浙江藥科職業(yè)大學(xué)《輿情大數(shù)據(jù)分析》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁浙江藥科職業(yè)大學(xué)《輿情大數(shù)據(jù)分析》

2023-2024學(xué)年第一學(xué)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、數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)倉庫的擴展性是滿足未來需求的關(guān)鍵。以下關(guān)于數(shù)據(jù)倉庫擴展性的說法中，錯誤的是？（）A.數(shù)據(jù)倉庫的擴展性應(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)倉庫的擴展性可以通過分布式架構(gòu)、云計算等技術(shù)來實現(xiàn)C.數(shù)據(jù)倉庫的擴展性只需要在建設(shè)初期進行規(guī)劃，后期不需要再進行調(diào)整D.數(shù)據(jù)倉庫的擴展性應(yīng)保證系統(tǒng)的性能和穩(wěn)定性，不會因為擴展而降低2、在進行數(shù)據(jù)預(yù)處理時，數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化或歸一化是常見的操作。假設(shè)要對一組包含不同量綱的特征數(shù)據(jù)進行標(biāo)準(zhǔn)化，以下哪種方法可能是最常用的？（）A.最小-最大標(biāo)準(zhǔn)化B.Z-score標(biāo)準(zhǔn)化C.小數(shù)定標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化D.以上方法使用頻率相同3、在進行數(shù)據(jù)抽樣時，需要選擇合適的抽樣方法。假設(shè)我們有一個大規(guī)模的數(shù)據(jù)集，以下關(guān)于抽樣方法選擇的描述，正確的是：（）A.簡單隨機抽樣能夠保證樣本的代表性，適用于任何情況B.分層抽樣在數(shù)據(jù)存在明顯分層特征時效果不佳C.系統(tǒng)抽樣比隨機抽樣更能準(zhǔn)確反映總體特征D.整群抽樣可以節(jié)省抽樣成本，但可能導(dǎo)致樣本偏差較大4、數(shù)據(jù)分析中的因果推斷用于確定變量之間的因果關(guān)系。假設(shè)要研究廣告投放是否導(dǎo)致銷售額增長，以下關(guān)于因果推斷方法的描述，正確的是：（）A.僅僅基于相關(guān)性分析就得出因果結(jié)論，不考慮其他潛在因素B.不進行實驗設(shè)計和控制變量，直接觀察數(shù)據(jù)C.采用隨機對照實驗、工具變量法、雙重差分法等因果推斷方法，控制混雜因素，進行嚴(yán)謹(jǐn)?shù)姆治龊屯茢?，并評估因果關(guān)系的強度和可靠性D.認(rèn)為因果關(guān)系是顯而易見的，不需要進行專門的分析和驗證5、在數(shù)據(jù)挖掘中，若要發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的頻繁項集，以下哪種算法是常用的？（）A.FP-Growth算法B.PageRank算法C.LDA算法D.HITS算法6、在進行關(guān)聯(lián)分析時，如果兩個商品的支持度很高，但置信度很低，說明：（）A.這兩個商品經(jīng)常被同時購買，但這種關(guān)聯(lián)不是很可靠B.這兩個商品很少被同時購買，但一旦同時購買，關(guān)聯(lián)很強C.這種關(guān)聯(lián)是虛假的，沒有實際意義D.無法得出明確的結(jié)論7、在進行數(shù)據(jù)分析時，若數(shù)據(jù)的樣本量較小，以下哪種統(tǒng)計方法需要謹(jǐn)慎使用？（）A.方差分析B.t檢驗C.非參數(shù)檢驗D.回歸分析8、在數(shù)據(jù)分析中的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中，以下關(guān)于支持度和置信度的說法，錯誤的是（）A.支持度表示項集在數(shù)據(jù)集中出現(xiàn)的頻率，用于衡量規(guī)則的普遍性B.置信度表示在包含前提條件的事務(wù)中同時包含結(jié)論的概率，用于衡量規(guī)則的可靠性C.通常情況下，支持度和置信度越高，關(guān)聯(lián)規(guī)則越有價值D.只關(guān)注支持度或置信度其中一個指標(biāo)就可以確定有效的關(guān)聯(lián)規(guī)則，另一個指標(biāo)可以忽略9、數(shù)據(jù)分析中的文本分析是一個重要領(lǐng)域。