安徽大學(xué)《數(shù)據(jù)分析》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

自覺遵守考場紀(jì)律如考試作弊此答卷無效密自覺遵守考場紀(jì)律如考試作弊此答卷無效密封線第1頁，共3頁安徽大學(xué)

《數(shù)據(jù)分析》2023-2024學(xué)年第一學(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25個(gè)小題，每小題1分，共25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、假設(shè)要分析社交媒體上的輿論趨勢(shì)，以下關(guān)于輿論分析方法的描述，正確的是：（）A.只統(tǒng)計(jì)帖子的數(shù)量就能了解輿論的走向B.對(duì)帖子的內(nèi)容進(jìn)行情感分析和主題提取，綜合判斷輿論趨勢(shì)C.忽略社交媒體平臺(tái)的特點(diǎn)和用戶行為，直接進(jìn)行分析D.輿論分析不需要考慮時(shí)間因素，只關(guān)注當(dāng)前的熱門話題2、在數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)中，以下哪個(gè)原則有助于提高數(shù)據(jù)庫的性能和可擴(kuò)展性？（）A.規(guī)范化B.反規(guī)范化C.減少冗余D.增加索引3、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)的用戶購買行為數(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.簡單隨機(jī)抽樣B.分層抽樣C.系統(tǒng)抽樣D.整群抽樣4、數(shù)據(jù)分析中的決策樹算法具有易于理解和解釋的特點(diǎn)。假設(shè)我們要使用決策樹算法進(jìn)行分類任務(wù)。以下關(guān)于決策樹的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.決策樹通過對(duì)數(shù)據(jù)的遞歸劃分來構(gòu)建分類規(guī)則B.可以使用信息增益或基尼指數(shù)來選擇最優(yōu)的劃分屬性C.決策樹容易受到噪聲數(shù)據(jù)的影響，導(dǎo)致過擬合D.決策樹的深度越深，分類效果就一定越好5、關(guān)于數(shù)據(jù)分析中的客戶細(xì)分，假設(shè)要根據(jù)客戶的購買行為、人口統(tǒng)計(jì)信息和在線活動(dòng)將客戶分為不同的細(xì)分群體。以下哪種細(xì)分方法可能更能揭示客戶的潛在需求和行為模式？（）A.RFM模型，基于消費(fèi)頻率、金額和最近消費(fèi)時(shí)間B.基于聚類的細(xì)分，自動(dòng)發(fā)現(xiàn)相似群體C.基于決策樹的細(xì)分，根據(jù)規(guī)則劃分D.不進(jìn)行客戶細(xì)分，對(duì)所有客戶采用相同的策略6、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)挖掘的挑戰(zhàn)有很多，其中數(shù)據(jù)質(zhì)量問題是一個(gè)重要的挑戰(zhàn)。以下關(guān)于數(shù)據(jù)質(zhì)量問題的描述中，錯(cuò)誤的是？（）A.數(shù)據(jù)質(zhì)量問題可能會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果的錯(cuò)誤和不可靠B.數(shù)據(jù)質(zhì)量問題可以通過數(shù)據(jù)清洗和驗(yàn)證等方法來解決C.數(shù)據(jù)質(zhì)量問題只與數(shù)據(jù)的來源有關(guān)，與數(shù)據(jù)挖掘的算法和技術(shù)無關(guān)D.數(shù)據(jù)質(zhì)量問題需要在數(shù)據(jù)挖掘的整個(gè)過程中進(jìn)行關(guān)注和處理7、數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)倉庫的擴(kuò)展性是滿足未來需求的關(guān)鍵。以下關(guān)于數(shù)據(jù)倉庫擴(kuò)展性的說法中，錯(cuò)誤的是？（）A.數(shù)據(jù)倉庫的擴(kuò)展性應(yīng)考慮數(shù)據(jù)量的增長、業(yè)務(wù)需求的變化和技術(shù)的發(fā)展等因素B.數(shù)據(jù)倉庫的擴(kuò)展性可以通過分布式架構(gòu)、云計(jì)算等技術(shù)來實(shí)現(xiàn)C.數(shù)據(jù)倉庫的擴(kuò)展性只需要在建設(shè)初期進(jìn)行規(guī)劃，后期不需要再進(jìn)行調(diào)整D.