晉城職業(yè)技術(shù)學(xué)院《數(shù)值分析課程設(shè)計(jì)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

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《數(shù)值分析課程設(shè)計(jì)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷院(系)_______班級(jí)_______學(xué)號(hào)_______姓名_______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，決策樹(shù)是一種常用的分類算法。假設(shè)要根據(jù)客戶的特征預(yù)測(cè)他們是否會(huì)購(gòu)買某種產(chǎn)品，以下關(guān)于決策樹(shù)的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.決策樹(shù)通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行逐步分裂，構(gòu)建樹(shù)狀結(jié)構(gòu)來(lái)進(jìn)行分類預(yù)測(cè)B.可以通過(guò)剪枝技術(shù)來(lái)防止決策樹(shù)過(guò)擬合，提高模型的泛化能力C.決策樹(shù)的生成過(guò)程完全是自動(dòng)的，不需要人工干預(yù)和調(diào)整D.隨機(jī)森林是基于決策樹(shù)的集成學(xué)習(xí)算法，能夠提高預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性2、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3、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析以評(píng)估一個(gè)新的市場(chǎng)營(yíng)銷活動(dòng)的效果時(shí)，比如分析活動(dòng)前后的客戶流量、購(gòu)買轉(zhuǎn)化率和客戶滿意度等指標(biāo)的變化。由于活動(dòng)期間可能受到其他外部因素的干擾，為了準(zhǔn)確評(píng)估活動(dòng)的貢獻(xiàn)，以下哪種方法可能是合適的？（）A.建立對(duì)照組進(jìn)行對(duì)比B.只關(guān)注活動(dòng)期間的數(shù)據(jù)C.忽略外部因素的影響D.憑經(jīng)驗(yàn)主觀判斷4、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，如果數(shù)據(jù)分布呈現(xiàn)右偏態(tài)，以下哪種統(tǒng)計(jì)量更能代表數(shù)據(jù)的集中趨勢(shì)？（）A.均值B.中位數(shù)C.眾數(shù)D.標(biāo)準(zhǔn)差5、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化或歸一化處理常常是必要的。假設(shè)我們有一組特征數(shù)據(jù)，取值范圍差異較大，以下哪種標(biāo)準(zhǔn)化方法可以將數(shù)據(jù)映射到特定的區(qū)間，例如[0,1]？（）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.以上都是6、對(duì)于一個(gè)包含大量文本數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集，若要進(jìn)行情感分析，以下哪種技術(shù)可能會(huì)被用到？（）A.自然語(yǔ)言處理B.圖像識(shí)別C.語(yǔ)音識(shí)別D.機(jī)器學(xué)習(xí)7、在數(shù)據(jù)分析的探索性分析階段，假設(shè)面對(duì)一個(gè)包含消費(fèi)者購(gòu)買行為的大型數(shù)據(jù)集，包括購(gòu)買金額、購(gòu)買頻率、購(gòu)買商品類別等多個(gè)變量。為了初步了解數(shù)據(jù)的特征、分布和潛在關(guān)系，以下哪種方法可能最為有效？（）A.計(jì)算各個(gè)變量的均值、中位數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)差等統(tǒng)計(jì)量B.進(jìn)行相關(guān)性分析，確定變量之間的關(guān)聯(lián)程度C.繪制直方圖和散點(diǎn)圖來(lái)觀察變量的分布和關(guān)系D.隨機(jī)抽取部分?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行簡(jiǎn)單觀察8、在處理大數(shù)據(jù)時(shí)，分布式計(jì)算框架發(fā)揮了重要作用。以下關(guān)于分布式計(jì)算框架的描述，正確的是：（）A.Hadoop僅適用于數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，不支持?jǐn)?shù)據(jù)處理B.Spark相比Hadoop，在迭代計(jì)算方面性能更優(yōu)C.分布式計(jì)算框架可以解決數(shù)據(jù)的一致性問(wèn)題，但無(wú)法提高計(jì)算效率D.分布式計(jì)算框架中的節(jié)點(diǎn)之間不需要進(jìn)行通信和協(xié)調(diào)9、在進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化時(shí)，若要展示數(shù)據(jù)的分布情況，以下哪種圖表最為合適？（）A.折線圖B.柱狀圖C.箱線圖D.