天津財(cái)經(jīng)大學(xué)珠江學(xué)院《數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)驗(yàn)》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷

裝訂線裝訂線PAGE2第1頁(yè)，共3頁(yè)天津財(cái)經(jīng)大學(xué)珠江學(xué)院《數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)驗(yàn)》

2023-2024學(xué)年第二學(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、在進(jìn)行數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)設(shè)計(jì)時(shí)，需要考慮數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和組織方式。假設(shè)一個(gè)企業(yè)有大量的銷售、庫(kù)存和客戶數(shù)據(jù)，以下哪種數(shù)據(jù)模型可能最適合用于構(gòu)建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)？（）A.星型模型B.雪花模型C.關(guān)系模型D.網(wǎng)狀模型2、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3、當(dāng)分析一個(gè)物流企業(yè)的配送數(shù)據(jù)，包括貨物類型、配送地點(diǎn)、運(yùn)輸時(shí)間等，以優(yōu)化配送路線和提高配送效率?？紤]到實(shí)際的交通狀況和限制條件，以下哪種優(yōu)化方法可能是適用的？（）A.線性規(guī)劃B.模擬退火算法C.遺傳算法D.以上都是4、數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)可視化能夠幫助我們更直觀地理解數(shù)據(jù)。假設(shè)我們要展示不同地區(qū)銷售額的分布情況。以下關(guān)于數(shù)據(jù)可視化的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.柱狀圖適合比較不同類別之間的數(shù)量差異B.折線圖常用于展示數(shù)據(jù)隨時(shí)間的變化趨勢(shì)C.餅圖能夠清晰地顯示各部分?jǐn)?shù)據(jù)占總體的比例關(guān)系，但不適合數(shù)據(jù)類別過多的情況D.數(shù)據(jù)可視化只是為了讓數(shù)據(jù)看起來更美觀，對(duì)數(shù)據(jù)分析的幫助不大5、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)可視化的原則有很多，其中簡(jiǎn)潔明了是一個(gè)重要的原則。以下關(guān)于簡(jiǎn)潔明了的描述中，錯(cuò)誤的是？（）A.簡(jiǎn)潔明了的可視化圖表可以讓讀者更容易理解數(shù)據(jù)的含義B.簡(jiǎn)潔明了的可視化圖表應(yīng)該避免使用過多的顏色和裝飾C.簡(jiǎn)潔明了的可視化圖表可以通過減少數(shù)據(jù)的維度和細(xì)節(jié)來實(shí)現(xiàn)D.簡(jiǎn)潔明了的可視化圖表只適用于簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)展示，對(duì)于復(fù)雜的數(shù)據(jù)無法處理6、數(shù)據(jù)分析在當(dāng)今的各個(gè)領(lǐng)域都發(fā)揮著重要作用。在數(shù)據(jù)收集階段，以下關(guān)于數(shù)據(jù)質(zhì)量的描述，不準(zhǔn)確的是（）A.數(shù)據(jù)質(zhì)量包括準(zhǔn)確性、完整性、一致性和時(shí)效性等多個(gè)方面B.高質(zhì)量的數(shù)據(jù)能夠?yàn)楹罄m(xù)的分析提供可靠的基礎(chǔ)，確保分析結(jié)果的有效性C.數(shù)據(jù)收集時(shí)只需要關(guān)注數(shù)據(jù)的數(shù)量，質(zhì)量問題可以在后續(xù)的分析中進(jìn)行處理和修正D.為了保證數(shù)據(jù)質(zhì)量，需要在收集過程中制定明確的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范，并進(jìn)行有效的數(shù)據(jù)驗(yàn)證7、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，選擇合適的統(tǒng)計(jì)量可以幫助我們更好地理解數(shù)據(jù)。關(guān)于均值、中位數(shù)和眾數(shù)，以下描述錯(cuò)誤的是：（）A.均值容易受到極端值的影響B(tài).中位數(shù)是將數(shù)據(jù)排序后位于中間位置的數(shù)值C.眾數(shù)是數(shù)據(jù)中出現(xiàn)次數(shù)最多的數(shù)值，一定唯一D.對(duì)于偏態(tài)分布的數(shù)據(jù)，中位數(shù)可能比均值更能反映數(shù)據(jù)的中心位置8、在進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化時(shí)，若要展示數(shù)據(jù)的層次結(jié)構(gòu)，以下哪種圖表較為合適？（）A.樹形圖B.旭日?qǐng)DC.和弦圖D.