太原旅游職業(yè)學(xué)院《數(shù)據(jù)挖掘原理及應(yīng)用》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，成績按零分記?！堋狻€…………第1頁，共1頁太原旅游職業(yè)學(xué)院《數(shù)據(jù)挖掘原理及應(yīng)用》

2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號(hào)一二三四總分得分一、單選題（本大題共30個(gè)小題，每小題1分，共30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、數(shù)據(jù)分析在醫(yī)療領(lǐng)域有著重要的應(yīng)用。以下關(guān)于數(shù)據(jù)分析在醫(yī)療中的作用，不準(zhǔn)確的是（）A.可以幫助醫(yī)療機(jī)構(gòu)分析患者的病歷數(shù)據(jù)，優(yōu)化治療方案，提高醫(yī)療質(zhì)量B.通過對(duì)醫(yī)療影像數(shù)據(jù)的分析，輔助疾病的診斷和篩查C.利用傳感器收集的實(shí)時(shí)健康數(shù)據(jù)進(jìn)行監(jiān)測和預(yù)警，實(shí)現(xiàn)個(gè)性化的醫(yī)療服務(wù)D.數(shù)據(jù)分析在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用還處于初級(jí)階段，對(duì)醫(yī)療實(shí)踐的影響非常有限2、數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)倉庫的擴(kuò)展性是滿足未來需求的關(guān)鍵。以下關(guān)于數(shù)據(jù)倉庫擴(kuò)展性的說法中，錯(cuò)誤的是？（）A.數(shù)據(jù)倉庫的擴(kuò)展性應(yīng)考慮數(shù)據(jù)量的增長、業(yè)務(wù)需求的變化和技術(shù)的發(fā)展等因素B.數(shù)據(jù)倉庫的擴(kuò)展性可以通過分布式架構(gòu)、云計(jì)算等技術(shù)來實(shí)現(xiàn)C.數(shù)據(jù)倉庫的擴(kuò)展性只需要在建設(shè)初期進(jìn)行規(guī)劃，后期不需要再進(jìn)行調(diào)整D.數(shù)據(jù)倉庫的擴(kuò)展性應(yīng)保證系統(tǒng)的性能和穩(wěn)定性，不會(huì)因?yàn)閿U(kuò)展而降低3、在數(shù)據(jù)分析的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中，以下關(guān)于支持度和置信度的說法，錯(cuò)誤的是（）A.支持度表示項(xiàng)集在數(shù)據(jù)集中出現(xiàn)的頻率B.置信度表示在包含前提項(xiàng)集的事務(wù)中同時(shí)包含結(jié)果項(xiàng)集的概率C.支持度和置信度越高，關(guān)聯(lián)規(guī)則越有價(jià)值D.只考慮支持度和置信度就可以確定有效的關(guān)聯(lián)規(guī)則4、對(duì)于一個(gè)包含多個(gè)數(shù)值型變量的數(shù)據(jù)集，若要判斷數(shù)據(jù)是否符合正態(tài)分布，應(yīng)采用哪種檢驗(yàn)方法？（）A.t檢驗(yàn)B.卡方檢驗(yàn)C.正態(tài)性檢驗(yàn)D.F檢驗(yàn)5、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，而不僅僅是相關(guān)性。假設(shè)我們想要研究某種藥物是否真正導(dǎo)致了病情的改善，以下哪種方法或設(shè)計(jì)可以幫助我們進(jìn)行因果推斷？（）A.隨機(jī)對(duì)照試驗(yàn)B.觀察性研究中的工具變量法C.斷點(diǎn)回歸設(shè)計(jì)D.以上都是6、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)可視化的工具和技術(shù)有很多，其中Python是一種常用的編程語言。以下關(guān)于Python在數(shù)據(jù)可視化中的作用，錯(cuò)誤的是？（）A.Python可以使用各種數(shù)據(jù)可視化庫，如Matplotlib、Seaborn等，進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化B.Python可以進(jìn)行數(shù)據(jù)的處理和分析，為數(shù)據(jù)可視化提供數(shù)據(jù)支持C.Python的數(shù)據(jù)可視化功能強(qiáng)大，可以制作各種復(fù)雜的圖表和圖形D.Python只適用于專業(yè)的數(shù)據(jù)分析師，對(duì)于非專業(yè)用戶來說難以掌握7、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)預(yù)處理包括數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化、歸一化等操作。假設(shè)要對(duì)不同量級(jí)的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，以下關(guān)于數(shù)據(jù)預(yù)處理的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.