數(shù)據(jù)倉庫的擴(kuò)展性應(yīng)保證系統(tǒng)的性能和穩(wěn)定性，不會(huì)因?yàn)閿U(kuò)展而降低8、在進(jìn)行數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析時(shí)，可能會(huì)遇到數(shù)據(jù)不一致的問題。假設(shè)你要將銷售數(shù)據(jù)和客戶數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)，以下關(guān)于處理數(shù)據(jù)不一致的方法，哪一項(xiàng)是最恰當(dāng)?shù)?？（）A.忽略不一致的數(shù)據(jù)，只關(guān)聯(lián)一致的部分B.手動(dòng)修正不一致的數(shù)據(jù)，確保關(guān)聯(lián)的準(zhǔn)確性C.使用數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和映射規(guī)則，將不一致的數(shù)據(jù)統(tǒng)一D.不進(jìn)行關(guān)聯(lián)，直接分別分析兩組數(shù)據(jù)9、在數(shù)據(jù)分析的倫理和法律方面，需要遵循一定的原則和規(guī)范。假設(shè)你處理的是包含個(gè)人敏感信息的數(shù)據(jù)，以下關(guān)于數(shù)據(jù)處理的做法，哪一項(xiàng)是最符合倫理和法律要求的？（）A.在未獲得授權(quán)的情況下，將數(shù)據(jù)用于其他商業(yè)目的B.對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行匿名化處理，確保無法追溯到個(gè)人身份C.忽視數(shù)據(jù)的隱私保護(hù)，認(rèn)為分析結(jié)果更重要D.隨意分享數(shù)據(jù)給第三方機(jī)構(gòu)10、在數(shù)據(jù)分析的過程中，數(shù)據(jù)的預(yù)處理和特征工程可能會(huì)占用大量時(shí)間。假設(shè)你面臨時(shí)間緊迫的情況，以下關(guān)于時(shí)間分配的策略，哪一項(xiàng)是最明智的？（）A.跳過預(yù)處理和特征工程，直接進(jìn)行建模分析B.減少數(shù)據(jù)清洗的工作，重點(diǎn)放在特征工程上C.合理分配時(shí)間，確保預(yù)處理和特征工程的質(zhì)量，以提高模型性能D.把大部分時(shí)間花在模型選擇和調(diào)優(yōu)上，忽略數(shù)據(jù)準(zhǔn)備11、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)分析的流程包括多個(gè)步驟，其中問題定義是第一個(gè)步驟。以下關(guān)于問題定義的描述中，錯(cuò)誤的是？（）A.問題定義應(yīng)該明確數(shù)據(jù)分析的目的和需求B.問題定義應(yīng)該考慮數(shù)據(jù)的可用性和可獲取性C.問題定義應(yīng)該確定數(shù)據(jù)分析的方法和工具D.問題定義可以根據(jù)需要進(jìn)行調(diào)整和修改，以適應(yīng)不同的情況12、在處理數(shù)據(jù)時(shí)，如果需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化，使其值在0到1之間，以下哪個(gè)公式可以實(shí)現(xiàn)？（）A.x-min(x)/(max(x)-min(x))B.(x-μ)/σC.x/sum(x)D.以上都不是13、回歸分析是數(shù)據(jù)分析中的常用方法。假設(shè)要研究廣告投入與銷售額之間的關(guān)系，以下關(guān)于回歸分析的描述，正確的是：（）A.簡單線性回歸足以捕捉廣告投入和銷售額之間的復(fù)雜非線性關(guān)系B.多元線性回歸中，自變量越多，模型的解釋能力就越強(qiáng)C.在建立回歸模型前，不需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理D.回歸模型的擬合優(yōu)度（R2）越高，說明模型對(duì)數(shù)據(jù)的擬合效果越好14、數(shù)據(jù)分析中的生存分析常用于研究事件發(fā)生的時(shí)間。假設(shè)我們要研究患者接受某種治療后疾病復(fù)發(fā)的時(shí)間，以下哪個(gè)概念是生存分析中的關(guān)鍵指標(biāo)？（）A.生存函數(shù)B.風(fēng)險(xiǎn)函數(shù)C.中位生存時(shí)間D.以上都是15、數(shù)據(jù)分析中的異常檢測(cè)用于識(shí)別數(shù)據(jù)中的異常值或異常模式。