上海震旦職業(yè)學(xué)院《數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)》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)上海震旦職業(yè)學(xué)院《數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)》

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，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的建設(shè)需要多方面的專業(yè)知識(shí)。以下關(guān)于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建設(shè)所需專業(yè)知識(shí)的說(shuō)法中，錯(cuò)誤的是？（）A.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建設(shè)需要數(shù)據(jù)庫(kù)管理、數(shù)據(jù)建模、數(shù)據(jù)分析等方面的專業(yè)知識(shí)B.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建設(shè)需要了解業(yè)務(wù)需求和數(shù)據(jù)特點(diǎn)，以便設(shè)計(jì)出合適的架構(gòu)和模型C.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建設(shè)只需要技術(shù)人員參與，業(yè)務(wù)人員不需要了解數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的建設(shè)過(guò)程D.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建設(shè)需要不斷學(xué)習(xí)和掌握新的技術(shù)和方法，以適應(yīng)不斷變化的需求2、數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的架構(gòu)設(shè)計(jì)需要考慮多方面因素。以下關(guān)于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)架構(gòu)設(shè)計(jì)的說(shuō)法中，錯(cuò)誤的是？（）A.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的架構(gòu)設(shè)計(jì)應(yīng)包括數(shù)據(jù)源、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)訪問(wèn)等部分B.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的架構(gòu)設(shè)計(jì)應(yīng)考慮數(shù)據(jù)的規(guī)模、增長(zhǎng)速度和使用頻率等因素C.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的架構(gòu)設(shè)計(jì)可以采用分層架構(gòu)，將數(shù)據(jù)分為不同的層次進(jìn)行管理D.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的架構(gòu)設(shè)計(jì)一旦確定就不能再進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化，否則會(huì)影響系統(tǒng)的穩(wěn)定性3、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分類任務(wù)時(shí)，需要選擇合適的分類算法。假設(shè)要對(duì)一組醫(yī)學(xué)圖像進(jìn)行疾病分類，圖像特征復(fù)雜且類別不均衡。以下哪種分類算法在處理這種具有挑戰(zhàn)性的分類問(wèn)題時(shí)可能表現(xiàn)更好？（）A.支持向量機(jī)B.隨機(jī)森林C.樸素貝葉斯D.K最近鄰算法4、在數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目中，數(shù)據(jù)隱私和安全是需要重點(diǎn)關(guān)注的問(wèn)題。假設(shè)我們?cè)谔幚戆瑐€(gè)人敏感信息的數(shù)據(jù)，以下哪種措施可以有效地保護(hù)數(shù)據(jù)隱私？（）A.數(shù)據(jù)加密B.匿名化處理C.訪問(wèn)控制D.以上都是5、在處理多變量數(shù)據(jù)時(shí)，降維技術(shù)可以幫助我們簡(jiǎn)化分析。假設(shè)我們有一個(gè)包含多個(gè)相關(guān)變量的數(shù)據(jù)集，以下哪種降維技術(shù)可以保留數(shù)據(jù)的局部結(jié)構(gòu)？（）A.主成分分析（PCA）B.線性判別分析（LDA）C.t分布隨機(jī)鄰域嵌入（t-SNE）D.局部線性嵌入（LLE）6、假設(shè)我們要評(píng)估一個(gè)分類模型的性能，除了準(zhǔn)確率外，以下哪個(gè)指標(biāo)還能反映模型對(duì)于不同類別的區(qū)分能力？（）A.召回率B.F1值C.均方誤差D.混淆矩陣7、在進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化時(shí)，顏色的選擇對(duì)于圖表的可讀性有很大影響。以下關(guān)于顏色選擇的原則，錯(cuò)誤的是？（）A.避免使用過(guò)于鮮艷的顏色B.使用對(duì)比強(qiáng)烈的顏色區(qū)分不同的數(shù)據(jù)C.隨意選擇顏色，只要美觀D.考慮色盲人群的可辨識(shí)度8、在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)集市的建設(shè)中，需要考慮數(shù)據(jù)的整合和存儲(chǔ)。假設(shè)要為一個(gè)企業(yè)構(gòu)建數(shù)據(jù)存儲(chǔ)架構(gòu)，以下關(guān)于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)集市選擇的描述，正確的是：（）A.只建立數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，不考慮數(shù)據(jù)集市，認(rèn)為數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)能夠滿足所有分析需求B.