中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)《數(shù)據(jù)分析基于課程設(shè)計(jì)》2023-2024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(yè)，共3頁(yè)中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)《數(shù)據(jù)分析基于課程設(shè)計(jì)》

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、在數(shù)據(jù)分析中，聚類算法用于將數(shù)據(jù)分為不同的組。假設(shè)我們要對(duì)客戶進(jìn)行細(xì)分。以下關(guān)于聚類算法的描述，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.K-Means算法需要事先指定聚類的數(shù)量B.層次聚類可以形成層次結(jié)構(gòu)的聚類結(jié)果C.聚類算法的結(jié)果是唯一確定的，不受初始值和參數(shù)的影響D.可以根據(jù)業(yè)務(wù)需求和數(shù)據(jù)特點(diǎn)選擇合適的聚類算法2、在數(shù)據(jù)分析的特征工程中，假設(shè)要從原始數(shù)據(jù)中提取有意義的特征以提高模型的性能。原始數(shù)據(jù)包含大量的文本和數(shù)值信息。以下哪種特征提取方法可能更有助于提升模型的準(zhǔn)確性？（）A.詞袋模型，將文本轉(zhuǎn)換為向量B.主成分分析，降低數(shù)據(jù)維度C.特征選擇，挑選重要的特征D.不進(jìn)行特征工程，直接使用原始數(shù)據(jù)3、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)4、假設(shè)要分析一個(gè)市場(chǎng)調(diào)研數(shù)據(jù)集，了解消費(fèi)者對(duì)不同品牌、產(chǎn)品特性和價(jià)格的偏好。在設(shè)計(jì)調(diào)查問(wèn)卷和收集數(shù)據(jù)時(shí)，以下哪個(gè)原則可能是最重要的，以確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和有效性？（）A.問(wèn)題的清晰性和簡(jiǎn)潔性B.盡量多設(shè)置問(wèn)題以獲取更多信息C.引導(dǎo)消費(fèi)者給出特定答案D.不考慮消費(fèi)者的反饋5、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)挖掘的算法有很多，其中決策樹(shù)是一種常用的算法。以下關(guān)于決策樹(shù)的描述中，錯(cuò)誤的是？（）A.決策樹(shù)可以用于分類和回歸問(wèn)題B.決策樹(shù)的構(gòu)建過(guò)程是自頂向下的C.決策樹(shù)的葉子節(jié)點(diǎn)表示最終的分類結(jié)果或預(yù)測(cè)值D.決策樹(shù)的算法復(fù)雜度較低，適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集6、在數(shù)據(jù)分析的過(guò)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(wèn)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(guò)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7、在評(píng)估數(shù)據(jù)分析模型的性能時(shí)，以下指標(biāo)中，不能用于分類問(wèn)題的是：（）A.準(zhǔn)確率B.均方誤差C.召回率D.F1值8、在數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目中，數(shù)據(jù)隱私和安全是需要重點(diǎn)關(guān)注的問(wèn)題。假設(shè)我們?cè)谔幚戆瑐€(gè)人敏感信息的數(shù)據(jù)，以下哪種措施可以有效地保護(hù)數(shù)據(jù)隱私？（）A.數(shù)據(jù)加密B.匿名化處理C.訪問(wèn)控制D.以上都是9、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(wú)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10、在時(shí)間序列數(shù)據(jù)分析中，預(yù)測(cè)未來(lái)值是一個(gè)重要的應(yīng)用。假設(shè)我們有一個(gè)股票價(jià)格的時(shí)間序列數(shù)據(jù)，想要預(yù)測(cè)未來(lái)一段時(shí)間的價(jià)格走勢(shì)，以下哪種方法可能較為有效？（）A.移動(dòng)平均法B.指數(shù)平滑法C.ARIMA模型D.以上都有可能，取決于數(shù)據(jù)特點(diǎn)11、進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。以下關(guān)于分類算法的描述，錯(cuò)誤的是：（）A.決策樹(shù)算法易于理解和解釋B.支持向量機(jī)在處理高維數(shù)據(jù)時(shí)表現(xiàn)出色C.K近鄰算法對(duì)異常值不敏感D.樸素貝葉斯算法假設(shè)各個(gè)特征之間相互獨(dú)立12、在數(shù)據(jù)分析中，若要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理以去除噪聲，以下哪種方法可能會(huì)被使用？