景德鎮(zhèn)陶瓷大學(xué)《商業(yè)數(shù)據(jù)分析》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

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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20個(gè)小題，每小題2分，共40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、在數(shù)據(jù)分析中，模型評(píng)估不僅要看準(zhǔn)確率等指標(biāo)，還要考慮模型的可解釋性。假設(shè)要解釋一個(gè)決策樹(shù)模型的決策過(guò)程，以下關(guān)于模型可解釋性的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以通過(guò)查看決策樹(shù)的結(jié)構(gòu)和節(jié)點(diǎn)的分裂條件來(lái)理解模型的決策邏輯B.特征重要性評(píng)估可以幫助確定哪些特征對(duì)模型的決策影響較大C.模型的可解釋性只對(duì)簡(jiǎn)單模型如決策樹(shù)重要，對(duì)于復(fù)雜模型如深度學(xué)習(xí)模型不重要D.向業(yè)務(wù)人員和決策者解釋模型的決策過(guò)程，有助于增強(qiáng)對(duì)模型的信任和應(yīng)用2、在數(shù)據(jù)分析中，深度學(xué)習(xí)模型在處理復(fù)雜數(shù)據(jù)方面表現(xiàn)出色。假設(shè)我們要使用深度學(xué)習(xí)進(jìn)行圖像識(shí)別。以下關(guān)于深度學(xué)習(xí)在數(shù)據(jù)分析中的描述，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）是常用于圖像識(shí)別的深度學(xué)習(xí)模型B.深度學(xué)習(xí)模型需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和計(jì)算資源C.深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練過(guò)程簡(jiǎn)單，不需要進(jìn)行調(diào)優(yōu)和優(yōu)化D.深度學(xué)習(xí)可以與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析方法結(jié)合，提高分析效果3、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的性能優(yōu)化是提高數(shù)據(jù)分析效率的關(guān)鍵。以下關(guān)于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)性能優(yōu)化的說(shuō)法中，錯(cuò)誤的是？（）A.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)性能優(yōu)化可以從硬件、軟件和數(shù)據(jù)三個(gè)方面入手B.硬件方面可以通過(guò)升級(jí)服務(wù)器、增加內(nèi)存和存儲(chǔ)等方式提高性能C.軟件方面可以通過(guò)優(yōu)化數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)、調(diào)整查詢語(yǔ)句和使用索引等方式提高性能D.數(shù)據(jù)方面可以通過(guò)增加數(shù)據(jù)量和提高數(shù)據(jù)質(zhì)量來(lái)提高性能4、假設(shè)要為一家電商企業(yè)進(jìn)行銷售數(shù)據(jù)分析，以預(yù)測(cè)未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)的銷售額。數(shù)據(jù)集涵蓋了不同產(chǎn)品類別、銷售地區(qū)、銷售時(shí)間等多個(gè)變量。在這種情況下，為了提高預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性，以下哪個(gè)步驟可能是至關(guān)重要的？（）A.數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理B.選擇合適的預(yù)測(cè)模型C.對(duì)模型進(jìn)行超參數(shù)調(diào)優(yōu)D.以上都是5、數(shù)據(jù)挖掘在發(fā)現(xiàn)隱藏在數(shù)據(jù)中的模式和知識(shí)方面發(fā)揮著重要作用。假設(shè)要從一個(gè)電商網(wǎng)站的用戶購(gòu)買記錄中挖掘潛在的消費(fèi)模式，以下關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘可以發(fā)現(xiàn)經(jīng)常一起購(gòu)買的商品組合B.分類算法可以預(yù)測(cè)新用戶可能感興趣的商品類別C.數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果總是準(zhǔn)確無(wú)誤的，可以直接用于決策，無(wú)需進(jìn)一步驗(yàn)證D.聚類分析可以將用戶分為具有相似購(gòu)買行為的不同群體6、對(duì)于一個(gè)包含大量文本和數(shù)值混合數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集，以下哪種預(yù)處理方法較為常見(jiàn)？（）A.文本向量化B.數(shù)值標(biāo)準(zhǔn)化C.特征工程D.以上都是7、數(shù)據(jù)分析在市場(chǎng)營(yíng)銷中有著廣泛的應(yīng)用。