標(biāo)準(zhǔn)化可以將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為均值為0，標(biāo)準(zhǔn)差為1的分布，使得不同特征具有可比性B.歸一化可以將數(shù)據(jù)映射到特定的區(qū)間，如[0,1]，但可能會(huì)改變數(shù)據(jù)的分布C.數(shù)據(jù)預(yù)處理對(duì)后續(xù)的分析和建模影響不大，可以根據(jù)個(gè)人喜好選擇是否進(jìn)行D.對(duì)于數(shù)值型數(shù)據(jù)和分類型數(shù)據(jù)，需要采用不同的數(shù)據(jù)預(yù)處理方法8、在評(píng)估數(shù)據(jù)分析模型的性能時(shí)，以下指標(biāo)中，不能用于分類問題的是：（）A.準(zhǔn)確率B.均方誤差C.召回率D.F1值9、假設(shè)要分析兩個(gè)變量之間的因果關(guān)系，以下關(guān)于因果分析方法的描述，正確的是：（）A.相關(guān)性強(qiáng)就意味著存在因果關(guān)系B.格蘭杰因果檢驗(yàn)可以確定變量之間的單向或雙向因果關(guān)系C.觀察兩個(gè)變量的變化趨勢就能判斷因果關(guān)系D.不需要考慮其他潛在因素的影響，直接得出因果結(jié)論10、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，異常值的檢測和處理是重要的環(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.可以通過箱線圖等方法直觀地檢測異常值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11、在數(shù)據(jù)分析中，異常值檢測對(duì)于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的異常情況至關(guān)重要。假設(shè)要在一組生產(chǎn)數(shù)據(jù)中檢測異常值，以下關(guān)于異常值檢測方法的描述，正確的是：（）A.僅通過觀察數(shù)據(jù)的分布，主觀判斷異常值，不使用任何定量方法B.采用單一的異常值檢測算法，不考慮其局限性和數(shù)據(jù)特點(diǎn)C.綜合運(yùn)用多種異常值檢測方法，結(jié)合數(shù)據(jù)的領(lǐng)域知識(shí)和業(yè)務(wù)背景，對(duì)檢測結(jié)果進(jìn)行評(píng)估和解釋D.忽略異常值的存在，認(rèn)為它們對(duì)數(shù)據(jù)分析結(jié)果沒有影響12、在數(shù)據(jù)庫中，若要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分組統(tǒng)計(jì)，以下哪個(gè)關(guān)鍵字通常會(huì)被使用？（）A.GROUPBYB.ORDERBYC.WHERED.HAVING13、數(shù)據(jù)分析中的回歸分析用于建立變量之間的定量關(guān)系。假設(shè)要建立一個(gè)線性回歸模型來預(yù)測氣溫對(duì)空調(diào)銷量的影響。如果模型的殘差呈現(xiàn)出明顯的非線性模式，可能表明什么？（）A.應(yīng)該使用非線性回歸模型來改進(jìn)預(yù)測效果B.數(shù)據(jù)中存在異常值，需要進(jìn)行處理C.模型的擬合效果很好，無需進(jìn)一步改進(jìn)D.收集的數(shù)據(jù)不足以進(jìn)行有效的分析14、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)生的考試成績數(shù)據(jù)，想要了解成績的分布情況，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)15、在數(shù)據(jù)預(yù)處理階段，對(duì)于含有大量缺失值的數(shù)據(jù)，以下哪種處理方法不一定合適？（）A.直接刪除含有缺失值的記錄B.用均值、中位數(shù)或眾數(shù)來填充缺失值C.通過建立模型來預(yù)測缺失值D.對(duì)缺失值不做任何處理16、在數(shù)據(jù)挖掘中，關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘是一種常見的方法。以下關(guān)于關(guān)聯(lián)規(guī)則的描述，正確的是：（）A.關(guān)聯(lián)規(guī)則只能用于發(fā)現(xiàn)商品之間的購買關(guān)聯(lián)B.支持度表示同時(shí)購買兩種商品的顧客比例C.置信度越高，說明規(guī)則的可靠性越強(qiáng)D.提升度小于1時(shí)，表示兩種商品存在負(fù)相關(guān)關(guān)系17、數(shù)據(jù)挖掘是從大量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)潛在模式和知識(shí)的過程。假設(shè)你在一個(gè)電商網(wǎng)站的交易數(shù)據(jù)中進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，旨在發(fā)現(xiàn)客戶的購買行為模式。