遼寧工程技術(shù)大學(xué)《數(shù)據(jù)分析與語(yǔ)言》2023-2024學(xué)年第一學(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6頁(yè)遼寧工程技術(shù)大學(xué)《數(shù)據(jù)分析與語(yǔ)言》

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)清洗是至關(guān)重要的一步。假設(shè)我們面對(duì)一個(gè)包含大量缺失值、錯(cuò)誤數(shù)據(jù)和重復(fù)記錄的數(shù)據(jù)集，以下關(guān)于數(shù)據(jù)清洗的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.可以通過(guò)刪除包含過(guò)多缺失值的行或列來(lái)處理缺失數(shù)據(jù)，但這可能導(dǎo)致信息丟失B.對(duì)于錯(cuò)誤數(shù)據(jù)，可以通過(guò)與其他可靠數(shù)據(jù)源進(jìn)行對(duì)比或基于數(shù)據(jù)的邏輯關(guān)系進(jìn)行修正C.重復(fù)記錄可以直接保留，因?yàn)樗鼈儾粫?huì)對(duì)數(shù)據(jù)分析結(jié)果產(chǎn)生太大影響D.運(yùn)用數(shù)據(jù)填充技術(shù)，如使用均值、中位數(shù)或眾數(shù)來(lái)填充缺失值，但需要謹(jǐn)慎選擇填充方法2、假設(shè)要分析一個(gè)市場(chǎng)調(diào)研數(shù)據(jù)集，了解消費(fèi)者對(duì)不同品牌、產(chǎn)品特性和價(jià)格的偏好。在設(shè)計(jì)調(diào)查問(wèn)卷和收集數(shù)據(jù)時(shí)，以下哪個(gè)原則可能是最重要的，以確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和有效性？（）A.問(wèn)題的清晰性和簡(jiǎn)潔性B.盡量多設(shè)置問(wèn)題以獲取更多信息C.引導(dǎo)消費(fèi)者給出特定答案D.不考慮消費(fèi)者的反饋3、數(shù)據(jù)分析中的文本分析是一個(gè)重要領(lǐng)域。假設(shè)你要對(duì)大量的客戶(hù)評(píng)論進(jìn)行情感分析，判斷是正面、負(fù)面還是中性。以下關(guān)于文本分析方法的選擇，哪一項(xiàng)是最重要的？（）A.使用詞袋模型，基于詞頻統(tǒng)計(jì)進(jìn)行分析B.運(yùn)用深度學(xué)習(xí)模型，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，自動(dòng)提取特征C.借助詞典和規(guī)則，根據(jù)預(yù)定義的情感詞和句式判斷D.隨機(jī)抽取部分評(píng)論進(jìn)行人工分析，以此類(lèi)推整體4、在構(gòu)建數(shù)據(jù)分析模型時(shí)，特征工程起著關(guān)鍵作用。假設(shè)我們正在構(gòu)建一個(gè)預(yù)測(cè)房?jī)r(jià)的模型，擁有房屋面積、房間數(shù)量、地理位置等原始數(shù)據(jù)。以下哪種特征工程方法可能有助于提高模型的性能？（）A.對(duì)數(shù)值型特征進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理B.忽略地理位置特征，因?yàn)樗y以量化C.直接使用原始數(shù)據(jù)，不進(jìn)行任何處理D.將所有特征組合成一個(gè)綜合特征5、當(dāng)分析一個(gè)金融投資組合的績(jī)效數(shù)據(jù)，包括不同資產(chǎn)的收益率、風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)、相關(guān)性等，以?xún)?yōu)化投資組合配置。以下哪個(gè)原則可能是在風(fēng)險(xiǎn)和收益平衡中需要首要考慮的？（）A.最大化收益率B.最小化風(fēng)險(xiǎn)C.符合投資者的風(fēng)險(xiǎn)偏好D.以上都不是6、假設(shè)要分析一個(gè)電商平臺(tái)的用戶(hù)評(píng)論數(shù)據(jù)，以提取用戶(hù)的意見(jiàn)和情感傾向。以下哪種自然語(yǔ)言處理技術(shù)和方法可能是關(guān)鍵的？（）A.詞袋模型B.情感分析C.命名實(shí)體識(shí)別D.以上都是7、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8、對(duì)于一個(gè)具有多個(gè)特征的數(shù)據(jù)集合，若要進(jìn)行特征工程，以下哪些操作可能會(huì)被執(zhí)行？（）A.特征縮放B.特征選擇C.特征構(gòu)建D.以上都是9、在進(jìn)行地理數(shù)據(jù)分析時(shí)，以下關(guān)于地理數(shù)據(jù)分析方法的描述，正確的是：（）A.簡(jiǎn)單的地圖繪制就能充分展示地理數(shù)據(jù)的特征B.空間聚類(lèi)分析對(duì)于發(fā)現(xiàn)地理數(shù)據(jù)中的聚集模式?jīng)]有幫助C.