西南醫(yī)科大學(xué)《數(shù)據(jù)分析與處理》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

站名：站名：年級(jí)專(zhuān)業(yè)：姓名：學(xué)號(hào)：凡年級(jí)專(zhuān)業(yè)、姓名、學(xué)號(hào)錯(cuò)寫(xiě)、漏寫(xiě)或字跡不清者，成績(jī)按零分記?！堋狻€…………第1頁(yè)，共1頁(yè)西南醫(yī)科大學(xué)《數(shù)據(jù)分析與處理》

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25個(gè)小題，每小題1分，共25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、在數(shù)據(jù)分析中，聚類(lèi)算法用于將數(shù)據(jù)分為不同的組。假設(shè)我們要對(duì)客戶(hù)進(jìn)行細(xì)分。以下關(guān)于聚類(lèi)算法的描述，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.K-Means算法需要事先指定聚類(lèi)的數(shù)量B.層次聚類(lèi)可以形成層次結(jié)構(gòu)的聚類(lèi)結(jié)果C.聚類(lèi)算法的結(jié)果是唯一確定的，不受初始值和參數(shù)的影響D.可以根據(jù)業(yè)務(wù)需求和數(shù)據(jù)特點(diǎn)選擇合適的聚類(lèi)算法2、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)分析的結(jié)果需要進(jìn)行解釋和評(píng)估。以下關(guān)于結(jié)果解釋和評(píng)估的描述中，錯(cuò)誤的是？（）A.結(jié)果解釋?xiě)?yīng)該結(jié)合問(wèn)題的背景和目的，進(jìn)行合理的分析和推斷B.結(jié)果評(píng)估應(yīng)該使用客觀的指標(biāo)和方法，進(jìn)行準(zhǔn)確的評(píng)價(jià)和判斷C.結(jié)果解釋和評(píng)估可以根據(jù)需要進(jìn)行調(diào)整和修改，以滿(mǎn)足不同的需求D.結(jié)果解釋和評(píng)估只需要關(guān)注數(shù)據(jù)分析的結(jié)果，無(wú)需考慮數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可靠性3、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(hù)是否會(huì)購(gòu)買(mǎi)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4、假設(shè)我們要評(píng)估一個(gè)分類(lèi)模型的性能，除了準(zhǔn)確率外，以下哪個(gè)指標(biāo)還能反映模型對(duì)于不同類(lèi)別的區(qū)分能力？（）A.召回率B.F1值C.均方誤差D.混淆矩陣5、在數(shù)據(jù)分析中，評(píng)估模型的性能是重要的環(huán)節(jié)。假設(shè)我們已經(jīng)建立了一個(gè)預(yù)測(cè)模型。以下關(guān)于模型評(píng)估的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以使用交叉驗(yàn)證來(lái)評(píng)估模型的穩(wěn)定性和泛化能力B.混淆矩陣可以幫助我們分析模型在不同類(lèi)別上的預(yù)測(cè)情況C.準(zhǔn)確率是評(píng)估模型性能的唯一指標(biāo)，準(zhǔn)確率越高模型越好D.可以根據(jù)具體問(wèn)題選擇合適的評(píng)估指標(biāo)，如召回率、F1值等6、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)預(yù)處理是必不可少的步驟。以下關(guān)于數(shù)據(jù)預(yù)處理的說(shuō)法中，錯(cuò)誤的是？（）A.數(shù)據(jù)預(yù)處理包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)集成等多個(gè)環(huán)節(jié)B.數(shù)據(jù)預(yù)處理的目的是提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量，為后續(xù)分析提供更好的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)C.數(shù)據(jù)預(yù)處理可以使用自動(dòng)化工具和算法，也可以手動(dòng)進(jìn)行處理D.數(shù)據(jù)預(yù)處理只需要在數(shù)據(jù)分析的開(kāi)始階段進(jìn)行，一旦完成就不需要再進(jìn)行調(diào)整7、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，若數(shù)據(jù)的樣本量較小，以下哪種統(tǒng)計(jì)方法需要謹(jǐn)慎使用？