貴州財(cái)經(jīng)大學(xué)《綜合評(píng)價(jià)》2022-2023學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場(chǎng)____________準(zhǔn)考證號(hào)學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場(chǎng)____________準(zhǔn)考證號(hào)…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁(yè)，共3頁(yè)貴州財(cái)經(jīng)大學(xué)

《綜合評(píng)價(jià)》2022-2023學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號(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、在進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化時(shí)，選擇合適的圖表類(lèi)型要根據(jù)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和分析目的。假設(shè)你要展示不同年齡段人群的收入分布情況，以下關(guān)于圖表選擇的建議，哪一項(xiàng)是最恰當(dāng)?shù)?？（）A.使用折線圖，體現(xiàn)收入隨年齡的變化趨勢(shì)B.運(yùn)用柱狀圖，比較不同年齡段的收入水平C.選擇餅圖，展示各年齡段收入在總體中的占比D.采用雷達(dá)圖，綜合展示多個(gè)相關(guān)變量2、在對(duì)一個(gè)城市的空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，例如污染物濃度、氣象條件、季節(jié)因素等，以制定環(huán)境政策和改善空氣質(zhì)量。以下哪種分析方法可能有助于找出主要的污染源和影響因素？（）A.方差分析B.因果分析C.判別分析D.以上都是3、在數(shù)據(jù)分析中，建立合適的預(yù)測(cè)模型是常見(jiàn)的任務(wù)。假設(shè)你要預(yù)測(cè)下個(gè)月某產(chǎn)品的銷(xiāo)售量，有歷史銷(xiāo)售數(shù)據(jù)和相關(guān)的市場(chǎng)因素?cái)?shù)據(jù)。以下關(guān)于預(yù)測(cè)模型的選擇，哪一項(xiàng)是最需要考慮的因素？（）A.模型的復(fù)雜程度，越復(fù)雜的模型通常預(yù)測(cè)效果越好B.數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和規(guī)模，選擇適合數(shù)據(jù)的模型C.模型的訓(xùn)練時(shí)間，選擇訓(xùn)練速度快的模型D.模型在其他類(lèi)似問(wèn)題中的應(yīng)用效果，直接套用4、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)挖掘是一種高級(jí)的技術(shù)。以下關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘的描述中，錯(cuò)誤的是？（）A.數(shù)據(jù)挖掘可以從大量的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)隱藏的模式和規(guī)律B.數(shù)據(jù)挖掘可以使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行數(shù)據(jù)的分類(lèi)、聚類(lèi)和預(yù)測(cè)C.數(shù)據(jù)挖掘需要專(zhuān)業(yè)的技術(shù)和知識(shí)，對(duì)于普通用戶來(lái)說(shuō)難以掌握D.數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果一定是準(zhǔn)確無(wú)誤的，可以直接用于決策5、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，數(shù)據(jù)采樣是一種常見(jiàn)的技術(shù)。假設(shè)要從一個(gè)大規(guī)模的數(shù)據(jù)集中抽取樣本進(jìn)行分析，以下關(guān)于數(shù)據(jù)采樣的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.隨機(jī)采樣能夠保證每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)被抽取的概率相等，具有較好的代表性B.分層采樣可以根據(jù)某些特征將數(shù)據(jù)集分層，然后從各層中抽取樣本，以確保樣本的多樣性C.采樣的樣本量越大，分析結(jié)果就越接近總體的真實(shí)情況，但也會(huì)增加計(jì)算成本D.數(shù)據(jù)采樣可以隨意進(jìn)行，不需要考慮數(shù)據(jù)的分布和特征6、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)分析報(bào)告是一種重要的成果輸出形式。以下關(guān)于數(shù)據(jù)分析報(bào)告的描述中，錯(cuò)誤的是？（）A.數(shù)據(jù)分析報(bào)告應(yīng)該包括問(wèn)題的背景、分析的方法、結(jié)果的呈現(xiàn)和結(jié)論的建議等內(nèi)容B.數(shù)據(jù)分析報(bào)告應(yīng)該使用簡(jiǎn)潔明了的語(yǔ)言，避免使用專(zhuān)業(yè)術(shù)語(yǔ)和復(fù)雜的公式C.