浙江財經(jīng)大學《商業(yè)數(shù)據(jù)分析（雙語）》2022-2023學年第一學期期末試卷

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《商業(yè)數(shù)據(jù)分析（雙語）》2022-2023學年第一學期期末試卷院(系)_______班級_______學號_______姓名_______題號一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共25個小題，每小題1分，共25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)倉庫設(shè)計時，需要考慮數(shù)據(jù)的存儲和組織方式。假設(shè)一個企業(yè)有大量的銷售、庫存和客戶數(shù)據(jù)，以下哪種數(shù)據(jù)模型可能最適合用于構(gòu)建數(shù)據(jù)倉庫？（）A.星型模型B.雪花模型C.關(guān)系模型D.網(wǎng)狀模型2、假設(shè)要分析一個城市的交通流量數(shù)據(jù)，以優(yōu)化交通信號燈的設(shè)置和道路規(guī)劃。數(shù)據(jù)包括不同時間段、不同路段的車流量、車速等信息。為了找到交通擁堵的規(guī)律和原因，以下哪個分析角度可能是關(guān)鍵的？（）A.時空分析B.基于車型的分類分析C.只關(guān)注高峰時段的分析D.隨機抽樣分析3、在進行數(shù)據(jù)預(yù)處理時，數(shù)據(jù)標準化或歸一化是常見的操作。假設(shè)要對一組包含不同量綱的特征數(shù)據(jù)進行標準化，以下哪種方法可能是最常用的？（）A.最小-最大標準化B.Z-score標準化C.小數(shù)定標標準化D.以上方法使用頻率相同4、在進行數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析時，需要找出不同變量之間的關(guān)系。假設(shè)要分析客戶購買行為與促銷活動之間的關(guān)聯(lián)，以下關(guān)于關(guān)聯(lián)分析方法的描述，正確的是：（）A.只關(guān)注表面的關(guān)聯(lián)，不深入分析內(nèi)在的因果關(guān)系B.不考慮數(shù)據(jù)的分布和異常值，直接進行關(guān)聯(lián)分析C.運用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘、相關(guān)性分析等方法，同時考慮數(shù)據(jù)的特點和業(yè)務(wù)背景，挖掘有價值的關(guān)聯(lián)模式，并對結(jié)果進行解釋和驗證D.認為關(guān)聯(lián)分析結(jié)果一定能直接用于制定營銷策略，不進行進一步的評估和優(yōu)化5、在處理缺失值時，如果缺失值的比例較高且數(shù)據(jù)呈現(xiàn)一定的規(guī)律性，以下哪種方法可能較為有效？（）A.基于模型的插補B.多重插補C.隨機插補D.以上都不是6、在數(shù)據(jù)分析中，抽樣是一種常用的方法。以下關(guān)于抽樣的描述，錯誤的是：（）A.簡單隨機抽樣保證了每個樣本被抽取的概率相等B.分層抽樣可以保證樣本在不同層次上具有代表性C.整群抽樣的效率較高，但精度可能較低D.抽樣不會引入偏差，能完全反映總體的特征7、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)抽樣是一種常用的方法。以下關(guān)于數(shù)據(jù)抽樣的目的，錯誤的是？（）A.減少數(shù)據(jù)的數(shù)量，降低數(shù)據(jù)分析的成本和時間B.保證樣本具有代表性，能夠反映總體的特征和趨勢C.避免數(shù)據(jù)的過擬合，提高數(shù)據(jù)分析的結(jié)果的準確性和可靠性D.增加數(shù)據(jù)的多樣性，提高數(shù)據(jù)分析的結(jié)果的創(chuàng)新性和實用性8、在進行數(shù)據(jù)探索性分析時，以下關(guān)于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的異常值的方法，哪一項是最常用的？（）A.計算數(shù)據(jù)的均值和標準差，超出一定范圍的值視為異常值B.繪制箱線圖，觀察超出箱體范圍的值C.對數(shù)據(jù)進行排序，查看兩端的值D.隨機抽取部分數(shù)據(jù)進行檢查9、在數(shù)據(jù)分析中，模型的過擬合和欠擬合是常見的問題。假設(shè)要訓練一個預(yù)測房價的模型，以下關(guān)于防止過擬合和欠擬合的方法描述，正確的是：（）A.不進行數(shù)據(jù)劃分和交叉驗證，直接在整個數(shù)據(jù)集上訓練模型B.增加模型的復雜度，不考慮數(shù)據(jù)的特點和規(guī)律C.采用正則化技術(shù)、增加數(shù)據(jù)量、進行特征選擇、使用合適的模型架構(gòu)和超參數(shù)調(diào)整等方法，平衡模型的復雜度和擬合能力，避免過擬合和欠擬合D.