以上都是9、在數(shù)據(jù)分析中，若要檢驗(yàn)數(shù)據(jù)是否具有獨(dú)立性，應(yīng)使用哪種檢驗(yàn)方法？（）A.卡方檢驗(yàn)B.F檢驗(yàn)C.t檢驗(yàn)D.秩和檢驗(yàn)10、數(shù)據(jù)分析中的文本分類任務(wù)可以使用多種機(jī)器學(xué)習(xí)算法。假設(shè)我們要對(duì)大量的新聞文章進(jìn)行分類，以下哪種算法在處理文本分類時(shí)可能需要更多的特征工程工作？（）A.決策樹B.支持向量機(jī)C.樸素貝葉斯D.隨機(jī)森林11、數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)可視化能夠幫助我們更直觀地理解數(shù)據(jù)。假設(shè)要展示不同地區(qū)在過去十年間的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)趨勢(shì)，以下關(guān)于數(shù)據(jù)可視化的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以使用折線圖清晰地呈現(xiàn)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)隨時(shí)間的變化B.柱狀圖能夠有效地對(duì)比不同地區(qū)在特定時(shí)間點(diǎn)的經(jīng)濟(jì)數(shù)值C.為了使圖表更美觀，可以添加過多的裝飾元素，即使這可能會(huì)干擾數(shù)據(jù)的解讀D.選擇合適的顏色和標(biāo)記，能夠增強(qiáng)圖表的可讀性和吸引力12、數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)分析方法的選擇應(yīng)根據(jù)具體問題來確定。以下關(guān)于數(shù)據(jù)分析方法選擇的說法中，錯(cuò)誤的是？（）A.不同的數(shù)據(jù)分析方法適用于不同類型的問題和數(shù)據(jù)，需要根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行選擇B.數(shù)據(jù)分析方法的選擇可以參考前人的研究經(jīng)驗(yàn)和案例，但不能完全依賴C.選擇數(shù)據(jù)分析方法時(shí)，應(yīng)考慮方法的準(zhǔn)確性、效率和可解釋性等因素D.數(shù)據(jù)分析方法一旦確定就不能再進(jìn)行調(diào)整和改變，否則會(huì)影響分析結(jié)果的可靠性13、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)預(yù)處理的方法有很多，其中數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化是一種常用的方法。以下關(guān)于數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化的描述中，錯(cuò)誤的是？（）A.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化可以將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為具有相同尺度和單位的數(shù)值B.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化可以提高數(shù)據(jù)分析的結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性C.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化的方法有多種，如min-max標(biāo)準(zhǔn)化、z-score標(biāo)準(zhǔn)化等D.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化只適用于數(shù)值型數(shù)據(jù)，對(duì)于分類型數(shù)據(jù)無法處理14、在數(shù)據(jù)分析中，選擇合適的數(shù)據(jù)分析方法至關(guān)重要。關(guān)于描述性統(tǒng)計(jì)分析和推斷性統(tǒng)計(jì)分析，以下敘述不正確的是（）A.描述性統(tǒng)計(jì)分析主要用于對(duì)數(shù)據(jù)的集中趨勢(shì)、離散程度和分布形態(tài)進(jìn)行描述和總結(jié)B.推斷性統(tǒng)計(jì)分析則是基于樣本數(shù)據(jù)對(duì)總體特征進(jìn)行估計(jì)和假設(shè)檢驗(yàn)C.描述性統(tǒng)計(jì)分析只能提供數(shù)據(jù)的基本信息，對(duì)于深入了解數(shù)據(jù)的內(nèi)在規(guī)律和關(guān)系作用有限D(zhuǎn).在實(shí)際應(yīng)用中，通常先進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)分析，然后根據(jù)研究目的和數(shù)據(jù)特點(diǎn)選擇是否進(jìn)行推斷性統(tǒng)計(jì)分析15、對(duì)于一個(gè)包含大量重復(fù)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)表，以下哪種操作可以有效地減少數(shù)據(jù)存儲(chǔ)空間？（）A.建立索引B.數(shù)據(jù)壓縮C.數(shù)據(jù)分區(qū)D.數(shù)據(jù)清理16、數(shù)據(jù)分析中的模型融合可以結(jié)合多個(gè)模型的優(yōu)勢(shì)提高性能。