浙江藝術(shù)職業(yè)學(xué)院《數(shù)據(jù)挖掘基礎(chǔ)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

自覺遵守考場(chǎng)紀(jì)律如考試作弊此答卷無(wú)效密自覺遵守考場(chǎng)紀(jì)律如考試作弊此答卷無(wú)效密封線第1頁(yè)，共3頁(yè)浙江藝術(shù)職業(yè)學(xué)院

《數(shù)據(jù)挖掘基礎(chǔ)》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15個(gè)小題，每小題2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)分析在金融領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。假設(shè)一家銀行要評(píng)估客戶的信用風(fēng)險(xiǎn)。以下關(guān)于數(shù)據(jù)分析在金融中的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以建立信用評(píng)分模型，預(yù)測(cè)客戶違約的可能性B.分析市場(chǎng)趨勢(shì)，制定投資策略C.數(shù)據(jù)分析在金融領(lǐng)域的應(yīng)用完全沒有風(fēng)險(xiǎn)，不會(huì)導(dǎo)致錯(cuò)誤的決策D.監(jiān)測(cè)金融交易，防范欺詐行為2、對(duì)于一個(gè)不平衡的數(shù)據(jù)集，若要通過(guò)采樣方法來(lái)平衡數(shù)據(jù)，以下哪種采樣策略可能會(huì)導(dǎo)致過(guò)擬合？（）A.隨機(jī)過(guò)采樣B.隨機(jī)欠采樣C.SMOTE采樣D.以上都有可能3、在數(shù)據(jù)挖掘中，若要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，以下哪種算法對(duì)噪聲和缺失值具有較好的容忍性？（）A.決策樹B.樸素貝葉斯C.支持向量機(jī)D.隨機(jī)森林4、數(shù)據(jù)分析中的因果推斷用于確定變量之間的因果關(guān)系。假設(shè)要研究廣告投放是否導(dǎo)致銷售額增長(zhǎng)，以下關(guān)于因果推斷方法的描述，正確的是：（）A.僅僅基于相關(guān)性分析就得出因果結(jié)論，不考慮其他潛在因素B.不進(jìn)行實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)和控制變量，直接觀察數(shù)據(jù)C.采用隨機(jī)對(duì)照實(shí)驗(yàn)、工具變量法、雙重差分法等因果推斷方法，控制混雜因素，進(jìn)行嚴(yán)謹(jǐn)?shù)姆治龊屯茢?，并評(píng)估因果關(guān)系的強(qiáng)度和可靠性D.認(rèn)為因果關(guān)系是顯而易見的，不需要進(jìn)行專門的分析和驗(yàn)證5、在處理多變量數(shù)據(jù)時(shí)，降維技術(shù)可以幫助我們簡(jiǎn)化分析。假設(shè)我們有一個(gè)包含多個(gè)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(jī)鄰域嵌入（t-SNE）D.局部線性嵌入（LLE）6、數(shù)據(jù)分析中的探索性數(shù)據(jù)分析（EDA）有助于理解數(shù)據(jù)的特征和分布。假設(shè)我們正在分析一個(gè)關(guān)于股票市場(chǎng)的數(shù)據(jù)集，包括股票價(jià)格、成交量等變量。在進(jìn)行EDA時(shí)，以下哪種可視化方法可能最有助于發(fā)現(xiàn)價(jià)格和成交量之間的潛在關(guān)系？（）A.柱狀圖B.折線圖C.散點(diǎn)圖D.箱線圖7、回歸分析用于建立變量之間的定量關(guān)系模型。假設(shè)要建立房?jī)r(jià)與房屋面積、地理位置等因素之間的回歸模型，以下關(guān)于回歸分析的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.線性回歸是一種常見的回歸方法，但對(duì)于非線性關(guān)系可能不適用B.多重共線性可能會(huì)導(dǎo)致回歸模型的參數(shù)估計(jì)不準(zhǔn)確，需要進(jìn)行檢測(cè)和處理C.回歸模型的擬合優(yōu)度可以用R平方值來(lái)衡量，R平方值越接近1，模型擬合效果越好D.