江西經(jīng)濟(jì)管理職業(yè)學(xué)院《數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷

自覺(jué)遵守考場(chǎng)紀(jì)律如考試作弊此答卷無(wú)效密自覺(jué)遵守考場(chǎng)紀(jì)律如考試作弊此答卷無(wú)效密封線第1頁(yè)，共3頁(yè)江西經(jīng)濟(jì)管理職業(yè)學(xué)院《數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)》

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、對(duì)于一個(gè)包含多個(gè)變量的數(shù)據(jù)集，想要了解變量之間的線性關(guān)系強(qiáng)度，可以計(jì)算？（）A.方差B.協(xié)方差C.相關(guān)系數(shù)D.偏度2、數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)挖掘算法的性能可以通過(guò)多種指標(biāo)進(jìn)行評(píng)估。以下關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘算法性能評(píng)估指標(biāo)的說(shuō)法中，錯(cuò)誤的是？（）A.數(shù)據(jù)挖掘算法的性能可以通過(guò)準(zhǔn)確率、召回率、F1值等指標(biāo)進(jìn)行評(píng)估B.數(shù)據(jù)挖掘算法的性能評(píng)估指標(biāo)應(yīng)根據(jù)具體的問(wèn)題和數(shù)據(jù)特點(diǎn)來(lái)選擇C.數(shù)據(jù)挖掘算法的性能評(píng)估指標(biāo)只需要考慮算法的準(zhǔn)確性，其他因素可以忽略不計(jì)D.數(shù)據(jù)挖掘算法的性能評(píng)估應(yīng)在不同的數(shù)據(jù)集上進(jìn)行測(cè)試，以確保結(jié)果的可靠性3、數(shù)據(jù)分析中的異常檢測(cè)用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的異常值或離群點(diǎn)。假設(shè)我們?cè)诜治錾a(chǎn)線上的產(chǎn)品質(zhì)量數(shù)據(jù)，以下哪種異常檢測(cè)方法可能適用于檢測(cè)突然出現(xiàn)的質(zhì)量下降？（）A.基于統(tǒng)計(jì)的方法B.基于距離的方法C.基于密度的方法D.以上都是4、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(guò)小D.以上都是5、在數(shù)據(jù)分析中，空間數(shù)據(jù)分析用于處理與地理位置相關(guān)的數(shù)據(jù)。假設(shè)要分析不同地區(qū)的犯罪率分布，以下關(guān)于空間數(shù)據(jù)分析的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以使用空間自相關(guān)分析來(lái)研究犯罪率在空間上的聚集或分散情況B.地理信息系統(tǒng)（GIS）為空間數(shù)據(jù)分析提供了強(qiáng)大的工具和平臺(tái)C.空間數(shù)據(jù)分析只適用于宏觀尺度的研究，如國(guó)家或省份層面，不適用于微觀尺度的分析D.考慮空間權(quán)重矩陣可以更準(zhǔn)確地捕捉空間關(guān)系對(duì)數(shù)據(jù)分析的影響6、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，如果需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行降維并保留數(shù)據(jù)的主要特征，以下哪種方法基于矩陣分解？（）A.主成分分析B.因子分析C.獨(dú)立成分分析D.以上都是7、在數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目中，項(xiàng)目管理和團(tuán)隊(duì)協(xié)作至關(guān)重要。假設(shè)一個(gè)團(tuán)隊(duì)正在進(jìn)行一個(gè)大型數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目。以下關(guān)于項(xiàng)目管理的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.明確項(xiàng)目目標(biāo)和需求，制定詳細(xì)的項(xiàng)目計(jì)劃和時(shí)間表B.合理分配團(tuán)隊(duì)成員的任務(wù)，充分發(fā)揮每個(gè)人的優(yōu)勢(shì)C.項(xiàng)目過(guò)程中不需要進(jìn)行溝通和協(xié)調(diào)，各自完成自己的任務(wù)即可D.