廣東財經(jīng)大學(xué)《試驗設(shè)計與數(shù)據(jù)處理》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷

自覺遵守考場紀(jì)律如考試作弊此答卷無效密自覺遵守考場紀(jì)律如考試作弊此答卷無效密封線第1頁，共3頁廣東財經(jīng)大學(xué)《試驗設(shè)計與數(shù)據(jù)處理》

2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷院(系)_______班級_______學(xué)號_______姓名_______題號一二三四總分得分一、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、在數(shù)據(jù)庫中，若要優(yōu)化數(shù)據(jù)庫的存儲結(jié)構(gòu)，以下哪個操作可能會被執(zhí)行？（）A.合并表B.拆分表C.增加索引D.以上都是2、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)可視化是重要的環(huán)節(jié)。若要展示不同年齡段人群的收入分布情況，以下哪種圖表最為合適？（）A.折線圖B.餅圖C.箱線圖D.柱狀圖3、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果解釋和評估是確保結(jié)果可靠性的重要環(huán)節(jié)。以下關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果解釋和評估的說法中，錯誤的是？（）A.數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果解釋和評估應(yīng)結(jié)合具體的業(yè)務(wù)問題和背景進行B.數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果解釋和評估可以使用統(tǒng)計方法和可視化工具來輔助C.數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果解釋和評估應(yīng)考慮結(jié)果的準(zhǔn)確性、可靠性和實用性等方面D.數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果解釋和評估只需要由數(shù)據(jù)分析師進行，不需要其他人員參與4、在數(shù)據(jù)分析的過程中，數(shù)據(jù)的預(yù)處理和特征工程可能會占用大量時間。假設(shè)你面臨時間緊迫的情況，以下關(guān)于時間分配的策略，哪一項是最明智的？（）A.跳過預(yù)處理和特征工程，直接進行建模分析B.減少數(shù)據(jù)清洗的工作，重點放在特征工程上C.合理分配時間，確保預(yù)處理和特征工程的質(zhì)量，以提高模型性能D.把大部分時間花在模型選擇和調(diào)優(yōu)上，忽略數(shù)據(jù)準(zhǔn)備5、在進行數(shù)據(jù)分析時，如果需要對數(shù)據(jù)進行分組統(tǒng)計，以下哪個函數(shù)在Python中經(jīng)常被使用？（）A.groupby()B.merge()C.concat()D.pivot_table()6、在數(shù)據(jù)庫中，若要提高數(shù)據(jù)的寫入性能，以下哪種存儲引擎可能更適合？（）A.InnoDBB.MyISAMC.MemoryD.Archive7、在數(shù)據(jù)清洗過程中，若發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)存在異常值，以下哪種處理方式較為合理？（）A.直接刪除異常值B.對異常值進行修正C.將異常值視為缺失值處理D.分析異常值產(chǎn)生的原因后再決定處理方式8、對于一個高維度的數(shù)據(jù)集，若要快速找到與給定數(shù)據(jù)點最相似的k個數(shù)據(jù)點，以下哪種算法效率較高？（）A.K-Means算法B.KNN算法C.DBSCAN算法D.層次聚類算法9、當(dāng)分析一個網(wǎng)站的用戶訪問數(shù)據(jù)，包括頁面瀏覽量、停留時間、跳出率等，以改進網(wǎng)站的用戶體驗和布局設(shè)計。為了確定哪些頁面需要重點優(yōu)化，以下哪個指標(biāo)可能是最有價值的？（）A.頁面瀏覽量B.平均停留時間C.跳出率D.以上都是10、在建立分類模型時，如果數(shù)據(jù)存在類別不平衡問題，以下哪種技術(shù)可以用于數(shù)據(jù)增強？