
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《大數(shù)據(jù)挖掘》2023-2024學(xué)年第二學(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,數(shù)據(jù)倉庫的建設(shè)需要多方面的專業(yè)知識(shí)。以下關(guān)于數(shù)據(jù)倉庫建設(shè)所需專業(yè)知識(shí)的說法中,錯(cuò)誤的是?()A.數(shù)據(jù)倉庫建設(shè)需要數(shù)據(jù)庫管理、數(shù)據(jù)建模、數(shù)據(jù)分析等方面的專業(yè)知識(shí)B.數(shù)據(jù)倉庫建設(shè)需要了解業(yè)務(wù)需求和數(shù)據(jù)特點(diǎn),以便設(shè)計(jì)出合適的架構(gòu)和模型C.數(shù)據(jù)倉庫建設(shè)只需要技術(shù)人員參與,業(yè)務(wù)人員不需要了解數(shù)據(jù)倉庫的建設(shè)過程D.數(shù)據(jù)倉庫建設(shè)需要不斷學(xué)習(xí)和掌握新的技術(shù)和方法,以適應(yīng)不斷變化的需求2、在數(shù)據(jù)分析中的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中,以下關(guān)于支持度和置信度的說法,錯(cuò)誤的是()A.支持度表示項(xiàng)集在數(shù)據(jù)集中出現(xiàn)的頻率,用于衡量規(guī)則的普遍性B.置信度表示在包含前提條件的事務(wù)中同時(shí)包含結(jié)論的概率,用于衡量規(guī)則的可靠性C.通常情況下,支持度和置信度越高,關(guān)聯(lián)規(guī)則越有價(jià)值D.只關(guān)注支持度或置信度其中一個(gè)指標(biāo)就可以確定有效的關(guān)聯(lián)規(guī)則,另一個(gè)指標(biāo)可以忽略3、數(shù)據(jù)挖掘是從大量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)潛在模式和知識(shí)的過程。假設(shè)你在一個(gè)電商網(wǎng)站的交易數(shù)據(jù)中進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘,旨在發(fā)現(xiàn)客戶的購買行為模式。以下關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的選擇,哪一項(xiàng)是最有可能有效的?()A.使用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘,找出經(jīng)常一起購買的商品組合B.應(yīng)用決策樹算法進(jìn)行分類,預(yù)測(cè)客戶是否會(huì)購買某類商品C.利用聚類分析將客戶分為不同的群體,基于群體特征進(jìn)行營銷D.以上三種技術(shù)結(jié)合使用,全面挖掘數(shù)據(jù)中的潛在信息4、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí),數(shù)據(jù)的可視化呈現(xiàn)方式會(huì)影響對(duì)數(shù)據(jù)的理解和解讀。假設(shè)我們要展示不同年齡段人群的收入分布情況。以下關(guān)于數(shù)據(jù)可視化呈現(xiàn)的描述,哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的?()A.可以使用小提琴圖同時(shí)展示數(shù)據(jù)的分布和密度B.雷達(dá)圖適合比較多個(gè)變量在不同類別上的表現(xiàn)C.3D圖表能夠更生動(dòng)地展示數(shù)據(jù),應(yīng)盡量使用3D圖表D.選擇合適的數(shù)據(jù)可視化呈現(xiàn)方式要考慮數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和分析目的5、在進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)時(shí),關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的頻繁項(xiàng)集。假設(shè)在一個(gè)超市購物數(shù)據(jù)集中,發(fā)現(xiàn)面包、牛奶和雞蛋經(jīng)常一起被購買。如果要進(jìn)一步提高關(guān)聯(lián)規(guī)則的實(shí)用性,以下哪個(gè)步驟可能是必要的?()A.增加更多商品種類到分析中B.考慮商品的促銷活動(dòng)對(duì)購買行為的影響C.分析不同時(shí)間段的購買模式差異D.以上步驟都可能有幫助6、在數(shù)據(jù)分析中,數(shù)據(jù)分析的流程包括多個(gè)步驟,其中數(shù)據(jù)探索是一個(gè)重要的步驟。以下關(guān)于數(shù)據(jù)探索的描述中,錯(cuò)誤的是?()A.數(shù)據(jù)探索可以幫助人們了解數(shù)據(jù)的特征和分布B.數(shù)據(jù)探索可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的異常值和噪聲C.