深圳職業(yè)技術(shù)大學(xué)《數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)及應(yīng)用》2023-2024學(xué)年第二學(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(yè)，共3頁(yè)深圳職業(yè)技術(shù)大學(xué)

《數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)及應(yīng)用》2023-2024學(xué)年第二學(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、數(shù)據(jù)分析中的特征選擇用于篩選出對(duì)目標(biāo)變量最有預(yù)測(cè)能力的特征。假設(shè)要分析一個(gè)包含數(shù)百個(gè)特征的數(shù)據(jù)集，以預(yù)測(cè)某種疾病的發(fā)生概率。以下哪種特征選擇方法在處理這種高維度數(shù)據(jù)時(shí)更能有效地篩選出關(guān)鍵特征？（）A.過(guò)濾式特征選擇B.包裹式特征選擇C.嵌入式特征選擇D.以上方法效果相同2、數(shù)據(jù)分析中的決策樹(shù)算法具有易于理解和解釋的特點(diǎn)。假設(shè)我們構(gòu)建了一個(gè)決策樹(shù)來(lái)預(yù)測(cè)客戶是否會(huì)購(gòu)買某產(chǎn)品，以下哪個(gè)因素可能影響決策樹(shù)的復(fù)雜度和準(zhǔn)確性？（）A.特征選擇B.分裂準(zhǔn)則C.剪枝策略D.以上都是3、在數(shù)據(jù)分析中，探索性數(shù)據(jù)分析（EDA）可以幫助我們初步了解數(shù)據(jù)的特征。假設(shè)你剛剛獲得一個(gè)新的數(shù)據(jù)集，以下關(guān)于EDA的步驟，哪一項(xiàng)是最應(yīng)該首先進(jìn)行的？（）A.繪制數(shù)據(jù)的直方圖和箱線圖B.計(jì)算數(shù)據(jù)的基本統(tǒng)計(jì)量，如均值、中位數(shù)等C.檢查數(shù)據(jù)的缺失值和異常值D.對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析4、在數(shù)據(jù)分析的過(guò)程中，需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化或歸一化處理，例如將不同單位和量級(jí)的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為統(tǒng)一的尺度。以下哪種情況可能更需要進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化？（）A.數(shù)據(jù)的分布比較均勻B.數(shù)據(jù)的量級(jí)差異較大C.數(shù)據(jù)的類型比較單一D.以上都不是5、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(méi)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)6、數(shù)據(jù)分析中的假設(shè)檢驗(yàn)用于判斷樣本數(shù)據(jù)是否支持某個(gè)假設(shè)。假設(shè)我們要檢驗(yàn)一種新的教學(xué)方法是否能顯著提高學(xué)生的考試成績(jī)，以下哪種假設(shè)檢驗(yàn)方法可能適用？（）A.t檢驗(yàn)B.方差分析C.卡方檢驗(yàn)D.以上都有可能，取決于數(shù)據(jù)特點(diǎn)7、在數(shù)據(jù)分析中，相關(guān)性分析用于研究?jī)蓚€(gè)變量之間的關(guān)系。假設(shè)要分析身高和體重之間的相關(guān)性，以下關(guān)于相關(guān)性分析的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.可以使用皮爾遜相關(guān)系數(shù)來(lái)衡量線性相關(guān)性的強(qiáng)度和方向B.相關(guān)性強(qiáng)并不意味著存在因果關(guān)系，只是表明變量之間存在某種關(guān)聯(lián)C.即使相關(guān)系數(shù)為零，也不能完全排除變量之間存在非線性關(guān)系的可能D.相關(guān)性分析的結(jié)果不受數(shù)據(jù)范圍和樣本大小的影響8、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)挖掘是一種高級(jí)的技術(shù)。以下關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘的描述中，錯(cuò)誤的是？（）A.數(shù)據(jù)挖掘可以從大量的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)隱藏的模式和規(guī)律B.數(shù)據(jù)挖掘可以使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行數(shù)據(jù)的分類、聚類和預(yù)測(cè)C.數(shù)據(jù)挖掘需要專業(yè)的技術(shù)和知識(shí)，對(duì)于普通用戶來(lái)說(shuō)難以掌握D.數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果一定是準(zhǔn)確無(wú)誤的，可以直接用于決策9、在進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化時(shí)，若要展示數(shù)據(jù)的分布和趨勢(shì)，以下哪種組合的圖表較為合適？（）A.直方圖和折線圖B.箱線圖和散點(diǎn)圖C.餅圖和柱狀圖D.雷達(dá)圖和樹(shù)形圖10、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(shí)保持?jǐn)?shù)據(jù)的局部結(jié)構(gòu)？（）A.t-SNE算法B.MDS算法C.UMAP算法D.