假設(shè)已經(jīng)建立了多個(gè)不同的預(yù)測(cè)模型，如線性回歸、決策樹和隨機(jī)森林，要將它們?nèi)诤弦垣@得更準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)結(jié)果。以下哪種模型融合策略在這種情況下更有可能提高預(yù)測(cè)精度？（）A.簡(jiǎn)單平均融合B.加權(quán)平均融合C.基于投票的融合D.以上方法效果相同17、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18、對(duì)于數(shù)據(jù)分析中的優(yōu)化問題，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，通過模擬進(jìn)化過程搜索最優(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19、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)抽樣是一種常用的方法。以下關(guān)于數(shù)據(jù)抽樣的說法中，錯(cuò)誤的是？（）A.數(shù)據(jù)抽樣可以減少數(shù)據(jù)分析的時(shí)間和成本，同時(shí)保證樣本具有代表性B.隨機(jī)抽樣是一種常用的數(shù)據(jù)抽樣方法，能夠確保每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)被選中的概率相等C.分層抽樣可以根據(jù)某些特征將數(shù)據(jù)分為不同層次，然后從各層次中進(jìn)行抽樣D.數(shù)據(jù)抽樣的樣本大小越大，分析結(jié)果就越準(zhǔn)確，因此應(yīng)盡量選擇大樣本20、在進(jìn)行數(shù)據(jù)抽樣時(shí)，需要選擇合適的抽樣方法。假設(shè)我們有一個(gè)大規(guī)模的數(shù)據(jù)集，以下關(guān)于抽樣方法選擇的描述，正確的是：（）A.簡(jiǎn)單隨機(jī)抽樣能夠保證樣本的代表性，適用于任何情況B.分層抽樣在數(shù)據(jù)存在明顯分層特征時(shí)效果不佳C.系統(tǒng)抽樣比隨機(jī)抽樣更能準(zhǔn)確反映總體特征D.整群抽樣可以節(jié)省抽樣成本，但可能導(dǎo)致樣本偏差較大二、簡(jiǎn)答題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）闡述數(shù)據(jù)挖掘中的視頻挖掘，包括視頻內(nèi)容分析、行為識(shí)別等，說明其技術(shù)和應(yīng)用前景。2、（本題5分）簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)分析師如何在團(tuán)隊(duì)中發(fā)揮領(lǐng)導(dǎo)作用，包括項(xiàng)目管理、團(tuán)隊(duì)協(xié)作等方面，并舉例說明。3、（本題5分）在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)清洗是非常重要的一個(gè)環(huán)節(jié)，請(qǐng)解釋數(shù)據(jù)清洗的主要步驟以及每個(gè)步驟的目的和常用方法。4、（本題5分）闡述數(shù)據(jù)可視化中的信息圖設(shè)計(jì)的要點(diǎn)和技巧，說明如何通過信息圖清晰有效地傳達(dá)復(fù)雜信息，并舉例說明在數(shù)據(jù)報(bào)告中的應(yīng)用。5、（本題5分）闡述數(shù)據(jù)可視化中的小數(shù)據(jù)可視化的設(shè)計(jì)原則和方法，說明如何在數(shù)據(jù)量較小時(shí)有效地傳達(dá)信息，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）某在線瑜伽課程平臺(tái)擁有課程報(bào)名數(shù)據(jù)、用戶身體狀況、課程評(píng)價(jià)等。設(shè)計(jì)更適合不同用戶的瑜伽課程。2、（本題5分）某在線醫(yī)療咨詢平臺(tái)收集了患者咨詢數(shù)據(jù)、醫(yī)生回復(fù)質(zhì)量、疾病類型等。優(yōu)化平臺(tái)服務(wù)流程，提高醫(yī)療咨詢的效果和滿意度。3、（本題5分）某在線教育平臺(tái)收集了不同學(xué)習(xí)階段學(xué)生的知識(shí)點(diǎn)掌握情況、學(xué)習(xí)進(jìn)度差異、學(xué)習(xí)習(xí)慣等。分析如何依據(jù)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分層教學(xué)和個(gè)性化輔導(dǎo)。4、（本題5分）某電商平臺(tái)的家居用品類目擁有銷售數(shù)據(jù)、用戶搜索關(guān)鍵詞、商品評(píng)價(jià)等。分析家居用品市場(chǎng)的需求趨勢(shì)和用戶關(guān)注點(diǎn)，改進(jìn)產(chǎn)品推薦和選品策略。5、（本題5分）一家茶葉專賣店收集了茶葉銷售數(shù)據(jù)、顧客品鑒反饋、茶葉產(chǎn)地信息等。優(yōu)化茶葉采購(gòu)和銷售策略，滿足顧客口味需求。四、論述題（本大題共3個(gè)小題，共30分)1、（本題10分）對(duì)于企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略制定，論述如何運(yùn)用數(shù)據(jù)分析評(píng)估現(xiàn)有業(yè)務(wù)流程和數(shù)字化潛力，確定轉(zhuǎn)型的重點(diǎn)