以下關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的選擇，哪一項(xiàng)是最有可能有效的？（）A.使用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘，找出經(jīng)常一起購買的商品組合B.應(yīng)用決策樹算法進(jìn)行分類，預(yù)測客戶是否會(huì)購買某類商品C.利用聚類分析將客戶分為不同的群體，基于群體特征進(jìn)行營銷D.以上三種技術(shù)結(jié)合使用，全面挖掘數(shù)據(jù)中的潛在信息18、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(fù)雜的關(guān)系？（）A.線性回歸，假設(shè)關(guān)系是線性的B.多項(xiàng)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(jìn)行回歸分析，僅通過描述性統(tǒng)計(jì)觀察19、在進(jìn)行數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析時(shí)，可能會(huì)遇到數(shù)據(jù)不一致的問題。假設(shè)你要將銷售數(shù)據(jù)和客戶數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)，以下關(guān)于處理數(shù)據(jù)不一致的方法，哪一項(xiàng)是最恰當(dāng)?shù)?？（）A.忽略不一致的數(shù)據(jù)，只關(guān)聯(lián)一致的部分B.手動(dòng)修正不一致的數(shù)據(jù)，確保關(guān)聯(lián)的準(zhǔn)確性C.使用數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和映射規(guī)則，將不一致的數(shù)據(jù)統(tǒng)一D.不進(jìn)行關(guān)聯(lián)，直接分別分析兩組數(shù)據(jù)20、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)的可解釋性對(duì)于決策支持很重要。假設(shè)要向管理層解釋一個(gè)預(yù)測銷售趨勢的模型結(jié)果，以下關(guān)于數(shù)據(jù)可解釋性方法的描述，正確的是：（）A.使用復(fù)雜的數(shù)學(xué)公式和技術(shù)術(shù)語，讓管理層難以理解B.不提供任何解釋，讓管理層自行判斷C.采用簡單直觀的圖表、案例分析和通俗易懂的語言，解釋模型的輸入、輸出和決策依據(jù)，幫助管理層做出明智的決策D.認(rèn)為數(shù)據(jù)可解釋性不重要，只要模型預(yù)測準(zhǔn)確就行21、假設(shè)要分析一個(gè)市場調(diào)研數(shù)據(jù)集，了解消費(fèi)者對(duì)不同品牌、產(chǎn)品特性和價(jià)格的偏好。在設(shè)計(jì)調(diào)查問卷和收集數(shù)據(jù)時(shí)，以下哪個(gè)原則可能是最重要的，以確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和有效性？（）A.問題的清晰性和簡潔性B.盡量多設(shè)置問題以獲取更多信息C.引導(dǎo)消費(fèi)者給出特定答案D.不考慮消費(fèi)者的反饋22、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估是確保數(shù)據(jù)可靠性的重要手段。以下關(guān)于數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估的說法中，錯(cuò)誤的是？（）A.數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估可以使用多種指標(biāo)，如準(zhǔn)確性、完整性、一致性等B.數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估可以通過手動(dòng)檢查和自動(dòng)化工具相結(jié)合的方式進(jìn)行C.數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估應(yīng)定期進(jìn)行，及時(shí)發(fā)現(xiàn)和解決數(shù)據(jù)質(zhì)量問題D.數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估只需要在數(shù)據(jù)進(jìn)入數(shù)據(jù)倉庫之前進(jìn)行，之后就不需要再進(jìn)行評(píng)估了23、數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)降維技術(shù)常用于減少數(shù)據(jù)的維度，同時(shí)保留重要信息。假設(shè)你有一個(gè)高維的數(shù)據(jù)集，包含眾多特征。以下關(guān)于數(shù)據(jù)降維方法的選擇，哪一項(xiàng)是最需要考慮的因素？（）A.降維后的結(jié)果是否易于解釋和可視化B.降維方法的計(jì)算復(fù)雜度和效率C.降維過程中是否會(huì)丟失關(guān)鍵的信息D.降維方法是否新穎和熱門24、數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)血緣追蹤用于了解數(shù)據(jù)的來源和流向。