廣西民族師范學(xué)院《媒體數(shù)據(jù)分析》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷

站名：站名：年級專業(yè)：姓名：學(xué)號：凡年級專業(yè)、姓名、學(xué)號錯寫、漏寫或字跡不清者，成績按零分記?！堋狻€…………第1頁，共1頁廣西民族師范學(xué)院《媒體數(shù)據(jù)分析》

2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷題號一二三四總分得分一、單選題（本大題共20個小題，每小題2分，共40分．在每小題給出的四個選項(xiàng)中，只有一項(xiàng)是符合題目要求的．）1、在數(shù)據(jù)挖掘中，若要發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的頻繁項(xiàng)集，以下哪種算法是常用的？（）A.FP-Growth算法B.PageRank算法C.LDA算法D.HITS算法2、在數(shù)據(jù)分析中，若要對數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，以下哪種方法較為常見？（）A.Z-score標(biāo)準(zhǔn)化B.Min-Max標(biāo)準(zhǔn)化C.小數(shù)定標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化D.以上都是3、數(shù)據(jù)分析中的回歸分析用于研究變量之間的關(guān)系。假設(shè)要探究廣告投入與產(chǎn)品銷售額之間的關(guān)系，以下關(guān)于回歸分析的描述，正確的是：（）A.簡單線性回歸一定能準(zhǔn)確反映兩者的關(guān)系，無需考慮其他因素B.不考慮數(shù)據(jù)的正態(tài)性和方差齊性，直接進(jìn)行回歸分析C.在進(jìn)行回歸分析前，對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理和假設(shè)檢驗(yàn)，選擇合適的回歸模型，并評估模型的擬合優(yōu)度和顯著性D.只關(guān)注回歸方程的系數(shù)，不考慮模型的殘差和預(yù)測能力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、當(dāng)分析一個在線教育平臺的課程評價數(shù)據(jù)，以評估教師的教學(xué)質(zhì)量和課程的效果?？紤]到評價的主觀性和多樣性，以下哪種方式可能有助于更客觀地綜合評價？（）A.計(jì)算平均值B.去除極端值后計(jì)算平均值C.采用眾數(shù)D.以上都是6、在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時，分布式計(jì)算框架能夠提高計(jì)算效率。假設(shè)我們有海量的用戶行為數(shù)據(jù)需要進(jìn)行分析，以下哪個分布式計(jì)算框架在處理這種數(shù)據(jù)時可能具有優(yōu)勢？（）A.HadoopB.SparkC.FlinkD.以上都是7、在對一個社交網(wǎng)絡(luò)的用戶關(guān)系數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，例如好友關(guān)系、群組活動等，以發(fā)現(xiàn)社區(qū)結(jié)構(gòu)和關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)。以下哪種算法可能在社區(qū)發(fā)現(xiàn)和關(guān)鍵人物識別中表現(xiàn)出色？（）A.PageRank算法B.K-Means算法C.Apriori算法D.以上都不是8、在數(shù)據(jù)分析的風(fēng)險(xiǎn)評估中，假設(shè)要評估一個投資項(xiàng)目的風(fēng)險(xiǎn)水平。以下哪種方法可能更全面地考慮各種不確定性和潛在損失？（）A.敏感性分析，研究參數(shù)變化的影響B(tài).蒙特卡羅模擬，隨機(jī)生成多種可能結(jié)果C.風(fēng)險(xiǎn)矩陣，評估風(fēng)險(xiǎn)的可能性和影響程度D.不進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評估，盲目投資9、在進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理時，特征工程是重要的環(huán)節(jié)。以下關(guān)于特征工程的描述，錯誤的是：（）A.特征縮放可以加快模型的訓(xùn)練速度B.特征選擇可以去除無關(guān)或冗余的特征C.特征構(gòu)建是從原始數(shù)據(jù)中創(chuàng)造新的特征D.特征工程對模型的性能沒有影響10、在時間序列數(shù)據(jù)分析中，預(yù)測未來值是一個重要的應(yīng)用。假設(shè)我們有一個股票價格的時間序列數(shù)據(jù)，想要預(yù)測未來一段時間的價格走勢，以下哪種方法可能較為有效？（）A.移動平均法B.指數(shù)平滑法C.ARIMA模型D.以上都有可能，取決于數(shù)據(jù)特點(diǎn)11、數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)分析方法的有效性可以通過多種方式進(jìn)行評估。以下關(guān)于數(shù)據(jù)分析方法有效性評估的說法中，錯誤的是？（）A.數(shù)據(jù)分析方法的有效性可以通過與實(shí)際情況進(jìn)行對比來評估B.數(shù)據(jù)分析方法的有效性可以通過與其他方法進(jìn)行比較來評估C.數(shù)據(jù)分析方法的有效性可以通過模擬數(shù)據(jù)進(jìn)行測試來評估D.數(shù)據(jù)分析方法的有效性一旦確定就不能再進(jìn)行調(diào)整和改進(jìn)12、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析以評估一個新的市場營銷活動的效果時，比如分析活動前后的客戶流量、購買轉(zhuǎn)化率和客戶滿意度等指標(biāo)的變化。由于活動期間可能受到其他外部因素的干擾，為了準(zhǔn)確評估活動的貢獻(xiàn)，以下哪種方法可能是合適的？