地理加權(quán)回歸可以考慮空間異質(zhì)性對(duì)變量關(guān)系的影響D.不需要考慮地理坐標(biāo)系和投影的選擇，對(duì)分析結(jié)果影響不大10、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)分析的方法有很多，其中關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘是一種常用的方法。以下關(guān)于關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的描述中，錯(cuò)誤的是？（）A.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘可以用來(lái)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中不同變量之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系B.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的結(jié)果可以用支持度和置信度來(lái)衡量C.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘只適用于數(shù)值型數(shù)據(jù)，對(duì)于分類(lèi)型數(shù)據(jù)無(wú)法處理D.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘可以幫助企業(yè)進(jìn)行商品推薦和營(yíng)銷(xiāo)策略制定11、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)抽樣是一種常用的方法。以下關(guān)于數(shù)據(jù)抽樣的說(shuō)法中，錯(cuò)誤的是？（）A.數(shù)據(jù)抽樣可以減少數(shù)據(jù)分析的時(shí)間和成本，同時(shí)保證樣本具有代表性B.隨機(jī)抽樣是一種常用的數(shù)據(jù)抽樣方法，能夠確保每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)被選中的概率相等C.分層抽樣可以根據(jù)某些特征將數(shù)據(jù)分為不同層次，然后從各層次中進(jìn)行抽樣D.數(shù)據(jù)抽樣的樣本大小越大，分析結(jié)果就越準(zhǔn)確，因此應(yīng)盡量選擇大樣本12、數(shù)據(jù)分析中常用的軟件有很多，其中Excel是一種廣泛使用的工具。以下關(guān)于Excel在數(shù)據(jù)分析中的作用，錯(cuò)誤的是？（）A.Excel可以進(jìn)行數(shù)據(jù)的輸入、編輯和存儲(chǔ)B.Excel可以進(jìn)行簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)分析，如計(jì)算均值、標(biāo)準(zhǔn)差等C.Excel可以制作各種類(lèi)型的圖表，進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化D.Excel可以處理大規(guī)模的數(shù)據(jù)集，適用于復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析任務(wù)13、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14、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)預(yù)處理的自動(dòng)化是提高效率的重要手段。以下關(guān)于數(shù)據(jù)預(yù)處理自動(dòng)化的說(shuō)法中，錯(cuò)誤的是？（）A.數(shù)據(jù)預(yù)處理自動(dòng)化可以使用腳本和工具來(lái)實(shí)現(xiàn)，減少手動(dòng)處理的工作量B.數(shù)據(jù)預(yù)處理自動(dòng)化可以提高數(shù)據(jù)的一致性和準(zhǔn)確性，減少人為錯(cuò)誤C.數(shù)據(jù)預(yù)處理自動(dòng)化需要根據(jù)具體的數(shù)據(jù)和問(wèn)題進(jìn)行定制化開(kāi)發(fā)，不能通用D.數(shù)據(jù)預(yù)處理自動(dòng)化可以完全替代手動(dòng)處理，不需要人工干預(yù)15、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題的根源可能來(lái)自多個(gè)方面。以下關(guān)于數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題根源的說(shuō)法中，錯(cuò)誤的是？（）A.數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題可能源于數(shù)據(jù)采集過(guò)程中的錯(cuò)誤和不規(guī)范B.