（）A.方差分析B.t檢驗(yàn)C.非參數(shù)檢驗(yàn)D.回歸分析8、在數(shù)據(jù)分析中，建立預(yù)測(cè)模型是常見(jiàn)的任務(wù)之一。假設(shè)我們要預(yù)測(cè)下個(gè)月的產(chǎn)品銷(xiāo)售量。以下關(guān)于預(yù)測(cè)模型的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.線性回歸模型假設(shè)自變量和因變量之間存在線性關(guān)系，適用于簡(jiǎn)單的預(yù)測(cè)問(wèn)題B.決策樹(shù)模型易于理解和解釋?zhuān)赡軙?huì)出現(xiàn)過(guò)擬合的問(wèn)題C.隨機(jī)森林是由多個(gè)決策樹(shù)組成的集成模型，性能通常優(yōu)于單個(gè)決策樹(shù)D.預(yù)測(cè)模型一旦建立，就不需要根據(jù)新的數(shù)據(jù)進(jìn)行更新和調(diào)整9、在數(shù)據(jù)分析的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中，假設(shè)要評(píng)估一個(gè)投資項(xiàng)目的風(fēng)險(xiǎn)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(jī)生成多種可能結(jié)果C.風(fēng)險(xiǎn)矩陣，評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)的可能性和影響程度D.不進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，盲目投資10、在進(jìn)行數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析時(shí)，需要找出不同變量之間的關(guān)系。假設(shè)要分析消費(fèi)者的購(gòu)買(mǎi)行為與廣告投放之間的關(guān)聯(lián)，數(shù)據(jù)量龐大且變量眾多。以下哪種關(guān)聯(lián)分析方法在處理這種復(fù)雜的商業(yè)數(shù)據(jù)時(shí)更能發(fā)現(xiàn)有價(jià)值的關(guān)聯(lián)規(guī)則？（）A.Apriori算法B.FP-Growth算法C.Eclat算法D.以上算法效果相同11、數(shù)據(jù)分析中的因果推斷旨在確定變量之間的因果關(guān)系，而不僅僅是相關(guān)性。假設(shè)我們想要研究某種藥物是否真正導(dǎo)致了病情的改善，以下哪種方法或設(shè)計(jì)可以幫助我們進(jìn)行因果推斷？（）A.隨機(jī)對(duì)照試驗(yàn)B.觀察性研究中的工具變量法C.斷點(diǎn)回歸設(shè)計(jì)D.以上都是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)要為一個(gè)大型企業(yè)構(gòu)建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，以支持復(fù)雜的查詢(xún)和分析需求。以下哪種數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)架構(gòu)在處理大規(guī)模企業(yè)數(shù)據(jù)時(shí)更具擴(kuò)展性和性能優(yōu)勢(shì)？（）A.星型架構(gòu)B.雪花架構(gòu)C.混合架構(gòu)D.以上架構(gòu)沒(méi)有區(qū)別13、在數(shù)據(jù)分析中，異常值檢測(cè)對(duì)于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的異常情況至關(guān)重要。假設(shè)要在一組生產(chǎn)數(shù)據(jù)中檢測(cè)異常值，以下關(guān)于異常值檢測(cè)方法的描述，正確的是：（）A.僅通過(guò)觀察數(shù)據(jù)的分布，主觀判斷異常值，不使用任何定量方法B.采用單一的異常值檢測(cè)算法，不考慮其局限性和數(shù)據(jù)特點(diǎn)C.綜合運(yùn)用多種異常值檢測(cè)方法，結(jié)合數(shù)據(jù)的領(lǐng)域知識(shí)和業(yè)務(wù)背景，對(duì)檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行評(píng)估和解釋D.忽略異常值的存在，認(rèn)為它們對(duì)數(shù)據(jù)分析結(jié)果沒(méi)有影響14、在數(shù)據(jù)分析中，若要研究多個(gè)變量之間的非線性關(guān)系，以下哪種方法可能會(huì)被采用？（）A.多項(xiàng)式回歸B.嶺回歸C.套索回歸D.以上都有可能15、假設(shè)我們要分析一個(gè)網(wǎng)站的用戶(hù)行為數(shù)據(jù)，以下哪種方法可以用于識(shí)別用戶(hù)的訪問(wèn)模式？