青島工學院《數(shù)據(jù)分析與可視化基礎(chǔ)》2023-2024學年第二學期期末試卷

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2023-2024學年第二學期期末試卷院(系)_______班級_______學號_______姓名_______題號一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共20個小題，每小題1分，共20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、在數(shù)據(jù)挖掘中，關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘是一種常見的方法。以下關(guān)于關(guān)聯(lián)規(guī)則的描述，正確的是：（）A.關(guān)聯(lián)規(guī)則只能用于發(fā)現(xiàn)商品之間的購買關(guān)聯(lián)B.支持度表示同時購買兩種商品的顧客比例C.置信度越高，說明規(guī)則的可靠性越強D.提升度小于1時，表示兩種商品存在負相關(guān)關(guān)系2、在時間序列數(shù)據(jù)分析中，預(yù)測未來值是常見的任務(wù)。假設(shè)你要預(yù)測股票價格的未來走勢，以下關(guān)于時間序列模型的選擇，哪一項是最需要謹慎考慮的？（）A.選擇簡單的移動平均模型，基于歷史均值進行預(yù)測B.應(yīng)用自回歸整合移動平均（ARIMA）模型，考慮序列的趨勢和季節(jié)性C.采用深度學習中的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）或長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）D.不考慮時間序列的特點，使用通用的回歸模型3、在數(shù)據(jù)挖掘中，若要發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中隱藏的模式和關(guān)聯(lián)規(guī)則，以下哪種算法是常用的？（）A.Apriori算法B.KNN算法C.SVM算法D.隨機森林算法4、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)清洗是重要的前置步驟。假設(shè)我們有一個包含大量客戶信息的數(shù)據(jù)集，其中存在缺失值、錯誤數(shù)據(jù)和重復(fù)記錄。以下關(guān)于數(shù)據(jù)清洗方法的描述，正確的是：（）A.直接刪除包含缺失值的記錄，以快速簡化數(shù)據(jù)集B.對于錯誤數(shù)據(jù)，可以根據(jù)經(jīng)驗進行手動修正，無需考慮數(shù)據(jù)的分布和規(guī)律C.使用均值或中位數(shù)來填充缺失值，不考慮數(shù)據(jù)的特征和潛在影響D.采用合適的算法和工具，識別并處理重復(fù)記錄、缺失值和錯誤數(shù)據(jù)，同時考慮數(shù)據(jù)的特點和業(yè)務(wù)需求5、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)預(yù)處理的步驟有很多，其中數(shù)據(jù)清理是一個重要的步驟。以下關(guān)于數(shù)據(jù)清理的描述中，錯誤的是？（）A.數(shù)據(jù)清理可以去除數(shù)據(jù)中的噪聲和異常值B.數(shù)據(jù)清理可以填補數(shù)據(jù)中的缺失值C.數(shù)據(jù)清理可以統(tǒng)一數(shù)據(jù)的格式和單位D.數(shù)據(jù)清理可以增加數(shù)據(jù)的數(shù)量和多樣性6、在數(shù)據(jù)分析的過程中，數(shù)據(jù)清洗是至關(guān)重要的一步。假設(shè)你獲取了一份包含大量客戶信息的數(shù)據(jù)集，其中存在缺失值、錯誤數(shù)據(jù)和重復(fù)記錄等問題。以下關(guān)于數(shù)據(jù)清洗方法的選擇，哪一項是最為關(guān)鍵的？（）A.直接刪除包含缺失值或錯誤數(shù)據(jù)的記錄，以保持數(shù)據(jù)的簡潔性B.采用均值或中位數(shù)來填充缺失值，不考慮數(shù)據(jù)的分布特征C.通過數(shù)據(jù)驗證和邏輯檢查來修正錯誤數(shù)據(jù)，并去除重復(fù)記錄D.忽略數(shù)據(jù)中的問題，直接進行后續(xù)的分析7、在進行假設(shè)檢驗時，如果p值小于設(shè)定的顯著性水平（如0.05），我們通常會得出以下哪種結(jié)論？