4個(gè)小題，共40分)1、（本題10分）某在線票務(wù)平臺(tái)收集了不同演出、賽事的票務(wù)銷售數(shù)據(jù)、觀眾座位選擇、退票情況等。分析如何依據(jù)這些數(shù)據(jù)優(yōu)化票務(wù)定價(jià)和場(chǎng)館座位安排。2、（本題10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