重慶工程職業(yè)技術(shù)學(xué)院《數(shù)據(jù)清洗》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場(chǎng)____________準(zhǔn)考證號(hào)學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場(chǎng)____________準(zhǔn)考證號(hào)…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁重慶工程職業(yè)技術(shù)學(xué)院

《數(shù)據(jù)清洗》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、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，可能需要對(duì)多個(gè)數(shù)據(jù)集進(jìn)行合并和整合。假設(shè)你有來自不同部門的銷售數(shù)據(jù)和客戶數(shù)據(jù)，以下關(guān)于數(shù)據(jù)合并的注意事項(xiàng)，哪一項(xiàng)是最關(guān)鍵的？（）A.確保數(shù)據(jù)的格式和字段名稱一致，便于合并B.不考慮數(shù)據(jù)的重復(fù)和沖突，直接合并C.只合并部分重要的數(shù)據(jù)字段，忽略其他D.隨意選擇合并的順序和方式2、在構(gòu)建數(shù)據(jù)分析模型時(shí)，需要對(duì)模型進(jìn)行評(píng)估和選擇。假設(shè)我們構(gòu)建了多個(gè)預(yù)測(cè)模型，如線性回歸、決策樹和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以下哪種評(píng)估指標(biāo)可能最能反映模型在實(shí)際應(yīng)用中的性能？（）A.訓(xùn)練集上的準(zhǔn)確率B.測(cè)試集上的均方誤差C.模型的復(fù)雜度D.模型的訓(xùn)練時(shí)間3、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，數(shù)據(jù)的可視化呈現(xiàn)方式會(huì)影響對(duì)數(shù)據(jù)的理解和解讀。假設(shè)我們要展示不同年齡段人群的收入分布情況。以下關(guān)于數(shù)據(jù)可視化呈現(xiàn)的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.可以使用小提琴圖同時(shí)展示數(shù)據(jù)的分布和密度B.雷達(dá)圖適合比較多個(gè)變量在不同類別上的表現(xiàn)C.3D圖表能夠更生動(dòng)地展示數(shù)據(jù)，應(yīng)盡量使用3D圖表D.選擇合適的數(shù)據(jù)可視化呈現(xiàn)方式要考慮數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和分析目的4、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(shì)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5、在數(shù)據(jù)分析中，若要研究變量之間的因果關(guān)系，以下哪種方法可能會(huì)被采用？（）A.實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)B.格蘭杰因果檢驗(yàn)C.結(jié)構(gòu)方程模型D.以上都有可能6、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，若要研究兩個(gè)變量之間的線性關(guān)系，通常會(huì)使用哪種統(tǒng)計(jì)方法？（）A.方差分析B.回歸分析C.因子分析D.聚類分析7、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.無法得出結(jié)論D.原假設(shè)可能成立8、在處理文本數(shù)據(jù)時(shí)，除了常見的英文文本，還可能涉及到其他語言。假設(shè)我們要分析中文文本，以下哪個(gè)步驟在中文文本處理中可能與英文文本處理有所不同？（）A.分詞B.詞干提取C.停用詞處理D.以上都是9、數(shù)據(jù)分析中的分類算法用于將數(shù)據(jù)分為不同的類別。假設(shè)要根據(jù)客戶的消費(fèi)行為將其分為高價(jià)值客戶和低價(jià)值客戶，以下關(guān)于分類算法選擇的描述，正確的是：（）A.隨意選擇一種分類算法，不考慮數(shù)據(jù)的特征和算法的適用性B.只關(guān)注分類算法的準(zhǔn)確率，不考慮召回率和F1值等其他評(píng)估指標(biāo)C.深入分析數(shù)據(jù)特征和業(yè)務(wù)需求，比較不同分類算法的性能，如決策樹、支持向量機(jī)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等，并選擇最適合的算法，同時(shí)結(jié)合多種評(píng)估指標(biāo)進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)D.認(rèn)為分類算法的參數(shù)設(shè)置不重要，使用默認(rèn)參數(shù)即可10、在數(shù)據(jù)分析的地理信息分析中，假設(shè)要分析不同地區(qū)的銷售數(shù)據(jù)與地理因素的關(guān)系。以下哪種技術(shù)或方法可能有助于可視化和理解這種空間關(guān)系？（）A.地理信息系統(tǒng)（GIS），繪制地圖和疊加數(shù)據(jù)B.空間自相關(guān)分析，檢測(cè)數(shù)據(jù)的空間依賴性C.克里金插值，估計(jì)未采樣點(diǎn)的值D.不考慮地理因素，僅分析銷售數(shù)據(jù)的數(shù)值特征11、回歸分析是數(shù)據(jù)分析中的常用方法。假設(shè)要研究廣告投入與銷售額之間的關(guān)系，以下關(guān)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(fù)雜非線性關(guān)系B.