陜西電子信息職業(yè)技術(shù)學(xué)院《數(shù)據(jù)分析與商務(wù)智能》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

站名：站名：年級(jí)專業(yè)：姓名：學(xué)號(hào)：凡年級(jí)專業(yè)、姓名、學(xué)號(hào)錯(cuò)寫、漏寫或字跡不清者，成績(jī)按零分記。…………密………………封………………線…………第1頁(yè)，共1頁(yè)陜西電子信息職業(yè)技術(shù)學(xué)院《數(shù)據(jù)分析與商務(wù)智能》

2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號(hào)一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共25個(gè)小題，每小題1分，共25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、在處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)時(shí)，例如股票價(jià)格的歷史數(shù)據(jù)。假設(shè)要預(yù)測(cè)未來(lái)一段時(shí)間的股票價(jià)格，以下哪種方法可能會(huì)受到數(shù)據(jù)季節(jié)性波動(dòng)的較大影響？（）A.移動(dòng)平均法B.指數(shù)平滑法C.ARIMA模型D.隨機(jī)森林模型2、在數(shù)據(jù)分析的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析場(chǎng)景中，假設(shè)要對(duì)不斷產(chǎn)生的數(shù)據(jù)流進(jìn)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(kù)，進(jìn)行實(shí)時(shí)查詢D.不進(jìn)行實(shí)時(shí)處理，先存儲(chǔ)數(shù)據(jù)再事后分析3、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，異常值檢測(cè)是重要的環(huán)節(jié)。假設(shè)要在一組銷售數(shù)據(jù)中檢測(cè)異常值，以下關(guān)于異常值檢測(cè)的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.可以基于數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)特征，如均值和標(biāo)準(zhǔn)差，來(lái)確定異常值的范圍B.箱線圖能夠直觀地展示數(shù)據(jù)的分布情況，并幫助識(shí)別異常值C.異常值一定是錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)，應(yīng)該直接刪除，以免影響分析結(jié)果D.考慮數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)背景和上下文信息，有助于更準(zhǔn)確地判斷異常值4、當(dāng)分析數(shù)據(jù)的分布特征時(shí)，以下哪個(gè)圖形可以直觀地展示數(shù)據(jù)的眾數(shù)？（）A.直方圖B.莖葉圖C.箱線圖D.餅圖5、在數(shù)據(jù)分析中的分類算法評(píng)估指標(biāo)中，以下關(guān)于準(zhǔn)確率和召回率的說(shuō)法，不正確的是（）A.準(zhǔn)確率是指分類正確的樣本數(shù)占總樣本數(shù)的比例B.召回率是指被正確分類的正例樣本數(shù)占實(shí)際正例樣本數(shù)的比例C.在某些情況下，準(zhǔn)確率和召回率可能存在矛盾，需要根據(jù)具體問(wèn)題權(quán)衡二者的重要性D.為了綜合評(píng)估分類算法的性能，只需要關(guān)注準(zhǔn)確率和召回率其中一個(gè)指標(biāo)即可，另一個(gè)可以忽略6、對(duì)于一個(gè)分類問(wèn)題，若訓(xùn)練集的準(zhǔn)確率很高，但測(cè)試集的準(zhǔn)確率很低，可能的原因是？（）A.模型過(guò)擬合B.模型欠擬合C.數(shù)據(jù)有偏差D.特征選擇不當(dāng)7、在建立回歸模型時(shí)，如果自變量的數(shù)量較多，為了篩選出對(duì)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、在數(shù)據(jù)分析中，假設(shè)檢驗(yàn)是常用的方法之一。在進(jìn)行雙側(cè)檢驗(yàn)時(shí)，如果P值小于0.05，我們可以得出什么結(jié)論？（）A.拒絕原假設(shè)B.接受原假設(shè)C.無(wú)法得出結(jié)論D.原假設(shè)可能成立9、數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)標(biāo)注對(duì)于監(jiān)督學(xué)習(xí)算法至關(guān)重要。假設(shè)要對(duì)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行分類標(biāo)注，以下關(guān)于數(shù)據(jù)標(biāo)注方法的描述，正確的是：（）A.