假設(shè)你要對大量的客戶評論進行情感分析，判斷是正面、負(fù)面還是中性。以下關(guān)于文本分析方法的選擇，哪一項是最重要的？（）A.使用詞袋模型，基于詞頻統(tǒng)計進行分析B.運用深度學(xué)習(xí)模型，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，自動提取特征C.借助詞典和規(guī)則，根據(jù)預(yù)定義的情感詞和句式判斷D.隨機抽取部分評論進行人工分析，以此類推整體10、數(shù)據(jù)分析中的抽樣方法用于從總體中選取部分樣本進行分析。假設(shè)我們要對一個大型數(shù)據(jù)集進行抽樣。以下關(guān)于抽樣方法的描述，哪一項是錯誤的？（）A.簡單隨機抽樣每個樣本被選中的概率相等B.分層抽樣可以保證樣本在不同層次上具有代表性C.整群抽樣效率高，但可能導(dǎo)致樣本的偏差D.抽樣方法對數(shù)據(jù)分析的結(jié)果沒有影響，任何抽樣方法都可以使用11、數(shù)據(jù)分析中的特征工程旨在從原始數(shù)據(jù)中提取有意義的特征。假設(shè)要分析股票市場數(shù)據(jù)，需要從歷史價格、成交量等原始數(shù)據(jù)中構(gòu)建有效的特征。以下哪種特征構(gòu)建方法在股票數(shù)據(jù)分析中可能最為有效？（）A.基于時間序列的特征提取B.基于統(tǒng)計的特征構(gòu)建C.基于主成分分析的特征降維D.基于深度學(xué)習(xí)的自動特征學(xué)習(xí)12、在數(shù)據(jù)分析的方差分析（ANOVA）中，以下關(guān)于組間方差和組內(nèi)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(nèi)方差反映了組內(nèi)個體之間的差異C.如果組間方差顯著大于組內(nèi)方差，說明不同組之間存在顯著差異D.組間方差和組內(nèi)方差的比值越大，越說明組間差異不顯著13、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)要構(gòu)建一個分類模型來預(yù)測客戶是否會流失，以下哪種算法可能對處理不平衡的數(shù)據(jù)集（流失客戶數(shù)量遠(yuǎn)少于未流失客戶）表現(xiàn)較好？（）A.邏輯回歸B.決策樹C.支持向量機D.隨機森林14、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)分析的方法有很多，其中關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘是一種常用的方法。以下關(guān)于關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的描述中，錯誤的是？（）A.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘可以用來發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中不同變量之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系B.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的結(jié)果可以用支持度和置信度來衡量C.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘只適用于數(shù)值型數(shù)據(jù)，對于分類型數(shù)據(jù)無法處理D.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘可以幫助企業(yè)進行商品推薦和營銷策略制定15、在處理時間序列數(shù)據(jù)時，如果需要預(yù)測未來多個時間點的值，以下哪種模型較為適用？（）A.AR模型B.MA模型C.ARMA模型D.ARIMA模型16、在進行數(shù)據(jù)分析時，如果需要對數(shù)據(jù)進行降維并保留數(shù)據(jù)的主要特征，以下哪種方法基于矩陣分解？（）A.主成分分析B.因子分析C.獨立成分分析D.以上都是17、在數(shù)據(jù)分析的過程中，需要對數(shù)據(jù)進行標(biāo)準(zhǔn)化或歸一化處理，例如將不同單位和量級的數(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)的量級差異較大C.數(shù)據(jù)的類型比較單一D.以上都不是18、在數(shù)據(jù)分析的生存分析中，假設(shè)研究患者接受某種治療后的生存時間。