河北軟件職業(yè)技術(shù)學(xué)院《信息分析與預(yù)測(cè)》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)期期末試卷題號(hào)一二三四總分得分一、單選題（本大題共15個(gè)小題，每小題1分，共15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)挖掘中，若要對(duì)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，以下哪種技術(shù)可能會(huì)被用到？（）A.深度學(xué)習(xí)B.決策樹C.關(guān)聯(lián)規(guī)則D.因子分析2、在數(shù)據(jù)分析中，因果推斷用于確定變量之間的因果關(guān)系。假設(shè)要研究廣告投入與銷售額之間的因果關(guān)系，以下關(guān)于因果推斷的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.隨機(jī)對(duì)照實(shí)驗(yàn)是確定因果關(guān)系的黃金標(biāo)準(zhǔn)，但在實(shí)際中可能難以實(shí)施B.觀察性研究可以通過控制混雜因素來推斷因果關(guān)系，但存在一定的局限性C.相關(guān)性強(qiáng)就意味著存在因果關(guān)系，可以直接根據(jù)相關(guān)性得出因果結(jié)論D.可以使用工具變量、雙重差分等方法來解決因果推斷中的內(nèi)生性問題3、在進(jìn)行數(shù)據(jù)探索性分析時(shí)，以下關(guān)于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的異常值的方法，哪一項(xiàng)是最常用的？（）A.計(jì)算數(shù)據(jù)的均值和標(biāo)準(zhǔn)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(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行排序，查看兩端的值D.隨機(jī)抽取部分?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行檢查4、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)預(yù)處理的步驟有很多，其中數(shù)據(jù)清理是一個(gè)重要的步驟。以下關(guān)于數(shù)據(jù)清理的描述中，錯(cuò)誤的是？（）A.數(shù)據(jù)清理可以去除數(shù)據(jù)中的噪聲和異常值B.數(shù)據(jù)清理可以填補(bǔ)數(shù)據(jù)中的缺失值C.數(shù)據(jù)清理可以統(tǒng)一數(shù)據(jù)的格式和單位D.數(shù)據(jù)清理可以增加數(shù)據(jù)的數(shù)量和多樣性5、對(duì)于數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)融合，假設(shè)要整合來自多個(gè)數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)格式、字段和含義可能不同。以下哪種數(shù)據(jù)融合方法可能更有助于實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的一致性和可用性？（）A.基于規(guī)則的融合，制定明確的融合規(guī)則B.基于模型的融合，利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法C.手動(dòng)整合數(shù)據(jù)，逐個(gè)處理D.不進(jìn)行數(shù)據(jù)融合，分別分析各個(gè)數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)6、假設(shè)要分析某公司產(chǎn)品在不同市場(chǎng)的銷售趨勢(shì)，同時(shí)考慮市場(chǎng)的競(jìng)爭(zhēng)情況和宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境，以下哪種分析方法較為綜合？（）A.情景分析B.敏感性分析C.蒙特卡羅模擬D.以上都不是7、對(duì)于一個(gè)包含大量數(shù)值型數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集，若要快速找到數(shù)據(jù)的中位數(shù)，以下哪種算法較為高效？（）A.排序后取中間值B.基于分治思想的算法C.隨機(jī)選擇算法D.以上算法效率差不多8、關(guān)于數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)預(yù)處理，假設(shè)數(shù)據(jù)集中存在極端值，這些極端值可能會(huì)對(duì)后續(xù)的分析產(chǎn)生較大影響。以下哪種處理極端值的方法可能較為恰當(dāng)？（）A.直接刪除包含極端值的數(shù)據(jù)點(diǎn)B.對(duì)極端值進(jìn)行縮尾或截尾處理C.將極端值替換為平均值D.不處理極端值，保留原始數(shù)據(jù)9、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.沒有實(shí)際作用，可以忽略10、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11、在數(shù)據(jù)分析的模型評(píng)估中，假設(shè)建立了一個(gè)預(yù)測(cè)模型，需要評(píng)估其性能。除了準(zhǔn)確率，以下哪個(gè)評(píng)估指標(biāo)對(duì)于衡量模型的泛化能力可能更重要？（）A.召回率，衡量模型找到正例的能力B.F1值，綜合考慮準(zhǔn)確率和召回率C.均方誤差，用于連續(xù)值的預(yù)測(cè)D.