認為模型的性能只取決于數(shù)據(jù)，不關(guān)注模型的調(diào)整和優(yōu)化10、數(shù)據(jù)分析中的因果推斷旨在確定變量之間的因果關(guān)系，而非僅僅是相關(guān)性。假設(shè)你想研究廣告投入與產(chǎn)品銷售之間的關(guān)系，以下關(guān)于因果推斷方法的選擇，哪一項是最關(guān)鍵的？（）A.進行隨機對照實驗，控制其他因素來確定因果關(guān)系B.基于觀察數(shù)據(jù)，使用回歸分析來推斷因果關(guān)系C.僅僅依靠相關(guān)系數(shù)來判斷因果關(guān)系D.主觀猜測和經(jīng)驗判斷因果關(guān)系11、在數(shù)據(jù)庫管理中，若要確保數(shù)據(jù)的一致性和完整性，通常會使用哪種約束？（）A.主鍵約束B.外鍵約束C.唯一約束D.以上都是12、數(shù)據(jù)分析中的文本挖掘用于從文本數(shù)據(jù)中提取有價值的信息。假設(shè)要分析大量的客戶評論數(shù)據(jù)，以了解客戶對產(chǎn)品的滿意度，以下哪種技術(shù)可能是關(guān)鍵的第一步？（）A.詞頻統(tǒng)計B.情感分析C.主題建模D.命名實體識別13、在進行數(shù)據(jù)可視化時，若要展示數(shù)據(jù)的層次結(jié)構(gòu)，以下哪種圖表較為合適？（）A.樹形圖B.旭日圖C.和弦圖D.以上都是14、關(guān)于數(shù)據(jù)分析中的回歸分析，假設(shè)要研究員工的工作年限與工資收入之間的關(guān)系。數(shù)據(jù)存在一定的噪聲和非線性特征。以下哪種回歸模型可能更適合捕捉這種復雜的關(guān)系？（）A.線性回歸，假設(shè)關(guān)系是線性的B.多項式回歸，考慮非線性關(guān)系C.邏輯回歸，處理二分類問題D.不進行回歸分析，僅通過描述性統(tǒng)計觀察15、數(shù)據(jù)預(yù)處理中的特征工程用于創(chuàng)建有意義的特征。假設(shè)要為一個機器學習模型準備輸入特征，以下關(guān)于特征工程的描述，正確的是：（）A.直接使用原始數(shù)據(jù)的所有特征，不進行任何處理和轉(zhuǎn)換B.隨意創(chuàng)建新的特征，不考慮其合理性和有效性C.基于對數(shù)據(jù)的理解和業(yè)務(wù)知識，進行特征選擇、提取、構(gòu)建和變換，以提高模型的性能和可解釋性D.認為特征工程對模型性能影響不大，不重視這一環(huán)節(jié)16、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17、數(shù)據(jù)分析中的主成分分析（PCA）用于數(shù)據(jù)降維。假設(shè)我們有一個高維的數(shù)據(jù)集。以下關(guān)于主成分分析的描述，哪一項是不準確的？（）A.主成分是原始變量的線性組合，能夠保留數(shù)據(jù)的主要信息B.通過計算協(xié)方差矩陣的特征值和特征向量來確定主成分C.主成分分析可以消除變量之間的相關(guān)性，使數(shù)據(jù)更易于分析D.主成分分析后的維度數(shù)量是固定的，不能根據(jù)需要進行調(diào)整18、在數(shù)據(jù)分析中，模型選擇和調(diào)優(yōu)是提高性能的關(guān)鍵步驟。假設(shè)要在多個分類模型中選擇最優(yōu)的模型，以下關(guān)于模型選擇和調(diào)優(yōu)的描述，哪一項是不準確的？（）A.可以通過交叉驗證等技術(shù)來評估不同模型在不同參數(shù)下的性能B.網(wǎng)格搜索和隨機搜索是常用的參數(shù)調(diào)優(yōu)方法，可以找到較優(yōu)的參數(shù)組合C.模型的復雜度越高，性能就越好，應(yīng)該優(yōu)先選擇復雜的模型D.結(jié)合業(yè)務(wù)需求和數(shù)據(jù)特點，選擇適合的模型和調(diào)優(yōu)方法19、在數(shù)據(jù)分析中，社交網(wǎng)絡(luò)分析用于研究人與人之間的關(guān)系。假設(shè)要分析一個社交網(wǎng)絡(luò)中用戶的影響力，以下關(guān)于社交網(wǎng)絡(luò)分析的描述，哪一項是不正確的？（）A.中心性指標，如度中心性、介數(shù)中心性和接近中心性，可以衡量節(jié)點在網(wǎng)絡(luò)中的重要性B.社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法可以將網(wǎng)絡(luò)劃分為不同的社區(qū)，揭示潛在的群體結(jié)構(gòu)C.社交網(wǎng)絡(luò)分析只關(guān)注節(jié)點之間的連接關(guān)系，不考慮節(jié)點的屬性信息D.可以通過傳播模型來模擬信息在社交網(wǎng)絡(luò)中的傳播過程20、數(shù)據(jù)分析中，假設(shè)檢驗是常用的方法之一。以下關(guān)于假設(shè)檢驗的描述，錯誤的是：（）A.原假設(shè)和備擇假設(shè)是相互對立的B.當P值小于顯著性水平時，拒絕原假設(shè)C.第一類錯誤是指錯誤地拒絕了原假設(shè)D.