及時(shí)監(jiān)控項(xiàng)目進(jìn)度，對(duì)出現(xiàn)的問(wèn)題和風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行有效的管理和控制8、在數(shù)據(jù)分析中，假設(shè)檢驗(yàn)是一種常用的統(tǒng)計(jì)方法。假設(shè)要檢驗(yàn)一種新的教學(xué)方法是否能顯著提高學(xué)生的成績(jī)，以下關(guān)于假設(shè)檢驗(yàn)的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.首先需要提出原假設(shè)和備擇假設(shè)，然后根據(jù)樣本數(shù)據(jù)計(jì)算檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量B.如果p值小于預(yù)先設(shè)定的顯著性水平，就拒絕原假設(shè)，認(rèn)為新教學(xué)方法有效C.假設(shè)檢驗(yàn)的結(jié)果完全取決于樣本數(shù)據(jù)的大小和分布，與研究問(wèn)題的實(shí)際情況無(wú)關(guān)D.可以通過(guò)控制樣本量和顯著性水平來(lái)平衡檢驗(yàn)的靈敏度和特異性9、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，選擇合適的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)來(lái)描述數(shù)據(jù)特征是很重要的。假設(shè)我們有一組學(xué)生的考試成績(jī)數(shù)據(jù)，想要了解成績(jī)的分布情況，以下哪個(gè)統(tǒng)計(jì)指標(biāo)能最有效地反映數(shù)據(jù)的離散程度？（）A.均值B.中位數(shù)C.標(biāo)準(zhǔn)差D.眾數(shù)10、數(shù)據(jù)分析中的模型評(píng)估指標(biāo)用于衡量模型的性能。假設(shè)要評(píng)估一個(gè)預(yù)測(cè)客戶流失的模型，以下關(guān)于評(píng)估指標(biāo)選擇的描述，正確的是：（）A.只關(guān)注準(zhǔn)確率，不考慮其他指標(biāo)如召回率和精確率B.不根據(jù)業(yè)務(wù)需求選擇合適的評(píng)估指標(biāo)，隨意使用通用指標(biāo)C.結(jié)合業(yè)務(wù)場(chǎng)景和問(wèn)題的嚴(yán)重性，綜合考慮準(zhǔn)確率、召回率、精確率、F1值、AUC等指標(biāo)，評(píng)估模型在不同方面的表現(xiàn)，并根據(jù)評(píng)估結(jié)果進(jìn)行優(yōu)化和改進(jìn)D.認(rèn)為模型評(píng)估指標(biāo)越高越好，不考慮指標(biāo)之間的平衡和trade-off11、在數(shù)據(jù)分析的社交網(wǎng)絡(luò)分析中，假設(shè)要研究一個(gè)社交平臺(tái)上用戶之間的關(guān)系和信息傳播。以下哪個(gè)指標(biāo)或概念對(duì)于理解網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和影響力可能是重要的？（）A.度中心性，衡量節(jié)點(diǎn)的連接數(shù)量B.介數(shù)中心性，反映節(jié)點(diǎn)在路徑中的重要性C.接近中心性，體現(xiàn)節(jié)點(diǎn)與其他節(jié)點(diǎn)的接近程度D.不考慮網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，只關(guān)注用戶發(fā)布的內(nèi)容12、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)挖掘的算法和技術(shù)有很多，其中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種常用的算法。以下關(guān)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的描述中，錯(cuò)誤的是？（）A.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以用于分類(lèi)、回歸和聚類(lèi)等問(wèn)題B.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)包括輸入層、隱藏層和輸出層C.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過(guò)程需要大量的數(shù)據(jù)和計(jì)算資源D.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)果是確定性的，不會(huì)受到數(shù)據(jù)噪聲和異常值的影響13、數(shù)據(jù)分析中的聚類(lèi)分析用于將數(shù)據(jù)分為不同的組或簇。