（）A.生成對抗網(wǎng)絡(luò)B.自編碼器C.變分自編碼器D.以上都不是11、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(guān)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12、在數(shù)據(jù)分析的模型評估中，假設(shè)建立了一個預(yù)測模型，需要評估其性能。除了準(zhǔn)確率，以下哪個評估指標(biāo)對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D.不關(guān)注評估指標(biāo)，認(rèn)為模型是完美的13、假設(shè)要分析社交媒體上的輿論趨勢，以下關(guān)于輿論分析方法的描述，正確的是：（）A.只統(tǒng)計帖子的數(shù)量就能了解輿論的走向B.對帖子的內(nèi)容進行情感分析和主題提取，綜合判斷輿論趨勢C.忽略社交媒體平臺的特點和用戶行為，直接進行分析D.輿論分析不需要考慮時間因素，只關(guān)注當(dāng)前的熱門話題14、數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)可視化能夠幫助我們更直觀地理解數(shù)據(jù)。假設(shè)要展示一個公司在過去十年中不同產(chǎn)品的銷售額變化趨勢，同時要對比不同地區(qū)的銷售情況。以下哪種數(shù)據(jù)可視化方式最能清晰地呈現(xiàn)這些信息，便于分析和決策？（）A.折線圖B.柱狀圖C.餅圖D.箱線圖15、在數(shù)據(jù)分析中，大數(shù)據(jù)技術(shù)為處理海量數(shù)據(jù)提供了支持。假設(shè)要處理一個PB級別的數(shù)據(jù)集，以下關(guān)于大數(shù)據(jù)技術(shù)的描述，哪一項是不正確的？（）A.Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中的HDFS用于分布式存儲數(shù)據(jù)，能夠擴展到大規(guī)模的集群B.MapReduce編程模型可以實現(xiàn)并行處理，提高數(shù)據(jù)處理的效率C.大數(shù)據(jù)技術(shù)只適用于處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，對于非結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)無能為力D.實時處理大數(shù)據(jù)可以使用SparkStreaming或Flink等框架16、在數(shù)據(jù)分析中，選擇合適的數(shù)據(jù)分析方法至關(guān)重要。關(guān)于描述性統(tǒng)計分析和推斷性統(tǒng)計分析，以下敘述不正確的是（）A.描述性統(tǒng)計分析主要用于對數(shù)據(jù)的集中趨勢、離散程度和分布形態(tài)進行描述和總結(jié)B.推斷性統(tǒng)計分析則是基于樣本數(shù)據(jù)對總體特征進行估計和假設(shè)檢驗C.描述性統(tǒng)計分析只能提供數(shù)據(jù)的基本信息，對于深入了解數(shù)據(jù)的內(nèi)在規(guī)律和關(guān)系作用有限D(zhuǎn).在實際應(yīng)用中，通常先進行描述性統(tǒng)計分析，然后根據(jù)研究目的和數(shù)據(jù)特點選擇是否進行推斷性統(tǒng)計分析17、對于一個包含大量重復(fù)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)表，以下哪種操作可以有效地減少數(shù)據(jù)存儲空間？（）A.建立索引B.數(shù)據(jù)壓縮C.數(shù)據(jù)分區(qū)D.數(shù)據(jù)清理18、在數(shù)據(jù)分析的風(fēng)險評估中，假設(shè)要評估一個投資項目的風(fēng)險水平。以下哪種方法可能更全面地考慮各種不確定性和潛在損失？（）A.敏感性分析，研究參數(shù)變化的影響B(tài).蒙特卡羅模擬，隨機生成多種可能結(jié)果C.風(fēng)險矩陣，評估風(fēng)險的可能性和影響程度D.不進行風(fēng)險評估，盲目投資19、數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)可視化有助于直觀理解數(shù)據(jù)。假設(shè)要展示不同地區(qū)的銷售額分布情況，以下關(guān)于數(shù)據(jù)可視化選擇的描述，正確的是：（）A.