樣本量越大，越容易犯第二類錯誤21、在數(shù)據(jù)分析中，大數(shù)據(jù)技術(shù)為處理海量數(shù)據(jù)提供了支持。假設(shè)要處理一個PB級別的數(shù)據(jù)集，以下關(guān)于大數(shù)據(jù)技術(shù)的描述，哪一項是不正確的？（）A.Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中的HDFS用于分布式存儲數(shù)據(jù)，能夠擴展到大規(guī)模的集群B.MapReduce編程模型可以實現(xiàn)并行處理，提高數(shù)據(jù)處理的效率C.大數(shù)據(jù)技術(shù)只適用于處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，對于非結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)無能為力D.實時處理大數(shù)據(jù)可以使用SparkStreaming或Flink等框架22、在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時，分布式計算框架如Hadoop被廣泛應(yīng)用。假設(shè)要對數(shù)十億行的日志數(shù)據(jù)進行分析，以下哪個Hadoop組件可能主要負責數(shù)據(jù)的存儲？（）A.HDFSB.MapReduceC.YARND.Hive23、關(guān)于數(shù)據(jù)分析中的客戶細分，假設(shè)要根據(jù)客戶的購買行為、人口統(tǒng)計信息和在線活動將客戶分為不同的細分群體。以下哪種細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，基于消費頻率、金額和最近消費時間B.基于聚類的細分，自動發(fā)現(xiàn)相似群體C.基于決策樹的細分，根據(jù)規(guī)則劃分D.不進行客戶細分，對所有客戶采用相同的策略24、在數(shù)據(jù)挖掘中，若要對文本數(shù)據(jù)進行分類，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25、在探索性數(shù)據(jù)分析（EDA）中，以下關(guān)于數(shù)據(jù)探索方法的描述，正確的是：（）A.只查看數(shù)據(jù)的統(tǒng)計摘要，就能全面了解數(shù)據(jù)的特征B.繪制箱線圖可以直觀展示數(shù)據(jù)的分布和異常值情況C.相關(guān)性分析對于所有類型的數(shù)據(jù)都能得出明確的結(jié)論D.EDA只是初步步驟，對后續(xù)的深入分析沒有幫助二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）在進行數(shù)據(jù)分析時，如何處理數(shù)據(jù)中的缺失值和異常值同時存在的情況？列舉至少兩種綜合處理方法，并舉例說明。2、（本題5分）簡述數(shù)據(jù)挖掘中的推薦系統(tǒng)，包括協(xié)同過濾、基于內(nèi)容的推薦等，說明其工作原理和應(yīng)用場景。3、（本題5分）闡述數(shù)據(jù)可視化中的小數(shù)據(jù)可視化的設(shè)計原則和方法，說明如何在數(shù)據(jù)量較小時有效地傳達信息，并舉例說明。4、（本題5分）描述數(shù)據(jù)挖掘中的半監(jiān)督學習方法的概念和應(yīng)用場景，如自訓練、協(xié)同訓練等，并舉例說明在圖像分類中的應(yīng)用。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發(fā)布內(nèi)容、關(guān)注話題、地理位置等數(shù)據(jù)。探討如何利用這些數(shù)據(jù)進行熱點話題監(jiān)測和趨勢預(yù)測。2、（本題5分）某運動品牌公司收集了不同地區(qū)門店的銷售數(shù)據(jù)、消費者特征、市場競爭情況。分析各地區(qū)市場的潛力和競爭態(tài)勢，制定區(qū)域化的營銷和產(chǎn)品策略。3、（本題5分）某在線旅游平臺積累了不同目的地的酒店評價、景點熱度、交通狀況等。分析如何根據(jù)這些數(shù)據(jù)為用戶提供更詳細的旅行規(guī)劃建議。4、（本題5分）某在線票務(wù)平臺收集了不同演出、賽事的票務(wù)銷售數(shù)據(jù)、觀眾座位選擇、退票情況等。分析如何依據(jù)這些數(shù)據(jù)優(yōu)化票務(wù)定價和場館座位安排。5、（本題5分）某在線旅游預(yù)訂平臺掌握了用戶的搜索偏好、預(yù)訂行為、取消訂單原因等數(shù)據(jù)。分析怎樣利用這些數(shù)據(jù)改進用戶體驗和服務(wù)質(zhì)量。四、論述題（本大題共3個小題，共30分)1、（本題10分）在電信行業(yè)的套餐設(shè)計中，如何借助數(shù)據(jù)分析來了解用戶需求、消費行為和網(wǎng)絡(luò)使用模式，以制定合理的套餐方案和定價策略，同時提高用戶滿意度和運營商的收益。2、（本題10分）醫(yī)療行