長春中醫(yī)藥大學《時間序列分析》2023-2024學年第一學期期末試卷

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2023-2024學年第一學期期末試卷院(系)_______班級_______學號_______姓名_______題號一二三四總分得分一、單選題（本大題共15個小題，每小題2分，共30分．在每小題給出的四個選項中，只有一項是符合題目要求的．）1、在進行數(shù)據(jù)分析時，有時候需要對多個數(shù)據(jù)集進行合并和連接。假設(shè)我們有兩個數(shù)據(jù)集，分別包含客戶的基本信息和購買記錄，以下哪種連接方式可以根據(jù)共同的客戶ID將兩個數(shù)據(jù)集合并？（）A.內(nèi)連接B.外連接C.左連接D.以上都是2、當分析一個金融投資組合的績效數(shù)據(jù)，包括不同資產(chǎn)的收益率、風險指標、相關(guān)性等，以優(yōu)化投資組合配置。以下哪個原則可能是在風險和收益平衡中需要首要考慮的？（）A.最大化收益率B.最小化風險C.符合投資者的風險偏好D.以上都不是3、在數(shù)據(jù)分析中，如果想要比較兩個獨立樣本的均值是否有顯著差異，應(yīng)該使用哪種檢驗方法？（）A.t檢驗B.方差分析C.卡方檢驗D.秩和檢驗4、在數(shù)據(jù)分析中，選擇合適的統(tǒng)計量來描述數(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)計量的選擇，哪一項是最合適的？（）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，用標準差描述離散程度C.用眾數(shù)描述集中趨勢，用極差描述離散程度D.隨機選擇統(tǒng)計量，不考慮數(shù)據(jù)的特點5、在數(shù)據(jù)分析的實際應(yīng)用中，模型的部署和更新是重要環(huán)節(jié)。假設(shè)你已經(jīng)建立了一個預(yù)測模型并投入使用，以下關(guān)于模型更新的策略，哪一項是最合理的？（）A.定期重新訓練模型，使用最新的數(shù)據(jù)B.只有當模型性能明顯下降時才進行更新C.從不更新模型，認為初始模型足夠好D.隨機選擇時間更新模型6、在數(shù)據(jù)分析中，若要檢驗數(shù)據(jù)是否具有獨立性，應(yīng)使用哪種檢驗方法？（）A.卡方檢驗B.F檢驗C.t檢驗D.秩和檢驗7、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)倉庫的建設(shè)需要考慮多個因素，其中數(shù)據(jù)模型是一個重要的因素。以下關(guān)于數(shù)據(jù)模型的描述中，錯誤的是？（）A.數(shù)據(jù)模型是對數(shù)據(jù)的組織和存儲方式的抽象描述B.數(shù)據(jù)模型可以分為概念模型、邏輯模型和物理模型三個層次C.數(shù)據(jù)模型的設(shè)計應(yīng)該考慮數(shù)據(jù)的完整性、一致性和可擴展性D.數(shù)據(jù)模型的選擇只取決于數(shù)據(jù)的類型和規(guī)模，與數(shù)據(jù)分析的需求無關(guān)8、在進行數(shù)據(jù)分析時，如果需要對數(shù)據(jù)進行分組統(tǒng)計，以下哪個函數(shù)在Python中經(jīng)常被使用？（）A.groupby()B.merge()C.concat()D.pivot_table()9、在數(shù)據(jù)分析中，建立合適的預(yù)測模型是常見的任務(wù)。假設(shè)你要預(yù)測下個月某產(chǎn)品的銷售量，有歷史銷售數(shù)據(jù)和相關(guān)的市場因素數(shù)據(jù)。以下關(guān)于預(yù)測模型的選擇，哪一項是最需要考慮的因素？（）A.模型的復雜程度，越復雜的模型通常預(yù)測效果越好B.數(shù)據(jù)的特點和規(guī)模，選擇適合數(shù)據(jù)的模型C.模型的訓練時間，選擇訓練速度快的模型D.模型在其他類似問題中的應(yīng)用效果，直接套用10、假設(shè)要分析一個項目的成本效益，以下關(guān)于成本效益分析方法的描述，正確的是：（）A.只考慮直接成本和直接收益，忽略間接成本和潛在收益B.凈現(xiàn)值（NPV）為正數(shù)時，項目一定可行C.內(nèi)部收益率（IRR）越高，項目的效益越好D.不考慮項目的風險和不確定性，進行簡單的成本效益計算11、數(shù)據(jù)分析中的文本挖掘用于從大量文本數(shù)據(jù)中提取有價值的信息。假設(shè)要從客戶的評價文本中挖掘他們的滿意度，以下關(guān)于文本挖掘的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以使用詞袋模型將文本轉(zhuǎn)換為數(shù)值向量，以便進行后續(xù)的分析B.