數(shù)據(jù)探索可以確定數(shù)據(jù)分析的方法和工具D.數(shù)據(jù)探索只需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行簡(jiǎn)單的統(tǒng)計(jì)分析,無需進(jìn)行深入的挖掘和探索7、在數(shù)據(jù)分析中,如果數(shù)據(jù)存在偏差,可能會(huì)導(dǎo)致分析結(jié)果不準(zhǔn)確。以下哪種情況可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)偏差?()A.抽樣方法不合理B.數(shù)據(jù)錄入錯(cuò)誤C.樣本量過小D.以上都是8、假設(shè)要分析不同產(chǎn)品類別的市場(chǎng)份額及其變化趨勢(shì),以下關(guān)于市場(chǎng)份額分析的描述,正確的是:()A.只計(jì)算當(dāng)前的市場(chǎng)份額,不考慮歷史數(shù)據(jù)B.市場(chǎng)份額的變化趨勢(shì)可以通過簡(jiǎn)單的差值計(jì)算得出C.考慮競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的策略和市場(chǎng)動(dòng)態(tài)對(duì)市場(chǎng)份額的影響,進(jìn)行綜合分析D.市場(chǎng)份額分析只適用于成熟的市場(chǎng),對(duì)于新興市場(chǎng)沒有意義9、數(shù)據(jù)分析在金融領(lǐng)域的應(yīng)用越來越廣泛。以下關(guān)于數(shù)據(jù)分析在金融風(fēng)險(xiǎn)管理中的作用,不準(zhǔn)確的是()A.可以通過分析歷史數(shù)據(jù)來評(píng)估信用風(fēng)險(xiǎn),預(yù)測(cè)違約概率B.利用市場(chǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)模型的構(gòu)建和壓力測(cè)試,防范系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)C.數(shù)據(jù)分析能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)交易活動(dòng),發(fā)現(xiàn)異常和欺詐行為D.數(shù)據(jù)分析在金融風(fēng)險(xiǎn)管理中雖然有一定作用,但傳統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)管理方法仍然是主要的手段,數(shù)據(jù)分析可以忽略10、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí),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(cè)數(shù)據(jù),其中欺詐交易的樣本數(shù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)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(shí)更能提高模型對(duì)少數(shù)類(欺詐交易)的識(shí)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11、在進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化時(shí),顏色的選擇對(duì)于圖表的可讀性有很大影響。以下關(guān)于顏色選擇的原則,錯(cuò)誤的是?()A.避免使用過于鮮艷的顏色B.使用對(duì)比強(qiáng)烈的顏色區(qū)分不同的數(shù)據(jù)C.隨意選擇顏色,只要美觀D.考慮色盲人群的可辨識(shí)度12、數(shù)據(jù)分析中的特征工程用于創(chuàng)建和選擇對(duì)模型有用的特征。假設(shè)我們要對(duì)一組圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。以下關(guān)于特征工程的描述,哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的?()A.可以通過提取圖像的顏色、形狀、紋理等特征來表示圖像B.特征選擇可以去除冗余和無關(guān)的特征,提高模型的效率和性能C.特征工程只適用于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),對(duì)圖像、音頻等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)不適用D.可以使用特征縮放、編碼等方法對(duì)特征進(jìn)行預(yù)處理13、在數(shù)據(jù)分析中,數(shù)據(jù)可視化是重要的環(huán)節(jié)。若要展示不同年齡段人群的收入分布情況,以下哪種圖表最為合適?()A.折線圖B.餅圖C.箱線圖D.柱狀圖14、在進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化時(shí),選擇合適的圖表類型要根據(jù)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和分析目的。