假設(shè)一家公司想要評(píng)估不同廣告渠道的效果。以下關(guān)于數(shù)據(jù)分析在市場(chǎng)營(yíng)銷中的描述，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.可以通過(guò)A/B測(cè)試比較不同廣告版本的效果，確定最優(yōu)方案B.客戶細(xì)分能夠幫助企業(yè)針對(duì)不同客戶群體制定個(gè)性化的營(yíng)銷策略C.僅僅依靠數(shù)據(jù)分析就能夠完全了解客戶的需求和行為，無(wú)需進(jìn)行市場(chǎng)調(diào)研D.數(shù)據(jù)分析可以監(jiān)測(cè)營(yíng)銷活動(dòng)的效果，及時(shí)調(diào)整策略，提高投資回報(bào)率8、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)預(yù)處理的自動(dòng)化是提高效率的重要手段。以下關(guān)于數(shù)據(jù)預(yù)處理自動(dòng)化的說(shuō)法中，錯(cuò)誤的是？（）A.數(shù)據(jù)預(yù)處理自動(dòng)化可以使用腳本和工具來(lái)實(shí)現(xiàn)，減少手動(dòng)處理的工作量B.數(shù)據(jù)預(yù)處理自動(dòng)化可以提高數(shù)據(jù)的一致性和準(zhǔn)確性，減少人為錯(cuò)誤C.數(shù)據(jù)預(yù)處理自動(dòng)化需要根據(jù)具體的數(shù)據(jù)和問(wèn)題進(jìn)行定制化開(kāi)發(fā)，不能通用D.數(shù)據(jù)預(yù)處理自動(dòng)化可以完全替代手動(dòng)處理，不需要人工干預(yù)9、數(shù)據(jù)分析中的假設(shè)檢驗(yàn)用于判斷樣本數(shù)據(jù)是否支持某個(gè)假設(shè)。假設(shè)我們要檢驗(yàn)一種新的營(yíng)銷策略是否有效。以下關(guān)于假設(shè)檢驗(yàn)的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.零假設(shè)通常表示沒(méi)有差異或沒(méi)有效果B.通過(guò)計(jì)算檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量和p值來(lái)決定是否拒絕零假設(shè)C.p值越小，說(shuō)明拒絕零假設(shè)的證據(jù)越充分D.假設(shè)檢驗(yàn)的結(jié)果一定能夠準(zhǔn)確地反映實(shí)際情況，不存在誤差10、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，若要研究某電商平臺(tái)用戶的購(gòu)買行為與年齡、性別、地域等因素的關(guān)系，以下哪種分析方法最為合適？（）A.描述性統(tǒng)計(jì)分析B.相關(guān)性分析C.回歸分析D.因子分析11、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，異常值的檢測(cè)和處理是重要的環(huán)節(jié)。假設(shè)我們?cè)诜治鲆唤M生產(chǎn)線上的產(chǎn)品質(zhì)量數(shù)據(jù)。以下關(guān)于異常值的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.異常值可能是由于數(shù)據(jù)錄入錯(cuò)誤或特殊情況導(dǎo)致的B.可以通過(guò)箱線圖等方法直觀地檢測(cè)異常值C.對(duì)于異常值，應(yīng)該立即刪除，以免影響分析結(jié)果D.對(duì)異常值的處理需要根據(jù)具體情況進(jìn)行判斷，有時(shí)需要進(jìn)一步調(diào)查原因12、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，數(shù)據(jù)的可視化呈現(xiàn)方式會(huì)影響對(duì)數(shù)據(jù)的理解和解讀。假設(shè)我們要展示不同年齡段人群的收入分布情況。以下關(guān)于數(shù)據(jù)可視化呈現(xiàn)的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.可以使用小提琴圖同時(shí)展示數(shù)據(jù)的分布和密度B.雷達(dá)圖適合比較多個(gè)變量在不同類別上的表現(xiàn)C.3D圖表能夠更生動(dòng)地展示數(shù)據(jù)，應(yīng)盡量使用3D圖表D.選擇合適的數(shù)據(jù)可視化呈現(xiàn)方式要考慮數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和分析目的13、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(gòu)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(jiǎn)單隨機(jī)抽樣B.分層抽樣C.系統(tǒng)抽樣D.整群抽樣14、在進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化時(shí)，若要展示數(shù)據(jù)的比例關(guān)系，以下哪種圖表較為合適？（）A.柱狀圖B.餅圖C.折線圖D.箱線圖15、在對(duì)一個(gè)社交網(wǎng)絡(luò)的用戶關(guān)系數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，例如好友關(guān)系、群組活動(dòng)等，以發(fā)現(xiàn)社區(qū)結(jié)構(gòu)和關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)。