數(shù)據(jù)可能存在刪失情況，即部分患者的生存時間未被完整觀測到。以下哪種生存分析方法可能更適合處理這種情況？（）A.Kaplan-Meier估計，繪制生存曲線B.Cox比例風(fēng)險模型，考慮多個因素C.Log-rank檢驗，比較兩組生存曲線D.不進行生存分析，忽略刪失數(shù)據(jù)19、在進行數(shù)據(jù)分析項目時，與業(yè)務(wù)部門的有效溝通是至關(guān)重要的。假設(shè)數(shù)據(jù)分析團隊得出的結(jié)論與業(yè)務(wù)部門的預(yù)期不符，以下哪種做法可能是最恰當(dāng)?shù)?？（）A.堅持?jǐn)?shù)據(jù)分析結(jié)果，要求業(yè)務(wù)部門接受B.重新檢查分析過程，看是否存在錯誤C.與業(yè)務(wù)部門深入討論，了解他們的需求和關(guān)注點D.放棄當(dāng)前分析，按照業(yè)務(wù)部門的意見修改結(jié)論20、數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)常用于發(fā)現(xiàn)隱藏在數(shù)據(jù)中的模式和關(guān)系。假設(shè)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(zhǔn)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(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法C.聚類算法D.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法二、簡答題（本大題共5個小題，共25分)1、（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(yīng)用和挑戰(zhàn)，并舉例分析。2、（本題5分）聚類分析是一種無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，請闡述常見的聚類算法，如K-Means算法、層次聚類算法等的基本原理和適用場景。3、（本題5分）解釋什么是神經(jīng)架構(gòu)搜索（NAS），說明其在自動尋找最優(yōu)模型架構(gòu)中的應(yīng)用和原理，并舉例分析。4、（本題5分）在數(shù)據(jù)挖掘中，如何處理噪聲數(shù)據(jù)？請介紹噪聲數(shù)據(jù)的處理方法和技術(shù)，如濾波、平滑等，并舉例說明。5、（本題5分）解釋數(shù)據(jù)標(biāo)注在機器學(xué)習(xí)中的作用和方法，說明高質(zhì)量數(shù)據(jù)標(biāo)注對模型訓(xùn)練的影響，并舉例說明不同類型數(shù)據(jù)的標(biāo)注方式。三、案例分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）某超市的進口食品類目記錄了銷售數(shù)據(jù)，包括食品種類、產(chǎn)地、價格、促銷活動、消費者收入水平等。分析不同產(chǎn)地和消費者收入水平對進口食品銷售和促銷活動效果的影響。2、（本題5分）某在線母嬰護理服務(wù)平臺掌握了服務(wù)預(yù)約數(shù)據(jù)、用戶評價、護理師技能水平等。優(yōu)化母嬰護理服務(wù)，提高用戶滿意度。3、（本題5分）一家手機應(yīng)用商店記錄了應(yīng)用的下載數(shù)據(jù)，包括應(yīng)用類型、下載量、評分、更新頻率等。探討不同類型應(yīng)用的下載量與評分的相關(guān)性以及更新頻率的作用。4、（本題5分）某在線教育平臺記錄了學(xué)生的學(xué)習(xí)課程、學(xué)習(xí)時長、作業(yè)完成情況、考試成績等數(shù)據(jù)。思考如何通過這些數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)學(xué)生的學(xué)習(xí)模式和問題，優(yōu)化教學(xué)內(nèi)容和方法。5、（本題5分）某在線音樂平臺的搖滾音樂類目擁有用戶數(shù)據(jù)，包括樂隊、歌曲熱度、粉絲互動、演出信息等。分析樂隊知名度與歌曲熱度和粉絲互動的關(guān)系，以及演出信息對用戶關(guān)注度的影響。四、論述題（本大題共3個小題，共30分)1、（本題10分）在金融風(fēng)險管理中，如何運用數(shù)據(jù)分析來評估市場風(fēng)險、信用風(fēng)險和操作風(fēng)險？請論述風(fēng)險評估模型的構(gòu)建、數(shù)據(jù)的需求和驗證，以及風(fēng)險管理策略的制定。