讓非專業(yè)人員進(jìn)行標(biāo)注，不進(jìn)行質(zhì)量控制B.不制定標(biāo)注規(guī)范和標(biāo)準(zhǔn)，導(dǎo)致標(biāo)注結(jié)果不一致C.組織專業(yè)的標(biāo)注團(tuán)隊(duì)，制定明確的標(biāo)注規(guī)范和流程，進(jìn)行質(zhì)量檢查和審核，確保標(biāo)注數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和一致性D.認(rèn)為數(shù)據(jù)標(biāo)注是簡(jiǎn)單的任務(wù)，不需要投入太多資源和時(shí)間10、數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)常用于發(fā)現(xiàn)隱藏在數(shù)據(jù)中的模式和關(guān)系。假設(shè)要從一個(gè)大型電商網(wǎng)站的用戶購(gòu)買記錄中挖掘出用戶的購(gòu)買行為模式，以便進(jìn)行精準(zhǔn)營(yíng)銷。以下哪種數(shù)據(jù)挖掘算法在處理這種大規(guī)模交易數(shù)據(jù)時(shí)更有可能發(fā)現(xiàn)有價(jià)值的信息？（）A.決策樹(shù)算法B.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法C.聚類算法D.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法11、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)清洗是至關(guān)重要的一步。假設(shè)我們有一個(gè)包含大量客戶信息的數(shù)據(jù)集，其中存在缺失值、錯(cuò)誤數(shù)據(jù)和重復(fù)記錄。以下關(guān)于數(shù)據(jù)清洗方法的描述，正確的是：（）A.直接刪除包含缺失值的記錄，以快速簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)集B.對(duì)于錯(cuò)誤數(shù)據(jù)，可以根據(jù)其他相關(guān)字段的值進(jìn)行推測(cè)和修正C.忽略重復(fù)記錄，因?yàn)樗鼈儗?duì)數(shù)據(jù)分析結(jié)果影響不大D.不進(jìn)行任何數(shù)據(jù)清洗操作，直接使用原始數(shù)據(jù)進(jìn)行分析12、在數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)預(yù)處理階段，以下關(guān)于數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化和歸一化的敘述，不準(zhǔn)確的是（）A.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化是將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為具有零均值和單位方差的分布，使不同特征在數(shù)值上具有可比性B.數(shù)據(jù)歸一化是將數(shù)據(jù)映射到特定的區(qū)間，如[0,1]或[-1,1]，以消除量綱的影響C.標(biāo)準(zhǔn)化和歸一化對(duì)于某些算法（如基于距離的算法）的性能提升有幫助，但不是必需的步驟D.無(wú)論數(shù)據(jù)的分布和特征如何，都應(yīng)該進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化或歸一化處理，以確保分析結(jié)果的準(zhǔn)確性13、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，如果需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行降維并保留數(shù)據(jù)的主要特征，以下哪種方法基于矩陣分解？（）A.主成分分析B.因子分析C.獨(dú)立成分分析D.以上都是14、數(shù)據(jù)分析在交通領(lǐng)域的應(yīng)用日益重要。以下關(guān)于數(shù)據(jù)分析在交通流量預(yù)測(cè)中的作用，不準(zhǔn)確的是（）A.可以基于歷史交通數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)的交通流量變化B.幫助交通管理部門優(yōu)化信號(hào)燈設(shè)置，緩解交通擁堵C.數(shù)據(jù)分析能夠?yàn)橹悄軐?dǎo)航系統(tǒng)提供實(shí)時(shí)的路況信息，為駕駛員規(guī)劃最優(yōu)路線D.數(shù)據(jù)分析在交通流量預(yù)測(cè)中的作用有限，無(wú)法應(yīng)對(duì)突發(fā)的交通事件和特殊情況15、關(guān)于數(shù)據(jù)分析中的客戶細(xì)分，假設(shè)要根據(jù)客戶的購(gòu)買行為、人口統(tǒng)計(jì)信息和在線活動(dòng)將客戶分為不同的細(xì)分群體。以下哪種細(xì)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(fèi)頻率、金額和最近消費(fèi)時(shí)間B.