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裝訂線裝訂線PAGE2第1頁,共3頁江西泰豪動漫職業(yè)學(xué)院

《數(shù)據(jù)模型與決策》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷院(系)_______班級_______學(xué)號_______姓名_______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(xiàng)中,只有一項(xiàng)是符合題目要求的.)1、在數(shù)據(jù)分析的實(shí)時數(shù)據(jù)分析場景中,假設(shè)要對不斷產(chǎn)生的數(shù)據(jù)流進(jìn)行快速處理和分析,以下哪種技術(shù)或架構(gòu)可能是合適的選擇?()A.流處理框架,如ApacheFlinkB.批處理框架,如ApacheHadoopC.關(guān)系型數(shù)據(jù)庫,進(jìn)行實(shí)時查詢D.不進(jìn)行實(shí)時處理,先存儲數(shù)據(jù)再事后分析2、回歸分析用于建立變量之間的定量關(guān)系模型。假設(shè)要建立房價與房屋面積、地理位置等因素之間的回歸模型,以下關(guān)于回歸分析的描述,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.線性回歸是一種常見的回歸方法,但對于非線性關(guān)系可能不適用B.多重共線性可能會導(dǎo)致回歸模型的參數(shù)估計不準(zhǔn)確,需要進(jìn)行檢測和處理C.回歸模型的擬合優(yōu)度可以用R平方值來衡量,R平方值越接近1,模型擬合效果越好D.一旦建立了回歸模型,就不需要再對模型進(jìn)行評估和改進(jìn),可以直接用于預(yù)測3、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時,選擇合適的統(tǒng)計指標(biāo)能有效描述數(shù)據(jù)特征。假設(shè)要分析一組學(xué)生考試成績的集中趨勢和離散程度,以下關(guān)于統(tǒng)計指標(biāo)選擇的描述,正確的是:()A.僅使用平均數(shù)來描述成績的集中趨勢,忽略中位數(shù)和眾數(shù)B.用方差衡量離散程度,但不考慮標(biāo)準(zhǔn)差C.同時采用平均數(shù)、中位數(shù)和眾數(shù)來描述集中趨勢,并結(jié)合標(biāo)準(zhǔn)差和方差衡量離散程度D.隨意選擇一個統(tǒng)計指標(biāo),不考慮其適用場景和數(shù)據(jù)特點(diǎn)4、在進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析時,如果兩個商品的支持度很高,但置信度很低,說明:()A.這兩個商品經(jīng)常被同時購買,但這種關(guān)聯(lián)不是很可靠B.這兩個商品很少被同時購買,但一旦同時購買,關(guān)聯(lián)很強(qiáng)C.這種關(guān)聯(lián)是虛假的,沒有實(shí)際意義D.無法得出明確的結(jié)論5、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時,需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理以提高分析的準(zhǔn)確性和效率。假設(shè)要處理一個包含大量文本數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集,需要將文本轉(zhuǎn)換為可分析的數(shù)值形式。以下哪種文本預(yù)處理方法在這種情況下最為常用和有效?()A.詞袋模型B.TF-IDF加權(quán)C.主題模型D.情感分析6、數(shù)據(jù)分析中的模型融合可以結(jié)合多個模型的優(yōu)勢提高性能。假設(shè)已經(jīng)建立了多個不同的預(yù)測模型,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)測精度?()A.簡單平均融合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7、在對一個社交網(wǎng)絡(luò)的用戶關(guān)系數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,例如好友關(guān)系、群組活動等,以發(fā)現(xiàn)社區(qū)結(jié)構(gòu)和關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)。以下哪種算法可能在社區(qū)發(fā)現(xiàn)和關(guān)鍵人物識別中表現(xiàn)出色?()A.PageRank算法B.K-Means算法C.Apriori算法D.以上都不是8、在數(shù)據(jù)分析中,數(shù)據(jù)分析報告是傳達(dá)分析結(jié)果的重要方式。以下關(guān)于數(shù)據(jù)分析報告的說法中,錯誤的是?()A.數(shù)據(jù)分析報告應(yīng)包括問題背景、分析方法、結(jié)果呈現(xiàn)和結(jié)論建議等內(nèi)容B.數(shù)據(jù)分析報告應(yīng)使用簡潔明了的語言,避免使用專業(yè)術(shù)語和復(fù)雜的公式C.數(shù)據(jù)分析報告的結(jié)果應(yīng)具有客觀性和可靠性,不能帶有主觀偏見D.數(shù)據(jù)分析報告的格式和風(fēng)格可以隨意選擇,只要能表達(dá)清楚分析結(jié)果即可9、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)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)記錄等問題。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.通過數(shù)據(jù)驗(yàn)證規(guī)則修正錯誤數(shù)據(jù)D.利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法預(yù)測缺失值10、在數(shù)據(jù)挖掘中,若要對圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,以下哪種技術(shù)可能會被用到?()A.深度學(xué)習(xí)B.決策樹C.關(guān)聯(lián)規(guī)則D.因子分析11、在數(shù)據(jù)分析中,若要研究變量之間的因果關(guān)系,以下哪種方法可能會被采用?()A.實(shí)驗(yàn)設(shè)計B.格蘭杰因果檢驗(yàn)C.結(jié)構(gòu)方程模型D.以上都有可能12、在進(jìn)行數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析時,需要找出不同變量之間的關(guān)系。