假設(shè)要對(duì)一組學(xué)生的學(xué)習(xí)成績(jī)數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類(lèi)，以發(fā)現(xiàn)不同學(xué)習(xí)水平的群體。如果聚類(lèi)結(jié)果中存在一個(gè)簇的規(guī)模遠(yuǎn)大于其他簇，可能意味著什么？（）A.數(shù)據(jù)分布不均衡，需要重新聚類(lèi)B.大部分學(xué)生的學(xué)習(xí)水平相似C.聚類(lèi)算法選擇不當(dāng)D.這種情況是正常的，無(wú)需進(jìn)一步處理14、在進(jìn)行數(shù)據(jù)抽樣時(shí)，需要根據(jù)不同的目的選擇合適的抽樣方法。假設(shè)要對(duì)一個(gè)大型電商平臺(tái)的用戶購(gòu)買(mǎi)行為數(shù)據(jù)進(jìn)行抽樣，以估計(jì)總體的平均消費(fèi)金額，同時(shí)希望抽樣結(jié)果具有較好的代表性。以下哪種抽樣方法可能是最合適的？（）A.簡(jiǎn)單隨機(jī)抽樣B.分層抽樣C.系統(tǒng)抽樣D.整群抽樣15、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，若要研究不同地區(qū)消費(fèi)者對(duì)某一產(chǎn)品的購(gòu)買(mǎi)意愿差異，以下哪種數(shù)據(jù)分析方法最為適用？（）A.描述性統(tǒng)計(jì)分析B.相關(guān)性分析C.方差分析D.回歸分析二、簡(jiǎn)答題（本大題共4個(gè)小題，共20分)1、（本題5分）在進(jìn)行回歸分析時(shí)，如何判斷模型是否存在過(guò)擬合或欠擬合？請(qǐng)介紹診斷方法和解決措施。2、（本題5分）闡述主成分分析的原理和作用，說(shuō)明如何通過(guò)主成分分析來(lái)降低數(shù)據(jù)維度，并舉例說(shuō)明其在數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用。3、（本題5分）在數(shù)據(jù)挖掘中，如何評(píng)估分類(lèi)模型在不平衡數(shù)據(jù)集上的性能？請(qǐng)說(shuō)明常用的評(píng)估指標(biāo)和方法，并舉例說(shuō)明。4、（本題5分）描述數(shù)據(jù)挖掘中的序列模式挖掘的概念和方法，如PrefixSpan算法，并舉例說(shuō)明在用戶行為序列分析中的應(yīng)用。三、論述題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）在金融市場(chǎng)的高頻交易風(fēng)險(xiǎn)管理中，如何運(yùn)用數(shù)據(jù)分析監(jiān)控交易速度和風(fēng)險(xiǎn)敞口，確保交易的穩(wěn)定性和合規(guī)性。2、（本題5分）探討在社交媒體的內(nèi)容創(chuàng)作優(yōu)化中，如何運(yùn)用數(shù)據(jù)分析了解用戶需求和內(nèi)容流行趨勢(shì)，提高內(nèi)容的吸引力和傳播力。3、（本題5分）在電商平臺(tái)的客戶服務(wù)中，數(shù)據(jù)分析可以提升響應(yīng)效率和解決問(wèn)題的能力。以某知名電商平臺(tái)的客服部門(mén)為例，分析如何運(yùn)用數(shù)據(jù)分析來(lái)識(shí)別常見(jiàn)問(wèn)題、優(yōu)化客服流程、評(píng)估客服績(jī)效，以及如何利用數(shù)據(jù)反饋改進(jìn)產(chǎn)品和服務(wù)質(zhì)量。4、（本題5分）對(duì)于企業(yè)的大數(shù)據(jù)平臺(tái)架構(gòu)選型，論述如何根據(jù)業(yè)務(wù)需求和數(shù)據(jù)特點(diǎn)選擇合適的大數(shù)據(jù)技術(shù)架構(gòu)和工具。5、（本題5分）在旅游景區(qū)管理中，游客流量數(shù)據(jù)、景區(qū)設(shè)施使用數(shù)據(jù)等逐漸積累。分析如何借助數(shù)據(jù)分析手段，如景區(qū)容量規(guī)劃、游客體驗(yàn)優(yōu)化等，提升景區(qū)運(yùn)營(yíng)管理水平，同時(shí)探討在數(shù)據(jù)季節(jié)性差異大、游客行為多樣性和景區(qū)資源保護(hù)方面可能面臨的問(wèn)題及應(yīng)對(duì)方法。四、案例分析題（本大題共4個(gè)小題，共40分)1、（本題10分）某社交電商平臺(tái)記錄了用戶的分享行為、購(gòu)買(mǎi)轉(zhuǎn)化率、社群活躍度等數(shù)據(jù)。研究社交因素對(duì)銷(xiāo)售的影響，優(yōu)化平臺(tái)的社交功能和營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)。2、（本題10分）某外賣(mài)平臺(tái)的早餐類(lèi)目存有商家數(shù)據(jù)，包括菜品類(lèi)型、銷(xiāo)售額、配送時(shí)間、用戶下單時(shí)間等。