江西工程職業(yè)學(xué)院《數(shù)據(jù)建模與分析》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頁江西工程職業(yè)學(xué)院《數(shù)據(jù)建模與分析》

2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共15個小題，每小題1分，共15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、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值的特征。假設(shè)要從一組高度相關(guān)的特征中進行選擇，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.基于隨機森林的特征重要性評估D.以上方法都可以2、在數(shù)據(jù)挖掘中，聚類分析是一種常用的方法。以下關(guān)于聚類分析的描述，錯誤的是？（）A.可以將數(shù)據(jù)分成不同的類別B.類別之間的差異明顯C.不需要事先指定類別數(shù)量D.聚類結(jié)果是絕對準確的3、在進行數(shù)據(jù)分析時，如果數(shù)據(jù)分布呈現(xiàn)右偏態(tài)，以下哪種統(tǒng)計量更能代表數(shù)據(jù)的集中趨勢？（）A.均值B.中位數(shù)C.眾數(shù)D.標準差4、對于數(shù)據(jù)分析中的優(yōu)化問題，假設(shè)要在一定的約束條件下最大化或最小化某個目標函數(shù)。以下哪種優(yōu)化算法可能適用于解決這類復(fù)雜的優(yōu)化任務(wù)？（）A.線性規(guī)劃，處理線性目標和約束B.遺傳算法，通過模擬進化過程搜索最優(yōu)解C.模擬退火算法，避免陷入局部最優(yōu)D.不進行優(yōu)化，隨機選擇解決方案5、在處理時間序列數(shù)據(jù)時，如果需要對數(shù)據(jù)進行季節(jié)性分解，以下哪種方法在Python中常用？（）A.statsmodels庫中的seasonal_decompose函數(shù)B.scikit-learn庫中的decomposition模塊C.pandas庫中的resample函數(shù)D.matplotlib庫中的plot函數(shù)6、假設(shè)我們正在分析一家公司的銷售數(shù)據(jù)，以制定營銷策略。以下關(guān)于數(shù)據(jù)分析目的和方法的描述，正確的是：（）A.主要目的是找出銷售額最高的產(chǎn)品，通過簡單排序就能實現(xiàn)B.為了預(yù)測未來銷售趨勢，應(yīng)該使用時間序列分析方法C.分析客戶地域分布對銷售的影響時，無需考慮其他因素D.要評估不同營銷渠道的效果，只需比較銷售額的大小7、在建立回歸模型時，如果自變量的數(shù)量較多，為了篩選出對因變量有顯著影響的自變量，以下哪種方法經(jīng)常被使用？（）A.逐步回歸B.嶺回歸C.套索回歸D.以上都是8、在時間序列數(shù)據(jù)分析中，預(yù)測未來值是常見的任務(wù)。假設(shè)我們有一組月度銷售數(shù)據(jù)，以下關(guān)于時間序列預(yù)測方法的描述，正確的是：（）A.簡單線性回歸可以準確預(yù)測時間序列數(shù)據(jù)的未來值B.ARIMA模型適用于具有明顯季節(jié)性和趨勢性的時間序列C.不考慮數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性，直接應(yīng)用預(yù)測模型D.預(yù)測的時間跨度越長，預(yù)測結(jié)果的準確性就越高9、在進行數(shù)據(jù)可視化時，若要展示數(shù)據(jù)的分布情況，以下哪種圖表最為合適？（）A.折線圖B.柱狀圖C.箱線圖D.餅圖10、在進行數(shù)據(jù)分析時，選擇合適的統(tǒng)計量可以幫助我們更好地理解數(shù)據(jù)。關(guān)于均值、中位數(shù)和眾數(shù)，以下描述錯誤的是：（）A.均值容易受到極端值的影響B(tài).中位數(shù)是將數(shù)據(jù)排序后位于中間位置的數(shù)值C.眾數(shù)是數(shù)據(jù)中出現(xiàn)次數(shù)最多的數(shù)值，一定唯一D.對于偏態(tài)分布的數(shù)據(jù)，中位數(shù)可能比均值更能反映數(shù)據(jù)的中心位置11、數(shù)據(jù)分析中的異常檢測用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的異常值或離群點。假設(shè)我們在分析生產(chǎn)線上的產(chǎn)品質(zhì)量數(shù)據(jù)，以下哪種異常檢測方法可能適用于檢測突然出現(xiàn)的質(zhì)量下降？