山東旅游職業(yè)學院《數(shù)據(jù)分析建模》2023-2024學年第一學期期末試卷

學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號…………密…………封…………線…………內…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁山東旅游職業(yè)學院

《數(shù)據(jù)分析建?！?023-2024學年第一學期期末試卷題號一二三四總分得分一、單選題（本大題共20個小題，每小題1分，共20分．在每小題給出的四個選項中，只有一項是符合題目要求的．）1、在進行數(shù)據(jù)關聯(lián)分析時，需要找出不同變量之間的關系。假設要分析消費者的購買行為與廣告投放之間的關聯(lián)，數(shù)據(jù)量龐大且變量眾多。以下哪種關聯(lián)分析方法在處理這種復雜的商業(yè)數(shù)據(jù)時更能發(fā)現(xiàn)有價值的關聯(lián)規(guī)則？（）A.Apriori算法B.FP-Growth算法C.Eclat算法D.以上算法效果相同2、假設要評估一個數(shù)據(jù)分析模型的性能，以下關于評估指標和方法的描述，正確的是：（）A.準確率是唯一可靠的評估指標，能全面反映模型的好壞B.召回率在所有情況下都比精確率更重要C.交叉驗證可以有效地避免模型過擬合，并且能更準確地評估模型在不同數(shù)據(jù)子集上的性能D.對于不平衡數(shù)據(jù)集，使用平衡準確率來評估模型是不合適的3、數(shù)據(jù)分析中的模型融合可以結合多個模型的優(yōu)勢提高性能。假設已經建立了多個不同的預測模型，如線性回歸、決策樹和隨機森林，要將它們融合以獲得更準確的預測結果。以下哪種模型融合策略在這種情況下更有可能提高預測精度？（）A.簡單平均融合B.加權平均融合C.基于投票的融合D.以上方法效果相同4、回歸分析是數(shù)據(jù)分析中的常用方法。假設要研究廣告投入與銷售額之間的關系，以下關于回歸分析的描述，正確的是：（）A.簡單線性回歸足以捕捉廣告投入和銷售額之間的復雜非線性關系B.多元線性回歸中，自變量越多，模型的解釋能力就越強C.在建立回歸模型前，不需要對數(shù)據(jù)進行標準化處理D.回歸模型的擬合優(yōu)度（R2）越高，說明模型對數(shù)據(jù)的擬合效果越好5、數(shù)據(jù)預處理中的特征工程用于創(chuàng)建有意義的特征。假設要為一個機器學習模型準備輸入特征，以下關于特征工程的描述，正確的是：（）A.直接使用原始數(shù)據(jù)的所有特征，不進行任何處理和轉換B.隨意創(chuàng)建新的特征，不考慮其合理性和有效性C.基于對數(shù)據(jù)的理解和業(yè)務知識，進行特征選擇、提取、構建和變換，以提高模型的性能和可解釋性D.認為特征工程對模型性能影響不大，不重視這一環(huán)節(jié)6、數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)挖掘技術常用于發(fā)現(xiàn)隱藏在數(shù)據(jù)中的模式和關系。假設要從一個大型電商網站的用戶購買記錄中挖掘出用戶的購買行為模式，以便進行精準營銷。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)時更有可能發(fā)現(xiàn)有價值的信息？（）A.決策樹算法B.關聯(lián)規(guī)則挖掘算法C.聚類算法D.神經網絡算法7、數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)降維技術常用于減少數(shù)據(jù)的維度。假設要處理一個高維的基因表達數(shù)據(jù)集，以降低計算復雜度同時保留重要信息。以下哪種數(shù)據(jù)降維方法在處理這種生物醫(yī)學數(shù)據(jù)時更能有效地實現(xiàn)降維目標？（）A.主成分分析（PCA）B.線性判別分析（LDA）C.獨立成分分析（ICA）D.因子分析8、數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)挖掘算法的性能可以通過多種指標進行評估。以下關于數(shù)據(jù)挖掘算法性能評估指標的說法中，錯誤的是？（）A.