瓊臺師范學(xué)院《預(yù)測方法和技術(shù)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

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2023-2024學(xué)年第一學(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批閱人一、單選題（本大題共15個(gè)小題，每小題2分，共30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、在進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化時(shí)，若要同時(shí)展示多個(gè)變量之間的關(guān)系，以下哪種圖表較為合適？（）A.散點(diǎn)圖矩陣B.雷達(dá)圖C.熱力圖D.樹狀圖2、在數(shù)據(jù)預(yù)處理階段，若發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中存在大量缺失值，以下哪種處理方法較為合適？（）A.直接刪除含缺失值的記錄B.用均值或中位數(shù)填充缺失值C.根據(jù)其他變量推測缺失值D.以上方法均可3、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，錯誤的是：（）A.原假設(shè)和備擇假設(shè)是相互對立的B.當(dāng)P值小于顯著性水平時(shí)，拒絕原假設(shè)C.第一類錯誤是指錯誤地拒絕了原假設(shè)D.樣本量越大，越容易犯第二類錯誤4、數(shù)據(jù)分析中的決策樹算法具有易于理解和解釋的特點(diǎn)。假設(shè)我們要使用決策樹算法進(jìn)行分類任務(wù)。以下關(guān)于決策樹的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.決策樹通過對數(shù)據(jù)的遞歸劃分來構(gòu)建分類規(guī)則B.可以使用信息增益或基尼指數(shù)來選擇最優(yōu)的劃分屬性C.決策樹容易受到噪聲數(shù)據(jù)的影響，導(dǎo)致過擬合D.決策樹的深度越深，分類效果就一定越好5、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。標(biāo)準(zhǔn)化處理的主要目的是？（）A.消除量綱的影響B(tài).使數(shù)據(jù)符合正態(tài)分布C.減少數(shù)據(jù)的誤差D.提高數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性6、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，選擇合適的算法和模型需要考慮數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和分析目的。假設(shè)我們有一個(gè)不平衡的數(shù)據(jù)集，其中一個(gè)類別占比極少，以下哪種方法可以處理這種不平衡問題？（）A.過采樣B.欠采樣C.調(diào)整分類閾值D.以上都是7、對于一個(gè)具有多個(gè)特征的數(shù)據(jù)集，若要進(jìn)行特征縮放，以下哪種方法可以將特征值映射到特定的區(qū)間？（）A.最小-最大縮放B.標(biāo)準(zhǔn)化C.正則化D.以上都是8、在數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目中，需要對兩個(gè)不同來源的數(shù)據(jù)集進(jìn)行整合和融合，例如一個(gè)是銷售數(shù)據(jù)，另一個(gè)是客戶信息數(shù)據(jù)。由于兩個(gè)數(shù)據(jù)集的格式和字段可能不一致，以下哪種方法可能有助于順利完成數(shù)據(jù)整合？（）A.手動匹配和轉(zhuǎn)換B.使用數(shù)據(jù)清洗工具C.建立數(shù)據(jù)倉庫D.以上都是9、在進(jìn)行數(shù)據(jù)倉庫設(shè)計(jì)時(shí)，需要考慮數(shù)據(jù)的存儲和組織方式。假設(shè)一個(gè)企業(yè)有大量的銷售、庫存和客戶數(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)倉庫？（）A.星型模型B.雪花模型C.關(guān)系模型D.網(wǎng)狀模型10、假設(shè)要分析消費(fèi)者對新產(chǎn)品的反饋意見，以下關(guān)于意見分析方法的描述，正確的是：（）A.人工閱讀所有反饋意見，憑主觀判斷總結(jié)主要觀點(diǎn)B.利用自然語言處理技術(shù)對反饋進(jìn)行分類和情感分析C.只關(guān)注反饋中的負(fù)面意見，忽略正面意見D.對于模糊不清的反饋意見，直接忽略不計(jì)11、對于數(shù)據(jù)分析中的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘，假設(shè)要從超市的銷售數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)商品之間的購買關(guān)聯(lián)，例如哪些商品經(jīng)常一起被購買。以下哪種關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法可能會產(chǎn)生更有價(jià)值的結(jié)果？（）A.Apriori算法，基于頻繁項(xiàng)集挖掘B.FP-Growth算法，提高挖掘效率C.Eclat算法，基于垂直數(shù)據(jù)格式D.不進(jìn)行關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘，依靠直覺判斷商品關(guān)聯(lián)12、回歸分析是數(shù)據(jù)分析中的常用方法。假設(shè)要研究廣告投入與銷售額之間的關(guān)系，以下關(guān)于回歸分析的描述，正確的是：（）A.簡單線性回歸足以捕捉廣告投入和銷售額之間的復(fù)雜非線性關(guān)系B.多元線性回歸中，自變量越多，模型的解釋能力就越強(qiáng)C.在建立回歸模型前，不需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理D.