假設(shè)你要展示不同年齡段人群的收入分布情況,以下關(guān)于圖表選擇的建議,哪一項(xiàng)是最恰當(dāng)?shù)模浚ǎ〢.使用折線圖,體現(xiàn)收入隨年齡的變化趨勢(shì)B.運(yùn)用柱狀圖,比較不同年齡段的收入水平C.選擇餅圖,展示各年齡段收入在總體中的占比D.采用雷達(dá)圖,綜合展示多個(gè)相關(guān)變量15、在數(shù)據(jù)分析中,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。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(jiǎn)化數(shù)據(jù)集B.對(duì)于錯(cuò)誤數(shù)據(jù),可以根據(jù)其他相關(guān)字段的值進(jìn)行推測(cè)和修正C.忽略重復(fù)記錄,因?yàn)樗鼈儗?duì)數(shù)據(jù)分析結(jié)果影響不大D.不進(jìn)行任何數(shù)據(jù)清洗操作,直接使用原始數(shù)據(jù)進(jìn)行分析二、簡(jiǎn)答題(本大題共4個(gè)小題,共20分)1、(本題5分)在數(shù)據(jù)分析中,如何進(jìn)行數(shù)據(jù)的敏感性分析?請(qǐng)說明敏感性分析的目的和方法,并舉例說明其在決策中的應(yīng)用。2、(本題5分)說明在數(shù)據(jù)分析中如何進(jìn)行數(shù)據(jù)的特征工程以適應(yīng)深度學(xué)習(xí)模型?請(qǐng)闡述包括數(shù)據(jù)歸一化、特征提取等方法,并舉例說明。3、(本題5分)在數(shù)據(jù)分析中,如何處理文本數(shù)據(jù)中的噪聲和異常值?請(qǐng)闡述相應(yīng)的方法和技術(shù),并舉例說明在自然語言處理中的應(yīng)用。4、(本題5分)在數(shù)據(jù)分析中,如何進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)?請(qǐng)說明常見的假設(shè)檢驗(yàn)類型,如t檢驗(yàn)、方差分析等的適用場(chǎng)景和步驟,并舉例說明。三、論述題(本大題共5個(gè)小題,共25分)1、(本題5分)在物流企業(yè)的成本管理中,數(shù)據(jù)分析可以降低運(yùn)輸和倉儲(chǔ)成本。以某綜合物流企業(yè)為例,討論如何運(yùn)用數(shù)據(jù)分析來分析成本結(jié)構(gòu)、尋找成本節(jié)約的機(jī)會(huì)、評(píng)估成本控制措施的效果,以及如何在成本優(yōu)化的同時(shí)保持服務(wù)質(zhì)量。2、(本題5分)房地產(chǎn)市場(chǎng)的數(shù)據(jù)分析對(duì)于投資決策、價(jià)格預(yù)測(cè)和市場(chǎng)趨勢(shì)分析至關(guān)重要。請(qǐng)全面闡述如何運(yùn)用數(shù)據(jù)分析技術(shù),如時(shí)間序列分析和空間數(shù)據(jù)分析,來評(píng)估房地產(chǎn)價(jià)值、預(yù)測(cè)市場(chǎng)走勢(shì)和確定投資策略,分析數(shù)據(jù)的可靠性和市場(chǎng)不確定性對(duì)分析結(jié)果的影響。3、(本題5分)在廣告營銷領(lǐng)域,消費(fèi)者的廣告反饋數(shù)據(jù)和市場(chǎng)調(diào)研數(shù)據(jù)日益豐富。分析如何借助數(shù)據(jù)分析手段,如廣告效果評(píng)估、目標(biāo)受眾細(xì)分等,優(yōu)化廣告投放策略,提高營銷效果,同時(shí)探討在數(shù)據(jù)造假識(shí)別、消費(fèi)者行為變化快速和多渠道數(shù)據(jù)整合方面可能面臨的問題及應(yīng)對(duì)方法。4、(本題5分)在航空業(yè),航班調(diào)度、客戶滿意度和運(yùn)營成本管理都需要數(shù)據(jù)分析的支持。以某航空公司為例,討論如何通過數(shù)據(jù)分析來優(yōu)化航班路線、提升客戶服務(wù)質(zhì)量、降低運(yùn)營成本,以及如何處理航空數(shù)據(jù)的安全性和保密性要求。5、(本題5分)在能源交易市場(chǎng)中,數(shù)據(jù)分析對(duì)于價(jià)格預(yù)測(cè)和交易策略制定至關(guān)重要。以某能源交易公司為例,論述如何利用數(shù)據(jù)分析來預(yù)測(cè)能源價(jià)格波動(dòng)、制定最優(yōu)交易策略、管理風(fēng)險(xiǎn),以及如何整合市場(chǎng)數(shù)據(jù)和宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)。四、案例分析題(本大題共4個(gè)小題,共40分)1、(本題10分)某在線國畫教學(xué)平臺(tái)收集了學(xué)員作品數(shù)據(jù)、學(xué)習(xí)難點(diǎn)反饋、教師指導(dǎo)效果等。優(yōu)化國畫教學(xué)流程和課程設(shè)置。2、(本題10分)某手機(jī)制造商掌握了產(chǎn)品的銷售數(shù)據(jù)、用戶反饋、
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