一旦建立了回歸模型，就不需要再對(duì)模型進(jìn)行評(píng)估和改進(jìn)，可以直接用于預(yù)測(cè)8、假設(shè)要分析一個(gè)游戲的玩家行為數(shù)據(jù)，包括游戲時(shí)長(zhǎng)、關(guān)卡完成情況、付費(fèi)行為等，以優(yōu)化游戲設(shè)計(jì)和盈利模式。以下哪個(gè)指標(biāo)可能最能反映玩家的忠誠(chéng)度？（）A.游戲時(shí)長(zhǎng)B.付費(fèi)金額C.重復(fù)游玩頻率D.以上都是9、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)抽樣的方法有很多，其中隨機(jī)抽樣是一種常用的方法。以下關(guān)于隨機(jī)抽樣的描述中，錯(cuò)誤的是？（）A.隨機(jī)抽樣可以保證樣本的代表性和隨機(jī)性B.隨機(jī)抽樣可以減少數(shù)據(jù)的數(shù)量和復(fù)雜度C.隨機(jī)抽樣可以提高數(shù)據(jù)分析的效率和準(zhǔn)確性D.隨機(jī)抽樣只適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集，對(duì)于小數(shù)據(jù)集無(wú)法使用10、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11、數(shù)據(jù)分析師在處理數(shù)據(jù)時(shí)，需要考慮數(shù)據(jù)的來(lái)源和可靠性。假設(shè)我們從多個(gè)渠道收集了關(guān)于市場(chǎng)趨勢(shì)的數(shù)據(jù)。以下關(guān)于數(shù)據(jù)來(lái)源的描述，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.官方統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)通常具有較高的權(quán)威性和可靠性B.網(wǎng)絡(luò)爬蟲獲取的數(shù)據(jù)可能存在偏差和錯(cuò)誤，需要謹(jǐn)慎使用C.內(nèi)部數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)一定是準(zhǔn)確和完整的，無(wú)需進(jìn)行驗(yàn)證D.不同來(lái)源的數(shù)據(jù)可能存在格式和定義上的差異，需要進(jìn)行統(tǒng)一和整合12、當(dāng)分析一個(gè)社交媒體平臺(tái)上用戶的行為數(shù)據(jù)，包括發(fā)布內(nèi)容的頻率、互動(dòng)情況、關(guān)注對(duì)象等，以了解用戶的興趣和社交網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)?？紤]到數(shù)據(jù)的多樣性和復(fù)雜性，以下哪種數(shù)據(jù)可視化方式可能有助于更直觀地呈現(xiàn)分析結(jié)果？（）A.柱狀圖B.折線圖C.餅圖D.社交網(wǎng)絡(luò)圖13、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)挖掘算法的選擇很重要。以下關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘算法選擇的說(shuō)法中，錯(cuò)誤的是？（）A.數(shù)據(jù)挖掘算法的選擇應(yīng)根據(jù)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)、分析目的和計(jì)算資源等因素來(lái)確定B.不同的數(shù)據(jù)挖掘算法適用于不同類型的數(shù)據(jù)和問(wèn)題，沒有一種算法是萬(wàn)能的C.選擇數(shù)據(jù)挖掘算法時(shí)，可以參考其他類似項(xiàng)目的經(jīng)驗(yàn)，但不能完全照搬D.數(shù)據(jù)挖掘算法的選擇只需要考慮算法的準(zhǔn)確性，其他因素如計(jì)算效率等可以忽略不計(jì)14、在探索性數(shù)據(jù)分析（EDA）中，以下關(guān)于數(shù)據(jù)探索方法的描述，正確的是：（）A.只查看數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)摘要，就能全面了解數(shù)據(jù)的特征B.繪制箱線圖可以直觀展示數(shù)據(jù)的分布和異常值情況C.相關(guān)性分析對(duì)于所有類型的數(shù)據(jù)都能得出明確的結(jié)論D.EDA只是初步步驟，對(duì)后續(xù)的深入分析沒有幫助15、數(shù)據(jù)挖掘在發(fā)現(xiàn)隱藏模式和知識(shí)方面發(fā)揮著重要作用。