南京工業(yè)職業(yè)技術大學《輿情大數(shù)據(jù)分析》2023-2024學年第二學期期末試卷

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《輿情大數(shù)據(jù)分析》2023-2024學年第二學期期末試卷院(系)_______班級_______學號_______姓名_______題號一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共30個小題，每小題1分，共30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)倉庫設計時，需要考慮數(shù)據(jù)的存儲和組織方式。假設要為一個大型企業(yè)構建數(shù)據(jù)倉庫，以支持復雜的查詢和分析需求。以下哪種數(shù)據(jù)倉庫架構在處理大規(guī)模企業(yè)數(shù)據(jù)時更具擴展性和性能優(yōu)勢？（）A.星型架構B.雪花架構C.混合架構D.以上架構沒有區(qū)別2、假設要分析消費者對新產(chǎn)品的反饋意見，以下關于意見分析方法的描述，正確的是：（）A.人工閱讀所有反饋意見，憑主觀判斷總結主要觀點B.利用自然語言處理技術對反饋進行分類和情感分析C.只關注反饋中的負面意見，忽略正面意見D.對于模糊不清的反饋意見，直接忽略不計3、對于一個包含分類變量和數(shù)值變量的數(shù)據(jù)集，若要進行關聯(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4、當分析一個移動應用的用戶使用數(shù)據(jù)，比如使用頻率、功能使用情況、用戶留存率等，以改進應用的功能和用戶體驗。為了增加用戶留存率，以下哪種策略可能是有效的？（）A.推出新的功能B.優(yōu)化應用的界面設計C.加強用戶互動和社交元素D.以上都是5、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)抽樣的方法有很多，其中隨機抽樣是一種常用的方法。以下關于隨機抽樣的描述中，錯誤的是？（）A.隨機抽樣可以保證樣本的代表性和隨機性B.隨機抽樣可以減少數(shù)據(jù)的數(shù)量和復雜度C.隨機抽樣可以提高數(shù)據(jù)分析的效率和準確性D.隨機抽樣只適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集，對于小數(shù)據(jù)集無法使用6、假設要分析一個電商平臺的用戶評論數(shù)據(jù)，以提取用戶的意見和情感傾向。以下哪種自然語言處理技術和方法可能是關鍵的？（）A.詞袋模型B.情感分析C.命名實體識別D.以上都是7、在多變量數(shù)據(jù)分析中，主成分分析（PCA）是一種常用的方法。假設你有一組包含多個相關變量的數(shù)據(jù)，以下關于PCA應用的目的，哪一項是最準確的？（）A.減少變量數(shù)量，同時保留大部分數(shù)據(jù)的方差B.找到變量之間的線性關系C.對數(shù)據(jù)進行標準化處理D.直接用于預測未知數(shù)據(jù)8、數(shù)據(jù)分析中的模型評估指標用于衡量模型的性能。假設要評估一個預測客戶流失的模型，以下關于評估指標選擇的描述，正確的是：（）A.只關注準確率，不考慮其他指標如召回率和精確率B.不根據(jù)業(yè)務需求選擇合適的評估指標，隨意使用通用指標C.結合業(yè)務場景和問題的嚴重性，綜合考慮準確率、召回率、精確率、F1值、AUC等指標，評估模型在不同方面的表現(xiàn)，并根據(jù)評估結果進行優(yōu)化和改進D.認為模型評估指標越高越好，不考慮指標之間的平衡和trade-off9、在數(shù)據(jù)分析中，以下哪種方法可以用于降低數(shù)據(jù)的維度同時保留數(shù)據(jù)的主要特征？（）A.主成分分析B.因子分析C.線性判別分析D.以上都是10、在數(shù)據(jù)分析中，對于高維度的數(shù)據(jù)，例如基因表達數(shù)據(jù)、圖像數(shù)據(jù)等，需要進行降維處理以簡化分析。以下哪種降維方法可能是常用的？（）A.主成分分析（PCA）B.線性判別分析（LDA）C.局部線性嵌入（LLE）D.以上都是11、在進行數(shù)據(jù)可視化時，顏色的選擇和使用可以影響可視化的效果。假設我們要在一個圖表中區(qū)分不同的類別，以下哪個關于顏色選擇的原則是重要的？（）A.對比度高B.符合文化和認知習慣C.考慮色盲人群的可辨識度D.以上都是12、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(wǎng)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(jīng)網(wǎng)絡算法13、對于一個大型數(shù)據(jù)集，若要快速篩選出符合特定條件的數(shù)據(jù)，以下哪種數(shù)據(jù)庫操作更有效？