南昌交通學(xué)院《結(jié)構(gòu)方程模型》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷

自覺遵守考場(chǎng)紀(jì)律如考試作弊此答卷無效密自覺遵守考場(chǎng)紀(jì)律如考試作弊此答卷無效密封線第1頁(yè)，共3頁(yè)南昌交通學(xué)院

《結(jié)構(gòu)方程模型》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、數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)可視化有助于直觀理解數(shù)據(jù)。假設(shè)要展示不同地區(qū)的銷售額分布情況，以下關(guān)于數(shù)據(jù)可視化選擇的描述，正確的是：（）A.使用餅圖，因?yàn)樗芮逦故靖鞯貐^(qū)銷售額占比B.采用折線圖，以反映銷售額隨地區(qū)的變化趨勢(shì)C.運(yùn)用柱狀圖，直觀比較不同地區(qū)銷售額的差異D.選擇箱線圖，全面展示銷售額的分布特征，包括四分位數(shù)和異常值2、數(shù)據(jù)分析中的特征選擇用于篩選出對(duì)目標(biāo)變量最有預(yù)測(cè)能力的特征。假設(shè)要分析一個(gè)包含數(shù)百個(gè)特征的數(shù)據(jù)集，以預(yù)測(cè)某種疾病的發(fā)生概率。以下哪種特征選擇方法在處理這種高維度數(shù)據(jù)時(shí)更能有效地篩選出關(guān)鍵特征？（）A.過濾式特征選擇B.包裹式特征選擇C.嵌入式特征選擇D.以上方法效果相同3、關(guān)于數(shù)據(jù)分析中的時(shí)間序列分析，假設(shè)要預(yù)測(cè)某股票價(jià)格在未來一段時(shí)間的走勢(shì)。時(shí)間序列數(shù)據(jù)具有季節(jié)性、趨勢(shì)性和隨機(jī)性等特點(diǎn)。以下哪種方法可能更適合進(jìn)行準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)？（）A.移動(dòng)平均法，平滑數(shù)據(jù)B.指數(shù)平滑法，考慮不同權(quán)重C.ARIMA模型，結(jié)合自回歸和移動(dòng)平均D.不進(jìn)行預(yù)測(cè)，隨機(jī)猜測(cè)股票價(jià)格4、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的性能優(yōu)化是提高數(shù)據(jù)分析效率的關(guān)鍵。以下關(guān)于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)性能優(yōu)化的說法中，錯(cuò)誤的是？（）A.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)性能優(yōu)化可以從硬件、軟件和數(shù)據(jù)三個(gè)方面入手B.硬件方面可以通過升級(jí)服務(wù)器、增加內(nèi)存和存儲(chǔ)等方式提高性能C.軟件方面可以通過優(yōu)化數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)、調(diào)整查詢語(yǔ)句和使用索引等方式提高性能D.數(shù)據(jù)方面可以通過增加數(shù)據(jù)量和提高數(shù)據(jù)質(zhì)量來提高性能5、在數(shù)據(jù)挖掘中，以下哪種算法常用于對(duì)客戶進(jìn)行分類，以實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營(yíng)銷？（）A.決策樹算法B.聚類算法C.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法D.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法6、關(guān)于數(shù)據(jù)分析中的客戶細(xì)分，假設(shè)要根據(jù)客戶的購(gòu)買行為、人口統(tǒng)計(jì)信息和在線活動(dòng)將客戶分為不同的細(xì)分群體。以下哪種細(xì)分方法可能更能揭示客戶的潛在需求和行為模式？（）A.RFM模型，基于消費(fèi)頻率、金額和最近消費(fèi)時(shí)間B.基于聚類的細(xì)分，自動(dòng)發(fā)現(xiàn)相似群體C.基于決策樹的細(xì)分，根據(jù)規(guī)則劃分D.不進(jìn)行客戶細(xì)分，對(duì)所有客戶采用相同的策略7、數(shù)據(jù)分析中的分類算法用于將數(shù)據(jù)分為不同的類別。假設(shè)要根據(jù)客戶的消費(fèi)行為將其分為高價(jià)值客戶和低價(jià)值客戶，以下關(guān)于分類算法選擇的描述，正確的是：（）A.隨意選擇一種分類算法，不考慮數(shù)據(jù)的特征和算法的適用性B.只關(guān)注分類算法的準(zhǔn)確率，不考慮召回率和F1值等其他評(píng)估指標(biāo)C.深入分析數(shù)據(jù)特征和業(yè)務(wù)需求，比較不同分類算法的性能，如決策樹、支持向量機(jī)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等，并選擇最適合的算法，同時(shí)結(jié)合多種評(píng)估指標(biāo)進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)D.認(rèn)為分類算法的參數(shù)設(shè)置不重要，使用默認(rèn)參數(shù)即可8、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9、假設(shè)要分析社交媒體上的輿論趨勢(shì)，以下關(guān)于輿論分析方法的描述，正確的是：（）A.