（）A.拒絕原假設(shè)B.接受原假設(shè)C.無法確定是否拒絕原假設(shè)D.需要重新進行實驗8、假設(shè)我們正在分析一家公司的銷售數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)某個月的銷售額異常高。在進一步分析時，首先應(yīng)該考慮的因素是？（）A.促銷活動B.數(shù)據(jù)錄入錯誤C.市場需求突然增加D.競爭對手表現(xiàn)不佳9、在數(shù)據(jù)分析中，若要對數(shù)據(jù)進行標準化處理，以下哪種方法較為常見？（）A.Z-score標準化B.Min-Max標準化C.小數(shù)定標標準化D.以上都是10、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)倉庫是一種重要的存儲和管理數(shù)據(jù)的方式。以下關(guān)于數(shù)據(jù)倉庫的描述中，錯誤的是？（）A.數(shù)據(jù)倉庫可以將來自不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)整合在一起B(yǎng).數(shù)據(jù)倉庫可以提供高效的數(shù)據(jù)查詢和分析功能C.數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)是實時更新的，反映了最新的業(yè)務(wù)狀態(tài)D.數(shù)據(jù)倉庫的建設(shè)需要投入大量的時間和資源11、在進行數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)和融合時，需要確保數(shù)據(jù)的一致性和準確性。假設(shè)你有來自不同系統(tǒng)的銷售數(shù)據(jù)和庫存數(shù)據(jù)，要進行關(guān)聯(lián)分析。以下關(guān)于數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)方法的選擇，哪一項是最需要注意的？（）A.根據(jù)共同的主鍵或標識符進行精確匹配關(guān)聯(lián)B.使用模糊匹配算法，允許一定程度的差異進行關(guān)聯(lián)C.不進行任何預(yù)處理，直接將數(shù)據(jù)合并，期望自動關(guān)聯(lián)D.隨機選擇一種關(guān)聯(lián)方法，不考慮數(shù)據(jù)的特點12、在數(shù)據(jù)挖掘中，K-Means聚類算法是一種常見的聚類方法。以下關(guān)于K-Means算法的缺點，不正確的是？（）A.對初始聚類中心敏感B.容易陷入局部最優(yōu)解C.不能處理非球形的簇D.計算復(fù)雜度高13、數(shù)據(jù)分析中的推薦系統(tǒng)廣泛應(yīng)用于電商、娛樂等領(lǐng)域。假設(shè)要為一個在線音樂平臺構(gòu)建推薦系統(tǒng)，根據(jù)用戶的歷史播放記錄和偏好為其推薦歌曲。以下哪種推薦算法在處理這種音樂推薦場景時更能滿足用戶的個性化需求？（）A.基于內(nèi)容的推薦B.協(xié)同過濾推薦C.基于知識的推薦D.混合推薦14、在進行數(shù)據(jù)分析項目時，需要對數(shù)據(jù)進行探索性分析。以下哪個工具常用于探索性數(shù)據(jù)分析？（）A.ExcelB.SPSSC.PythonD.R15、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)可視化是一種重要的手段。以下關(guān)于數(shù)據(jù)可視化的描述中，錯誤的是？（）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)可視化可以通過圖表、圖形等形式展示數(shù)據(jù)的特征和趨勢C.數(shù)據(jù)可視化只適用于大型數(shù)據(jù)集，對于小數(shù)據(jù)集沒有太大作用D.數(shù)據(jù)可視化可以提高數(shù)據(jù)分析的效率和準確性16、在聚類分析中，以下關(guān)于K-Means算法的描述，不正確的是：（）A.算法需要事先指定聚類的個數(shù)KB.初始聚類中心的選擇對最終結(jié)果影響不大C.算法通過不斷迭代來優(yōu)化聚類結(jié)果D.適用于處理大規(guī)模數(shù)據(jù)17、數(shù)據(jù)分析中的時間序列分析常用于預(yù)測未來趨勢。假設(shè)要預(yù)測未來一個月的某商品銷售量，該商品的銷售數(shù)據(jù)具有明顯的季節(jié)性和趨勢性。