多元線性回歸中，自變量越多，模型的解釋能力就越強(qiáng)C.在建立回歸模型前，不需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理D.回歸模型的擬合優(yōu)度（R2）越高，說明模型對(duì)數(shù)據(jù)的擬合效果越好12、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13、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，若要檢驗(yàn)兩個(gè)總體的方差是否相等，應(yīng)使用哪種檢驗(yàn)方法？（）A.F檢驗(yàn)B.t檢驗(yàn)C.卡方檢驗(yàn)D.秩和檢驗(yàn)14、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)預(yù)處理是一個(gè)重要的步驟。以下關(guān)于數(shù)據(jù)預(yù)處理的目的，錯(cuò)誤的是？（）A.去除數(shù)據(jù)中的噪聲和異常值，提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量B.統(tǒng)一數(shù)據(jù)的格式和單位，便于后續(xù)的分析和處理C.對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行編碼和轉(zhuǎn)換，使其適合特定的數(shù)據(jù)分析方法D.增加數(shù)據(jù)的數(shù)量，提高數(shù)據(jù)分析的結(jié)果的可靠性15、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，可以忽略二、簡答題（本大題共4個(gè)小題，共20分)1、（本題5分）說明在數(shù)據(jù)倉庫中如何進(jìn)行數(shù)據(jù)的更新和維護(hù)？請(qǐng)闡述更新的策略和方法，并舉例說明在實(shí)際業(yè)務(wù)中的應(yīng)用。2、（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。3、（本題5分）闡述數(shù)據(jù)挖掘中的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中的提升度和置信度的概念和作用，并舉例說明如何根據(jù)這兩個(gè)指標(biāo)篩選有價(jià)值的關(guān)聯(lián)規(guī)則。4、（本題5分）簡述數(shù)據(jù)庫查詢語言（如SQL）在數(shù)據(jù)分析中的作用和基本操作，舉例說明如何使用SQL進(jìn)行數(shù)據(jù)篩選、聚合和關(guān)聯(lián)。三、論述題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）隨著移動(dòng)應(yīng)用的廣泛使用，產(chǎn)生了大量的用戶行為數(shù)據(jù)。論述如何通過數(shù)據(jù)分析技術(shù)，像用戶留存分析、應(yīng)用內(nèi)購買行為研究等，優(yōu)化移動(dòng)應(yīng)用的功能設(shè)計(jì)、提升用戶體驗(yàn)，增加應(yīng)用的商業(yè)價(jià)值，同時(shí)思考數(shù)據(jù)碎片化和跨平臺(tái)數(shù)據(jù)整合的困難及應(yīng)對(duì)措施。2、（本題5分）農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)分析對(duì)于提高農(nóng)作物產(chǎn)量、優(yōu)化資源利用和應(yīng)對(duì)氣候變化具有重要意義。請(qǐng)論述如何運(yùn)用數(shù)據(jù)分析來監(jiān)測(cè)土壤狀況、預(yù)測(cè)氣象災(zāi)害和優(yōu)化農(nóng)業(yè)生產(chǎn)決策，分析農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和采集難點(diǎn)，以及如何推動(dòng)農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)分析的普及和應(yīng)用。3、（本題5分）隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的不斷發(fā)展，數(shù)據(jù)挖掘在市場(chǎng)營銷中的應(yīng)用越來越廣泛。請(qǐng)?jiān)敿?xì)論述數(shù)據(jù)挖掘如何幫助企業(yè)分析客戶行為、預(yù)測(cè)市場(chǎng)趨勢(shì)、優(yōu)化營銷策略，并結(jié)合實(shí)際案例說明數(shù)據(jù)挖掘在提升企業(yè)市場(chǎng)競爭力方面的重要作用。4、（本題5分）在當(dāng)今數(shù)字化時(shí)代，企業(yè)積累了海量的數(shù)據(jù)。以某大型電商企業(yè)為例，論述如何運(yùn)用數(shù)據(jù)分析來優(yōu)化其商品推薦系統(tǒng)，包括數(shù)據(jù)收集、特征工程、模型選擇與訓(xùn)練、評(píng)估指標(biāo)等方面，以及如何根據(jù)分析結(jié)果不斷改進(jìn)推薦效果，以提高用戶滿意度和購買轉(zhuǎn)化率。5、（本題5分）在餐飲行業(yè)，數(shù)據(jù)分析可以用于菜單優(yōu)化、客戶滿意度分析、庫存管理等方面。論述如何通過數(shù)據(jù)分析提高餐廳的經(jīng)營效益、控制成本、提升客戶體驗(yàn)，并分析外賣數(shù)據(jù)對(duì)餐飲業(yè)務(wù)的影響。四、案例分析題（本大題共4個(gè)小題，共40分)1、（本題10分）某在線母嬰護(hù)理服務(wù)平臺(tái)掌握了服務(wù)預(yù)約數(shù)據(jù)、用戶評(píng)價(jià)、護(hù)理師技能水平等。優(yōu)化母嬰護(hù)理服務(wù)，提高用戶滿意度。2、（本題10分）一家手機(jī)制造商收集了產(chǎn)品的銷售數(shù)據(jù)，包括型號(hào)、顏色、配置