（）A.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘B.分類(lèi)算法C.聚類(lèi)分析D.回歸分析16、關(guān)于數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)預(yù)處理，假設(shè)數(shù)據(jù)集中存在極端值，這些極端值可能會(huì)對(duì)后續(xù)的分析產(chǎn)生較大影響。以下哪種處理極端值的方法可能較為恰當(dāng)？（）A.直接刪除包含極端值的數(shù)據(jù)點(diǎn)B.對(duì)極端值進(jìn)行縮尾或截尾處理C.將極端值替換為平均值D.不處理極端值，保留原始數(shù)據(jù)17、某電商平臺(tái)想要了解商品銷(xiāo)量與廣告投入之間的關(guān)系，收集了大量數(shù)據(jù)。以下關(guān)于數(shù)據(jù)預(yù)處理的步驟，不正確的是？（）A.檢查數(shù)據(jù)的完整性B.直接刪除所有缺失值C.處理異常值D.對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化18、對(duì)于一組具有明顯層次結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)，以下哪種數(shù)據(jù)分析方法較為合適？（）A.層次聚類(lèi)B.K-Means聚類(lèi)C.密度聚類(lèi)D.均值漂移聚類(lèi)19、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)挖掘的算法和技術(shù)有很多，其中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種常用的算法。以下關(guān)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的描述中，錯(cuò)誤的是？（）A.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以用于分類(lèi)、回歸和聚類(lèi)等問(wèn)題B.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)包括輸入層、隱藏層和輸出層C.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過(guò)程需要大量的數(shù)據(jù)和計(jì)算資源D.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)果是確定性的，不會(huì)受到數(shù)據(jù)噪聲和異常值的影響20、在進(jìn)行數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析時(shí)，例如分析超市購(gòu)物籃中的商品組合。假設(shè)發(fā)現(xiàn)購(gòu)買(mǎi)面包的顧客往往也會(huì)購(gòu)買(mǎi)牛奶，這種關(guān)聯(lián)規(guī)則具有較高的支持度和置信度。這對(duì)超市的營(yíng)銷(xiāo)策略可能有什么啟示？（）A.可以將面包和牛奶放在相鄰的貨架上，方便顧客購(gòu)買(mǎi)B.降低面包或牛奶的價(jià)格，以促進(jìn)銷(xiāo)售C.減少面包或牛奶的庫(kù)存，避免積壓D.這種關(guān)聯(lián)對(duì)營(yíng)銷(xiāo)策略沒(méi)有實(shí)際意義21、數(shù)據(jù)挖掘在發(fā)現(xiàn)隱藏模式和知識(shí)方面發(fā)揮著重要作用。假設(shè)要從大量銷(xiāo)售數(shù)據(jù)中挖掘潛在的客戶(hù)購(gòu)買(mǎi)模式，以下關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)選擇的描述，正確的是：（）A.僅使用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘，不考慮其他技術(shù)B.盲目應(yīng)用所有的數(shù)據(jù)挖掘算法，不考慮數(shù)據(jù)特點(diǎn)和業(yè)務(wù)需求C.結(jié)合聚類(lèi)分析、分類(lèi)算法和關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘等技術(shù)，根據(jù)數(shù)據(jù)特點(diǎn)和問(wèn)題需求選擇合適的方法D.認(rèn)為數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果一定準(zhǔn)確，無(wú)需進(jìn)一步驗(yàn)證和解釋22、數(shù)據(jù)分析中，假設(shè)檢驗(yàn)是常用的方法之一。以下關(guān)于假設(shè)檢驗(yàn)的描述，錯(cuò)誤的是：（）A.原假設(shè)和備擇假設(shè)是相互對(duì)立的B.當(dāng)P值小于顯著性水平時(shí)，拒絕原假設(shè)C.第一類(lèi)錯(cuò)誤是指錯(cuò)誤地拒絕了原假設(shè)D.