盲目建立數(shù)據(jù)集市，不與數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)進(jìn)行有效的集成和協(xié)調(diào)C.根據(jù)企業(yè)的規(guī)模、業(yè)務(wù)需求和數(shù)據(jù)特點(diǎn)，合理規(guī)劃數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)集市的架構(gòu)，確保數(shù)據(jù)的一致性和可用性，并明確它們?cè)跀?shù)據(jù)分析中的角色和作用D.不考慮數(shù)據(jù)的更新和維護(hù)，只關(guān)注初始的建設(shè)9、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，需要選擇合適的評(píng)估指標(biāo)來(lái)衡量模型的性能。假設(shè)要評(píng)估一個(gè)分類模型的效果，以下關(guān)于評(píng)估指標(biāo)的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.準(zhǔn)確率是正確分類的樣本數(shù)占總樣本數(shù)的比例，但在類別不平衡的情況下可能不準(zhǔn)確B.召回率衡量了正類樣本被正確預(yù)測(cè)的比例，適用于關(guān)注正類樣本的情況C.F1值綜合了準(zhǔn)確率和召回率，是一個(gè)較為平衡的評(píng)估指標(biāo)，但計(jì)算較為復(fù)雜D.評(píng)估指標(biāo)的選擇只取決于數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，與模型的類型和應(yīng)用場(chǎng)景無(wú)關(guān)10、在數(shù)據(jù)庫(kù)中，若要優(yōu)化查詢語(yǔ)句的執(zhí)行計(jì)劃，以下哪個(gè)工具或技術(shù)可以提供幫助？（）A.索引分析工具B.執(zhí)行計(jì)劃查看器C.數(shù)據(jù)庫(kù)性能監(jiān)控工具D.以上都是11、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12、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13、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)可視化的目的是為了更好地傳達(dá)數(shù)據(jù)的信息。以下關(guān)于數(shù)據(jù)可視化目的的描述中，錯(cuò)誤的是？（）A.數(shù)據(jù)可視化可以幫助人們更直觀地理解數(shù)據(jù)B.數(shù)據(jù)可視化可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的隱藏模式和趨勢(shì)C.數(shù)據(jù)可視化可以提高數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可靠性D.數(shù)據(jù)可視化可以增強(qiáng)數(shù)據(jù)的說(shuō)服力和影響力14、在數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目中，項(xiàng)目管理和團(tuán)隊(duì)協(xié)作至關(guān)重要。假設(shè)一個(gè)團(tuán)隊(duì)正在進(jìn)行一個(gè)大型數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目。以下關(guān)于項(xiàng)目管理的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.明確項(xiàng)目目標(biāo)和需求，制定詳細(xì)的項(xiàng)目計(jì)劃和時(shí)間表B.合理分配團(tuán)隊(duì)成員的任務(wù)，充分發(fā)揮每個(gè)人的優(yōu)勢(shì)C.項(xiàng)目過(guò)程中不需要進(jìn)行溝通和協(xié)調(diào)，各自完成自己的任務(wù)即可D.及時(shí)監(jiān)控項(xiàng)目進(jìn)度，對(duì)出現(xiàn)的問(wèn)題和風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行有效的管理和控制15、在評(píng)估數(shù)據(jù)分析模型的性能時(shí)，以下指標(biāo)中，不能用于分類問(wèn)題的是：（）A.準(zhǔn)確率B.均方誤差C.召回率D.F1值16、在數(shù)據(jù)分析的探索性數(shù)據(jù)分析（EDA）中，以下不屬于常用方法的是（）A.繪制箱線圖B.進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)C.計(jì)算數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計(jì)量D.觀察數(shù)據(jù)的分布17、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目時(shí)，需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行探索性分析。以下哪個(gè)工具常用于探索性數(shù)據(jù)分析？（）A.ExcelB.SPSSC.PythonD.R18、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的潛在模式和關(guān)系方面發(fā)揮著重要作用。假設(shè)我們要從電商網(wǎng)站的用戶購(gòu)買記錄中挖掘用戶的購(gòu)買行為模式。以下關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘可以發(fā)現(xiàn)不同商品之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，幫助進(jìn)行商品推薦B.分類算法能夠根據(jù)已知的類別標(biāo)簽對(duì)新的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類預(yù)測(cè)C.聚類分析將數(shù)據(jù)分為不同的組，但這些組必須事先定義好D.數(shù)據(jù)挖掘需要大量的數(shù)據(jù)和計(jì)算資源，同時(shí)結(jié)果需要進(jìn)一步的分析和驗(yàn)證19、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，選擇合適的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)對(duì)于描述數(shù)據(jù)特征非常重要。