青島科技大學(xué)《數(shù)據(jù)組織與管理》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁青島科技大學(xué)

《數(shù)據(jù)組織與管理》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號一二三四總分得分一、單選題（本大題共15個小題，每小題2分，共30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、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(shè)要分析股票市場數(shù)據(jù)，需要從歷史價格、成交量等原始數(shù)據(jù)中構(gòu)建有效的特征。以下哪種特征構(gòu)建方法在股票數(shù)據(jù)分析中可能最為有效？（）A.基于時間序列的特征提取B.基于統(tǒng)計(jì)的特征構(gòu)建C.基于主成分分析的特征降維D.基于深度學(xué)習(xí)的自動特征學(xué)習(xí)2、對于一個包含多個變量的數(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3、對于一個具有多個特征的數(shù)據(jù)集，若要進(jìn)行特征選擇，以下哪種方法是基于特征重要性評估的？（）A.遞歸特征消除B.基于隨機(jī)森林的特征重要性評估C.基于LASSO回歸的特征選擇D.以上都是4、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(jì)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5、在數(shù)據(jù)分析的異常檢測中，假設(shè)要從大量的交易數(shù)據(jù)中找出異常的交易行為，例如高額、頻繁或不符合常規(guī)模式的交易。以下哪種異常檢測方法可能更能有效地發(fā)現(xiàn)這些異常？（）A.基于統(tǒng)計(jì)的方法，設(shè)定閾值判斷異常B.基于距離的方法，計(jì)算數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的距離C.基于密度的方法，根據(jù)數(shù)據(jù)的局部密度D.不進(jìn)行異常檢測，認(rèn)為所有交易都是正常的6、在數(shù)據(jù)可視化中，選擇合適的圖表類型對于清晰傳達(dá)信息至關(guān)重要。假設(shè)要展示不同地區(qū)在過去十年間的人口增長趨勢，以下哪種圖表可能是最合適的？（）A.餅圖B.雷達(dá)圖C.折線圖D.氣泡圖7、在數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目中，與利益相關(guān)者的溝通和理解需求至關(guān)重要。假設(shè)你正在為一家企業(yè)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，以下關(guān)于需求溝通的方法，哪一項(xiàng)是最有效的？（）A.使用大量的技術(shù)術(shù)語和復(fù)雜的圖表來解釋分析過程B.以通俗易懂的語言，結(jié)合實(shí)際案例說明分析的目標(biāo)和結(jié)果C.只與技術(shù)人員溝通，忽略非技術(shù)背景的利益相關(guān)者D.不與利益相關(guān)者溝通，自行決定分析的方向和重點(diǎn)8、在處理大數(shù)據(jù)集時，分布式計(jì)算框架能夠提高計(jì)算效率。假設(shè)要分析海量的社交媒體數(shù)據(jù)，以下關(guān)于分布式計(jì)算框架選擇的描述，正確的是：（）A.Hadoop適合處理大規(guī)模的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，但對實(shí)時性要求高的任務(wù)不太適用B.Spark僅能處理批處理任務(wù)，無法支持流處理C.Flink在處理流數(shù)據(jù)方面表現(xiàn)不佳，主要用于批處理D.這些分布式計(jì)算框架都差不多，隨便選擇一個都能滿足需求9、在構(gòu)建數(shù)據(jù)分析模型時，需要對模型進(jìn)行評估和選擇。假設(shè)我們構(gòu)建了多個預(yù)測模型，如線性回歸、決策樹和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以下哪種評估指標(biāo)可能最能反映模型在實(shí)際應(yīng)用中的性能？（）A.訓(xùn)練集上的準(zhǔn)確率B.測試集上的均方誤差C.模型的復(fù)雜度D.模型的訓(xùn)練時間10、假設(shè)要分析不同產(chǎn)品類別的市場份額及其變化趨勢，以下關(guān)于市場份額分析的描述，正確的是：（）A.只計(jì)算當(dāng)前的市場份額，不考慮歷史數(shù)據(jù)B.市場份額的變化趨勢可以通過簡單的差值計(jì)算得出C.考慮競爭對手的策略和市場動態(tài)對市場份額的影響，進(jìn)行綜合分析D.