以下哪種時間序列預(yù)測模型在這種情況下更有可能提供準確的預(yù)測？（）A.移動平均模型B.指數(shù)平滑模型C.ARIMA模型D.Prophet模型18、在進行數(shù)據(jù)聚類時，需要確定合適的聚類數(shù)量。假設(shè)我們使用K-Means算法進行聚類，以下哪種方法可以幫助我們選擇最優(yōu)的K值？（）A.肘部法則B.輪廓系數(shù)C.均方誤差D.以上都是19、對于數(shù)據(jù)分析中的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘，假設(shè)要從超市的銷售數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)商品之間的購買關(guān)聯(lián)，例如哪些商品經(jīng)常一起被購買。以下哪種關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法可能會產(chǎn)生更有價值的結(jié)果？（）A.Apriori算法，基于頻繁項集挖掘B.FP-Growth算法，提高挖掘效率C.Eclat算法，基于垂直數(shù)據(jù)格式D.不進行關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘，依靠直覺判斷商品關(guān)聯(lián)20、在進行數(shù)據(jù)分析時，需要處理數(shù)據(jù)的不平衡問題。假設(shè)要分析信用卡欺詐檢測數(shù)據(jù)，其中欺詐交易的樣本數(shù)量遠遠少于正常交易。以下哪種方法在處理這種數(shù)據(jù)不平衡問題時更能提高模型對少數(shù)類（欺詐交易）的識別能力？（）A.過采樣B.欠采樣C.合成少數(shù)類過采樣技術(shù)（SMOTE）D.以上方法結(jié)合使用二、簡答題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）解釋什么是多模態(tài)數(shù)據(jù)分析，說明其在融合多種數(shù)據(jù)類型（如圖像、文本、音頻）中的應(yīng)用和挑戰(zhàn)，并舉例分析。2、（本題5分）描述數(shù)據(jù)挖掘中的層次聚類算法的優(yōu)缺點和改進方法，并舉例說明在客戶細分中的應(yīng)用。3、（本題5分）闡述在數(shù)據(jù)分析中，如何進行數(shù)據(jù)的因果推斷，包括常用的方法和技術(shù)，以及在實際問題中的應(yīng)用和限制。4、（本題5分）在處理時間序列數(shù)據(jù)時，常用的分析方法有哪些？解釋這些方法的基本原理和適用情況，并舉例說明其在預(yù)測中的應(yīng)用。5、（本題5分）闡述數(shù)據(jù)分析中的模型壓縮技術(shù)，如剪枝、量化等的原理和應(yīng)用場景，并舉例說明在移動端模型部署中的應(yīng)用。三、案例分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）一家玩具店收集了玩具銷售數(shù)據(jù)、兒童年齡層次、玩具流行趨勢等。采購更受孩子歡迎的玩具，提升店鋪業(yè)績。2、（本題5分）某旅游服務(wù)公司掌握了不同旅游線路的預(yù)訂熱度、游客反饋、成本構(gòu)成等。思考如何通過這些數(shù)據(jù)開發(fā)更具吸引力的旅游產(chǎn)品和優(yōu)化線路規(guī)劃。3、（本題5分）某在線課程平臺收集了學生的課程完成率、作業(yè)提交情況、教師評價等。研究怎樣借助這些數(shù)據(jù)評估課程質(zhì)量和教師教學效果。4、（本題5分）一家連鎖書店記錄了各門店的銷售數(shù)據(jù)，包含圖書類別、作者、銷量、價格、促銷方式等。研究不同作者的圖書在不同促銷方式下的銷售表現(xiàn)。5、（本題5分）某健身俱樂部收集了會員的健身項目選擇、鍛煉頻率、身體指標等數(shù)據(jù)。研究怎樣根據(jù)這些數(shù)據(jù)為會員提供個性化的健身方案。四、論述題（本大題共3個小題，共30分)1、（本題10分）在物流企業(yè)的客戶關(guān)系管理中，數(shù)據(jù)分析可以提升客戶滿意度和忠誠度。以某物流企業(yè)為例，討論如何運用數(shù)據(jù)分析來了解客戶需求、解決客戶問題、提供增值服務(wù)，以及如何通過客戶數(shù)據(jù)分析預(yù)測客戶流失并采取相應(yīng)措施。2、（本題10分）在醫(yī)療領(lǐng)域，電子病歷和醫(yī)療影像等數(shù)據(jù)不斷積累。探討如何利用數(shù)