回歸模型的擬合優(yōu)度（R2）越高，說明模型對數(shù)據(jù)的擬合效果越好13、數(shù)據(jù)分析中的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析要求快速處理和響應(yīng)數(shù)據(jù)。假設(shè)要構(gòu)建一個(gè)實(shí)時(shí)監(jiān)控系統(tǒng)來跟蹤網(wǎng)站的流量變化，以下關(guān)于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析技術(shù)選擇的描述，正確的是：（）A.選擇傳統(tǒng)的批處理技術(shù)，不考慮實(shí)時(shí)性要求B.采用復(fù)雜且難以維護(hù)的實(shí)時(shí)分析框架，不考慮實(shí)際需求和資源限制C.根據(jù)數(shù)據(jù)量、延遲要求和技術(shù)團(tuán)隊(duì)的能力，選擇合適的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析技術(shù)，如Flink、KafkaStreams等，并進(jìn)行性能優(yōu)化和監(jiān)控D.認(rèn)為實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析不需要考慮數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和完整性14、在進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)時(shí)，關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的頻繁項(xiàng)集。假設(shè)在一個(gè)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(jìn)一步提高關(guān)聯(lián)規(guī)則的實(shí)用性，以下哪個(gè)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(shí)間段的購買模式差異D.以上步驟都可能有幫助15、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)倉庫是存儲和管理數(shù)據(jù)的重要工具。以下關(guān)于數(shù)據(jù)倉庫的說法中，錯誤的是？（）A.數(shù)據(jù)倉庫可以整合來自不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)，為數(shù)據(jù)分析提供統(tǒng)一的數(shù)據(jù)視圖B.數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)通常是經(jīng)過清洗和轉(zhuǎn)換的，具有較高的數(shù)據(jù)質(zhì)量C.數(shù)據(jù)倉庫的建設(shè)需要投入大量的時(shí)間和資源，且維護(hù)成本較高D.數(shù)據(jù)倉庫只適用于大型企業(yè)，對于中小企業(yè)來說沒有必要建設(shè)二、簡答題（本大題共3個(gè)小題，共15分)1、（本題5分）解釋數(shù)據(jù)挖掘中的情感分析在客戶反饋處理中的應(yīng)用，說明如何提取和分析客戶的情感傾向。2、（本題5分）簡述數(shù)據(jù)挖掘中的圖挖掘，包括社交網(wǎng)絡(luò)分析、知識圖譜等，說明其應(yīng)用場景和相關(guān)技術(shù)。3、（本題5分）簡述數(shù)據(jù)分析師如何適應(yīng)不斷變化的數(shù)據(jù)分析技術(shù)和業(yè)務(wù)需求，包括學(xué)習(xí)新技能、更新知識體系等。三、論述題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）對于企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略制定，論述如何運(yùn)用數(shù)據(jù)分析評估現(xiàn)有業(yè)務(wù)流程和數(shù)字化潛力，確定轉(zhuǎn)型的重點(diǎn)和方向。2、（本題5分）在物流企業(yè)的成本管理中，數(shù)據(jù)分析可以降低運(yùn)輸和倉儲成本。以某綜合物流企業(yè)為例，討論如何運(yùn)用數(shù)據(jù)分析來分析成本結(jié)構(gòu)、尋找成本節(jié)約的機(jī)會、評估成本控制措施的效果，以及如何在成本優(yōu)化的同時(shí)保持服務(wù)質(zhì)量。3、（本題5分）社交媒體廣告投放需要精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)分析。以某社交媒體平臺為例，分析如何利用數(shù)據(jù)分析來確定目標(biāo)受眾、優(yōu)化廣告投放策略、評估廣告效果，以及如何應(yīng)對廣告欺詐和虛假流量的問題。4、（本題5分）隨著智能手機(jī)和移動應(yīng)用的普及，產(chǎn)生了大量的移動數(shù)據(jù)。以某移動運(yùn)營商為例，探討如何運(yùn)用數(shù)據(jù)分析來優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)資源配置、提升用戶體驗(yàn)、發(fā)現(xiàn)潛在客戶，以及如何解決數(shù)據(jù)隱私保護(hù)和數(shù)據(jù)安全方面的挑戰(zhàn)。5、（本題5分）在電信客戶服務(wù)中，如何運(yùn)用數(shù)據(jù)分析來識別客戶問題、提升服務(wù)效率和滿意度？請?jiān)敿?xì)分析客戶數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和處理方法，以及如何通過數(shù)據(jù)分析改進(jìn)服務(wù)流程和策略。四、案例分析題（本大題共3個(gè)小題，共30分)1、（本題10分）某在線課程平臺收集了學(xué)生的課程完成率、作業(yè)提交情況、教師評價(jià)等。研究怎樣借助這些數(shù)據(jù)評估課程質(zhì)量和教師教學(xué)效果。2、（本