（）A.全表掃描B.索引查找C.排序D.分組14、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)清洗是非常重要的一步。以下關于數(shù)據(jù)清洗的描述，錯誤的是：（）A.數(shù)據(jù)清洗旨在處理缺失值、異常值和重復值等問題B.可以通過刪除包含缺失值的整行數(shù)據(jù)來進行處理C.對于異常值，應一律刪除以保證數(shù)據(jù)的準確性D.重復值的處理需要根據(jù)具體情況決定保留或刪除15、對于一個具有多個變量的數(shù)據(jù)集合，若要進行降維處理，以下哪種方法可能會被使用？（）A.主成分分析B.線性判別分析C.獨立成分分析D.以上都是16、數(shù)據(jù)分析中的文本分類任務需要對大量文本進行自動分類。假設要對新聞文章進行分類，如政治、經(jīng)濟、體育等類別，文本內(nèi)容多樣且語言表達復雜。以下哪種方法在處理這種多類別文本分類問題時更能提高分類準確性？（）A.使用深度學習模型，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）B.基于詞向量的傳統(tǒng)機器學習分類算法C.依賴人工制定的分類規(guī)則D.隨機分類17、在進行回歸分析時，如果自變量之間存在高度的多重共線性，會對模型產(chǎn)生什么影響？（）A.提高模型的準確性B.使模型更易于解釋C.導致系數(shù)估計不準確D.增加模型的穩(wěn)定性18、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)清洗是至關重要的一步。假設我們有一個包含大量客戶信息的數(shù)據(jù)集，其中存在缺失值、錯誤數(shù)據(jù)和重復記錄等問題。為了得到高質(zhì)量、準確且可用的數(shù)據(jù)，以下哪種數(shù)據(jù)清洗方法通常是首先考慮的？（）A.直接刪除包含缺失值或錯誤數(shù)據(jù)的記錄B.采用合適的方法填充缺失值，例如使用均值、中位數(shù)或其他統(tǒng)計值C.對重復記錄進行隨機選擇保留D.忽略數(shù)據(jù)中的問題，直接進行分析19、假設我們正在分析客戶的購買行為數(shù)據(jù)，想要了解客戶購買某一產(chǎn)品的頻率分布。以下哪種統(tǒng)計量最適合描述這種數(shù)據(jù)？（）A.均值B.中位數(shù)C.眾數(shù)D.標準差20、在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時，分布式計算框架如Hadoop被廣泛應用。假設要對數(shù)十億行的日志數(shù)據(jù)進行分析，以下哪個Hadoop組件可能主要負責數(shù)據(jù)的存儲？（）A.HDFSB.MapReduceC.YARND.Hive21、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)挖掘的應用領域非常廣泛。以下關于數(shù)據(jù)挖掘應用領域的說法中，錯誤的是？（）A.數(shù)據(jù)挖掘可以應用于市場營銷、金融、醫(yī)療、電商等多個領域B.數(shù)據(jù)挖掘可以幫助企業(yè)進行客戶細分、風險評估、產(chǎn)品推薦等工作C.數(shù)據(jù)挖掘的應用需要結合具體的業(yè)務問題和數(shù)據(jù)特點，不能盲目使用D.數(shù)據(jù)挖掘只適用于大規(guī)模企業(yè)，對于中小企業(yè)來說沒有實際應用價值22、數(shù)據(jù)分析在醫(yī)療領域有著重要的應用。假設一家醫(yī)院想要分析患者的病歷數(shù)據(jù)，以提高醫(yī)療服務質(zhì)量。以下關于數(shù)據(jù)分析在醫(yī)療中的描述，哪一項是錯誤的？（）A.可以預測疾病的發(fā)生風險，提前采取預防措施B.分析治療效果，優(yōu)化治療方案C.醫(yī)療數(shù)據(jù)的隱私保護不重要，只要能得到有價值的分析結果就行D.幫助醫(yī)院進行資源規(guī)劃和管理，提高運營效率23、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)清洗是重要的前置步驟。假設我們有一個包含大量客戶信息的數(shù)據(jù)集，其中存在缺失值、錯誤數(shù)據(jù)和重復記錄。以下關于數(shù)據(jù)清洗方法的描述，正確的是：（）A.直接刪除包含缺失值的記錄，以快速簡化數(shù)據(jù)集B.對于錯誤數(shù)據(jù)，可以根據(jù)經(jīng)驗進行手動修正，無需考慮數(shù)據(jù)的分布和規(guī)律C.使用均值或中位數(shù)來填充缺失值，不考慮數(shù)據(jù)的特征和潛在影響D.采用合適的算法和工具，識別并處理重復記錄、缺失值和錯誤數(shù)據(jù)，同時考慮數(shù)據(jù)的特點和業(yè)務需求24、數(shù)據(jù)分析中的異常檢測用于識別數(shù)據(jù)中的異常值或異常模式。