武漢設(shè)計工程學(xué)院《商務(wù)統(tǒng)計學(xué)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁武漢設(shè)計工程學(xué)院《商務(wù)統(tǒng)計學(xué)》

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中，只有一項是符合題目要求的．）1、在進行數(shù)據(jù)分析時，如果數(shù)據(jù)不符合正態(tài)分布，以下哪種統(tǒng)計方法可能不再適用？（）A.t檢驗B.方差分析C.線性回歸D.以上都是2、在進行數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)和融合時，需要確保數(shù)據(jù)的一致性和準確性。假設(shè)你有來自不同系統(tǒng)的銷售數(shù)據(jù)和庫存數(shù)據(jù)，要進行關(guān)聯(lián)分析。以下關(guān)于數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)方法的選擇，哪一項是最需要注意的？（）A.根據(jù)共同的主鍵或標識符進行精確匹配關(guān)聯(lián)B.使用模糊匹配算法，允許一定程度的差異進行關(guān)聯(lián)C.不進行任何預(yù)處理，直接將數(shù)據(jù)合并，期望自動關(guān)聯(lián)D.隨機選擇一種關(guān)聯(lián)方法，不考慮數(shù)據(jù)的特點3、對于一個不平衡的數(shù)據(jù)集（某一類別的樣本數(shù)量遠多于其他類別），以下哪種處理方法可能會提高模型性能？（）A.過采樣B.欠采樣C.生成對抗網(wǎng)絡(luò)D.以上都是4、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)可視化的目的不僅僅是展示數(shù)據(jù)。以下關(guān)于數(shù)據(jù)可視化目的的說法中，錯誤的是？（）A.數(shù)據(jù)可視化的目的是幫助人們更好地理解數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的規(guī)律和趨勢B.數(shù)據(jù)可視化的目的是提高數(shù)據(jù)分析的效率，減少分析時間和成本C.數(shù)據(jù)可視化的目的是增強數(shù)據(jù)的說服力和影響力，使分析結(jié)果更容易被接受D.數(shù)據(jù)可視化的目的是為了讓數(shù)據(jù)分析報告看起來更漂亮，沒有其他實際作用5、在數(shù)據(jù)分析的實時數(shù)據(jù)分析場景中，假設(shè)要對不斷產(chǎn)生的數(shù)據(jù)流進行快速處理和分析，以下哪種技術(shù)或架構(gòu)可能是合適的選擇？（）A.流處理框架，如ApacheFlinkB.批處理框架，如ApacheHadoopC.關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，進行實時查詢D.不進行實時處理，先存儲數(shù)據(jù)再事后分析6、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)預(yù)處理的步驟包括數(shù)據(jù)清洗、轉(zhuǎn)換和歸一化等。假設(shè)我們要對一組數(shù)值型數(shù)據(jù)進行預(yù)處理。以下關(guān)于數(shù)據(jù)預(yù)處理的描述，哪一項是不正確的？（）A.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換可以將數(shù)據(jù)映射到不同的范圍或格式，便于后續(xù)分析B.歸一化可以將數(shù)據(jù)縮放到相同的范圍，避免不同量級數(shù)據(jù)的影響C.數(shù)據(jù)預(yù)處理對數(shù)據(jù)分析的結(jié)果影響不大，可以隨意進行D.對于離群點，可以采用截斷或Winsorize等方法進行處理7、在數(shù)據(jù)分析中，以下哪種方法可以用于降低數(shù)據(jù)的維度同時保留數(shù)據(jù)的主要特征？（）A.主成分分析B.因子分析C.線性判別分析D.以上都是8、對于一個包含分類變量和數(shù)值變量的數(shù)據(jù)集，若要進行關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘，以下哪種方法較為合適？（）A.Apriori算法B.FP-Growth算法C.Eclat算法D.以上都是9、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)我們有一個高維的數(shù)據(jù)集，其中包含大量相關(guān)的特征，通過PCA進行降維時，以下哪個說法是正確的？（）A.降維后的主成分數(shù)量一定少于原始特征數(shù)量B.主成分是原始特征的線性組合C.降維過程會丟失部分數(shù)據(jù)信息D.以上都是10、在數(shù)據(jù)分析的過程中，需要對數(shù)據(jù)進行標準化或歸一化處理，例如將不同單位和量級的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為統(tǒng)一的尺度。以下哪種情況可能更需要進行數(shù)據(jù)標準化？