餅圖10、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11、在處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)時(shí)，如果需要預(yù)測(cè)未來(lái)多個(gè)時(shí)間點(diǎn)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12、數(shù)據(jù)分析在交通領(lǐng)域的應(yīng)用日益重要。以下關(guān)于數(shù)據(jù)分析在交通流量預(yù)測(cè)中的作用，不準(zhǔn)確的是（）A.可以基于歷史交通數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)的交通流量變化B.幫助交通管理部門(mén)優(yōu)化信號(hào)燈設(shè)置，緩解交通擁堵C.數(shù)據(jù)分析能夠?yàn)橹悄軐?dǎo)航系統(tǒng)提供實(shí)時(shí)的路況信息，為駕駛員規(guī)劃最優(yōu)路線D.數(shù)據(jù)分析在交通流量預(yù)測(cè)中的作用有限，無(wú)法應(yīng)對(duì)突發(fā)的交通事件和特殊情況13、數(shù)據(jù)分析中的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘可以發(fā)現(xiàn)不同項(xiàng)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。假設(shè)我們?cè)诜治龀械匿N售數(shù)據(jù)，想要找出經(jīng)常一起被購(gòu)買的商品組合，以下哪個(gè)關(guān)聯(lián)規(guī)則度量指標(biāo)可以用來(lái)評(píng)估規(guī)則的強(qiáng)度？（）A.支持度B.置信度C.提升度D.以上都是14、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15、在數(shù)據(jù)分析中，聚類分析用于將數(shù)據(jù)分組。假設(shè)要對(duì)客戶進(jìn)行細(xì)分，以下關(guān)于聚類分析的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.K-Means聚類算法需要預(yù)先指定聚類的數(shù)量B.層次聚類可以生成層次結(jié)構(gòu)的聚類結(jié)果，便于觀察不同層次的分組情況C.聚類分析的結(jié)果只取決于算法和數(shù)據(jù)，不受初始條件和參數(shù)的影響D.可以通過(guò)評(píng)估聚類的緊密度和分離度來(lái)選擇最優(yōu)的聚類方案16、在數(shù)據(jù)分析的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析場(chǎng)景中，假設(shè)要對(duì)不斷產(chǎn)生的數(shù)據(jù)流進(jìn)行快速處理和分析，以下哪種技術(shù)或架構(gòu)可能是合適的選擇？（）A.流處理框架，如ApacheFlinkB.批處理框架，如ApacheHadoopC.關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，進(jìn)行實(shí)時(shí)查詢D.不進(jìn)行實(shí)時(shí)處理，先存儲(chǔ)數(shù)據(jù)再事后分析17、對(duì)于一個(gè)具有多個(gè)特征的數(shù)據(jù)集，若要進(jìn)行特征選擇，以下哪種方法是基于特征重要性評(píng)估的？（）A.遞歸特征消除B.基于隨機(jī)森林的特征重要性評(píng)估C.基于LASSO回歸的特征選擇D.以上都是18、假設(shè)要評(píng)估一個(gè)數(shù)據(jù)分析模型的性能，以下關(guān)于評(píng)估指標(biāo)和方法的描述，正確的是：（）A.準(zhǔn)確率是唯一可靠的評(píng)估指標(biāo)，能全面反映模型的好壞B.召回率在所有情況下都比精確率更重要C.交叉驗(yàn)證可以有效地避免模型過(guò)擬合，并且能更準(zhǔn)確地評(píng)估模型在不同數(shù)據(jù)子集上的性能D.對(duì)于不平衡數(shù)據(jù)集，使用平衡準(zhǔn)確率來(lái)評(píng)估模型是不合適的19、數(shù)據(jù)分析中的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中項(xiàng)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。假設(shè)我們要分析超市購(gòu)物籃數(shù)據(jù)。以下關(guān)于關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的描述，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.支持度表示項(xiàng)集在數(shù)據(jù)集中出現(xiàn)的頻率B.置信度表示在包含前提項(xiàng)集的情況下，包含結(jié)果項(xiàng)集的概率C.提升度大于1表示關(guān)聯(lián)規(guī)則是有效的，小于1表示是無(wú)效的D.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘只能發(fā)現(xiàn)簡(jiǎn)單的兩兩關(guān)聯(lián)關(guān)系，不能處理復(fù)雜的關(guān)聯(lián)模式20、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是數(shù)據(jù)分析的重要基礎(chǔ)設(shè)施。假設(shè)一個(gè)企業(yè)要構(gòu)建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)來(lái)整合來(lái)自不同業(yè)務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，以下哪個(gè)步驟是首先要進(jìn)行的？