（）A.建立對照組進(jìn)行對比B.只關(guān)注活動期間的數(shù)據(jù)C.忽略外部因素的影響D.憑經(jīng)驗(yàn)主觀判斷13、對于一個具有時間序列特征的數(shù)據(jù)集合，若要進(jìn)行預(yù)測，以下哪種模型可能會考慮時間的滯后效應(yīng)？（）A.自回歸移動平均模型B.支持向量回歸模型C.隨機(jī)森林回歸模型D.以上都可能14、對于一個高維度的數(shù)據(jù)集，若要快速找到與給定數(shù)據(jù)點(diǎn)最相似的k個數(shù)據(jù)點(diǎn)，以下哪種算法效率較高？（）A.K-Means算法B.KNN算法C.DBSCAN算法D.層次聚類算法15、在數(shù)據(jù)分析中，如果想要比較兩個獨(dú)立樣本的均值是否有顯著差異，應(yīng)該使用哪種檢驗(yàn)方法？（）A.t檢驗(yàn)B.方差分析C.卡方檢驗(yàn)D.秩和檢驗(yàn)16、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)我們構(gòu)建了一個決策樹來預(yù)測客戶是否會購買某產(chǎn)品，以下哪個因素可能影響決策樹的復(fù)雜度和準(zhǔn)確性？（）A.特征選擇B.分裂準(zhǔn)則C.剪枝策略D.以上都是17、數(shù)據(jù)分析在金融領(lǐng)域的應(yīng)用越來越廣泛。以下關(guān)于數(shù)據(jù)分析在金融風(fēng)險(xiǎn)管理中的作用，不準(zhǔn)確的是（）A.可以通過分析歷史數(shù)據(jù)來評估信用風(fēng)險(xiǎn)，預(yù)測違約概率B.利用市場數(shù)據(jù)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)模型的構(gòu)建和壓力測試，防范系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)C.數(shù)據(jù)分析能夠?qū)崟r監(jiān)測交易活動，發(fā)現(xiàn)異常和欺詐行為D.數(shù)據(jù)分析在金融風(fēng)險(xiǎn)管理中雖然有一定作用，但傳統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)管理方法仍然是主要的手段，數(shù)據(jù)分析可以忽略18、在數(shù)據(jù)分析中，探索性數(shù)據(jù)分析（EDA）用于初步了解數(shù)據(jù)的特征和分布。假設(shè)要對一個新收集的社交媒體數(shù)據(jù)進(jìn)行EDA，包括用戶的年齡、性別、地域和發(fā)布內(nèi)容等信息。以下哪種EDA方法在快速發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的潛在模式和關(guān)系方面更有效？（）A.數(shù)據(jù)可視化B.統(tǒng)計(jì)描述C.相關(guān)性分析D.以上方法結(jié)合使用19、某電商平臺想要了解商品銷量與廣告投入之間的關(guān)系，收集了大量數(shù)據(jù)。以下關(guān)于數(shù)據(jù)預(yù)處理的步驟，不正確的是？（）A.檢查數(shù)據(jù)的完整性B.直接刪除所有缺失值C.處理異常值D.對數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化20、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)我們有一個包含大量客戶信息的數(shù)據(jù)集，其中存在缺失值、錯誤數(shù)據(jù)和重復(fù)記錄等問題。為了得到準(zhǔn)確和可靠的分析結(jié)果，需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的清洗。以下哪種數(shù)據(jù)清洗方法在處理這種復(fù)雜的數(shù)據(jù)質(zhì)量問題時最為有效？（）A.直接刪除包含缺失值或錯誤數(shù)據(jù)的記錄B.采用均值或中位數(shù)填充缺失值C.通過數(shù)據(jù)驗(yàn)證規(guī)則糾正錯誤數(shù)據(jù)D.以上方法結(jié)合使用二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）解釋什么是聯(lián)邦遷移學(xué)習(xí)，說明其在跨機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)合作和模型遷移中的應(yīng)用和優(yōu)勢，并舉例分析。2、（本題5分）在處理工業(yè)大數(shù)據(jù)時，常用的數(shù)據(jù)分析方法和技術(shù)有哪些？解釋設(shè)備故障預(yù)測、質(zhì)量控制等概念，并舉例說明應(yīng)用。3、（本題5分）闡述數(shù)據(jù)分析中的特征選擇中的Wrapper方法和Filter方法的區(qū)別和適用場景，并舉例說明在實(shí)際項(xiàng)目中的應(yīng)用。三、案例分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）某在線樂器教學(xué)平臺保存了學(xué)員學(xué)習(xí)進(jìn)度、樂器練習(xí)時間、教學(xué)視頻觀看次數(shù)等。改進(jìn)樂器教學(xué)方法和課程內(nèi)容。2、（本題5分）一家珠寶品牌收集了店鋪銷售數(shù)據(jù)，包括首飾類型、材質(zhì)、價格、銷售城市、促銷策略等。研究不同城市對不同類型和材質(zhì)首飾的購買偏好以及促銷策略的效果。3、（本題5分）一家家具品牌收集了銷售門店的數(shù)據(jù)，包括產(chǎn)品款式、材質(zhì)、價格、銷售區(qū)域、促銷活動等。研究不同銷售區(qū)域?qū)Σ煌钍胶筒馁|(zhì)家具的需求差異以及促銷活動的效果。4、（本題5分）某在線游戲直播平臺記錄了主播數(shù)據(jù)、觀眾互動數(shù)據(jù)、禮物打賞情況等。分析平臺的熱門主播和觀眾喜好，提升平臺的吸引力和盈利能力。5、（本題5分）某在線烘焙教學(xué)平臺保存了教學(xué)視頻觀看數(shù)據(jù)、用戶實(shí)踐成果、課程改進(jìn)建議等。優(yōu)