數(shù)據(jù)分析報(bào)告應(yīng)該具有邏輯性和條理性，便于讀者理解和接受D.數(shù)據(jù)分析報(bào)告的結(jié)果可以根據(jù)需要進(jìn)行調(diào)整和修改，以滿足不同的需求7、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，如果需要對(duì)多個(gè)變量進(jìn)行主成分分析，以下哪個(gè)軟件或庫(kù)提供了較為方便的實(shí)現(xiàn)？（）A.ExcelB.SPSSC.Python的sklearn庫(kù)D.以上都是8、當(dāng)分析一個(gè)在線教育平臺(tái)的學(xué)生學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)，比如學(xué)習(xí)時(shí)間、課程完成率、作業(yè)得分等，以評(píng)估教學(xué)質(zhì)量和學(xué)生的學(xué)習(xí)效果。由于學(xué)生的個(gè)體差異較大，為了進(jìn)行公平和準(zhǔn)確的分析，以下哪種處理方式可能是必要的？（）A.對(duì)學(xué)生進(jìn)行分組比較B.只關(guān)注優(yōu)秀學(xué)生的數(shù)據(jù)C.忽略學(xué)習(xí)困難學(xué)生的數(shù)據(jù)D.不做任何特殊處理9、在進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)時(shí)，關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的頻繁項(xiàng)集。假設(shè)在一個(gè)超市購(gòu)物數(shù)據(jù)集中，發(fā)現(xiàn)面包、牛奶和雞蛋經(jīng)常一起被購(gòu)買(mǎi)。如果要進(jìn)一步提高關(guān)聯(lián)規(guī)則的實(shí)用性，以下哪個(gè)步驟可能是必要的？（）A.增加更多商品種類(lèi)到分析中B.考慮商品的促銷(xiāo)活動(dòng)對(duì)購(gòu)買(mǎi)行為的影響C.分析不同時(shí)間段的購(gòu)買(mǎi)模式差異D.以上步驟都可能有幫助10、在數(shù)據(jù)分析的地理信息分析中，假設(shè)要分析不同地區(qū)的銷(xiāo)售數(shù)據(jù)與地理因素的關(guān)系。以下哪種技術(shù)或方法可能有助于可視化和理解這種空間關(guān)系？（）A.地理信息系統(tǒng)（GIS），繪制地圖和疊加數(shù)據(jù)B.空間自相關(guān)分析，檢測(cè)數(shù)據(jù)的空間依賴性C.克里金插值，估計(jì)未采樣點(diǎn)的值D.不考慮地理因素，僅分析銷(xiāo)售數(shù)據(jù)的數(shù)值特征11、數(shù)據(jù)分析中的主成分分析（PCA）常用于數(shù)據(jù)降維。假設(shè)我們有一個(gè)高維的數(shù)據(jù)集，包含多個(gè)相關(guān)的特征。通過(guò)PCA降維后，如果解釋方差的比例較低，可能意味著什么？（）A.降維效果較好，保留了主要信息B.丟失了較多的重要信息，需要重新考慮降維方法C.原始數(shù)據(jù)的質(zhì)量較差D.對(duì)后續(xù)的分析和建模沒(méi)有影響12、數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)安全是至關(guān)重要的問(wèn)題。以下關(guān)于數(shù)據(jù)安全的說(shuō)法中，錯(cuò)誤的是？（）A.數(shù)據(jù)安全包括數(shù)據(jù)的保密性、完整性和可用性等方面B.數(shù)據(jù)安全問(wèn)題可能會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)泄露、篡改和丟失等嚴(yán)重后果C.采取加密、備份和訪問(wèn)控制等措施可以提高數(shù)據(jù)的安全性D.數(shù)據(jù)安全只需要在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和傳輸過(guò)程中關(guān)注，在數(shù)據(jù)分析過(guò)程中無(wú)需考慮13、在數(shù)據(jù)分析中，探索性數(shù)據(jù)分析（EDA）可以幫助我們初步了解數(shù)據(jù)的特征。假設(shè)你剛剛獲得一個(gè)新的數(shù)據(jù)集，以下關(guān)于EDA的步驟，哪一項(xiàng)是最應(yīng)該首先進(jìn)行的？（）A.繪制數(shù)據(jù)的直方圖和箱線圖B.計(jì)算數(shù)據(jù)的基本統(tǒng)計(jì)量，如均值、中位數(shù)等C.檢查數(shù)據(jù)的缺失值和異常值D.對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類(lèi)分析14、假設(shè)要評(píng)估一個(gè)數(shù)據(jù)分析模型的性能，以下關(guān)于評(píng)估指標(biāo)和方法的描述，正確的是：（）A.準(zhǔn)確率是唯一可靠的評(píng)估指標(biāo)，能全面反映模型的好壞B.召回率在所有情況下都比精確率更重要C.交叉驗(yàn)證可以有效地避免模型過(guò)擬合，并且能更準(zhǔn)確地評(píng)估模型在不同數(shù)據(jù)子集上的性能D.對(duì)于不平衡數(shù)據(jù)集，使用平衡準(zhǔn)確率來(lái)評(píng)估模型是不合適的15、數(shù)據(jù)分析中的因果推斷用于確定變量之間的因果關(guān)系。