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站名:站名:年級專業(yè):姓名:學號:凡年級專業(yè)、姓名、學號錯寫、漏寫或字跡不清者,成績按零分記?!堋狻€…………第1頁,共1頁南陽理工學院
《商務智能》2023-2024學年第二學期期末試卷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、在數(shù)據(jù)分析中,若要檢驗數(shù)據(jù)是否來自于某個特定的分布,應使用哪種檢驗方法?()A.卡方擬合優(yōu)度檢驗B.Kolmogorov-Smirnov檢驗C.Shapiro-Wilk檢驗D.以上都是2、數(shù)據(jù)分析中的特征工程用于創(chuàng)建和選擇對模型有用的特征。假設(shè)我們要對一組圖像數(shù)據(jù)進行分析。以下關(guān)于特征工程的描述,哪一項是不準確的?()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、編碼等方法對特征進行預處理3、在數(shù)據(jù)庫中,若要實現(xiàn)多表之間的關(guān)聯(lián)查詢,以下哪種連接方式較為常用?()A.內(nèi)連接B.外連接C.交叉連接D.自然連接4、在對一個社交網(wǎng)絡的用戶關(guān)系數(shù)據(jù)進行分析,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。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5、在數(shù)據(jù)分析中,若要研究多個變量之間的非線性關(guān)系,以下哪種方法可能會被采用?()A.多項式回歸B.嶺回歸C.套索回歸D.以上都有可能6、在數(shù)據(jù)分析的生存分析中,假設(shè)研究患者接受某種治療后的生存時間。數(shù)據(jù)可能存在刪失情況,即部分患者的生存時間未被完整觀測到。以下哪種生存分析方法可能更適合處理這種情況?()A.Kaplan-Meier估計,繪制生存曲線B.Cox比例風險模型,考慮多個因素C.Log-rank檢驗,比較兩組生存曲線D.不進行生存分析,忽略刪失數(shù)據(jù)7、在處理時間序列數(shù)據(jù)時,例如股票價格的歷史數(shù)據(jù)。假設(shè)要預測未來一段時間的股票價格,以下哪種方法可能會受到數(shù)據(jù)季節(jié)性波動的較大影響?()A.移動平均法B.指數(shù)平滑法C.ARIMA模型D.隨機森林模型8、數(shù)據(jù)分析中的模型評估不僅包括在訓練集上的表現(xiàn),還需要在測試集上進行驗證。假設(shè)我們在訓練一個模型時,發(fā)現(xiàn)訓練集上的準確率很高,但測試集上的準確率很低,以下哪種情況可能導致了這種過擬合現(xiàn)象?()A.模型過于復雜B.訓練數(shù)據(jù)量不足C.特征選擇不當D.以上都是9、在進行數(shù)據(jù)可視化時,顏色的選擇和運用可以影響信息的傳達效果。假設(shè)你要展示不同產(chǎn)品類別的銷售業(yè)績對比,以下關(guān)于顏色選擇的原則,哪一項是最需要遵循的?()A.選擇鮮艷和對比度高的顏色,吸引觀眾注意力B.使用隨機的顏色分配,增加視覺的多樣性C.基于數(shù)據(jù)的邏輯和意義,選擇有區(qū)分度且符合認知習慣的顏色D.只使用自己喜歡的顏色,不考慮數(shù)據(jù)的特點10、當分析一個物流企業(yè)的配送數(shù)據(jù),包括貨物類型、配送地點、運輸時間等,以優(yōu)化配送路線和提高配送效率。考慮到實際的交通狀況和限制條件,以下哪種優(yōu)化方法可能是適用的?()A.線性規(guī)劃B.模擬退火算法C.遺傳算法D.以上都是11、數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)質(zhì)量評估是確保數(shù)據(jù)可靠性的關(guān)鍵步驟。假設(shè)要評估一個新收集的數(shù)據(jù)集的質(zhì)量,以下關(guān)于數(shù)據(jù)質(zhì)量評估指標的描述,正確的是:()A.只關(guān)注數(shù)據(jù)的準確性,忽略完整性和一致性B.不制定明確的評估指標和標準,主觀判斷數(shù)據(jù)質(zhì)量C.綜合考慮準確性、完整性、一致性、時效性、可用性等指標,制定量化的評估標準和方法,對數(shù)據(jù)質(zhì)量進行全面評估,并提出改進措施D.認為數(shù)據(jù)質(zhì)量評估是一次性的工作,不需要持續(xù)監(jiān)測和改進12、數(shù)據(jù)分析中的時間序列分析常用于預測未來趨勢。假設(shè)要預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測模型在這種情況下更有可能提供準確的預測?