廣州華立科技職業(yè)學院《數(shù)據(jù)挖掘與決策管理》2023-2024學年第二學期期末試卷

學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號…………密…………封…………線…………內…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁廣州華立科技職業(yè)學院

《數(shù)據(jù)挖掘與決策管理》2023-2024學年第二學期期末試卷題號一二三四總分得分一、單選題（本大題共20個小題，每小題2分，共40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、在多變量數(shù)據(jù)分析中，主成分分析（PCA）是一種常用的方法。假設你有一組包含多個相關變量的數(shù)據(jù)，以下關于PCA應用的目的，哪一項是最準確的？（）A.減少變量數(shù)量，同時保留大部分數(shù)據(jù)的方差B.找到變量之間的線性關系C.對數(shù)據(jù)進行標準化處理D.直接用于預測未知數(shù)據(jù)2、數(shù)據(jù)分析中的推薦系統(tǒng)廣泛應用于電商、娛樂等領域。假設要為一個在線音樂平臺構建推薦系統(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3、在數(shù)據(jù)分析中，建立回歸模型用于預測是常見的任務。假設我們要根據(jù)房屋的面積、位置和房齡等因素來預測房價，以下哪種回歸模型可能在這種情況下表現(xiàn)較好？（）A.線性回歸B.邏輯回歸C.多項式回歸D.嶺回歸4、數(shù)據(jù)分析中，選擇合適的可視化方法能夠更有效地傳達數(shù)據(jù)中的信息。假設你要展示不同地區(qū)在過去十年間的人口增長趨勢。以下關于可視化方法的選擇，哪一項是最合適的？（）A.使用餅圖來展示每個地區(qū)在特定年份的人口占比B.運用折線圖來呈現(xiàn)各地區(qū)人口隨時間的變化情況C.借助柱狀圖比較不同地區(qū)在同一時間點的人口數(shù)量D.選擇散點圖來分析人口增長與其他因素的關系5、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)安全的重要性不言而喻。以下關于數(shù)據(jù)安全重要性的描述中，錯誤的是？（）A.數(shù)據(jù)安全可以保護企業(yè)的商業(yè)機密和客戶隱私B.數(shù)據(jù)安全可以防止數(shù)據(jù)的泄露和篡改C.數(shù)據(jù)安全可以提高數(shù)據(jù)分析的結果的準確性和可靠性D.數(shù)據(jù)安全只需要關注數(shù)據(jù)的存儲和傳輸過程，無需考慮數(shù)據(jù)分析的過程6、對于一個具有多個變量的數(shù)據(jù)集合，若要進行降維處理，以下哪種方法可能會被使用？（）A.主成分分析B.線性判別分析C.獨立成分分析D.以上都是7、在數(shù)據(jù)分析的過程中，數(shù)據(jù)清洗是至關重要的一步。假設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)和重復記錄等問題。以下關于數(shù)據(jù)清洗方法的選擇，哪一項是最為關鍵的？（）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)，并去除重復記錄D.忽略數(shù)據(jù)中的問題，直接進行后續(xù)的分析8、數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)血緣追蹤用于了解數(shù)據(jù)的來源和流向。假設要追蹤一個分析報告中數(shù)據(jù)的演變過程，以下關于數(shù)據(jù)血緣追蹤的描述，正確的是：（）A.不記錄數(shù)據(jù)的處理步驟和轉換過程，無法進行血緣追蹤B.簡單地記錄部分數(shù)據(jù)的來源，不考慮整個流程C.建立完善的數(shù)據(jù)血緣管理系統(tǒng)，記錄數(shù)據(jù)的采集、清洗、轉換、聚合等全過程，以便清晰地了解數(shù)據(jù)的來龍去脈和影響范圍D.認為數(shù)據(jù)血緣追蹤是額外的工作，對數(shù)據(jù)分析沒有幫助9、關于數(shù)據(jù)分析中的客戶細分，假設要根據(jù)客戶的購買行為、人口統(tǒng)計信息和在線活動將客戶分為不同的細分群體。以下哪種細分方法可能更能揭示客戶的潛在需求和行為模式？（）A.RFM模型，基于消費頻率、金額和最近消費時間B.基于聚類的細分，自動發(fā)現(xiàn)相似群體C.基于決策樹的細分，根據(jù)規(guī)則劃分D.不進行客戶細分，對所有客戶采用相同的策略10、數(shù)據(jù)分析中的回歸分析用于建立變量之間的定量關系。假設要建立一個線性回歸模型來預測氣溫對空調銷量的影響。如果模型的殘差呈現(xiàn)出明顯的非線性模式，可能表明什么？（）A.應該使用非線性回歸模型來改進預測效果B.數(shù)據(jù)中存在異常值，需要進行處理C.