假設(shè)你在分析一家公司的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，以檢測(cè)可能的欺詐行為。以下關(guān)于異常檢測(cè)方法的選擇，哪一項(xiàng)是最具挑戰(zhàn)性的？（）A.基于統(tǒng)計(jì)的方法，如設(shè)定閾值來判斷異常B.利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法，如孤立森林，自動(dòng)識(shí)別異常C.結(jié)合領(lǐng)域知識(shí)和人工判斷來確定異常D.完全依賴數(shù)據(jù)的直觀觀察來發(fā)現(xiàn)異常16、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果解釋和評(píng)估是確保結(jié)果可靠性的重要環(huán)節(jié)。以下關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果解釋和評(píng)估的說法中，錯(cuò)誤的是？（）A.數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果解釋和評(píng)估應(yīng)結(jié)合具體的業(yè)務(wù)問題和背景進(jìn)行B.數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果解釋和評(píng)估可以使用統(tǒng)計(jì)方法和可視化工具來輔助C.數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果解釋和評(píng)估應(yīng)考慮結(jié)果的準(zhǔn)確性、可靠性和實(shí)用性等方面D.數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果解釋和評(píng)估只需要由數(shù)據(jù)分析師進(jìn)行，不需要其他人員參與17、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，若要研究兩個(gè)變量之間的線性關(guān)系，通常會(huì)使用哪種統(tǒng)計(jì)方法？（）A.方差分析B.回歸分析C.因子分析D.聚類分析18、數(shù)據(jù)分析中的特征選擇旨在從眾多特征中挑選出最有價(jià)值的特征。假設(shè)要從一組高度相關(guān)的特征中進(jìn)行選擇，以下哪種方法可能是合適的？（）A.基于相關(guān)性的特征選擇B.基于遞歸消除的特征選擇C.基于隨機(jī)森林的特征重要性評(píng)估D.以上方法都可以19、數(shù)據(jù)可視化在數(shù)據(jù)分析中有助于直觀地理解數(shù)據(jù)。假設(shè)要展示不同地區(qū)的銷售額分布情況，以下關(guān)于數(shù)據(jù)可視化選擇的描述，正確的是：（）A.使用折線圖，因?yàn)樗軌蚯逦仫@示銷售額隨時(shí)間的變化趨勢(shì)B.采用柱狀圖，能直觀對(duì)比不同地區(qū)銷售額的差異C.選擇餅圖，以便準(zhǔn)確呈現(xiàn)各地區(qū)銷售額占總銷售額的比例D.運(yùn)用散點(diǎn)圖，可分析銷售額與其他相關(guān)因素的關(guān)系20、在時(shí)間序列數(shù)據(jù)分析中，預(yù)測(cè)未來值是常見的任務(wù)。假設(shè)你要預(yù)測(cè)股票價(jià)格的未來走勢(shì)，以下關(guān)于時(shí)間序列模型的選擇，哪一項(xiàng)是最需要謹(jǐn)慎考慮的？（）A.選擇簡單的移動(dòng)平均模型，基于歷史均值進(jìn)行預(yù)測(cè)B.應(yīng)用自回歸整合移動(dòng)平均（ARIMA）模型，考慮序列的趨勢(shì)和季節(jié)性C.采用深度學(xué)習(xí)中的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）或長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）D.不考慮時(shí)間序列的特點(diǎn)，使用通用的回歸模型21、在進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理時(shí)，特征工程是重要的環(huán)節(jié)。假設(shè)我們有一個(gè)包含房屋屬性（面積、房間數(shù)量、地理位置等）和價(jià)格的數(shù)據(jù)集，以下關(guān)于特征工程的描述，正確的是：（）A.直接使用原始特征進(jìn)行建模，無需進(jìn)行任何特征轉(zhuǎn)換和構(gòu)建B.對(duì)地理位置進(jìn)行獨(dú)熱編碼可以有效地將其納入模型C.