()A.移動平均模型B.指數(shù)平滑模型C.ARIMA模型D.Prophet模型13、數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)融合是將多個數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)整合在一起。假設(shè)要整合來自不同部門的銷售數(shù)據(jù)和客戶數(shù)據(jù),以下關(guān)于數(shù)據(jù)融合方法的描述,正確的是:()A.簡單地將數(shù)據(jù)拼接在一起,不處理數(shù)據(jù)格式和語義的差異B.不進行數(shù)據(jù)的清洗和轉(zhuǎn)換,直接使用原始數(shù)據(jù)進行融合C.運用數(shù)據(jù)清洗、轉(zhuǎn)換和匹配技術(shù),解決數(shù)據(jù)格式、單位和語義的不一致,確保融合后數(shù)據(jù)的準確性和可用性D.認為數(shù)據(jù)融合不會引入誤差和沖突,不進行質(zhì)量檢查14、在進行數(shù)據(jù)分析時,若要檢驗兩個總體的方差是否相等,應使用哪種檢驗方法?()A.F檢驗B.t檢驗C.卡方檢驗D.秩和檢驗15、在進行數(shù)據(jù)分析時,發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)集中存在一些離群點。對于離群點的處理,以下哪種方法較為恰當?()A.直接刪除B.視為異常值,進行特殊分析C.用平均值替代D.忽略不管16、數(shù)據(jù)分析中的文本挖掘用于從大量文本數(shù)據(jù)中提取有價值的信息。假設(shè)要從客戶的評價文本中挖掘他們的滿意度,以下關(guān)于文本挖掘的描述,哪一項是不正確的?()A.可以使用詞袋模型將文本轉(zhuǎn)換為數(shù)值向量,以便進行后續(xù)的分析B.情感分析能夠判斷文本的情感傾向,如積極、消極或中性C.主題模型可以發(fā)現(xiàn)文本中的潛在主題,但無法確定每個文本所屬的具體主題D.文本挖掘不需要對文本進行預處理,如分詞和去除停用詞17、數(shù)據(jù)分析中的推薦系統(tǒng)廣泛應用于電商、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18、在數(shù)據(jù)分析中,若要檢驗數(shù)據(jù)是否具有獨立性,應使用哪種檢驗方法?()A.卡方檢驗B.F檢驗C.t檢驗D.秩和檢驗19、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。為了得到準確和可靠的分析結(jié)果,需要對數(shù)據(jù)進行有效的清洗。以下哪種數(shù)據(jù)清洗方法在處理這種復雜的數(shù)據(jù)質(zhì)量問題時最為有效?()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)驗證規(guī)則糾正錯誤數(shù)據(jù)D.以上方法結(jié)合使用20、在數(shù)據(jù)庫設(shè)計中,若要存儲學生的課程成績,以下哪種數(shù)據(jù)類型較為合適?()A.整數(shù)型B.浮點型C.字符型D.日期型二、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,如何評估數(shù)據(jù)的分布特征?請介紹描述數(shù)據(jù)分布的統(tǒng)計量和圖表,如直方圖、箱線圖等,并舉例說明。2、(本題5分)在進行數(shù)據(jù)可視化時,如何選擇合適的顏色方案來增強圖表的可讀性和表現(xiàn)力?解釋顏色心理學在數(shù)據(jù)可視化中的應用。3、(本題5分)簡述數(shù)據(jù)分析師如何與利益相關(guān)者進行有效的溝通,以確保數(shù)據(jù)分析結(jié)果得到正確理解和應用,包括溝通技巧和注意事項。三、案例分析題(本大題共5個小題,共25分)1、(本題5分)某社交媒體平臺記錄了用戶的關(guān)注取消行為、消息推送點擊率、互動頻率變化等。探討怎樣利用這些數(shù)據(jù)優(yōu)化內(nèi)容推送策略和用戶留存機制。2、(本題5分)一家手機應用商店記錄了應用的下載數(shù)據(jù),包括應用類型、下載量、評分、更新頻率等。探討不同類型應用的下載量與評分的相關(guān)性以及更新頻率的作用。3、(本題5分)某在線旅游預訂平臺積累了用戶的預訂行為、目的地偏好、出行時間等數(shù)據(jù)。分析旅游市場的季節(jié)性需求,推出針對性的促銷活動。4、(本題5分)某在線教育平臺的語言學習類目保存了學生的數(shù)據(jù),包含語言種類、學習進度、作業(yè)完成情況、考試成績等。分析不同語言種類的學習進度與考試成績的關(guān)系。5、(本題5分
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