假設你在分析一家公司的財務數(shù)據(jù)，以檢測可能的欺詐行為。以下關于異常檢測方法的選擇，哪一項是最具挑戰(zhàn)性的？（）A.基于統(tǒng)計的方法，如設定閾值來判斷異常B.利用機器學習算法，如孤立森林，自動識別異常C.結合領域知識和人工判斷來確定異常D.完全依賴數(shù)據(jù)的直觀觀察來發(fā)現(xiàn)異常25、在數(shù)據(jù)庫設計中，以下哪個原則有助于提高數(shù)據(jù)庫的性能和可擴展性？（）A.規(guī)范化B.反規(guī)范化C.減少冗余D.增加索引26、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)倉庫是一種重要的存儲和管理數(shù)據(jù)的方式。以下關于數(shù)據(jù)倉庫的描述中，錯誤的是？（）A.數(shù)據(jù)倉庫可以將來自不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)整合在一起B(yǎng).數(shù)據(jù)倉庫可以提供高效的數(shù)據(jù)查詢和分析功能C.數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)是實時更新的，反映了最新的業(yè)務狀態(tài)D.數(shù)據(jù)倉庫的建設需要投入大量的時間和資源27、數(shù)據(jù)分析中常用的統(tǒng)計方法有很多，其中描述性統(tǒng)計是一種基礎的方法。以下關于描述性統(tǒng)計的描述中，錯誤的是？（）A.描述性統(tǒng)計可以用來概括數(shù)據(jù)的集中趨勢、離散程度和分布形狀B.描述性統(tǒng)計可以通過計算均值、中位數(shù)、標準差等指標來實現(xiàn)C.描述性統(tǒng)計只能對數(shù)值型數(shù)據(jù)進行分析，對于分類型數(shù)據(jù)無法處理D.描述性統(tǒng)計是數(shù)據(jù)分析的第一步，為進一步的分析提供基礎28、當分析一個金融投資組合的績效數(shù)據(jù)，包括不同資產(chǎn)的收益率、風險指標、相關性等，以優(yōu)化投資組合配置。以下哪個原則可能是在風險和收益平衡中需要首要考慮的？（）A.最大化收益率B.最小化風險C.符合投資者的風險偏好D.以上都不是29、在進行數(shù)據(jù)可視化時，顏色的選擇對于圖表的可讀性有很大影響。以下關于顏色選擇的原則，錯誤的是？（）A.避免使用過于鮮艷的顏色B.使用對比強烈的顏色區(qū)分不同的數(shù)據(jù)C.隨意選擇顏色，只要美觀D.考慮色盲人群的可辨識度30、對于一個分類問題，如果不同類別的樣本數(shù)量差異較大，在評估模型性能時，以下哪種指標需要特別關注？（）A.準確率B.召回率C.F1值D.以上都是二、論述題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）在金融市場的量化投資中，數(shù)據(jù)分析和算法交易發(fā)揮著重要作用。以某量化投資基金為例，討論如何利用數(shù)據(jù)分析來構建投資策略、篩選股票、控制風險，以及如何應對市場的突發(fā)事件和模型失效的風險。2、（本題5分）分析在電商平臺的跨境電商業(yè)務中，如何運用數(shù)據(jù)分析了解不同國家和地區(qū)的消費者需求和市場趨勢，優(yōu)化跨境電商運營。3、（本題5分）在物流行業(yè)的綠色物流發(fā)展中，如何利用數(shù)據(jù)分析評估物流活動的環(huán)境影響，制定節(jié)能減排策略，實現(xiàn)可持續(xù)物流。4、（本題5分）對于企業(yè)的市場競爭分析，論述如何運用數(shù)據(jù)分析監(jiān)測競爭對手的動態(tài)、評估自身的競爭優(yōu)勢和劣勢，制定相應的競爭策略。5、（本題5分）在零售銀行的個人貸款業(yè)務中，數(shù)據(jù)分析對于風險評估和定價至關重要。以某零售銀行為例，論述如何利用數(shù)據(jù)分析來評估借款人信用風險、確定貸款利率、優(yōu)化貸款審批流程，以及如何監(jiān)控貸款組合的風險狀況。三、簡答題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）簡述數(shù)據(jù)血緣的概念和重要性，說明如何追蹤和管理數(shù)據(jù)血緣，以確保數(shù)據(jù)的可追溯性和準確性。2、（本題5分）解釋什么是多模態(tài)數(shù)據(jù)分析，說明其在融合多種數(shù)據(jù)類型（如圖像、文本、音頻）中的應用和挑戰(zhàn)，并舉例分析。3、（本題5分）說明數(shù)據(jù)挖掘中的分類和預測任務的區(qū)別，舉例說明它們在實際應用中的場景，并解釋如何選擇合適的算法來完成這些任務。4、（本題5分）解釋決策樹算法的原理和構建過程，舉例說明