不關(guān)注評(píng)估指標(biāo)，認(rèn)為模型是完美的12、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(cuò)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(shí)間B.保證樣本具有代表性，能夠反映總體的特征和趨勢(shì)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(zhǔn)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(shí)用性13、假設(shè)我們正在分析一家公司的銷售數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)某個(gè)月的銷售額異常高。在進(jìn)一步分析時(shí)，首先應(yīng)該考慮的因素是？（）A.促銷活動(dòng)B.數(shù)據(jù)錄入錯(cuò)誤C.市場(chǎng)需求突然增加D.競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手表現(xiàn)不佳14、數(shù)據(jù)分析中的隨機(jī)森林是一種集成學(xué)習(xí)算法。假設(shè)我們使用隨機(jī)森林進(jìn)行分類任務(wù)，以下哪個(gè)因素會(huì)影響隨機(jī)森林的性能？（）A.決策樹的數(shù)量B.特征的隨機(jī)選擇C.樣本的隨機(jī)抽樣D.以上都是15、某電商平臺(tái)想要了解商品銷量與廣告投入之間的關(guān)系，收集了大量數(shù)據(jù)。以下關(guān)于數(shù)據(jù)預(yù)處理的步驟，不正確的是？（）A.檢查數(shù)據(jù)的完整性B.直接刪除所有缺失值C.處理異常值D.對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化二、簡(jiǎn)答題（本大題共4個(gè)小題，共20分)1、（本題5分）在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)分析面臨哪些挑戰(zhàn)？請(qǐng)?jiān)敿?xì)說明應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)的技術(shù)和方法。2、（本題5分）描述在數(shù)據(jù)分析中，如何進(jìn)行數(shù)據(jù)的不確定性量化，包括概率分布估計(jì)、置信區(qū)間計(jì)算等方法和應(yīng)用。3、（本題5分）簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)分析師如何應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)質(zhì)量問題，包括數(shù)據(jù)缺失、錯(cuò)誤、不一致等，并介紹一些數(shù)據(jù)清洗和修復(fù)的方法。4、（本題5分）闡述數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的維度建模方法，包括星型模型、雪花模型等，說明它們的特點(diǎn)和適用場(chǎng)景，并舉例說明。三、論述題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）對(duì)于企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略制定，論述如何運(yùn)用數(shù)據(jù)分析評(píng)估現(xiàn)有業(yè)務(wù)流程和數(shù)字化潛力，確定轉(zhuǎn)型的重點(diǎn)和方向。2、（本題5分）在電商平臺(tái)的搜索推薦中，數(shù)據(jù)分析能夠提高搜索準(zhǔn)確性和推薦相關(guān)性。以某大型電商平臺(tái)的搜索功能為例，分析如何運(yùn)用數(shù)據(jù)分析來優(yōu)化搜索算法、理解用戶意圖、提升推薦商品的點(diǎn)擊率和轉(zhuǎn)化率，以及如何處理搜索和推薦中的冷啟動(dòng)問題。3、（本題5分）隨著在線教育的發(fā)展，學(xué)生的學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)和課程評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)大量產(chǎn)生。論述如何通過數(shù)據(jù)分析技術(shù)，如學(xué)習(xí)進(jìn)度跟蹤、教學(xué)效果評(píng)估等，改進(jìn)在線教育課程設(shè)計(jì)，提升教學(xué)質(zhì)量，同時(shí)思考在數(shù)據(jù)隱私保護(hù)、學(xué)習(xí)風(fēng)格多樣性和技術(shù)平臺(tái)穩(wěn)定性方面的挑戰(zhàn)及應(yīng)對(duì)措施。4、（本題5分）電商平臺(tái)的用戶留存策略可以基于數(shù)據(jù)分析來制定。請(qǐng)?zhí)接懭绾瓮ㄟ^用戶行為數(shù)據(jù)的分析來識(shí)別用戶流失的跡象、采取針對(duì)性的挽留措施和提升用戶的生命周期價(jià)值，同時(shí)考慮用戶體驗(yàn)和平臺(tái)盈利的平衡。5、（本題5分）探討在能源管理中，如何利用數(shù)據(jù)分析監(jiān)測(cè)能源消耗模式，識(shí)別節(jié)能潛力，制定節(jié)能措施，實(shí)現(xiàn)可持續(xù)能源利用。四、案例分析題（本大題共4個(gè)小題，共40分)1、（本題10分）某在線教育平臺(tái)記錄了學(xué)生的學(xué)習(xí)課程、學(xué)習(xí)時(shí)長(zhǎng)、作業(yè)完成情況、考試成績(jī)等數(shù)據(jù)。思考如何通過這些數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)學(xué)生的學(xué)習(xí)模式和問題，優(yōu)化教學(xué)內(nèi)容和方法。2、（本題10分）某在線象棋教學(xué)平臺(tái)積累了學(xué)員對(duì)弈數(shù)據(jù)、棋藝進(jìn)步情況、教學(xué)資源滿意度等。豐富象棋教學(xué)資源，提高教