廣州中醫(yī)藥大學(xué)《數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與應(yīng)用實(shí)驗(yàn)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

站名：站名：年級(jí)專業(yè)：姓名：學(xué)號(hào)：凡年級(jí)專業(yè)、姓名、學(xué)號(hào)錯(cuò)寫、漏寫或字跡不清者，成績(jī)按零分記?！堋狻€…………第1頁，共1頁廣州中醫(yī)藥大學(xué)《數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與應(yīng)用實(shí)驗(yàn)》

2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號(hào)一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共30個(gè)小題，每小題1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)分析中，數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估是確保數(shù)據(jù)可靠性的重要手段。以下關(guān)于數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估的說法中，錯(cuò)誤的是？（）A.數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估可以使用多種指標(biāo)，如準(zhǔn)確性、完整性、一致性等B.數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估可以通過手動(dòng)檢查和自動(dòng)化工具相結(jié)合的方式進(jìn)行C.數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估應(yīng)定期進(jìn)行，及時(shí)發(fā)現(xiàn)和解決數(shù)據(jù)質(zhì)量問題D.數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估只需要在數(shù)據(jù)進(jìn)入數(shù)據(jù)倉庫之前進(jìn)行，之后就不需要再進(jìn)行評(píng)估了2、數(shù)據(jù)分析中的生存分析用于研究事件發(fā)生的時(shí)間。假設(shè)我們要研究患者的生存時(shí)間。以下關(guān)于生存分析的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.可以計(jì)算生存率、中位生存時(shí)間等指標(biāo)B.Cox比例風(fēng)險(xiǎn)模型常用于生存分析中的風(fēng)險(xiǎn)因素評(píng)估C.生存分析只適用于醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，在其他領(lǐng)域沒有應(yīng)用D.可以考慮協(xié)變量對(duì)生存時(shí)間的影響3、對(duì)于一個(gè)包含多個(gè)數(shù)值型變量的數(shù)據(jù)集，若要判斷數(shù)據(jù)是否符合正態(tài)分布，應(yīng)采用哪種檢驗(yàn)方法？（）A.t檢驗(yàn)B.卡方檢驗(yàn)C.正態(tài)性檢驗(yàn)D.F檢驗(yàn)4、在進(jìn)行數(shù)據(jù)融合時(shí)，將多個(gè)數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)整合在一起。假設(shè)我們有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)融合的描述，正確的是：（）A.直接將不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)簡(jiǎn)單拼接，無需考慮數(shù)據(jù)格式和字段的一致性B.數(shù)據(jù)融合可能會(huì)引入重復(fù)和不一致的數(shù)據(jù)，不需要處理C.建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)和數(shù)據(jù)清洗規(guī)則，能夠提高數(shù)據(jù)融合的質(zhì)量D.數(shù)據(jù)融合只適用于結(jié)構(gòu)相同的數(shù)據(jù)源，對(duì)于不同結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)源無法進(jìn)行融合5、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，選擇合適的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)能夠更好地描述數(shù)據(jù)特征。假設(shè)我們有一組學(xué)生的考試成績(jī)數(shù)據(jù)，以下關(guān)于統(tǒng)計(jì)指標(biāo)選擇的描述，正確的是：（）A.計(jì)算均值可以準(zhǔn)確反映學(xué)生成績(jī)的平均水平，不受極端值影響B(tài).中位數(shù)能夠避免極端值的干擾，更好地代表成績(jī)的一般水平C.眾數(shù)適用于描述成績(jī)的集中趨勢(shì)，尤其當(dāng)數(shù)據(jù)分布均勻時(shí)D.方差越大，說明學(xué)生成績(jī)?cè)椒€(wěn)定，教學(xué)質(zhì)量越高6、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)整合在一起。假設(shè)要整合來自不同部門的銷售數(shù)據(jù)、庫存數(shù)據(jù)和客戶數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)格式不一致且存在重復(fù)和沖突。以下哪種數(shù)據(jù)集成方法在處理這種復(fù)雜的數(shù)據(jù)整合問題時(shí)更能確保數(shù)據(jù)的一致性和準(zhǔn)確性？（）A.基于ETL工具的集成B.手動(dòng)編寫代碼進(jìn)行集成C.直接合并數(shù)據(jù)，忽略沖突D.隨機(jī)選擇部分?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行集成7、對(duì)于一個(gè)分類問題，如果不同類別的樣本數(shù)量差異較大，在評(píng)估模型性能時(shí)，以下哪種指標(biāo)需要特別關(guān)注？（）A.準(zhǔn)確率B.召回率C.F1值D.以上都是8、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(gè)包含大量客戶信息的數(shù)據(jù)集，其中存在缺失值、錯(cuò)誤數(shù)據(jù)和重復(fù)記錄等問題。為了得到高質(zhì)量、準(zhǔn)確且可用的數(shù)據(jù)，以下哪種數(shù)據(jù)清洗方法通常是首先考慮的？（）A.直接刪除包含缺失值或錯(cuò)誤數(shù)據(jù)的記錄B.