以下哪種算法可能在社區(qū)發(fā)現(xiàn)和關(guān)鍵人物識(shí)別中表現(xiàn)出色？（）A.PageRank算法B.K-Means算法C.Apriori算法D.以上都不是16、假設(shè)我們要分析一個(gè)網(wǎng)站的用戶行為數(shù)據(jù)，以下哪種方法可以用于識(shí)別用戶的訪問(wèn)模式？（）A.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘B.分類算法C.聚類分析D.回歸分析17、數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)安全策略的制定應(yīng)考慮多方面因素。以下關(guān)于數(shù)據(jù)安全策略制定的說(shuō)法中，錯(cuò)誤的是？（）A.數(shù)據(jù)安全策略的制定應(yīng)包括數(shù)據(jù)的加密、備份、訪問(wèn)控制和審計(jì)等方面B.數(shù)據(jù)安全策略的制定應(yīng)根據(jù)數(shù)據(jù)的重要性和敏感性來(lái)確定不同的安全級(jí)別C.數(shù)據(jù)安全策略的制定應(yīng)定期進(jìn)行評(píng)估和調(diào)整，以適應(yīng)不斷變化的安全環(huán)境D.數(shù)據(jù)安全策略的制定只需要考慮企業(yè)內(nèi)部的安全需求，不需要考慮外部的安全威脅18、在數(shù)據(jù)分析中，時(shí)間序列分析用于處理隨時(shí)間變化的數(shù)據(jù)。假設(shè)要預(yù)測(cè)股票價(jià)格的未來(lái)走勢(shì)，以下關(guān)于時(shí)間序列分析的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.移動(dòng)平均法可以平滑數(shù)據(jù)，去除短期波動(dòng)，突出長(zhǎng)期趨勢(shì)B.指數(shù)平滑法能夠根據(jù)歷史數(shù)據(jù)的權(quán)重對(duì)未來(lái)進(jìn)行預(yù)測(cè)，近期數(shù)據(jù)的權(quán)重通常較大C.自回歸整合移動(dòng)平均（ARIMA）模型可以捕捉時(shí)間序列的線性和季節(jié)性特征D.時(shí)間序列分析能夠準(zhǔn)確預(yù)測(cè)股票價(jià)格的未來(lái)值，不受市場(chǎng)不確定性和突發(fā)事件的影響19、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，選擇合適的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)來(lái)描述數(shù)據(jù)特征是很重要的。假設(shè)我們有一組學(xué)生的考試成績(jī)數(shù)據(jù)，想要了解成績(jī)的分布情況，以下哪個(gè)統(tǒng)計(jì)指標(biāo)能最有效地反映數(shù)據(jù)的離散程度？（）A.均值B.中位數(shù)C.標(biāo)準(zhǔn)差D.眾數(shù)20、在數(shù)據(jù)分析中，若要研究多個(gè)變量之間的非線性關(guān)系，以下哪種方法可能會(huì)被采用？（）A.多項(xiàng)式回歸B.嶺回歸C.套索回歸D.以上都有可能二、簡(jiǎn)答題（本大題共3個(gè)小題，共15分)1、（本題5分）闡述數(shù)據(jù)分析師應(yīng)具備的技能和素質(zhì)，包括技術(shù)能力、業(yè)務(wù)理解能力、溝通能力等，并說(shuō)明如何培養(yǎng)和提升這些能力。2、（本題5分）解釋數(shù)據(jù)融合的概念和方法，說(shuō)明在多源數(shù)據(jù)環(huán)境下如何進(jìn)行數(shù)據(jù)融合，以獲取更全面和準(zhǔn)確的信息。3、（本題5分）說(shuō)明在數(shù)據(jù)分析中如何處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)中的季節(jié)性和周期性特征？請(qǐng)闡述相應(yīng)的方法和技術(shù)，并舉例說(shuō)明。三、案例分析題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）某餐飲連鎖企業(yè)收集了不同門店的食材采購(gòu)成本波動(dòng)、菜品銷售占比、員工工作效率等。分析如何依據(jù)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行成本控制和菜品創(chuàng)新。2、（本題5分）某在線攝影器材租賃平臺(tái)掌握了租賃數(shù)據(jù)、器材損壞情況、用戶租賃周期等。優(yōu)化攝影器材租賃服務(wù)和維護(hù)管理。3、（本題5分）一家運(yùn)動(dòng)品牌收集了產(chǎn)品銷售數(shù)據(jù)，包括鞋類、服裝、運(yùn)動(dòng)器材、銷售地區(qū)、價(jià)格等。研究不同銷售地區(qū)對(duì)各類運(yùn)動(dòng)產(chǎn)品的需求特點(diǎn)和價(jià)格敏感度。4、（本題5分）一家餐飲企業(yè)擁有各門店的菜品銷售數(shù)據(jù)、顧客評(píng)價(jià)、營(yíng)業(yè)時(shí)間段數(shù)據(jù)。分析不同門店的菜品受歡迎程度和營(yíng)業(yè)高峰時(shí)段，優(yōu)化菜單和人員配置。5、（本題5分）某在線音樂(lè)平臺(tái)存有用戶的聽(tīng)歌數(shù)據(jù)，包括歌曲類型、歌手、播放次數(shù)、收藏行為等。分析用戶對(duì)不同類型歌曲和歌手的喜好程度以及收藏行為的特點(diǎn)。四、論述題（本大題共2個(gè)小題，共20分)1、（本題10分）在人力資源管理中，員工的績(jī)效、培訓(xùn)和