（）A.中值濾波B.均值濾波C.高斯濾波D.以上都是13、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)分析的結(jié)果需要進(jìn)行解釋和評(píng)估。以下關(guān)于結(jié)果解釋和評(píng)估的描述中，錯(cuò)誤的是？（）A.結(jié)果解釋?xiě)?yīng)該結(jié)合問(wèn)題的背景和目的，進(jìn)行合理的分析和推斷B.結(jié)果評(píng)估應(yīng)該使用客觀的指標(biāo)和方法，進(jìn)行準(zhǔn)確的評(píng)價(jià)和判斷C.結(jié)果解釋和評(píng)估可以根據(jù)需要進(jìn)行調(diào)整和修改，以滿足不同的需求D.結(jié)果解釋和評(píng)估只需要關(guān)注數(shù)據(jù)分析的結(jié)果，無(wú)需考慮數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可靠性14、假設(shè)要分析一個(gè)電商平臺(tái)的用戶評(píng)論數(shù)據(jù)，以提取用戶的意見(jiàn)和情感傾向。以下哪種自然語(yǔ)言處理技術(shù)和方法可能是關(guān)鍵的？（）A.詞袋模型B.情感分析C.命名實(shí)體識(shí)別D.以上都是15、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)分析的方法有很多，其中聚類分析是一種常用的方法。以下關(guān)于聚類分析的描述中，錯(cuò)誤的是？（）A.聚類分析可以將數(shù)據(jù)分為不同的類別，使得同一類中的數(shù)據(jù)具有相似的特征B.聚類分析的結(jié)果可以用聚類中心和聚類半徑來(lái)表示C.聚類分析可以用于數(shù)據(jù)的分類和預(yù)測(cè)D.聚類分析的算法有多種，如k-means聚類、層次聚類等二、簡(jiǎn)答題（本大題共4個(gè)小題，共20分)1、（本題5分）描述數(shù)據(jù)隱私保護(hù)中的差分隱私技術(shù)的原理和應(yīng)用場(chǎng)景，說(shuō)明其優(yōu)缺點(diǎn)，并舉例說(shuō)明如何在實(shí)際數(shù)據(jù)分析中應(yīng)用差分隱私。2、（本題5分）在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中，如何進(jìn)行數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的優(yōu)化以提高查詢性能？請(qǐng)說(shuō)明存儲(chǔ)格式選擇、分區(qū)策略等方面的優(yōu)化方法，并舉例說(shuō)明。3、（本題5分）闡述在數(shù)據(jù)分析中，如何進(jìn)行數(shù)據(jù)的可信度評(píng)估，包括數(shù)據(jù)源可靠性、數(shù)據(jù)驗(yàn)證方法等方面。4、（本題5分）闡述數(shù)據(jù)挖掘中的情感分析中的深度學(xué)習(xí)方法，如使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等，并舉例說(shuō)明在客戶評(píng)論分析中的應(yīng)用。三、論述題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）零售行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)激烈，數(shù)據(jù)分析成為提升競(jìng)爭(zhēng)力的關(guān)鍵手段。請(qǐng)深入探討如何通過(guò)數(shù)據(jù)分析來(lái)優(yōu)化商品組合、定價(jià)策略和店鋪布局，分析消費(fèi)者行為數(shù)據(jù)在零售決策中的作用和挑戰(zhàn)，如數(shù)據(jù)的時(shí)效性和消費(fèi)者偏好的變化。2、（本題5分）在零售行業(yè)，客戶忠誠(chéng)度計(jì)劃產(chǎn)生了大量的數(shù)據(jù)。討論如何運(yùn)用數(shù)據(jù)分析來(lái)評(píng)估客戶忠誠(chéng)度計(jì)劃的效果，識(shí)別高價(jià)值客戶，制定針對(duì)性的營(yíng)銷(xiāo)策略，以提高客戶留存率和消費(fèi)頻率。3、（本題5分）在物流配送中，如何借助數(shù)據(jù)分析來(lái)優(yōu)化配送路線、降低運(yùn)輸成本和提高配送準(zhǔn)時(shí)率？請(qǐng)?jiān)敿?xì)分析數(shù)據(jù)的采集和處理方式，以及可能遇到的交通、天氣等因素的干擾。4、（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。5、（本題5分）分析在金融市場(chǎng)的量化投資策略中，如何運(yùn)用數(shù)據(jù)分析構(gòu)建交易模型，優(yōu)化投資決策，提高投資績(jī)效。四、案例分析題（本大題共4個(gè)小題，共40分)1、（本題10分）某在線教育平臺(tái)擁有課程點(diǎn)擊量、學(xué)生學(xué)習(xí)進(jìn)度、作業(yè)完成情況等數(shù)據(jù)。研究課程的受歡迎程度和學(xué)生的學(xué)習(xí)困難點(diǎn)，優(yōu)化課程內(nèi)容和教學(xué)輔導(dǎo)。2、（本題10分）一家在線旅游預(yù)訂平臺(tái)保存了酒店預(yù)訂數(shù)據(jù)，包括酒店星級(jí)、位置、價(jià)格、預(yù)訂時(shí)間、入住時(shí)長(zhǎng)等。探討不同星級(jí)酒店在不