南昌航空大學(xué)科技學(xué)院《數(shù)據(jù)分析與實(shí)踐》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷

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2023-2024學(xué)年第二學(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2、對(duì)于一個(gè)具有多個(gè)變量的數(shù)據(jù)集合，若要進(jìn)行降維處理，以下哪種方法可能會(huì)被使用？（）A.主成分分析B.線性判別分析C.獨(dú)立成分分析D.以上都是3、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)可視化是一種重要的手段。以下關(guān)于數(shù)據(jù)可視化的描述中，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)可視化可以通過(guò)圖表、圖形等形式展示數(shù)據(jù)的特征和趨勢(shì)C.數(shù)據(jù)可視化只適用于大型數(shù)據(jù)集，對(duì)于小數(shù)據(jù)集沒(méi)有太大作用D.數(shù)據(jù)可視化可以提高數(shù)據(jù)分析的效率和準(zhǔn)確性4、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)預(yù)處理的效果可以通過(guò)多種方式進(jìn)行評(píng)估。以下關(guān)于數(shù)據(jù)預(yù)處理效果評(píng)估的說(shuō)法中，錯(cuò)誤的是？（）A.數(shù)據(jù)預(yù)處理效果可以通過(guò)比較預(yù)處理前后的數(shù)據(jù)質(zhì)量指標(biāo)來(lái)評(píng)估B.數(shù)據(jù)預(yù)處理效果可以通過(guò)對(duì)預(yù)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和建模來(lái)評(píng)估C.數(shù)據(jù)預(yù)處理效果評(píng)估應(yīng)考慮數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和分析目的，選擇合適的評(píng)估方法D.數(shù)據(jù)預(yù)處理效果評(píng)估只需要關(guān)注數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性，其他方面可以忽略不計(jì)5、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，有時(shí)候需要對(duì)多個(gè)數(shù)據(jù)集進(jìn)行合并和連接。假設(shè)我們有兩個(gè)數(shù)據(jù)集，分別包含客戶的基本信息和購(gòu)買記錄，以下哪種連接方式可以根據(jù)共同的客戶ID將兩個(gè)數(shù)據(jù)集合并？（）A.內(nèi)連接B.外連接C.左連接D.以上都是6、在數(shù)據(jù)分析中，特征工程用于從原始數(shù)據(jù)中提取有意義的特征。假設(shè)要對(duì)文本數(shù)據(jù)進(jìn)行特征工程，以下關(guān)于特征工程的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以使用詞頻-逆文檔頻率（TF-IDF）來(lái)衡量單詞在文本中的重要性B.詞嵌入技術(shù)，如Word2Vec，可以將單詞表示為低維向量C.特征工程只需要考慮數(shù)據(jù)的數(shù)值特征，對(duì)于文本等非數(shù)值特征不需要處理D.特征選擇可以去除冗余和無(wú)關(guān)的特征，提高模型的效率和性能7、數(shù)據(jù)分析在醫(yī)療領(lǐng)域有著重要的應(yīng)用。以下關(guān)于數(shù)據(jù)分析在醫(yī)療中的作用，不準(zhǔn)確的是（）A.可以幫助醫(yī)療機(jī)構(gòu)分析患者的病歷數(shù)據(jù)，優(yōu)化治療方案，提高醫(yī)療質(zhì)量B.通過(guò)對(duì)醫(yī)療影像數(shù)據(jù)的分析，輔助疾病的診斷和篩查C.利用傳感器收集的實(shí)時(shí)健康數(shù)據(jù)進(jìn)行監(jiān)測(cè)和預(yù)警，實(shí)現(xiàn)個(gè)性化的醫(yī)療服務(wù)D.數(shù)據(jù)分析在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用還處于初級(jí)階段，對(duì)醫(yī)療實(shí)踐的影響非常有限8、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9、在數(shù)據(jù)分析中，若要比較不同組數(shù)據(jù)的離散程度，以下哪個(gè)指標(biāo)可以使用？（）A.方差B.均值C.中位數(shù)D.眾數(shù)10、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)分析的流程包括多個(gè)步驟，其中數(shù)據(jù)探索是一個(gè)重要的步驟。以下關(guān)于數(shù)據(jù)探索的描述中，錯(cuò)誤的是？（）A.數(shù)據(jù)探索可以幫助人們了解數(shù)據(jù)的特征和分布B.數(shù)據(jù)探索可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的異常值和噪聲C.數(shù)據(jù)探索可以確定數(shù)據(jù)分析的方法和工具D.