數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題可能由于數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和管理不善導(dǎo)致C.數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題可能是由于數(shù)據(jù)分析方法不當(dāng)引起的D.數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題只與數(shù)據(jù)本身有關(guān)，與數(shù)據(jù)處理的過(guò)程和人員無(wú)關(guān)16、在數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目中，數(shù)據(jù)隱私和安全是重要的考慮因素。假設(shè)要處理包含個(gè)人敏感信息的數(shù)據(jù)，以下關(guān)于數(shù)據(jù)隱私保護(hù)的描述，正確的是：（）A.不采取任何措施保護(hù)數(shù)據(jù)隱私，直接進(jìn)行分析B.簡(jiǎn)單地對(duì)敏感數(shù)據(jù)進(jìn)行加密，不考慮加密算法的強(qiáng)度和安全性C.制定完善的數(shù)據(jù)隱私保護(hù)策略，采用合適的加密技術(shù)、訪問(wèn)控制和數(shù)據(jù)匿名化方法，確保數(shù)據(jù)在收集、存儲(chǔ)、處理和傳輸過(guò)程中的安全性和合規(guī)性D.認(rèn)為只要數(shù)據(jù)不泄露，就不需要關(guān)注數(shù)據(jù)的使用目的和用戶(hù)授權(quán)17、在處理數(shù)據(jù)時(shí)，如果需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化，使其值在0到1之間，以下哪個(gè)公式可以實(shí)現(xiàn)？（）A.x-min(x)/(max(x)-min(x))B.(x-μ)/σC.x/sum(x)D.以上都不是18、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)可視化的原則有很多，其中簡(jiǎn)潔明了是一個(gè)重要的原則。以下關(guān)于簡(jiǎn)潔明了的描述中，錯(cuò)誤的是？（）A.簡(jiǎn)潔明了的可視化圖表可以讓讀者更容易理解數(shù)據(jù)的含義B.簡(jiǎn)潔明了的可視化圖表應(yīng)該避免使用過(guò)多的顏色和裝飾C.簡(jiǎn)潔明了的可視化圖表可以通過(guò)減少數(shù)據(jù)的維度和細(xì)節(jié)來(lái)實(shí)現(xiàn)D.簡(jiǎn)潔明了的可視化圖表只適用于簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)展示，對(duì)于復(fù)雜的數(shù)據(jù)無(wú)法處理19、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(lái)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20、在數(shù)據(jù)分析中，以下哪種方法可以用于降低數(shù)據(jù)的維度同時(shí)保持?jǐn)?shù)據(jù)的局部結(jié)構(gòu)？（）A.t-SNE算法B.MDS算法C.UMAP算法D.以上都是21、在進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘時(shí)，分類(lèi)算法中的決策樹(shù)算法具有易于理解和解釋的優(yōu)點(diǎn)。以下哪個(gè)因素不會(huì)影響決策樹(shù)的構(gòu)建？（）A.特征選擇B.樣本數(shù)量C.數(shù)據(jù)的缺失值D.計(jì)算資源的大小22、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)分析報(bào)告是傳達(dá)分析結(jié)果的重要方式。以下關(guān)于數(shù)據(jù)分析報(bào)告的說(shuō)法中，錯(cuò)誤的是？（）A.數(shù)據(jù)分析報(bào)告應(yīng)包括問(wèn)題背景、分析方法、結(jié)果呈現(xiàn)和結(jié)論建議等內(nèi)容B.數(shù)據(jù)分析報(bào)告應(yīng)使用簡(jiǎn)潔明了的語(yǔ)言，避免使用專(zhuān)業(yè)術(shù)語(yǔ)和復(fù)雜的公式C.數(shù)據(jù)分析報(bào)告的結(jié)果應(yīng)具有客觀性和可靠性，不能帶有主觀偏見(jiàn)D.數(shù)據(jù)分析報(bào)告的格式和風(fēng)格可以隨意選擇，只要能表達(dá)清楚分析結(jié)果即可23、數(shù)據(jù)分析中的回歸分析用于建立變量之間的定量關(guān)系。假設(shè)要建立一個(gè)線性回歸模型來(lái)預(yù)測(cè)氣溫對(duì)空調(diào)銷(xiāo)量的影響。如果模型的殘差呈現(xiàn)出明顯的非線性模式，可能表明什么？（）A.應(yīng)該使用非線性回歸模型來(lái)改進(jìn)預(yù)測(cè)效果B.