以上都是11、對(duì)于數(shù)據(jù)分析中的文本情感分析，假設(shè)要分析大量的產(chǎn)品評(píng)論，判斷其是正面、負(fù)面還是中性情感。以下哪種方法在處理自然語(yǔ)言的情感傾向時(shí)可能更有效？（）A.使用情感詞典，匹配關(guān)鍵詞B.基于機(jī)器學(xué)習(xí)的分類模型C.深度學(xué)習(xí)模型，如循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.人工閱讀和判斷每條評(píng)論的情感12、在進(jìn)行數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)設(shè)計(jì)時(shí)，需要考慮數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和組織方式。假設(shè)一個(gè)企業(yè)有大量的銷售、庫(kù)存和客戶數(shù)據(jù)，以下哪種數(shù)據(jù)模型可能最適合用于構(gòu)建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)？（）A.星型模型B.雪花模型C.關(guān)系模型D.網(wǎng)狀模型13、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，如果需要對(duì)多個(gè)變量進(jìn)行主成分分析，以下哪個(gè)軟件或庫(kù)提供了較為方便的實(shí)現(xiàn)？（）A.ExcelB.SPSSC.Python的sklearn庫(kù)D.以上都是14、在處理數(shù)據(jù)時(shí)，如果需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化，使其值在0到1之間，以下哪個(gè)公式可以實(shí)現(xiàn)？（）A.x-min(x)/(max(x)-min(x))B.(x-μ)/σC.x/sum(x)D.以上都不是15、對(duì)于一個(gè)具有多個(gè)特征的數(shù)據(jù)集合，若要進(jìn)行特征工程，以下哪些操作可能會(huì)被執(zhí)行？（）A.特征縮放B.特征選擇C.特征構(gòu)建D.以上都是二、簡(jiǎn)答題（本大題共4個(gè)小題，共20分)1、（本題5分）解釋什么是生成對(duì)抗模仿學(xué)習(xí)，說(shuō)明其在模仿學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)生成中的應(yīng)用和優(yōu)勢(shì)，并舉例分析。2、（本題5分）簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)隱私保護(hù)在數(shù)據(jù)分析中的重要性，介紹常見(jiàn)的數(shù)據(jù)隱私保護(hù)技術(shù)和方法，如加密、匿名化等。3、（本題5分）在數(shù)據(jù)分析中，如何評(píng)估模型的性能？請(qǐng)列舉常見(jiàn)的評(píng)估指標(biāo)，如準(zhǔn)確率、召回率、F1值等，并說(shuō)明它們的計(jì)算方法和適用場(chǎng)景。4、（本題5分）解釋數(shù)據(jù)融合的概念和方法，說(shuō)明在多源數(shù)據(jù)環(huán)境下如何進(jìn)行數(shù)據(jù)融合，以獲取更全面和準(zhǔn)確的信息。三、論述題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）在保險(xiǎn)行業(yè)，客戶風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和理賠管理依賴于數(shù)據(jù)分析。以某保險(xiǎn)公司為例，闡述如何通過(guò)數(shù)據(jù)分析來(lái)確定保險(xiǎn)費(fèi)率、識(shí)別欺詐理賠、優(yōu)化理賠流程，以及如何建立有效的風(fēng)險(xiǎn)模型和應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)偏差問(wèn)題。2、（本題5分）在金融衍生品的定價(jià)中，如何運(yùn)用數(shù)據(jù)分析和數(shù)學(xué)模型確定合理的價(jià)格，管理市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)。3、（本題5分）在汽車金融服務(wù)領(lǐng)域，車輛貸款數(shù)據(jù)、客戶信用數(shù)據(jù)等不斷豐富。探討如何利用數(shù)據(jù)分析方法，比如貸款違約預(yù)測(cè)、客戶風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估等，優(yōu)化汽車金融服務(wù)，同時(shí)研究在數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊、金融政策變化和市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)激烈方面所面臨的困難及解決途徑。4、（本題5分）金融投資組合管理中，如何運(yùn)用數(shù)據(jù)分析來(lái)選擇資產(chǎn)、分散風(fēng)險(xiǎn)和優(yōu)化收益？請(qǐng)論述數(shù)據(jù)分析在投資決策中的作用、模型的構(gòu)建和風(fēng)險(xiǎn)控制方法。5、（本題5分）電商直播行業(yè)迅速崛起，如何通過(guò)數(shù)據(jù)分析來(lái)評(píng)估主播的表現(xiàn)、觀眾的參與度以及商品的銷售情況？請(qǐng)論述數(shù)據(jù)分析在電商直播中的應(yīng)用場(chǎng)景、指標(biāo)體系和決策支持作用。四、案例分析題（本大題共4個(gè)小題，共40分)1、（本題10分）某汽車制造商收集了車輛的質(zhì)量檢測(cè)數(shù)據(jù)、用戶反饋、售后服務(wù)記錄等。思考如何通過(guò)這些數(shù)據(jù)提升產(chǎn)品質(zhì)量和售后服務(wù)水平。2、（本題10分）一家連鎖超市記錄了各個(gè)門店的銷售數(shù)據(jù)，涵蓋商品種類、銷售額、促銷活動(dòng)、地理位置等。