假設(shè)要分析一組學(xué)生的考試成績(jī)分布情況，包括成績(jī)的集中趨勢(shì)和離散程度。以下哪個(gè)統(tǒng)計(jì)指標(biāo)組合最能全面地描述數(shù)據(jù)的分布特征？（）A.均值和標(biāo)準(zhǔn)差B.中位數(shù)和方差C.眾數(shù)和極差D.以上指標(biāo)都不夠全面20、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21、在處理缺失值時(shí)，如果缺失值的比例較高且數(shù)據(jù)呈現(xiàn)一定的規(guī)律性，以下哪種方法可能較為有效？（）A.基于模型的插補(bǔ)B.多重插補(bǔ)C.隨機(jī)插補(bǔ)D.以上都不是22、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，需要考慮數(shù)據(jù)的隱私保護(hù)。假設(shè)要分析醫(yī)療數(shù)據(jù)，但又要確?；颊叩碾[私不被泄露。以下哪種數(shù)據(jù)隱私保護(hù)技術(shù)在處理這種敏感數(shù)據(jù)時(shí)更能有效地平衡數(shù)據(jù)分析需求和隱私保護(hù)要求？（）A.數(shù)據(jù)匿名化B.數(shù)據(jù)加密C.差分隱私D.以上技術(shù)結(jié)合使用23、在進(jìn)行時(shí)間序列分析時(shí)，如果數(shù)據(jù)存在明顯的長(zhǎng)期趨勢(shì)和季節(jié)性變動(dòng)，以下哪種模型較為適用？（）A.ARIMA模型B.SARIMA模型C.Holt-Winters模型D.以上都不是24、數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)融合是將多個(gè)數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)整合在一起。假設(shè)要整合來(lái)自不同部門的銷售數(shù)據(jù)和客戶數(shù)據(jù)，以下關(guān)于數(shù)據(jù)融合方法的描述，正確的是：（）A.簡(jiǎn)單地將數(shù)據(jù)拼接在一起，不處理數(shù)據(jù)格式和語(yǔ)義的差異B.不進(jìn)行數(shù)據(jù)的清洗和轉(zhuǎn)換，直接使用原始數(shù)據(jù)進(jìn)行融合C.運(yùn)用數(shù)據(jù)清洗、轉(zhuǎn)換和匹配技術(shù)，解決數(shù)據(jù)格式、單位和語(yǔ)義的不一致，確保融合后數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可用性D.認(rèn)為數(shù)據(jù)融合不會(huì)引入誤差和沖突，不進(jìn)行質(zhì)量檢查25、數(shù)據(jù)分析中的聚類分析用于將數(shù)據(jù)分為不同的組或簇。假設(shè)要對(duì)一組學(xué)生的學(xué)習(xí)成績(jī)數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類，以發(fā)現(xiàn)不同學(xué)習(xí)水平的群體。如果聚類結(jié)果中存在一個(gè)簇的規(guī)模遠(yuǎn)大于其他簇，可能意味著什么？（）A.數(shù)據(jù)分布不均衡，需要重新聚類B.大部分學(xué)生的學(xué)習(xí)水平相似C.聚類算法選擇不當(dāng)D.這種情況是正常的，無(wú)需進(jìn)一步處理二、簡(jiǎn)答題（本大題共4個(gè)小題，共20分)1、（本題5分）闡述在數(shù)據(jù)分析中，如何進(jìn)行數(shù)據(jù)的可視化探索以發(fā)現(xiàn)潛在的模式和關(guān)系，包括交互式可視化工具的應(yīng)用。2、（本題5分）解釋什么是自然語(yǔ)言處理在數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用，包括文本分類、情感分析等任務(wù)，以及常用的技術(shù)和工具。3、（本題5分）闡述數(shù)據(jù)可視化中的交互性設(shè)計(jì)原則，說(shuō)明如何通過(guò)交互功能增強(qiáng)用戶對(duì)數(shù)據(jù)的理解和探索能力，并舉例說(shuō)明實(shí)際應(yīng)用中的效果。4、（本題5分）在數(shù)據(jù)分析中，如何處理數(shù)據(jù)中的噪聲和錯(cuò)誤？請(qǐng)說(shuō)明噪聲和錯(cuò)誤的來(lái)源、檢測(cè)方法和處理策略，并舉例說(shuō)明。三、案例分析題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）某在線漫畫平臺(tái)保存了漫畫點(diǎn)擊量、用戶評(píng)論、付費(fèi)意愿等數(shù)據(jù)。分析漫畫市場(chǎng)需求，推出受歡迎的漫畫作品。2、（本題5分）某網(wǎng)約車平臺(tái)的專車服務(wù)存有數(shù)據(jù)，包括接單司機(jī)信息、乘客行程、服務(wù)評(píng)價(jià)、費(fèi)用等。分析司機(jī)的個(gè)人信息與服務(wù)評(píng)價(jià)和費(fèi)用之間的關(guān)系。3、（本題5分）一家快遞公司記錄了包裹的運(yùn)輸數(shù)據(jù)，包括發(fā)貨地、收貨地、重量、運(yùn)輸時(shí)間、費(fèi)用等。研究不同發(fā)貨地和收貨地之間的運(yùn)輸時(shí)間和費(fèi)用差異。4、（本題5分）一家手機(jī)制造商收集了產(chǎn)品的銷售數(shù)據(jù)，包括型號(hào)、顏色、配置、銷售地區(qū)、銷售數(shù)量等。研究各地區(qū)對(duì)不同型號(hào)和配置手機(jī)的偏好差異以及銷售趨勢(shì)。5、（本題5分）一家在線旅游平臺(tái)的自駕游產(chǎn)品數(shù)據(jù)包含路線規(guī)劃、景點(diǎn)選擇、費(fèi)用預(yù)算、用戶評(píng)價(jià)等。探討路線規(guī)劃和景點(diǎn)選擇對(duì)費(fèi)用預(yù)算和用戶評(píng)價(jià)的關(guān)系。四、論述題（本大題共3個(gè)小題，共30分)1、（本題10分）旅游行業(yè)可以利用數(shù)據(jù)分析來(lái)了解游客的行為模式、偏好和需求。闡述如何通過(guò)數(shù)據(jù)分析優(yōu)化旅游產(chǎn)品設(shè)計(jì)、旅游線路規(guī)劃、旅游資源配置，以及如何應(yīng)