（）A.基于統(tǒng)計的方法B.基于距離的方法C.基于密度的方法D.以上都是12、數(shù)據(jù)分析中的假設(shè)檢驗用于判斷樣本數(shù)據(jù)是否支持某個假設(shè)。假設(shè)要檢驗一種新的教學(xué)方法是否能顯著提高學(xué)生的成績，以下關(guān)于假設(shè)檢驗的描述，正確的是：（）A.不設(shè)定原假設(shè)和備擇假設(shè)，直接進行檢驗B.忽略檢驗的顯著性水平，隨意得出結(jié)論C.正確設(shè)定原假設(shè)和備擇假設(shè)，選擇合適的檢驗統(tǒng)計量，根據(jù)顯著性水平和樣本數(shù)據(jù)進行推斷，并解釋檢驗結(jié)果的實際意義D.只關(guān)注檢驗結(jié)果是否拒絕原假設(shè)，不考慮效應(yīng)大小和實際應(yīng)用價值13、在處理多變量數(shù)據(jù)時，降維技術(shù)可以幫助我們簡化分析。假設(shè)我們有一個包含多個相關(guān)變量的數(shù)據(jù)集，以下哪種降維技術(shù)可以保留數(shù)據(jù)的局部結(jié)構(gòu)？（）A.主成分分析（PCA）B.線性判別分析（LDA）C.t分布隨機鄰域嵌入（t-SNE）D.局部線性嵌入（LLE）14、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15、在聚類分析中，以下關(guān)于K-Means算法的描述，不正確的是：（）A.算法需要事先指定聚類的個數(shù)KB.初始聚類中心的選擇對最終結(jié)果影響不大C.算法通過不斷迭代來優(yōu)化聚類結(jié)果D.適用于處理大規(guī)模數(shù)據(jù)二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）闡述在數(shù)據(jù)分析中，如何進行數(shù)據(jù)的特征工程，包括特征提取、選擇和構(gòu)建的方法，以及它們對模型性能的影響。2、（本題5分）在進行回歸分析時，如何判斷模型是否存在過擬合或欠擬合？請介紹診斷方法和解決措施。3、（本題5分）在數(shù)據(jù)分析中，如何評估模型的泛化能力？請說明常見的評估方法和指標，并解釋如何通過交叉驗證等技術(shù)來提高模型的泛化能力。4、（本題5分）在數(shù)據(jù)分析中，如何處理高維數(shù)據(jù)？請闡述常見的降維方法，如特征選擇、主成分分析等的原理和適用場景。三、論述題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）探討在社交媒體的廣告投放中，如何通過數(shù)據(jù)分析精準定位目標受眾，優(yōu)化廣告內(nèi)容和投放策略，提高廣告效果和投資回報率。2、（本題5分）在能源交易市場中，如何利用數(shù)據(jù)分析來預(yù)測價格走勢、評估市場風(fēng)險和優(yōu)化交易策略？請深入探討數(shù)據(jù)的來源和處理方法，以及市場不確定性對分析結(jié)果的影響。3、（本題5分）在在線游戲的運營中，數(shù)據(jù)分析可以優(yōu)化游戲內(nèi)經(jīng)濟系統(tǒng)和玩家留存。以某大型多人在線游戲為例，探討如何運用數(shù)據(jù)分析來平衡游戲內(nèi)資源產(chǎn)出與消耗、制定付費策略、提高玩家活躍度，以及如何根據(jù)玩家行為數(shù)據(jù)進行游戲更新和改進。4、（本題5分）在餐飲外賣領(lǐng)域，訂單數(shù)據(jù)、配送數(shù)據(jù)和用戶評價數(shù)據(jù)等日益增多。分析如何借助數(shù)據(jù)分析手段，如配送效率提升、餐廳菜品優(yōu)化等，提高餐飲外賣服務(wù)質(zhì)量，同時探討在數(shù)據(jù)隱私保護、配送人員管理和市場競爭激烈方面可能面臨的問題及應(yīng)對方法。5、（本題5分）旅游業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中積累了豐富的游客數(shù)據(jù)。以某旅游公司為例，分析如何運用數(shù)據(jù)分析來預(yù)測旅游需求、優(yōu)化旅游線路設(shè)計、提升客戶滿意度，以及如何處理跨地域、多源異構(gòu)的數(shù)據(jù)整合和分析問題。四、案例分析題（本大題共4個小題，共40分)1、（本題10分）某在線象棋教學(xué)平臺積累了學(xué)員對弈數(shù)據(jù)、棋藝進步情況、教學(xué)資源滿意度等。豐富象棋教學(xué)資源，提高教學(xué)質(zhì)量。2、（本題10分）某外賣平臺存有商家和用戶的數(shù)據(jù)，包括菜品類別、銷售額、配送時間、用戶評價等。分析商家的菜品類別與銷售額之間的關(guān)系以