數(shù)據(jù)挖掘算法的性能可以通過準確率、召回率、F1值等指標進行評估B.數(shù)據(jù)挖掘算法的性能評估指標應根據(jù)具體的問題和數(shù)據(jù)特點來選擇C.數(shù)據(jù)挖掘算法的性能評估指標只需要考慮算法的準確性，其他因素可以忽略不計D.數(shù)據(jù)挖掘算法的性能評估應在不同的數(shù)據(jù)集上進行測試，以確保結果的可靠性9、數(shù)據(jù)挖掘在發(fā)現(xiàn)潛在模式和知識方面具有重要作用。假設要從電商網站的用戶購買記錄中挖掘用戶的購買行為模式，以下關于數(shù)據(jù)挖掘技術選擇的描述，正確的是：（）A.關聯(lián)規(guī)則挖掘可以發(fā)現(xiàn)不同商品之間的關聯(lián)關系，有助于推薦系統(tǒng)的構建B.決策樹算法不適合處理這種大量且復雜的用戶購買數(shù)據(jù)C.聚類分析不能用于區(qū)分具有不同購買行為的用戶群體D.神經網絡在數(shù)據(jù)挖掘中應用有限，效果不如傳統(tǒng)方法10、在對一個社交網絡的用戶關系數(shù)據(jù)進行分析，例如好友關系、群組活動等，以發(fā)現(xiàn)社區(qū)結構和關鍵節(jié)點。以下哪種算法可能在社區(qū)發(fā)現(xiàn)和關鍵人物識別中表現(xiàn)出色？（）A.PageRank算法B.K-Means算法C.Apriori算法D.以上都不是11、在進行數(shù)據(jù)分析時，選擇合適的統(tǒng)計指標能有效描述數(shù)據(jù)特征。假設要分析一組學生考試成績的集中趨勢和離散程度，以下關于統(tǒng)計指標選擇的描述，正確的是：（）A.僅使用平均數(shù)來描述成績的集中趨勢，忽略中位數(shù)和眾數(shù)B.用方差衡量離散程度，但不考慮標準差C.同時采用平均數(shù)、中位數(shù)和眾數(shù)來描述集中趨勢，并結合標準差和方差衡量離散程度D.隨意選擇一個統(tǒng)計指標，不考慮其適用場景和數(shù)據(jù)特點12、數(shù)據(jù)分析中的時間序列分析常用于預測未來趨勢。假設要預測未來一個月的某商品銷售量，該商品的銷售數(shù)據(jù)具有明顯的季節(jié)性和趨勢性。以下哪種時間序列預測模型在這種情況下更有可能提供準確的預測？（）A.移動平均模型B.指數(shù)平滑模型C.ARIMA模型D.Prophet模型13、對于一個時間序列數(shù)據(jù)，若要預測未來一段時間的數(shù)值，以下哪種預測方法通常不依賴歷史數(shù)據(jù)的季節(jié)性特征？（）A.移動平均法B.指數(shù)平滑法C.線性回歸法D.季節(jié)性指數(shù)法14、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)可視化不僅可以用于展示結果，還可以用于探索數(shù)據(jù)。假設要通過可視化探索兩個變量之間的關系，以下關于數(shù)據(jù)可視化探索的描述，哪一項是不正確的？（）A.散點圖可以直觀地顯示兩個變量之間的線性或非線性關系B.熱力圖可以用于展示兩個變量在不同取值下的頻率或密度C.數(shù)據(jù)可視化探索只是輔助手段，不能替代統(tǒng)計分析和建模D.可以通過不斷調整可視化的參數(shù)和形式，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中隱藏的模式和趨勢15、關于數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)預處理，假設數(shù)據(jù)集中存在極端值，這些極端值可能會對后續(xù)的分析產生較大影響。以下哪種處理極端值的方法可能較為恰當？（）A.直接刪除包含極端值的數(shù)據(jù)點B.對極端值進行縮尾或截尾處理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)16、在進行數(shù)據(jù)清洗時，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)存在重復記錄。以下哪種方法可以有效地去除重復記錄？（）A.手動篩選B.使用數(shù)據(jù)庫的去重功能C.隨機刪除一部分重復記錄D.對重復記錄進行合并17、在數(shù)據(jù)分析的方差分析（ANOVA）中，以下關于組間方差和組內方差的描述，錯誤的是（）A.