數(shù)據(jù)探索只需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行簡(jiǎn)單的統(tǒng)計(jì)分析，無(wú)需進(jìn)行深入的挖掘和探索11、數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)集成涉及將多個(gè)數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)合并在一起。假設(shè)要將來(lái)自不同數(shù)據(jù)庫(kù)的客戶信息和交易數(shù)據(jù)集成，以下哪個(gè)問(wèn)題可能是最具挑戰(zhàn)性的？（）A.數(shù)據(jù)格式不一致B.數(shù)據(jù)字段的命名差異C.數(shù)據(jù)的重復(fù)和沖突D.以上問(wèn)題都很具有挑戰(zhàn)性12、進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。以下關(guān)于分類算法的描述，錯(cuò)誤的是：（）A.決策樹(shù)算法易于理解和解釋B.支持向量機(jī)在處理高維數(shù)據(jù)時(shí)表現(xiàn)出色C.K近鄰算法對(duì)異常值不敏感D.樸素貝葉斯算法假設(shè)各個(gè)特征之間相互獨(dú)立13、在數(shù)據(jù)分析中，若要評(píng)估一個(gè)預(yù)測(cè)模型的準(zhǔn)確性，以下哪個(gè)指標(biāo)是常用的？（）A.均方誤差B.標(biāo)準(zhǔn)差C.偏度D.峰度14、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15、在數(shù)據(jù)分析的預(yù)測(cè)模型選擇中，假設(shè)數(shù)據(jù)具有非線性和復(fù)雜的特征，且樣本數(shù)量有限。以下哪種模型可能在這種情況下表現(xiàn)更出色？（）A.決策樹(shù)集成模型，如隨機(jī)森林B.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，具有強(qiáng)大的擬合能力C.支持向量回歸，處理小樣本D.堅(jiān)持使用簡(jiǎn)單的線性模型二、簡(jiǎn)答題（本大題共3個(gè)小題，共15分)1、（本題5分）在數(shù)據(jù)可視化中，如何設(shè)計(jì)有效的數(shù)據(jù)故事？請(qǐng)說(shuō)明數(shù)據(jù)故事的結(jié)構(gòu)和元素，并舉例說(shuō)明在數(shù)據(jù)報(bào)告中的應(yīng)用。2、（本題5分）解釋文本挖掘的概念和主要任務(wù)，如文本分類、情感分析等，并說(shuō)明文本挖掘在社交媒體分析、輿情監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用。3、（本題5分）在處理音頻數(shù)據(jù)時(shí)，常用的數(shù)據(jù)分析方法和技術(shù)有哪些？解釋音頻特征提取、語(yǔ)音識(shí)別等概念，并舉例說(shuō)明應(yīng)用。三、論述題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）探討在社交媒體的用戶隱私保護(hù)策略制定中，如何運(yùn)用數(shù)據(jù)分析平衡用戶體驗(yàn)和隱私保護(hù)的需求。2、（本題5分）社交媒體的內(nèi)容創(chuàng)作和發(fā)布策略可以通過(guò)數(shù)據(jù)分析來(lái)指導(dǎo)。請(qǐng)?jiān)敿?xì)探討如何依據(jù)用戶興趣、熱門話題和平臺(tái)算法來(lái)優(yōu)化內(nèi)容創(chuàng)作、發(fā)布時(shí)間和推廣方式，以提高內(nèi)容的曝光度和傳播效果。3、（本題5分）在電信行業(yè)，客戶流失預(yù)測(cè)和套餐優(yōu)化需要深入的數(shù)據(jù)分析。以某電信運(yùn)營(yíng)商為例，分析如何運(yùn)用數(shù)據(jù)分析來(lái)識(shí)別潛在的流失客戶、制定挽留策略、優(yōu)化套餐設(shè)計(jì)，以及如何提升數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策的執(zhí)行力和效果。4、（本題5分）在游戲行業(yè)，玩家的行為數(shù)據(jù)對(duì)于游戲設(shè)計(jì)和運(yùn)營(yíng)具有重要價(jià)值。以某熱門游戲?yàn)槔?，探討如何運(yùn)用數(shù)據(jù)分析來(lái)改進(jìn)游戲玩法、優(yōu)化用戶留存、進(jìn)行付費(fèi)行為分析，以及如何利用實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析進(jìn)行游戲的動(dòng)態(tài)調(diào)整和更新。5、（本題5分）在供應(yīng)鏈管理中，如何借助數(shù)據(jù)分析來(lái)預(yù)測(cè)需求波動(dòng)、優(yōu)化庫(kù)存水平和選擇供應(yīng)商？請(qǐng)?jiān)敿?xì)論述數(shù)據(jù)分析在供應(yīng)鏈各個(gè)環(huán)節(jié)的應(yīng)用和價(jià)值，以及可能面臨的數(shù)據(jù)不準(zhǔn)確和市場(chǎng)變化的風(fēng)險(xiǎn)。四、案例分析題（本大題共3個(gè)小題，共30分)1、（本題10分）某在線教育平臺(tái)擁有課程點(diǎn)擊量、學(xué)生學(xué)習(xí)進(jìn)度、作業(yè)完成情況等數(shù)據(jù)。研究課程的受歡迎程度和學(xué)生的學(xué)習(xí)困難點(diǎn)，優(yōu)化