（）A.確定數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的架構(gòu)B.進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗和轉(zhuǎn)換C.定義數(shù)據(jù)模型D.選擇合適的數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)21、在數(shù)據(jù)分析中，評(píng)估模型的性能是關(guān)鍵步驟。假設(shè)建立了一個(gè)預(yù)測(cè)客戶流失的模型，需要評(píng)估模型在不同閾值下的準(zhǔn)確性、召回率和F1值等指標(biāo)。以下哪種評(píng)估方法在這種客戶關(guān)系管理場(chǎng)景中能夠更全面地評(píng)估模型的性能？（）A.交叉驗(yàn)證B.留出法C.自助法D.以上方法效果相同22、假設(shè)我們正在分析一家公司的銷售數(shù)據(jù)，以制定營(yíng)銷策略。以下關(guān)于數(shù)據(jù)分析目的和方法的描述，正確的是：（）A.主要目的是找出銷售額最高的產(chǎn)品，通過(guò)簡(jiǎn)單排序就能實(shí)現(xiàn)B.為了預(yù)測(cè)未來(lái)銷售趨勢(shì)，應(yīng)該使用時(shí)間序列分析方法C.分析客戶地域分布對(duì)銷售的影響時(shí)，無(wú)需考慮其他因素D.要評(píng)估不同營(yíng)銷渠道的效果，只需比較銷售額的大小23、在進(jìn)行回歸分析時(shí)，如果自變量之間存在高度的多重共線性，會(huì)對(duì)模型產(chǎn)生什么影響？（）A.提高模型的準(zhǔn)確性B.使模型更易于解釋C.導(dǎo)致系數(shù)估計(jì)不準(zhǔn)確D.增加模型的穩(wěn)定性24、當(dāng)分析一個(gè)物流企業(yè)的配送數(shù)據(jù)，包括貨物類型、配送地點(diǎn)、運(yùn)輸時(shí)間等，以優(yōu)化配送路線和提高配送效率。考慮到實(shí)際的交通狀況和限制條件，以下哪種優(yōu)化方法可能是適用的？（）A.線性規(guī)劃B.模擬退火算法C.遺傳算法D.以上都是25、在數(shù)據(jù)庫(kù)中，索引可以提高數(shù)據(jù)的查詢效率。以下哪種情況下不適合創(chuàng)建索引？（）A.表中數(shù)據(jù)量較小B.經(jīng)常作為查詢條件的字段C.唯一性較差的字段D.頻繁更新的字段二、簡(jiǎn)答題（本大題共4個(gè)小題，共20分)1、（本題5分）解釋什么是神經(jīng)架構(gòu)搜索（NAS），說(shuō)明其在自動(dòng)尋找最優(yōu)模型架構(gòu)中的應(yīng)用和原理，并舉例分析。2、（本題5分）描述在數(shù)據(jù)分析中，如何進(jìn)行數(shù)據(jù)的敏感性分析，包括確定敏感因素、評(píng)估影響程度和采取應(yīng)對(duì)措施。3、（本題5分）闡述數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)集市的區(qū)別和聯(lián)系，說(shuō)明在企業(yè)數(shù)據(jù)架構(gòu)中如何合理規(guī)劃和建設(shè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)集市。4、（本題5分）解釋什么是深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的策略梯度算法，說(shuō)明其工作原理和應(yīng)用場(chǎng)景，并舉例分析。三、案例分析題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）某城市的交通管理部門(mén)掌握了道路車流量、交通事故記錄、信號(hào)燈設(shè)置等數(shù)據(jù)。分析如何借助這些數(shù)據(jù)優(yōu)化交通信號(hào)燈控制，緩解交通擁堵。2、（本題5分）某電商平臺(tái)積累了大量的商品評(píng)論數(shù)據(jù)，包括文字評(píng)價(jià)和評(píng)分。探討如何對(duì)這些評(píng)論數(shù)據(jù)進(jìn)行情感分析，了解用戶對(duì)商品的滿意度。3、（本題5分）某在線瑜伽用品銷售平臺(tái)積累了產(chǎn)品銷售數(shù)據(jù)、用戶需求特點(diǎn)、品牌競(jìng)爭(zhēng)情況等。推出符合市場(chǎng)需求的瑜伽用品和促銷活動(dòng)。4、（本題5分）一家連鎖超市收集了各門(mén)店的銷售數(shù)據(jù)，涵蓋商品種類、銷售數(shù)量、銷售額、促銷活動(dòng)等信息。探討怎樣利用這些數(shù)據(jù)來(lái)評(píng)估不同促銷活動(dòng)的效果，并制定更有效的促銷方案。5、（本題5分）某電商直播平臺(tái)記錄了不同類型直播的觀眾參與度、銷售轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)等。分析如何依據(jù)這些數(shù)據(jù)優(yōu)化直播內(nèi)容和形式。四、論述題（本大題共3個(gè)小題，共30分)1、（本題10分）金融領(lǐng)域的數(shù)據(jù)量龐大且復(fù)雜，對(duì)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和預(yù)測(cè)至關(guān)重要。請(qǐng)全面論述如何運(yùn)用數(shù)據(jù)分析技術(shù)，如機(jī)器學(xué)習(xí)算法和統(tǒng)計(jì)模型，來(lái)構(gòu)建有效的信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，預(yù)測(cè)違約概率，并闡述模型的評(píng)估指標(biāo)和實(shí)際應(yīng)用中的