特征縮放對(duì)模型的性能沒有影響，可忽略D.增加一些與房屋價(jià)格無關(guān)的特征，能夠提高模型的準(zhǔn)確性22、對(duì)于一個(gè)不平衡的數(shù)據(jù)集（例如，某一類別的樣本數(shù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)少于其他類別），以下哪種方法可以提高模型對(duì)少數(shù)類別的識(shí)別能力？（）A.過采樣B.欠采樣C.調(diào)整分類閾值D.以上都是23、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，如果需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行缺失值處理，同時(shí)考慮數(shù)據(jù)的分布特征，以下哪種方法較為合適？（）A.隨機(jī)森林插補(bǔ)B.基于聚類的插補(bǔ)C.基于回歸的插補(bǔ)D.以上都不是24、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，如果數(shù)據(jù)分布呈現(xiàn)右偏態(tài)，以下哪種統(tǒng)計(jì)量更能代表數(shù)據(jù)的集中趨勢(shì)？（）A.均值B.中位數(shù)C.眾數(shù)D.標(biāo)準(zhǔn)差25、在對(duì)一家餐廳的營業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，例如菜品銷售數(shù)量、顧客評(píng)價(jià)、營業(yè)時(shí)間段等，以制定營銷策略和優(yōu)化菜單。以下哪個(gè)因素可能對(duì)餐廳的盈利能力產(chǎn)生最大影響？（）A.熱門菜品的推廣B.營業(yè)時(shí)間段的調(diào)整C.菜單的更新和優(yōu)化D.以上都是二、簡答題（本大題共4個(gè)小題，共20分)1、（本題5分）闡述在數(shù)據(jù)分析中，如何進(jìn)行數(shù)據(jù)的公平性評(píng)估，包括算法公平性、結(jié)果公平性等方面的評(píng)估指標(biāo)和方法。2、（本題5分）解釋什么是概率圖模型，說明其在不確定性推理和數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用和方法，并舉例分析。3、（本題5分）描述在數(shù)據(jù)分析中，如何使用SQL語言進(jìn)行數(shù)據(jù)查詢和處理，包括復(fù)雜的連接操作、聚合函數(shù)的應(yīng)用等。4、（本題5分）在進(jìn)行聚類分析時(shí)，如何選擇合適的距離度量方法？請(qǐng)介紹常見的距離度量方法，如歐氏距離、曼哈頓距離等，并分析它們的特點(diǎn)和適用場景。三、案例分析題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）某旅游公司收集了游客的出行目的地、行程安排、消費(fèi)金額等數(shù)據(jù)。分析熱門旅游線路和游客的消費(fèi)模式，制定更有吸引力的旅游產(chǎn)品和定價(jià)策略。2、（本題5分）某餐飲企業(yè)記錄了各門店的營業(yè)數(shù)據(jù)，涵蓋菜品類別、銷售額、顧客流量、營業(yè)時(shí)段等。分析不同營業(yè)時(shí)段各類菜品的銷售情況以及顧客流量的變化規(guī)律。3、（本題5分）一家物流公司的冷鏈倉儲(chǔ)業(yè)務(wù)記錄了倉儲(chǔ)數(shù)據(jù)，包括貨物種類、存儲(chǔ)時(shí)間、溫度要求、倉儲(chǔ)費(fèi)用等。研究貨物種類和存儲(chǔ)時(shí)間對(duì)溫度要求和倉儲(chǔ)費(fèi)用的影響。4、（本題5分）某電商直播平臺(tái)積累了不同商品類目的直播銷售數(shù)據(jù)、主播帶貨能力評(píng)估、觀眾互動(dòng)行為等。探討怎樣利用這些數(shù)據(jù)優(yōu)化直播選品和主播培養(yǎng)策略。5、（本題5分）一家手機(jī)應(yīng)用商店的攝影類應(yīng)用記錄了數(shù)據(jù)，包括應(yīng)用功能、用戶評(píng)分、更新頻率、下載量等。探討應(yīng)用功能和更新頻率對(duì)用戶評(píng)分和下載量的作用。四、論述題（本大題共3個(gè)小題，共30分)1、（本題10分）在線教育的教師評(píng)價(jià)體系可以基于教學(xué)數(shù)據(jù)進(jìn)行構(gòu)建。請(qǐng)?jiān)敿?xì)闡述如何通過學(xué)生反饋、教學(xué)過程數(shù)據(jù)和教學(xué)成果來評(píng)估教師的教學(xué)質(zhì)量，為教師發(fā)展提供支持和改進(jìn)