模型的擬合效果很好，無需進一步改進D.收集的數(shù)據(jù)不足以進行有效的分析11、數(shù)據(jù)分析中的假設檢驗用于判斷樣本數(shù)據(jù)是否支持某個假設。假設要檢驗一種新的教學方法是否能顯著提高學生的考試成績，需要進行嚴格的假設檢驗。以下哪種假設檢驗方法在這種教育評估場景中最為適用？（）A.t檢驗B.z檢驗C.F檢驗D.卡方檢驗12、在數(shù)據(jù)庫設計中，以下哪個原則有助于提高數(shù)據(jù)庫的性能和可擴展性？（）A.規(guī)范化B.反規(guī)范化C.減少冗余D.增加索引13、在數(shù)據(jù)分析的實際應用中，模型的部署和更新是重要環(huán)節(jié)。假設你已經(jīng)建立了一個預測模型并投入使用，以下關于模型更新的策略，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14、在進行數(shù)據(jù)分析以評估一個新的市場營銷活動的效果時，比如分析活動前后的客戶流量、購買轉化率和客戶滿意度等指標的變化。由于活動期間可能受到其他外部因素的干擾，為了準確評估活動的貢獻，以下哪種方法可能是合適的？（）A.建立對照組進行對比B.只關注活動期間的數(shù)據(jù)C.忽略外部因素的影響D.憑經(jīng)驗主觀判斷15、在進行數(shù)據(jù)關聯(lián)和融合時，需要確保數(shù)據(jù)的一致性和準確性。假設你有來自不同系統(tǒng)的銷售數(shù)據(jù)和庫存數(shù)據(jù)，要進行關聯(lián)分析。以下關于數(shù)據(jù)關聯(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聯(lián)B.使用模糊匹配算法，允許一定程度的差異進行關聯(lián)C.不進行任何預處理，直接將數(shù)據(jù)合并，期望自動關聯(lián)D.隨機選擇一種關聯(lián)方法，不考慮數(shù)據(jù)的特點16、在時間序列數(shù)據(jù)分析中，預測未來值是常見的任務。假設你要預測股票價格的未來走勢，以下關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測B.應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（RNN）或長短期記憶網(wǎng)絡（LSTM）D.不考慮時間序列的特點，使用通用的回歸模型17、對于一組具有明顯層次結構的數(shù)據(jù)，以下哪種數(shù)據(jù)分析方法較為合適？（）A.層次聚類B.K-Means聚類C.密度聚類D.均值漂移聚類18、數(shù)據(jù)分析中的特征工程旨在從原始數(shù)據(jù)中提取有意義的特征。假設我們在分析文本數(shù)據(jù)，以下哪種特征提取方法可能有助于將文本轉化為可用于模型訓練的數(shù)值特征？（）A.詞袋模型B.TF-IDFC.詞嵌入D.以上都是19、在數(shù)據(jù)挖掘的關聯(lián)規(guī)則挖掘中，以下哪個指標用于衡量規(guī)則的有效性和實用性？（）A.支持度B.置信度C.提升度D.以上都是20、在處理數(shù)據(jù)時，如果需要對數(shù)據(jù)進行歸一化，使其值在0到1之間，以下哪個公式可以實現(xiàn)？（）A.x-min(x)/(max(x)-min(x))B.(x-μ)/σC.x/sum(x)D.以上都不是二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）在進行分類模型評估時，如何繪制混淆矩陣？請解釋混淆矩陣的元素含義和如何通過混淆矩陣計算評估指標。2、（本題5分）闡述數(shù)據(jù)挖掘中的分類不平衡問題，說明解決該問題的方法和技術，如代價敏感學習，并舉例說明其應用。3、（本題5分）在數(shù)據(jù)分析中，如何評估模型的泛化能力？請說明常見的評估方法和指標，并解釋如何通過交叉驗證等技術來提高模型的泛化能力。三、案例分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）某在線拉丁舞教學平臺積累了學員學習數(shù)據(jù)、舞蹈比賽成績、教學資源需求等。提升拉丁舞教學質量和比賽成績。2、（本題5分）一家房地產中介公司的寫字樓租賃業(yè)務存有數(shù)據(jù)，包括寫字樓位置、面積、租金、配套設施、租戶類型等。研究寫字樓位置和配套設施對租金和租戶類型的影響。3、（本題5分）一家健身中心記錄了會員的鍛煉數(shù)據(jù)，包含鍛煉項目、鍛煉時長、會員性別、年齡等。探討不同性別和年齡會員對鍛煉項目和時長的選擇差異。4、（本題5分）某電商平臺的美妝工具類目擁有銷售數(shù)據(jù)，包括品牌、產品類型、價格、銷量、促銷活動等。分析促銷活動對不同品牌和類型美妝工具銷量的提升效果。5、（本題5分）某在線瑜伽課程平臺擁有課程報名數(shù)據(jù)、用戶身體狀況、課程評價等。設計更適合不同用戶的瑜伽課程。四、論述題（本大題共2個小題，共20分)1、（本題10分）金融科技領域產生了大量的創(chuàng)新