只統(tǒng)計(jì)帖子的數(shù)量就能了解輿論的走向B.對(duì)帖子的內(nèi)容進(jìn)行情感分析和主題提取，綜合判斷輿論趨勢(shì)C.忽略社交媒體平臺(tái)的特點(diǎn)和用戶行為，直接進(jìn)行分析D.輿論分析不需要考慮時(shí)間因素，只關(guān)注當(dāng)前的熱門話題10、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，如果需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行缺失值處理，同時(shí)考慮數(shù)據(jù)的分布特征，以下哪種方法較為合適？（）A.隨機(jī)森林插補(bǔ)B.基于聚類的插補(bǔ)C.基于回歸的插補(bǔ)D.以上都不是11、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，以此類推整體12、在數(shù)據(jù)庫(kù)管理中，若要確保數(shù)據(jù)的一致性和完整性，通常會(huì)使用哪種約束？（）A.主鍵約束B.外鍵約束C.唯一約束D.以上都是13、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14、數(shù)據(jù)分析中的文本挖掘用于從文本數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值的信息。假設(shè)要分析大量的客戶評(píng)論數(shù)據(jù)，以了解客戶對(duì)產(chǎn)品的滿意度，以下哪種技術(shù)可能是關(guān)鍵的第一步？（）A.詞頻統(tǒng)計(jì)B.情感分析C.主題建模D.命名實(shí)體識(shí)別15、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)量檢查二、簡(jiǎn)答題（本大題共3個(gè)小題，共15分)1、（本題5分）在進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理時(shí)，如何處理重復(fù)數(shù)據(jù)？解釋重復(fù)數(shù)據(jù)的產(chǎn)生原因和對(duì)分析的影響，以及常用的處理方法。2、（本題5分）解釋數(shù)據(jù)可視化中的動(dòng)態(tài)可視化，說明如何通過動(dòng)態(tài)效果展示數(shù)據(jù)隨時(shí)間或其他變量的變化，舉例說明其應(yīng)用場(chǎng)景。3、（本題5分）解釋什么是聯(lián)邦學(xué)習(xí)，說明其在數(shù)據(jù)隱私保護(hù)和分布式計(jì)算中的應(yīng)用場(chǎng)景和優(yōu)勢(shì)，并舉例分析。三、論述題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）體育行業(yè)利用數(shù)據(jù)分析來評(píng)估運(yùn)動(dòng)員表現(xiàn)、制定訓(xùn)練計(jì)劃、預(yù)測(cè)比賽結(jié)果等。討論如何通過數(shù)據(jù)分析提升團(tuán)隊(duì)和運(yùn)動(dòng)員的競(jìng)技水平，以及如何將數(shù)據(jù)分析應(yīng)用于體育賽事的運(yùn)營(yíng)和觀眾體驗(yàn)的優(yōu)化。2、（本題5分）隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的不斷發(fā)展，數(shù)據(jù)挖掘在市場(chǎng)營(yíng)銷中的應(yīng)用越來越廣泛。請(qǐng)?jiān)敿?xì)論述數(shù)據(jù)挖掘如何幫助企業(yè)分析客戶行為、預(yù)測(cè)市場(chǎng)趨勢(shì)、優(yōu)化營(yíng)銷策略，并結(jié)合實(shí)際案例說明數(shù)據(jù)挖掘在提升企業(yè)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力方面的重要作用。3、（本題5分）在社交媒體營(yíng)銷中，如何通過對(duì)用戶社交關(guān)系、興趣愛好和互動(dòng)行為的數(shù)據(jù)分析，制定精準(zhǔn)的營(yíng)銷方案，提高品牌知名度和用戶參與度，并評(píng)估營(yíng)銷活動(dòng)的效果。4、（本題5分）在社交媒體的用戶增長(zhǎng)和留存中，數(shù)據(jù)分析可以制定有效的策略。以某新興社交媒體平臺(tái)為例，分析如何運(yùn)用數(shù)據(jù)分析來了解用戶獲取渠道、優(yōu)化用戶注冊(cè)流程、提高用戶活躍度和留存率，以及如何根據(jù)用戶生命周期價(jià)值進(jìn)行精細(xì)化運(yùn)營(yíng)。5、（本題5分）在保險(xiǎn)行業(yè)，客戶風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和理賠預(yù)測(cè)是重要的應(yīng)用場(chǎng)景。探討如何運(yùn)用數(shù)據(jù)分析建立精準(zhǔn)的風(fēng)險(xiǎn)模型、優(yōu)化理賠流程、防范欺詐行為，并分析數(shù)據(jù)分析在保險(xiǎn)產(chǎn)品創(chuàng)新中的作用。四、案例分析題（本大題共3個(gè)小題，共30分)1、（本題10分）某餐飲連鎖企業(yè)收集了不同門店的食材采購(gòu)成本波動(dòng)、菜品銷售占比、員工工作效率等。分析如何依據(jù)這些數(shù)據(jù)