假設(shè)要從大量銷售數(shù)據(jù)中挖掘潛在的客戶購(gòu)買模式，以下關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)選擇的描述，正確的是：（）A.僅使用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘，不考慮其他技術(shù)B.盲目應(yīng)用所有的數(shù)據(jù)挖掘算法，不考慮數(shù)據(jù)特點(diǎn)和業(yè)務(wù)需求C.結(jié)合聚類分析、分類算法和關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘等技術(shù)，根據(jù)數(shù)據(jù)特點(diǎn)和問(wèn)題需求選擇合適的方法D.認(rèn)為數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果一定準(zhǔn)確，無(wú)需進(jìn)一步驗(yàn)證和解釋二、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)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)審計(jì)和監(jiān)控，說(shuō)明如何確保數(shù)據(jù)的完整性、準(zhǔn)確性和一致性，以及及時(shí)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)異常。2、（本題5分）闡述數(shù)據(jù)分析中的模型壓縮技術(shù)，如剪枝、量化等的原理和應(yīng)用場(chǎng)景，并舉例說(shuō)明在移動(dòng)端模型部署中的應(yīng)用。3、（本題5分）解釋什么是神經(jīng)架構(gòu)搜索（NAS），說(shuō)明其在自動(dòng)尋找最優(yōu)模型架構(gòu)中的應(yīng)用和原理，并舉例分析。三、論述題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）能源行業(yè)面臨著資源優(yōu)化配置和節(jié)能減排的挑戰(zhàn)。選取一家能源企業(yè)，論述如何利用數(shù)據(jù)分析來(lái)優(yōu)化能源生產(chǎn)和配送，例如能源消耗預(yù)測(cè)、智能電網(wǎng)管理、可再生能源整合，以及如何在數(shù)據(jù)分析中考慮政策法規(guī)和環(huán)境因素的影響。2、（本題5分）在廣告營(yíng)銷領(lǐng)域，消費(fèi)者的廣告反饋數(shù)據(jù)和市場(chǎng)調(diào)研數(shù)據(jù)日益豐富。分析如何借助數(shù)據(jù)分析手段，如廣告效果評(píng)估、目標(biāo)受眾細(xì)分等，優(yōu)化廣告投放策略，提高營(yíng)銷效果，同時(shí)探討在數(shù)據(jù)造假識(shí)別、消費(fèi)者行為變化快速和多渠道數(shù)據(jù)整合方面可能面臨的問(wèn)題及應(yīng)對(duì)方法。3、（本題5分）分析在在線教育平臺(tái)的學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)中，如何發(fā)現(xiàn)學(xué)生的學(xué)習(xí)習(xí)慣和問(wèn)題，提供個(gè)性化的學(xué)習(xí)建議和輔導(dǎo)。4、（本題5分）在航空業(yè)，航班調(diào)度、客戶滿意度和運(yùn)營(yíng)成本管理都需要數(shù)據(jù)分析的支持。以某航空公司為例，討論如何通過(guò)數(shù)據(jù)分析來(lái)優(yōu)化航班路線、提升客戶服務(wù)質(zhì)量、降低運(yùn)營(yíng)成本，以及如何處理航空數(shù)據(jù)的安全性和保密性要求。5、（本題5分）教育領(lǐng)域逐漸重視數(shù)據(jù)分析在教學(xué)改進(jìn)中的作用。探討如何通過(guò)對(duì)學(xué)生學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)、考試成績(jī)等的分析，運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘算法和學(xué)習(xí)分析技術(shù)，實(shí)現(xiàn)個(gè)性化學(xué)習(xí)路徑規(guī)劃、教學(xué)資源優(yōu)化配置，提升教育效果，同時(shí)思考數(shù)據(jù)倫理和學(xué)生隱私保護(hù)等問(wèn)題及應(yīng)對(duì)策略。四、案例分析題（本大題共3個(gè)小題，共30分)1、（本題10分）某在線花藝教學(xué)平臺(tái)收集