組間方差反映了不同組之間的差異B.組內方差反映了組內個體之間的差異C.如果組間方差顯著大于組內方差，說明不同組之間存在顯著差異D.組間方差和組內方差的比值越大，越說明組間差異不顯著18、在數(shù)據(jù)可視化中，選擇合適的圖表類型對于清晰傳達信息至關重要。假設要展示不同地區(qū)在過去十年間的人口增長趨勢，以下哪種圖表可能是最合適的？（）A.餅圖B.雷達圖C.折線圖D.氣泡圖19、對于數(shù)據(jù)分析中的關聯(lián)規(guī)則挖掘，假設要從超市的銷售數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)商品之間的購買關聯(lián)，例如哪些商品經常一起被購買。以下哪種關聯(lián)規(guī)則挖掘算法可能會產生更有價值的結果？（）A.Apriori算法，基于頻繁項集挖掘B.FP-Growth算法，提高挖掘效率C.Eclat算法，基于垂直數(shù)據(jù)格式D.不進行關聯(lián)規(guī)則挖掘，依靠直覺判斷商品關聯(lián)20、數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)標注對于監(jiān)督學習算法至關重要。假設要對圖像數(shù)據(jù)進行分類標注，以下關于數(shù)據(jù)標注方法的描述，正確的是：（）A.讓非專業(yè)人員進行標注，不進行質量控制B.不制定標注規(guī)范和標準，導致標注結果不一致C.組織專業(yè)的標注團隊，制定明確的標注規(guī)范和流程，進行質量檢查和審核，確保標注數(shù)據(jù)的準確性和一致性D.認為數(shù)據(jù)標注是簡單的任務，不需要投入太多資源和時間二、簡答題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）闡述在數(shù)據(jù)分析中，如何進行數(shù)據(jù)的隱私保護計算，包括同態(tài)加密、差分隱私等技術的原理和應用。2、（本題5分）關聯(lián)規(guī)則挖掘常用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的潛在關聯(lián)，闡述Apriori算法的基本思想和步驟，并舉例說明其在商業(yè)領域的應用。3、（本題5分）描述數(shù)據(jù)分析中的模型融合技術，如集成學習中的隨機森林、Adaboost等的原理和優(yōu)勢，并說明如何選擇合適的融合方法。4、（本題5分）解釋數(shù)據(jù)可視化中的可視化編碼原則，說明如何通過合適的編碼方式傳達數(shù)據(jù)的信息，避免視覺混淆。5、（本題5分）解釋什么是元學習，說明其在快速適應新任務和數(shù)據(jù)中的應用和原理，并舉例分析。三、案例分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）某手機制造商積累了不同型號手機的銷售數(shù)據(jù)、用戶反饋、零部件供應情況等。探討怎樣利用這些數(shù)據(jù)進行產品升級和供應鏈管理。2、（本題5分）一家家具制造商收集了產品數(shù)據(jù)，包括款式、材質、顏色、生產成本、銷售價格等。研究不同款式和材質的家具在生產成本和銷售價格上的關系。3、（本題5分）某電商平臺擁有大量用戶購買行為數(shù)據(jù)，包括商品種類、購買時間、購買金額等。請分析不同年齡段用戶的購買偏好及消費趨勢，并提出針對性的營銷策略。4、（本題5分）某在線教育平臺收集了不同學習階段學生的知識點掌握情況、學習進度差異、學習習慣等。分析如何依據(jù)這些數(shù)據(jù)進行分層教學和個性化輔導。5、（本題5分）某醫(yī)院保存了患者的病歷信息、診斷結果、治療方案等數(shù)據(jù)。分析疾病的發(fā)病規(guī)律和治療效果，提升醫(yī)療服務質量和資源配置效率。四、論述題（本大題共3個小題，共30分)1、（本題10分）在在線游戲的運營中，數(shù)據(jù)分析可以優(yōu)化游戲內經濟系統(tǒng)和玩家留存。以某大型多人在線游戲為例，探討如何運用數(shù)據(jù)分析來平衡游戲內資源產出與消耗、制定付費策略、提高玩家活躍度，以及如何根據(jù)玩家行為數(shù)據(jù)進行游戲更新和改進。2