市場份額分析只適用于成熟的市場，對于新興市場沒有意義11、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(jì)，繪制生存曲線B.Cox比例風(fēng)險模型，考慮多個因素C.Log-rank檢驗(yàn)，比較兩組生存曲線D.不進(jìn)行生存分析，忽略刪失數(shù)據(jù)12、在數(shù)據(jù)分析的探索性數(shù)據(jù)分析（EDA）中，以下不屬于常用方法的是（）A.繪制箱線圖B.進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)C.計(jì)算數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計(jì)量D.觀察數(shù)據(jù)的分布13、在數(shù)據(jù)挖掘中，若要對文本數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，以下哪種算法可能會被使用？（）A.NaiveBayes算法B.C4.5算法C.K-Means算法D.以上都有可能14、對于數(shù)據(jù)分析中的因果推斷，假設(shè)要確定一個因素是否真正導(dǎo)致了某種結(jié)果。以下哪種方法或思路在進(jìn)行因果分析時可能是關(guān)鍵的？（）A.隨機(jī)對照試驗(yàn)B.觀察性研究結(jié)合工具變量C.反事實(shí)推理D.僅根據(jù)相關(guān)性得出因果結(jié)論15、對于一組具有明顯層次結(jié)構(gòu)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.均值漂移聚類二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）描述數(shù)據(jù)挖掘中的圖挖掘的主要任務(wù)和方法，如節(jié)點(diǎn)重要性評估、子圖發(fā)現(xiàn)等，并舉例說明在社交網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)分析中的應(yīng)用。2、（本題5分）闡述數(shù)據(jù)分析中的模型融合中的Stacking方法的原理和步驟，并舉例說明如何通過Stacking提高模型的預(yù)測性能。3、（本題5分）闡述數(shù)據(jù)可視化中的信息圖設(shè)計(jì)的要點(diǎn)和技巧，說明如何通過信息圖清晰有效地傳達(dá)復(fù)雜信息，并舉例說明在數(shù)據(jù)報告中的應(yīng)用。三、論述題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）影視娛樂行業(yè)可以基于觀眾的觀看數(shù)據(jù)和評價數(shù)據(jù)進(jìn)行內(nèi)容創(chuàng)作和推薦。闡述如何運(yùn)用數(shù)據(jù)分析了解觀眾喜好、預(yù)測熱門題材、優(yōu)化內(nèi)容推薦算法，以及如何應(yīng)對盜版和非法傳播等問題。2、（本題5分）隨著在線教育的發(fā)展，學(xué)生的學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)和課程評價數(shù)據(jù)大量產(chǎn)生。論述如何通過數(shù)據(jù)分析技術(shù)，如學(xué)習(xí)進(jìn)度跟蹤、教學(xué)效果評估等，改進(jìn)在線教育課程設(shè)計(jì)，提升教學(xué)質(zhì)量，同時思考在數(shù)據(jù)隱私保護(hù)、學(xué)習(xí)風(fēng)格多樣性和技術(shù)平臺穩(wěn)定性方面的挑戰(zhàn)及應(yīng)對措施。3、（本題5分）社交媒體用戶行為分析對于平臺的發(fā)展和運(yùn)營至關(guān)重要。請?jiān)敿?xì)探討如何通過數(shù)據(jù)分析來理解用戶的興趣偏好、社交關(guān)系和活動模式，進(jìn)而優(yōu)化平臺功能和內(nèi)容推薦，同時考慮數(shù)據(jù)隱私保護(hù)和用戶體驗(yàn)的平衡。4、（本題5分）分析在制造業(yè)的質(zhì)量控制中，如何運(yùn)用數(shù)據(jù)分析監(jiān)控生產(chǎn)過程中的質(zhì)量波動，及時發(fā)現(xiàn)質(zhì)量問題并采取改進(jìn)措施。5、（本題5分）制造業(yè)中的數(shù)據(jù)分析可以幫助企業(yè)提高生產(chǎn)效率、降低成本和改進(jìn)產(chǎn)品質(zhì)量。請深入探討如何運(yùn)用數(shù)據(jù)分析來實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)過程的監(jiān)控和優(yōu)化，如設(shè)備故障預(yù)測、質(zhì)量控制和供應(yīng)鏈管理，舉例說明數(shù)據(jù)分析在智能制造中的應(yīng)用和取得的成效。四、案例分析題（本大題共3個小題，共30分)1、（本題10分）一家眼鏡連鎖企業(yè)掌握了各門店銷售數(shù)據(jù)、顧客視力情況、鏡框款式偏好等。提供更精準(zhǔn)的配鏡服