基于聚類的細(xì)分，自動(dòng)發(fā)現(xiàn)相似群體C.基于決策樹(shù)的細(xì)分，根據(jù)規(guī)則劃分D.不進(jìn)行客戶細(xì)分，對(duì)所有客戶采用相同的策略16、數(shù)據(jù)分析中的模型融合可以結(jié)合多個(gè)模型的優(yōu)勢(shì)提高性能。假設(shè)已經(jīng)建立了多個(gè)不同的預(yù)測(cè)模型，如線性回歸、決策樹(shù)和隨機(jī)森林，要將它們?nèi)诤弦垣@得更準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)結(jié)果。以下哪種模型融合策略在這種情況下更有可能提高預(yù)測(cè)精度？（）A.簡(jiǎn)單平均融合B.加權(quán)平均融合C.基于投票的融合D.以上方法效果相同17、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)隱私和安全是必須要考慮的問(wèn)題。假設(shè)我們處理的是敏感的個(gè)人數(shù)據(jù)。以下關(guān)于數(shù)據(jù)隱私和安全的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.應(yīng)該采取加密、匿名化等技術(shù)手段保護(hù)數(shù)據(jù)的隱私B.遵守相關(guān)的法律法規(guī)，如數(shù)據(jù)保護(hù)法、隱私政策等C.只要數(shù)據(jù)在內(nèi)部使用，就不需要考慮數(shù)據(jù)隱私和安全問(wèn)題D.對(duì)數(shù)據(jù)的訪問(wèn)和使用進(jìn)行嚴(yán)格的權(quán)限管理，防止數(shù)據(jù)泄露18、在數(shù)據(jù)庫(kù)中，若要優(yōu)化數(shù)據(jù)庫(kù)的存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)，以下哪個(gè)操作可能會(huì)被執(zhí)行？（）A.合并表B.拆分表C.增加索引D.以上都是19、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)分析的流程包括多個(gè)步驟，其中問(wèn)題定義是第一個(gè)步驟。以下關(guān)于問(wèn)題定義的描述中，錯(cuò)誤的是？（）A.問(wèn)題定義應(yīng)該明確數(shù)據(jù)分析的目的和需求B.問(wèn)題定義應(yīng)該考慮數(shù)據(jù)的可用性和可獲取性C.問(wèn)題定義應(yīng)該確定數(shù)據(jù)分析的方法和工具D.問(wèn)題定義可以根據(jù)需要進(jìn)行調(diào)整和修改，以適應(yīng)不同的情況20、在處理大數(shù)據(jù)集時(shí)，分布式計(jì)算框架能夠提高計(jì)算效率。假設(shè)要分析海量的社交媒體數(shù)據(jù)，以下關(guān)于分布式計(jì)算框架選擇的描述，正確的是：（）A.Hadoop適合處理大規(guī)模的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，但對(duì)實(shí)時(shí)性要求高的任務(wù)不太適用B.Spark僅能處理批處理任務(wù)，無(wú)法支持流處理C.Flink在處理流數(shù)據(jù)方面表現(xiàn)不佳，主要用于批處理D.這些分布式計(jì)算框架都差不多，隨便選擇一個(gè)都能滿足需求21、在數(shù)據(jù)分析中，生存分析用于研究事件發(fā)生的時(shí)間。假設(shè)要分析患者的生存時(shí)間與治療方案的關(guān)系，以下關(guān)于生存分析的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以計(jì)算生存曲線來(lái)直觀展示不同組患者的生存情況B.風(fēng)險(xiǎn)比（HazardRatio）用于比較不同組的風(fēng)險(xiǎn)程度C.生存分析只適用于醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，在其他領(lǐng)域沒(méi)有應(yīng)用價(jià)值D.考慮刪失數(shù)據(jù)是生存分析的一個(gè)重要特點(diǎn)22、在數(shù)據(jù)分析中，探索性數(shù)據(jù)分析（EDA）用于初步了解數(shù)據(jù)的特征和分布。假設(shè)要對(duì)一個(gè)新收集的社交媒體數(shù)據(jù)進(jìn)行EDA，包括用戶的年齡、性別、地域和發(fā)布內(nèi)容等信息。以下哪種EDA方法在快速發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的潛在模式和關(guān)系方面更有效？（）A.數(shù)據(jù)可視化B.統(tǒng)計(jì)描述C.相關(guān)性分析D.以上方法結(jié)合使用23、數(shù)據(jù)分析中的推薦系統(tǒng)廣泛應(yīng)用于電商、娛樂(lè)等領(lǐng)域。假設(shè)要為一個(gè)在線音樂(lè)平臺(tái)構(gòu)建推薦系統(tǒng)，根據(jù)用戶的歷史播放記錄和偏好為其推薦歌曲。