數(shù)據(jù)中存在異常值，需要進(jìn)行處理C.模型的擬合效果很好，無(wú)需進(jìn)一步改進(jìn)D.收集的數(shù)據(jù)不足以進(jìn)行有效的分析24、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的性能優(yōu)化是一個(gè)重要的問(wèn)題。以下關(guān)于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)性能優(yōu)化的描述中，錯(cuò)誤的是？（）A.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)性能優(yōu)化可以提高數(shù)據(jù)查詢(xún)和分析的效率B.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)性能優(yōu)化可以通過(guò)優(yōu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)、索引設(shè)計(jì)和查詢(xún)語(yǔ)句等方法來(lái)實(shí)現(xiàn)C.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)性能優(yōu)化需要考慮數(shù)據(jù)的規(guī)模、復(fù)雜度和使用頻率等因素D.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)性能優(yōu)化只需要關(guān)注硬件設(shè)備的升級(jí)和擴(kuò)展，無(wú)需考慮軟件方面的優(yōu)化25、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，需要考慮數(shù)據(jù)的時(shí)效性和動(dòng)態(tài)性。假設(shè)要分析實(shí)時(shí)的交通流量數(shù)據(jù)，以?xún)?yōu)化交通信號(hào)燈控制策略。以下哪種數(shù)據(jù)分析方法在處理這種實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)時(shí)更能及時(shí)提供有效的決策支持？（）A.流數(shù)據(jù)分析B.批量數(shù)據(jù)分析C.離線數(shù)據(jù)分析D.以上方法效果相同二、簡(jiǎn)答題（本大題共4個(gè)小題，共20分)1、（本題5分）描述數(shù)據(jù)隱私保護(hù)中的差分隱私技術(shù)的原理和應(yīng)用場(chǎng)景，說(shuō)明其優(yōu)缺點(diǎn)，并舉例說(shuō)明如何在實(shí)際數(shù)據(jù)分析中應(yīng)用差分隱私。2、（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。3、（本題5分）解釋數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)刷新機(jī)制，說(shuō)明如何確保數(shù)據(jù)的及時(shí)性和準(zhǔn)確性，包括全量刷新和增量刷新。4、（本題5分）描述在數(shù)據(jù)分析中，如何進(jìn)行數(shù)據(jù)的不確定性量化，包括概率分布估計(jì)、置信區(qū)間計(jì)算等方法和應(yīng)用。三、案例分析題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）某在線視頻平臺(tái)收集了不同類(lèi)型視頻的廣告投放效果數(shù)據(jù)、用戶(hù)跳過(guò)廣告行為、廣告主反饋等。研究怎樣借助這些數(shù)據(jù)提升廣告投放效果和用戶(hù)體驗(yàn)平衡。2、（本題5分）某電信運(yùn)營(yíng)商擁有用戶(hù)的通話記錄、短信數(shù)據(jù)、流量使用情況等信息。思考如何通過(guò)這些數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)用戶(hù)的行為模式，推出更合適的套餐。3、（本題5分）某在線滑雪教學(xué)平臺(tái)積累了學(xué)員滑雪水平提升數(shù)據(jù)、教學(xué)場(chǎng)地條件、安全事故情況等。加強(qiáng)滑雪教學(xué)的安全管理和教學(xué)效果。4、（本題5分）某電商平臺(tái)記錄了不同品牌商品的銷(xiāo)售數(shù)據(jù)、市場(chǎng)份額、品牌知名度等。思考如何通過(guò)這些數(shù)據(jù)制定品牌合作策略和市場(chǎng)推廣計(jì)劃。5、（本題5分）一家健身中心記錄了會(huì)員的鍛煉數(shù)據(jù)，包含鍛煉項(xiàng)目、鍛煉時(shí)長(zhǎng)、會(huì)員性別、年齡等。探討不同性別和年齡會(huì)員對(duì)鍛煉項(xiàng)目和時(shí)長(zhǎng)的選擇差異。四、論述題（本大題共3個(gè)小題，共30分)1、（本題10分）探討在社交媒體的用戶(hù)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(hù)體