假設(shè)要研究廣告投放是否導(dǎo)致銷(xiāo)售額增長(zhǎng)，以下關(guān)于因果推斷方法的描述，正確的是：（）A.僅僅基于相關(guān)性分析就得出因果結(jié)論，不考慮其他潛在因素B.不進(jìn)行實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)和控制變量，直接觀察數(shù)據(jù)C.采用隨機(jī)對(duì)照實(shí)驗(yàn)、工具變量法、雙重差分法等因果推斷方法，控制混雜因素，進(jìn)行嚴(yán)謹(jǐn)?shù)姆治龊屯茢?，并評(píng)估因果關(guān)系的強(qiáng)度和可靠性D.認(rèn)為因果關(guān)系是顯而易見(jiàn)的，不需要進(jìn)行專(zhuān)門(mén)的分析和驗(yàn)證二、簡(jiǎn)答題（本大題共4個(gè)小題，共20分)1、（本題5分）在進(jìn)行關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘時(shí)，解釋Apriori算法的基本思想和步驟，并舉例說(shuō)明如何通過(guò)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘發(fā)現(xiàn)有價(jià)值的商業(yè)信息。2、（本題5分）在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，如何處理跨領(lǐng)域數(shù)據(jù)的整合和分析？闡述數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化和領(lǐng)域適配的方法，并舉例說(shuō)明。3、（本題5分）在處理電商數(shù)據(jù)時(shí)，常用的數(shù)據(jù)分析方法和技術(shù)有哪些？解釋用戶行為分析、商品推薦等概念，并舉例說(shuō)明應(yīng)用。4、（本題5分）在數(shù)據(jù)分析中，如何處理數(shù)據(jù)中的離群點(diǎn)？請(qǐng)說(shuō)明離群點(diǎn)的檢測(cè)方法和處理策略，并舉例說(shuō)明在數(shù)據(jù)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）金融機(jī)構(gòu)的反洗錢(qián)工作離不開(kāi)數(shù)據(jù)分析。請(qǐng)闡述如何通過(guò)交易數(shù)據(jù)的分析來(lái)識(shí)別可疑交易模式、監(jiān)測(cè)資金流向和防范洗錢(qián)活動(dòng)，同時(shí)滿足合規(guī)要求和保護(hù)客戶隱私。2、（本題5分）在體育賽事的組織和運(yùn)營(yíng)中，如何利用數(shù)據(jù)分析來(lái)安排賽程、評(píng)估運(yùn)動(dòng)員表現(xiàn)和預(yù)測(cè)比賽結(jié)果？請(qǐng)?jiān)敿?xì)闡述數(shù)據(jù)分析的方法和作用，以及如何應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)的不確定性和突發(fā)事件的影響。3、（本題5分）社交媒體平臺(tái)產(chǎn)生了大量的用戶數(shù)據(jù)，具有巨大的商業(yè)價(jià)值。請(qǐng)?jiān)敿?xì)闡述如何通過(guò)數(shù)據(jù)分析挖掘社交媒體數(shù)據(jù)中的潛在信息，例如用戶興趣圖譜、社交網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和輿情監(jiān)測(cè)，進(jìn)而為精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)和品牌推廣提供支持，同時(shí)探討數(shù)據(jù)采集和處理的合法性及道德問(wèn)題。4、（本題5分）在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域，氣候、土壤和作物生長(zhǎng)數(shù)據(jù)對(duì)于精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)至關(guān)重要。以某大型農(nóng)場(chǎng)為例，闡述如何利用數(shù)據(jù)分析實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)施肥、灌溉優(yōu)化、病蟲(chóng)害預(yù)測(cè)，以及如何應(yīng)對(duì)農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)的時(shí)空復(fù)雜性和不確定性。5、（本題5分）在電商平臺(tái)的搜索推薦中，數(shù)據(jù)分析能夠提高搜索準(zhǔn)確性和推薦相關(guān)性。以某大型電商平臺(tái)的搜索功能為例，分析如何運(yùn)用數(shù)據(jù)分析來(lái)優(yōu)化搜索算法、理解用戶意圖、提升推薦商品的點(diǎn)擊率和轉(zhuǎn)化率，以及如何處理搜索和推薦中的冷啟動(dòng)問(wèn)題。四、案例分析題（本大題共4個(gè)小題，共40分)1、（本題10分）某餐飲企業(yè)記錄了各門(mén)店的營(yíng)業(yè)數(shù)據(jù)，涵蓋菜品類(lèi)別、銷(xiāo)售額、顧客流量、營(yíng)業(yè)時(shí)段等。分析不同營(yíng)業(yè)時(shí)段各類(lèi)菜品的銷(xiāo)售情況以及顧客流量的變化規(guī)律。2、（本題10分）某超市的