樣本量越大，越容易犯第二類(lèi)錯(cuò)誤23、數(shù)據(jù)分析過(guò)程中，數(shù)據(jù)清洗是重要的環(huán)節(jié)。以下關(guān)于數(shù)據(jù)清洗目的的說(shuō)法中，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)質(zhì)量，為后續(xù)分析提供可靠基礎(chǔ)B.統(tǒng)一數(shù)據(jù)格式和單位，使不同來(lái)源的數(shù)據(jù)能夠進(jìn)行有效的整合和比較C.數(shù)據(jù)清洗可以增加數(shù)據(jù)的數(shù)量，從而提高數(shù)據(jù)分析結(jié)果的準(zhǔn)確性D.修復(fù)數(shù)據(jù)中的缺失值，確保數(shù)據(jù)的完整性，避免因缺失數(shù)據(jù)而影響分析結(jié)果24、數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)挖掘的過(guò)程包括多個(gè)步驟。以下關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程的說(shuō)法中，錯(cuò)誤的是？（）A.數(shù)據(jù)挖掘的過(guò)程包括數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、數(shù)據(jù)挖掘、結(jié)果解釋和評(píng)估等步驟B.數(shù)據(jù)準(zhǔn)備階段包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集成和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換等工作C.數(shù)據(jù)挖掘階段可以使用多種算法和技術(shù)，如決策樹(shù)、聚類(lèi)、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘等D.數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果不需要進(jìn)行解釋和評(píng)估，直接應(yīng)用于實(shí)際問(wèn)題即可25、在數(shù)據(jù)挖掘中，若要發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的頻繁項(xiàng)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算法二、簡(jiǎn)答題（本大題共4個(gè)小題，共20分)1、（本題5分）解釋數(shù)據(jù)可視化中的可視化編碼原則，說(shuō)明如何通過(guò)合適的編碼方式傳達(dá)數(shù)據(jù)的信息，避免視覺(jué)混淆。2、（本題5分）在處理生物醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)時(shí)，常用的數(shù)據(jù)分析方法和技術(shù)有哪些？解釋基因表達(dá)分析、臨床數(shù)據(jù)挖掘等概念，并舉例說(shuō)明應(yīng)用。3、（本題5分）闡述數(shù)據(jù)挖掘中的視頻挖掘，包括視頻內(nèi)容分析、行為識(shí)別等，說(shuō)明其技術(shù)和應(yīng)用前景。4、（本題5分）闡述數(shù)據(jù)分析師應(yīng)具備的技能和素質(zhì)，包括技術(shù)能力、業(yè)務(wù)理解能力、溝通能力等，并說(shuō)明如何培養(yǎng)和提升這些能力。三、案例分析題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）某社交媒體平臺(tái)記錄了用戶(hù)的關(guān)注取消行為、消息推送點(diǎn)擊率、互動(dòng)頻率變化等。探討怎樣利用這些數(shù)據(jù)優(yōu)化內(nèi)容推送策略和用戶(hù)留存機(jī)制。2、（本題5分）某在線購(gòu)物平臺(tái)保存了用戶(hù)的購(gòu)物車(chē)放棄數(shù)據(jù)、支付失敗記錄、售后反饋等。思考如何通過(guò)這些數(shù)據(jù)改善用戶(hù)購(gòu)物體驗(yàn)和解決支付問(wèn)題。3、（本題5分）某醫(yī)院保存了患者的病歷信息、診斷結(jié)果、治療方案、用藥情況等數(shù)據(jù)。研究如何運(yùn)用這些數(shù)據(jù)輔助疾病診斷和治療方案的制定。4、（本題5分）一家文具批發(fā)店擁有批發(fā)數(shù)據(jù)、客戶(hù)類(lèi)型、暢銷(xiāo)產(chǎn)品類(lèi)別等。調(diào)整批發(fā)策略，滿(mǎn)足不同客戶(hù)的需求。5、（本題5分）某互聯(lián)網(wǎng)公司的廣告投放平臺(tái)記錄了廣告投放的位置、時(shí)間、點(diǎn)擊率等數(shù)據(jù)。評(píng)估廣告投放效果，找出最優(yōu)投放策略，提高廣告轉(zhuǎn)化率。四、論述題（本大題共3個(gè)小題，共30分)1、（本題10