以下哪種推薦算法在處理這種音樂(lè)推薦場(chǎng)景時(shí)更能滿足用戶的個(gè)性化需求？（）A.基于內(nèi)容的推薦B.協(xié)同過(guò)濾推薦C.基于知識(shí)的推薦D.混合推薦24、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)的歸一化和標(biāo)準(zhǔn)化是常見(jiàn)的操作。假設(shè)你有一個(gè)包含不同量綱特征的數(shù)據(jù)集，以下關(guān)于這兩種操作的作用，哪一項(xiàng)是最關(guān)鍵的？（）A.使數(shù)據(jù)符合正態(tài)分布，便于進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析B.消除特征之間的量綱差異，使不同特征具有可比性C.增加數(shù)據(jù)的多樣性和復(fù)雜性D.沒(méi)有實(shí)際作用，可以忽略25、數(shù)據(jù)分析中的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析要求快速處理和響應(yīng)數(shù)據(jù)。假設(shè)要構(gòu)建一個(gè)實(shí)時(shí)監(jiān)控系統(tǒng)來(lái)跟蹤網(wǎng)站的流量變化，以下關(guān)于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析技術(shù)選擇的描述，正確的是：（）A.選擇傳統(tǒng)的批處理技術(shù)，不考慮實(shí)時(shí)性要求B.采用復(fù)雜且難以維護(hù)的實(shí)時(shí)分析框架，不考慮實(shí)際需求和資源限制C.根據(jù)數(shù)據(jù)量、延遲要求和技術(shù)團(tuán)隊(duì)的能力，選擇合適的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析技術(shù)，如Flink、KafkaStreams等，并進(jìn)行性能優(yōu)化和監(jiān)控D.認(rèn)為實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析不需要考慮數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和完整性二、簡(jiǎn)答題（本大題共4個(gè)小題，共20分)1、（本題5分）在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，如何處理數(shù)據(jù)中的缺失值和異常值同時(shí)存在的情況？列舉至少兩種綜合處理方法，并舉例說(shuō)明。2、（本題5分）簡(jiǎn)述強(qiáng)化學(xué)習(xí)的概念和應(yīng)用場(chǎng)景，說(shuō)明其與監(jiān)督學(xué)習(xí)和無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的區(qū)別，并舉例說(shuō)明強(qiáng)化學(xué)習(xí)在數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用。3、（本題5分）在數(shù)據(jù)分析中，如何進(jìn)行數(shù)據(jù)的探索性分析（EDA）？請(qǐng)說(shuō)明EDA的主要步驟和方法，以及它對(duì)后續(xù)分析的作用。4、（本題5分）簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)挖掘中的圖挖掘，包括社交網(wǎng)絡(luò)分析、知識(shí)圖譜等，說(shuō)明其應(yīng)用場(chǎng)景和相關(guān)技術(shù)。三、案例分析題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）某電商平臺(tái)的家居用品類目存有銷售數(shù)據(jù)，包括品牌、產(chǎn)品類別、價(jià)格、銷量、用戶地域等。分析不同地域用戶對(duì)各品牌和產(chǎn)品類別的購(gòu)買差異及價(jià)格敏感度。2、（本題5分）某物流企業(yè)掌握了不同運(yùn)輸方式的成本數(shù)據(jù)、運(yùn)輸時(shí)效、貨物損壞率等。探討怎樣利用這些數(shù)據(jù)選擇最優(yōu)的運(yùn)輸方式和優(yōu)化物流方案。3、（本題5分）一家連鎖超市記錄了各個(gè)門店的銷售數(shù)據(jù)，涵蓋商品種類、銷售額、促銷活動(dòng)、地理位置等。研究不同地理位置的門店在特定促銷活動(dòng)下各類商品的銷售差異。4、（本題5分）某社交游戲平臺(tái)的團(tuán)隊(duì)競(jìng)技游戲存有用戶數(shù)據(jù)，如團(tuán)隊(duì)配合度、游戲勝負(fù)、游戲時(shí)長(zhǎng)、玩家等級(jí)等。分析團(tuán)隊(duì)配合度與游戲勝負(fù)和游戲時(shí)長(zhǎng)的關(guān)系。5、（本題5分）某在線教育平臺(tái)的編程培訓(xùn)類目保存了學(xué)生數(shù)據(jù)，包括課程難度、學(xué)習(xí)進(jìn)度、作業(yè)完成情況、就業(yè)情況等。分析課程難度與學(xué)習(xí)進(jìn)度和就業(yè)情