假設(shè)要追蹤一個(gè)分析報(bào)告中數(shù)據(jù)的演變過程，以下關(guān)于數(shù)據(jù)血緣追蹤的描述，正確的是：（）A.不記錄數(shù)據(jù)的處理步驟和轉(zhuǎn)換過程，無法進(jìn)行血緣追蹤B.簡單地記錄部分?jǐn)?shù)據(jù)的來源，不考慮整個(gè)流程C.建立完善的數(shù)據(jù)血緣管理系統(tǒng)，記錄數(shù)據(jù)的采集、清洗、轉(zhuǎn)換、聚合等全過程，以便清晰地了解數(shù)據(jù)的來龍去脈和影響范圍D.認(rèn)為數(shù)據(jù)血緣追蹤是額外的工作，對(duì)數(shù)據(jù)分析沒有幫助25、對(duì)于一個(gè)包含分類變量和數(shù)值變量的數(shù)據(jù)集，若要進(jìn)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26、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27、在數(shù)據(jù)挖掘中，K-Means聚類算法是一種常見的聚類方法。以下關(guān)于K-Means算法的缺點(diǎn)，不正確的是？（）A.對(duì)初始聚類中心敏感B.容易陷入局部最優(yōu)解C.不能處理非球形的簇D.計(jì)算復(fù)雜度高28、數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)可視化能夠幫助我們更直觀地理解數(shù)據(jù)。假設(shè)我們要展示不同地區(qū)的銷售額及其隨時(shí)間的變化趨勢，以下哪種可視化圖表可能是最適合的？（）A.餅圖B.柱狀圖C.折線圖D.箱線圖29、對(duì)于一個(gè)時(shí)間序列數(shù)據(jù)，若要預(yù)測未來幾個(gè)時(shí)間點(diǎn)的值，以下哪種模型較為適用？（）A.移動(dòng)平均模型B.指數(shù)平滑模型C.自回歸模型D.以上都可以30、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，如果需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分組統(tǒng)計(jì)，以下哪個(gè)函數(shù)在Python中經(jīng)常被使用？（）A.groupby()B.merge()C.concat()D.pivot_table()二、論述題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）隨著智能家居安防系統(tǒng)的發(fā)展，家庭安防數(shù)據(jù)、用戶行為數(shù)據(jù)等大量產(chǎn)生。論述如何通過數(shù)據(jù)分析技術(shù)，像入侵預(yù)警分析、用戶習(xí)慣識(shí)別等，提高家庭安防水平，同時(shí)思考在數(shù)據(jù)隱私保護(hù)嚴(yán)格、設(shè)備兼容性和誤報(bào)率控制方面的挑戰(zhàn)及應(yīng)對(duì)措施。2、（本題5分）分析在電商平臺(tái)的社交電商模式中，如何運(yùn)用數(shù)據(jù)分析挖掘社交關(guān)系的價(jià)值，促進(jìn)用戶之間的互動(dòng)和購買行為。3、（本題5分）在線招聘平臺(tái)如何通過數(shù)據(jù)分析來提高人才匹配度、優(yōu)化招聘流程和評(píng)估招聘效果？請(qǐng)?jiān)敿?xì)闡述數(shù)據(jù)分析在招聘領(lǐng)域的應(yīng)用、挑戰(zhàn)和解決方案。4、（本題5分）在能源交易領(lǐng)域，能源價(jià)格數(shù)據(jù)、交易規(guī)模數(shù)據(jù)等不斷更新。論述如何通過數(shù)據(jù)分析技術(shù)，像能源市場趨勢預(yù)測、交易風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估等，優(yōu)化能源交易決策，同時(shí)思考在數(shù)據(jù)波動(dòng)大、市場監(jiān)管嚴(yán)格和國際能源形勢影響方面的挑戰(zhàn)及應(yīng)對(duì)措施。5、（本題5分）在物流企業(yè)的客戶關(guān)系管理中，數(shù)據(jù)分析可以提升客戶滿意度和忠誠度。以某物流企業(yè)為例，討論如何運(yùn)用數(shù)據(jù)分析來了解客戶需求、解決客戶問題、提供增值服務(wù)，以及如何通過客戶數(shù)據(jù)分析預(yù)測客戶流失并采取相應(yīng)措施。三、簡答題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）描述數(shù)據(jù)挖掘中的集成學(xué)習(xí)中的Bagging方法和Boosting方法的原理和區(qū)別，并舉例說明在分類問題中的應(yīng)用。2、（本題5分）描述在數(shù)據(jù)分析中，如何進(jìn)行數(shù)據(jù)的因果發(fā)現(xiàn)，包括基于觀測數(shù)據(jù)和實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的方法，并舉例分析。3、（本題5分）闡述數(shù)據(jù)挖掘中的視頻挖掘，包括視頻內(nèi)容分析、行為識(shí)別等，說明其技術(shù)和應(yīng)用前景。4、（本題