使用餅圖，因為它能清晰展示各地區(qū)銷售額占比B.采用折線圖，以反映銷售額隨地區(qū)的變化趨勢C.運用柱狀圖，直觀比較不同地區(qū)銷售額的差異D.選擇箱線圖，全面展示銷售額的分布特征，包括四分位數(shù)和異常值20、關(guān)于數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)降維，假設(shè)數(shù)據(jù)集具有高維度，但其中可能存在冗余和無關(guān)的特征。為了減少計算復(fù)雜度并提高分析效率，以下哪種降維方法可能是有效的？（）A.主成分分析（PCA），提取主要成分B.線性判別分析（LDA），考慮類別信息C.局部線性嵌入（LLE），保留局部結(jié)構(gòu)D.不進行降維，直接處理高維數(shù)據(jù)21、對于一個時間序列數(shù)據(jù)，若要預(yù)測未來一段時間的數(shù)值，以下哪種預(yù)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22、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)安全的措施有很多，其中訪問控制是一種重要的措施。以下關(guān)于訪問控制的描述中，錯誤的是？（）A.訪問控制可以限制用戶對數(shù)據(jù)的訪問權(quán)限B.訪問控制可以防止數(shù)據(jù)的泄露和篡改C.訪問控制可以分為身份認(rèn)證和授權(quán)兩個環(huán)節(jié)D.訪問控制只適用于企業(yè)內(nèi)部的數(shù)據(jù)管理，對于外部數(shù)據(jù)無法進行控制23、在進行數(shù)據(jù)可視化時，選擇合適的圖表類型要根據(jù)數(shù)據(jù)的特點和分析目的。假設(shè)你要展示不同年齡段人群的收入分布情況，以下關(guān)于圖表選擇的建議，哪一項是最恰當(dāng)?shù)模浚ǎ〢.使用折線圖，體現(xiàn)收入隨年齡的變化趨勢B.運用柱狀圖，比較不同年齡段的收入水平C.選擇餅圖，展示各年齡段收入在總體中的占比D.采用雷達圖，綜合展示多個相關(guān)變量24、在進行數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析時，需要找出不同變量之間的關(guān)系。假設(shè)要分析客戶購買行為與促銷活動之間的關(guān)聯(lián)，以下關(guān)于關(guān)聯(lián)分析方法的描述，正確的是：（）A.只關(guān)注表面的關(guān)聯(lián)，不深入分析內(nèi)在的因果關(guān)系B.不考慮數(shù)據(jù)的分布和異常值，直接進行關(guān)聯(lián)分析C.運用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘、相關(guān)性分析等方法，同時考慮數(shù)據(jù)的特點和業(yè)務(wù)背景，挖掘有價值的關(guān)聯(lián)模式，并對結(jié)果進行解釋和驗證D.認(rèn)為關(guān)聯(lián)分析結(jié)果一定能直接用于制定營銷策略，不進行進一步的評估和優(yōu)化25、在數(shù)據(jù)分析中，時間序列分析用于處理具有時間順序的數(shù)據(jù)。假設(shè)我們要分析股票價格的歷史數(shù)據(jù)。以下關(guān)于時間序列分析的描述，哪一項是錯誤的？（）A.可以使用移動平均等方法對時間序列進行平滑處理，去除噪聲B.自回歸模型（AR）和移動平均模型（MA）可以用于預(yù)測時間序列的未來值C.時間序列數(shù)據(jù)一定是平穩(wěn)的，不需要進行平穩(wěn)性檢驗D.可以結(jié)合多種時間序列模型，提高預(yù)測的準(zhǔn)確性26、在進行數(shù)據(jù)分析時，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)集中存在一些離群點。對于離群點的處理，以下哪種方法較為恰當(dāng)？（）A.直接刪除B.視為異常值，進行特殊分析C.用平均值替代D.忽略不管27、假設(shè)要分析一個市場調(diào)研數(shù)據(jù)集，了解消費者對不同品牌、產(chǎn)品特性和價格的偏好。在設(shè)計調(diào)查問卷和收集數(shù)據(jù)時，以下哪個原則可能是最重要的，以確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和有效性？（）A.問題的清晰性和簡潔性B.盡量多設(shè)置問題以獲取更多信息C.引導(dǎo)消費者給出特定答案D.