情感分析能夠判斷文本的情感傾向，如積極、消極或中性C.主題模型可以發(fā)現(xiàn)文本中的潛在主題，但無法確定每個文本所屬的具體主題D.文本挖掘不需要對文本進行預(yù)處理，如分詞和去除停用詞12、在數(shù)據(jù)庫中，若要優(yōu)化數(shù)據(jù)庫的存儲結(jié)構(gòu)，以下哪個操作可能會被執(zhí)行？（）A.合并表B.拆分表C.增加索引D.以上都是13、在數(shù)據(jù)分析項目中，數(shù)據(jù)隱私和安全是重要的考慮因素。假設(shè)要處理包含個人敏感信息的數(shù)據(jù)，以下關(guān)于數(shù)據(jù)隱私保護的描述，正確的是：（）A.不采取任何措施保護數(shù)據(jù)隱私，直接進行分析B.簡單地對敏感數(shù)據(jù)進行加密，不考慮加密算法的強度和安全性C.制定完善的數(shù)據(jù)隱私保護策略，采用合適的加密技術(shù)、訪問控制和數(shù)據(jù)匿名化方法，確保數(shù)據(jù)在收集、存儲、處理和傳輸過程中的安全性和合規(guī)性D.認為只要數(shù)據(jù)不泄露，就不需要關(guān)注數(shù)據(jù)的使用目的和用戶授權(quán)14、數(shù)據(jù)分析中的因果推斷用于確定變量之間的因果關(guān)系。假設(shè)要研究廣告投放是否導致銷售額增長，以下關(guān)于因果推斷方法的描述，正確的是：（）A.僅僅基于相關(guān)性分析就得出因果結(jié)論，不考慮其他潛在因素B.不進行實驗設(shè)計和控制變量，直接觀察數(shù)據(jù)C.采用隨機對照實驗、工具變量法、雙重差分法等因果推斷方法，控制混雜因素，進行嚴謹?shù)姆治龊屯茢?，并評估因果關(guān)系的強度和可靠性D.認為因果關(guān)系是顯而易見的，不需要進行專門的分析和驗證15、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)分析的流程包括多個步驟，其中問題定義是第一個步驟。以下關(guān)于問題定義的描述中，錯誤的是？（）A.問題定義應(yīng)該明確數(shù)據(jù)分析的目的和需求B.問題定義應(yīng)該考慮數(shù)據(jù)的可用性和可獲取性C.問題定義應(yīng)該確定數(shù)據(jù)分析的方法和工具D.問題定義可以根據(jù)需要進行調(diào)整和修改，以適應(yīng)不同的情況二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（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行數(shù)據(jù)展示。2、（本題5分）簡述貝葉斯分類算法的原理和特點，舉例說明其在不確定性情況下的分類優(yōu)勢，并與其他常見分類算法進行比較。3、（本題5分）在進行數(shù)據(jù)分析時，如何處理跨領(lǐng)域數(shù)據(jù)的整合和分析？闡述數(shù)據(jù)標準化和領(lǐng)域適配的方法，并舉例說明。三、論述題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）在金融科技的支付領(lǐng)域，數(shù)據(jù)分析有助于防范欺詐和優(yōu)化用戶體驗。以某移動支付平臺為例，探討如何運用數(shù)據(jù)分析來檢測異常交易、提高支付安全性、根據(jù)用戶行為推薦支付方式，以及如何應(yīng)對不斷變化的支付法規(guī)和監(jiān)管要求。2、（本題5分）醫(yī)療健康領(lǐng)域的可穿戴設(shè)備產(chǎn)生了個人健康數(shù)據(jù)，如何對這些數(shù)據(jù)進行分析以提供個性化的健康建議和疾病預(yù)防？請論述數(shù)據(jù)分析在健康管理中的應(yīng)用、數(shù)據(jù)的可靠性驗證以及與醫(yī)療機構(gòu)的整合問題。3、（本題5分）金融機構(gòu)面臨著風險管理和欺詐檢測的挑戰(zhàn)。分析如何運用數(shù)據(jù)分析手段，如建立信用評估模型、監(jiān)測異常交易行為等，來降低金融風險和防范欺詐活動，同時闡述數(shù)據(jù)分析在金融監(jiān)管合規(guī)方面的作用。4、（本題5分）在制造業(yè)的設(shè)備故障預(yù)測中，如何利用傳感器數(shù)據(jù)和歷史維修數(shù)據(jù)進行建模，提前預(yù)測設(shè)備故障，降低生產(chǎn)中斷的風險。5、（本題5分）分析在電信運營商的用戶通話和流量使用數(shù)據(jù)中，如何進行用戶行為分析，推出個性化的套餐和增值服務(wù)。四、案例分析題（本大題共3個小題，共30分)1、（本題10分）某旅游預(yù)訂平臺收集了用戶的行程變更數(shù)據(jù)、特