（）A.數(shù)據(jù)的分布比較均勻B.數(shù)據(jù)的量級差異較大C.數(shù)據(jù)的類型比較單一D.以上都不是11、某電商平臺想要了解商品銷量與廣告投入之間的關(guān)系，收集了大量數(shù)據(jù)。以下關(guān)于數(shù)據(jù)預(yù)處理的步驟，不正確的是？（）A.檢查數(shù)據(jù)的完整性B.直接刪除所有缺失值C.處理異常值D.對數(shù)據(jù)進行標準化12、進行數(shù)據(jù)分析時，需要對數(shù)據(jù)進行分類。以下關(guān)于分類算法的描述，錯誤的是：（）A.決策樹算法易于理解和解釋B.支持向量機在處理高維數(shù)據(jù)時表現(xiàn)出色C.K近鄰算法對異常值不敏感D.樸素貝葉斯算法假設(shè)各個特征之間相互獨立13、在進行數(shù)據(jù)分析項目時，與業(yè)務(wù)部門的有效溝通是至關(guān)重要的。假設(shè)數(shù)據(jù)分析團隊得出的結(jié)論與業(yè)務(wù)部門的預(yù)期不符，以下哪種做法可能是最恰當?shù)模浚ǎ〢.堅持數(shù)據(jù)分析結(jié)果，要求業(yè)務(wù)部門接受B.重新檢查分析過程，看是否存在錯誤C.與業(yè)務(wù)部門深入討論，了解他們的需求和關(guān)注點D.放棄當前分析，按照業(yè)務(wù)部門的意見修改結(jié)論14、在進行數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析時，例如分析超市購物籃中的商品組合。假設(shè)發(fā)現(xiàn)購買面包的顧客往往也會購買牛奶，這種關(guān)聯(lián)規(guī)則具有較高的支持度和置信度。這對超市的營銷策略可能有什么啟示？（）A.可以將面包和牛奶放在相鄰的貨架上，方便顧客購買B.降低面包或牛奶的價格，以促進銷售C.減少面包或牛奶的庫存，避免積壓D.這種關(guān)聯(lián)對營銷策略沒有實際意義15、在數(shù)據(jù)分析中，對于一個包含多個變量的數(shù)據(jù)集，需要確定哪些變量對目標變量的影響最大。假設(shè)變量之間存在復(fù)雜的非線性關(guān)系，以下哪種方法可能有助于進行變量篩選和特征工程？（）A.逐步回歸B.隨機森林C.支持向量機D.以上都是二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）解釋什么是自然語言處理在數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用，包括文本分類、情感分析等任務(wù)，以及常用的技術(shù)和工具。2、（本題5分）在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)分析面臨哪些挑戰(zhàn)？請詳細說明應(yīng)對這些挑戰(zhàn)的技術(shù)和方法。3、（本題5分）數(shù)據(jù)倉庫在企業(yè)數(shù)據(jù)分析中具有重要地位，請說明數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)庫的主要區(qū)別，并闡述構(gòu)建數(shù)據(jù)倉庫的關(guān)鍵步驟。三、論述題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）隨著智能手機和移動應(yīng)用的普及，產(chǎn)生了大量的移動數(shù)據(jù)。以某移動運營商為例，探討如何運用數(shù)據(jù)分析來優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)資源配置、提升用戶體驗、發(fā)現(xiàn)潛在客戶，以及如何解決數(shù)據(jù)隱私保護和數(shù)據(jù)安全方面的挑戰(zhàn)。2、（本題5分）在電商直播領(lǐng)域，如何通過對觀眾行為和銷售數(shù)據(jù)的分析，優(yōu)化直播內(nèi)容和營銷策略，提高直播帶貨的效果和轉(zhuǎn)化率。3、（本題5分）電商平臺的用戶留存策略可以基于數(shù)據(jù)分析來制定。請?zhí)接懭绾瓮ㄟ^用戶行為數(shù)據(jù)的分析來識別用戶流失的跡象、采取針對性的挽留措施和提升用戶的生命周期價值，同時考慮用戶體驗和平臺盈利的平衡。4、（本題5分）金融行業(yè)面臨著復(fù)雜的風險和競爭。選取一家商業(yè)銀行，論述如何利用數(shù)據(jù)分析來評估客戶信用風險，包括數(shù)據(jù)來源、變量選擇、建立信用評分模型，以及如何通過模型監(jiān)控和優(yōu)化來降低不良貸款率，同時提高信貸審批效率和準確性。5、（本題5分）在線教育行業(yè)的發(fā)展依賴于對學(xué)生學(xué)習數(shù)據(jù)的分析。以某在線教育機構(gòu)為例，探討如何通過數(shù)據(jù)分析來診斷學(xué)生的學(xué)習問題、提供個性化的學(xué)習方案、評估教學(xué)質(zhì)量，以及如何利用數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法改進課程設(shè)計和教學(xué)方法。四、案例分析題（本大題共3個小題，共30分)1、（本題10分）某在線日語學(xué)習平臺積累了學(xué)習數(shù)據(jù)、用戶學(xué)習目標