不考慮消費者的反饋28、在進行數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)時，關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的頻繁項集。假設(shè)在一個超市購物數(shù)據(jù)集中，發(fā)現(xiàn)面包、牛奶和雞蛋經(jīng)常一起被購買。如果要進一步提高關(guān)聯(lián)規(guī)則的實用性，以下哪個步驟可能是必要的？（）A.增加更多商品種類到分析中B.考慮商品的促銷活動對購買行為的影響C.分析不同時間段的購買模式差異D.以上步驟都可能有幫助29、在數(shù)據(jù)分析的社交網(wǎng)絡(luò)分析中，假設(shè)要研究一個社交平臺上用戶之間的關(guān)系和信息傳播。以下哪個指標(biāo)或概念對于理解網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和影響力可能是重要的？（）A.度中心性，衡量節(jié)點的連接數(shù)量B.介數(shù)中心性，反映節(jié)點在路徑中的重要性C.接近中心性，體現(xiàn)節(jié)點與其他節(jié)點的接近程度D.不考慮網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，只關(guān)注用戶發(fā)布的內(nèi)容30、在數(shù)據(jù)分析的特征工程中，假設(shè)要從原始數(shù)據(jù)中提取有意義的特征以提高模型的性能。原始數(shù)據(jù)包含大量的文本和數(shù)值信息。以下哪種特征提取方法可能更有助于提升模型的準(zhǔn)確性？（）A.詞袋模型，將文本轉(zhuǎn)換為向量B.主成分分析，降低數(shù)據(jù)維度C.特征選擇，挑選重要的特征D.不進行特征工程，直接使用原始數(shù)據(jù)二、論述題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）探討在社交媒體的廣告投放中，如何通過數(shù)據(jù)分析精準(zhǔn)定位目標(biāo)受眾，優(yōu)化廣告內(nèi)容和投放策略，提高廣告效果和投資回報率。2、（本題5分）在金融市場的信用衍生品定價中，如何運用數(shù)據(jù)分析評估信用風(fēng)險，確定合理的定價模型和參數(shù)。3、（本題5分）在金融科技領(lǐng)域，新興的金融產(chǎn)品和服務(wù)產(chǎn)生了大量復(fù)雜的數(shù)據(jù)。探討如何運用數(shù)據(jù)分析進行風(fēng)險評估、產(chǎn)品定價、市場監(jiān)測，并分析數(shù)據(jù)驅(qū)動的金融創(chuàng)新所帶來的機遇和挑戰(zhàn)。4、（本題5分）在人力資源領(lǐng)域，員工的績效數(shù)據(jù)、培訓(xùn)數(shù)據(jù)等逐漸豐富。分析如何借助數(shù)據(jù)分析手段，如人才選拔模型構(gòu)建、員工發(fā)展規(guī)劃等，優(yōu)化人力資源管理，提高企業(yè)的人才競爭力，同時探討在數(shù)據(jù)主觀性、個人隱私保護和組織文化適應(yīng)性方面可能面臨的問題及應(yīng)對方法。5、（本題5分）隨著移動應(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)化移動應(yīng)用的功能設(shè)計、提升用戶體驗，增加應(yīng)用的商業(yè)價值，同時思考數(shù)據(jù)碎片化和跨平臺數(shù)據(jù)整合的困難及應(yīng)對措施。三、簡答題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）說明在數(shù)據(jù)分析中如何進行數(shù)據(jù)標(biāo)注，包括標(biāo)注的方法、質(zhì)量控制和標(biāo)注人員的管理，并舉例說明標(biāo)注數(shù)據(jù)在機器學(xué)習(xí)中的作用。2、（本題5分）在進行時間序列分析時，如何選擇合適的模型？請考慮數(shù)據(jù)特點、預(yù)測目標(biāo)等因素，并舉例說明不同模型的適用情況。3、（本題5分）解釋什么是零樣本學(xué)習(xí)和少樣本學(xué)習(xí)，說明其在數(shù)據(jù)稀缺情況下的應(yīng)用和挑戰(zhàn)，并舉例分析。4、（本題5分）描述數(shù)據(jù)挖掘中的關(guān)聯(lián)分析和序列分析的區(qū)別，舉例說明它們在零售行業(yè)中的應(yīng)用，并解釋如何從分