假設(shè)要分析客戶購買行為與促銷活動之間的關(guān)聯(lián),以下關(guān)于關(guān)聯(lián)分析方法的描述,正確的是:()A.只關(guān)注表面的關(guān)聯(lián),不深入分析內(nèi)在的因果關(guān)系B.不考慮數(shù)據(jù)的分布和異常值,直接進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析C.運(yùn)用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘、相關(guān)性分析等方法,同時考慮數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和業(yè)務(wù)背景,挖掘有價值的關(guān)聯(lián)模式,并對結(jié)果進(jìn)行解釋和驗(yàn)證D.認(rèn)為關(guān)聯(lián)分析結(jié)果一定能直接用于制定營銷策略,不進(jìn)行進(jìn)一步的評估和優(yōu)化13、在數(shù)據(jù)分析中,數(shù)據(jù)預(yù)處理是一個重要的步驟。以下關(guān)于數(shù)據(jù)預(yù)處理的目的,錯誤的是?()A.去除數(shù)據(jù)中的噪聲和異常值,提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量B.統(tǒng)一數(shù)據(jù)的格式和單位,便于后續(xù)的分析和處理C.對數(shù)據(jù)進(jìn)行編碼和轉(zhuǎn)換,使其適合特定的數(shù)據(jù)分析方法D.增加數(shù)據(jù)的數(shù)量,提高數(shù)據(jù)分析的結(jié)果的可靠性14、在數(shù)據(jù)庫中,若要執(zhí)行事務(wù)處理以確保數(shù)據(jù)的一致性,以下哪個特性是關(guān)鍵的?()A.原子性B.一致性C.隔離性D.持久性15、假設(shè)要分析股票市場數(shù)據(jù)的波動性,以下關(guān)于波動性分析方法的描述,正確的是:()A.計算簡單移動平均就能準(zhǔn)確衡量股票價格的波動性B.標(biāo)準(zhǔn)差越大,說明股票價格的波動性越小C.歷史波動率對預(yù)測未來股票價格的波動沒有參考價值D.采用ARCH和GARCH模型可以更好地捕捉股票價格波動的聚類性和異方差性16、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(xiàng)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?jǐn)?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(yàn)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(jìn)行后續(xù)的分析17、在構(gòu)建數(shù)據(jù)分析模型時,特征工程起著關(guān)鍵作用。假設(shè)我們正在構(gòu)建一個預(yù)測房價的模型,擁有房屋面積、房間數(shù)量、地理位置等原始數(shù)據(jù)。以下哪種特征工程方法可能有助于提高模型的性能?()A.對數(shù)值型特征進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理B.忽略地理位置特征,因?yàn)樗y以量化C.直接使用原始數(shù)據(jù),不進(jìn)行任何處理D.將所有特征組合成一個綜合特征18、在數(shù)據(jù)分析中,若要對數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理,以下哪種方法較為常見?()A.Z-score標(biāo)準(zhǔn)化B.Min-Max標(biāo)準(zhǔn)化C.小數(shù)定標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化D.以上都是19、數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)探索不僅包括數(shù)值型數(shù)據(jù),也包括類別型數(shù)據(jù)。假設(shè)要分析一個包含職業(yè)信息的類別型數(shù)據(jù)集,以下哪種方法可能有助于了解不同職業(yè)的分布情況?()A.計算每個職業(yè)的頻數(shù)B.繪制職業(yè)的直方圖C.進(jìn)行職業(yè)的聚類分析D.以上方法都可以20、在數(shù)據(jù)分析中,選擇合適的統(tǒng)計量來描述數(shù)據(jù)的集中趨勢和離散程度是很重要的。假設(shè)你有一組員工的工資數(shù)據(jù),以下關(guān)于統(tǒng)計量的選擇,哪一項(xiàng)是最合適的?()A.用中位數(shù)描述集中趨勢,用方差描述離散程度B.用均值描述集中趨勢,用標(biāo)準(zhǔn)差描述離散程度C.用眾數(shù)描述集中趨勢,用極差描述離散程度D.隨機(jī)選擇統(tǒng)計量,不考慮數(shù)據(jù)的特點(diǎn)二、簡答題(本大題共3個小題,共15分)1、(本題5分)在數(shù)據(jù)分析中,如何進(jìn)行數(shù)據(jù)的降采樣和升采樣?請說明它們的目的和方法,并舉例說明其應(yīng)用場景。2、(本題5分)簡述數(shù)據(jù)倉庫中的緩慢變化維處理方法,說明在不同業(yè)務(wù)場景下如何選擇合適的處理方式,并舉例說明。3、(本題5分)解釋什么是生存分析,說明其在醫(yī)學(xué)、工程等領(lǐng)域的應(yīng)用場景和常用方法,并舉例分析。三、案例分析題(本大題共5個小題,共25分)1、(本題5分)某在線芭蕾舞教學(xué)平臺保存了學(xué)員身體條件數(shù)據(jù)、舞蹈技巧掌握情況、教學(xué)方法適應(yīng)性等。制定個性化的芭蕾舞教學(xué)計劃。2、(本題5分)某電商平臺積累了大量的商品評論數(shù)據(jù),包括文字評價和評分。探討如何對這些評論數(shù)據(jù)進(jìn)行情感分析,了解用戶對商品的滿意度。3、(本題5分)一家健身俱樂部記錄了會員的數(shù)據(jù),包含會員類型、鍛煉項(xiàng)目、鍛煉頻率、消費(fèi)金額等。探討不同會員類型對鍛煉項(xiàng)目的選擇傾向和消費(fèi)行為。4、(本題5分)某在線爵士鼓教學(xué)平臺保存了學(xué)員學(xué)習(xí)進(jìn)度數(shù)據(jù)、練習(xí)時間統(tǒng)計、鼓棒消耗情況等。制定合理的教學(xué)計劃和鼓棒采購策略。5、(本題5分)某物流倉儲企業(yè)擁有庫存數(shù)據(jù)、貨物出入庫頻率、倉庫空間利用等信息。優(yōu)化倉庫布局和庫存管理,降低成本提高效率。四、論述題(本大題共2個小題,共20分)1

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