采用合適的方法填充缺失值，例如使用均值、中位數(shù)或其他統(tǒng)計(jì)值C.對(duì)重復(fù)記錄進(jìn)行隨機(jī)選擇保留D.忽略數(shù)據(jù)中的問題，直接進(jìn)行分析9、在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時(shí)，分布式計(jì)算框架變得非常重要。假設(shè)你有數(shù)十億行的銷售數(shù)據(jù)需要進(jìn)行分析，以下關(guān)于分布式計(jì)算框架的選擇，哪一項(xiàng)是最關(guān)鍵的？（）A.考慮框架的易用性和學(xué)習(xí)成本，選擇容易上手的框架B.關(guān)注框架的性能和可擴(kuò)展性，能否處理大規(guī)模數(shù)據(jù)并快速得出結(jié)果C.選擇開源且社區(qū)活躍的框架，以便獲取支持和資源D.依據(jù)公司已有的技術(shù)棧和團(tuán)隊(duì)熟悉程度來決定框架10、數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估包括準(zhǔn)確性、完整性、一致性等多個(gè)方面。假設(shè)一個(gè)數(shù)據(jù)集在準(zhǔn)確性方面表現(xiàn)良好，但在一致性方面存在問題，可能的原因是什么？（）A.數(shù)據(jù)錄入時(shí)的錯(cuò)誤B.不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)整合不當(dāng)C.數(shù)據(jù)更新不及時(shí)D.以上原因都有可能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、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)集中存在一些離群點(diǎn)。對(duì)于離群點(diǎn)的處理，以下哪種方法較為恰當(dāng)？（）A.直接刪除B.視為異常值，進(jìn)行特殊分析C.用平均值替代D.忽略不管13、假設(shè)要分析某網(wǎng)站不同頁面的訪問量分布情況，以下哪種圖表能夠直觀地展示訪問量的集中程度和離散程度？（）A.直方圖B.箱線圖C.小提琴圖D.以上都不是14、在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時(shí)，分布式計(jì)算框架能夠提高計(jì)算效率。假設(shè)要對(duì)數(shù)十億條的用戶行為數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，需要快速完成復(fù)雜的計(jì)算任務(wù)。以下哪個(gè)分布式計(jì)算框架在處理這種海量數(shù)據(jù)時(shí)更具優(yōu)勢(shì)？（）A.HadoopB.SparkC.FlinkD.Storm15、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)倉庫是存儲(chǔ)和管理數(shù)據(jù)的重要工具。以下關(guān)于數(shù)據(jù)倉庫的說法中，錯(cuò)誤的是？（）A.數(shù)據(jù)倉庫可以整合來自不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)，為數(shù)據(jù)分析提供統(tǒng)一的數(shù)據(jù)視圖B.數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)通常是經(jīng)過清洗和轉(zhuǎn)換的，具有較高的數(shù)據(jù)質(zhì)量C.數(shù)據(jù)倉庫的建設(shè)需要投入大量的時(shí)間和資源，且維護(hù)成本較高D.數(shù)據(jù)倉庫只適用于大型企業(yè)，對(duì)于中小企業(yè)來說沒有必要建設(shè)16、在處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)時(shí)，除了考慮趨勢(shì)和季節(jié)性，還需要考慮數(shù)據(jù)的隨機(jī)性。假設(shè)要使用一種方法來平滑時(shí)間序列數(shù)據(jù)，同時(shí)保留數(shù)據(jù)的主要特征，以下哪種方法可能是合適的？（）A.簡(jiǎn)單移動(dòng)平均B.加權(quán)移動(dòng)平均C.指數(shù)加權(quán)移動(dòng)平均D.以上方法都可以17、數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)隱私保護(hù)是一個(gè)重要的問題。假設(shè)一家公司要對(duì)員工的個(gè)人數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，同時(shí)需要確保數(shù)據(jù)的使用符合法律和道德規(guī)范。以下哪種措施可能有助于保護(hù)員工的隱私？（）A.匿名化處理數(shù)據(jù)B.只在公司內(nèi)部網(wǎng)絡(luò)中分析數(shù)據(jù)C.獲得員工的明確同意D.以上措施都有助于保護(hù)隱私18、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)清洗是重要的前置步驟。假設(shè)我們有一個(gè)包含大量客戶信息的數(shù)據(jù)集，其中存在缺失值、錯(cuò)誤數(shù)據(jù)和重復(fù)記錄。以下關(guān)于數(shù)據(jù)清洗方法的描述，正確的是：（）A.直接刪除包含缺失值的記錄，以快速簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)集B.對(duì)于錯(cuò)誤數(shù)據(jù)，可以根據(jù)經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行手動(dòng)修正，無需考慮數(shù)據(jù)的分布和規(guī)律C.使用均值或中位數(shù)來填充缺失值，不考慮數(shù)據(jù)的特征和潛在影響D.采用合適的算法和工具，識(shí)別并處理重復(fù)記錄、缺失值和錯(cuò)誤數(shù)據(jù)，同時(shí)考慮數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和業(yè)務(wù)需求19、在數(shù)據(jù)挖掘中，若要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，以下哪種算法對(duì)噪聲和缺失值具有較好的容忍性？（）A.決策樹B.樸素貝葉斯C.支持向量機(jī)D.隨機(jī)森林20、在數(shù)據(jù)分析中，評(píng)估模型的性能是重要的環(huán)節(jié)。假設(shè)我們已經(jīng)建立了一個(gè)預(yù)測(cè)模型。以下關(guān)于模型評(píng)估的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以使用交叉驗(yàn)證來評(píng)估模型的穩(wěn)定性和泛化能力B.混淆矩陣可以幫助我們分析模型在不同類別上的預(yù)測(cè)情況C.準(zhǔn)確率是評(píng)估模型性能的唯一指標(biāo)，準(zhǔn)確率越高模型越好D.可以根據(jù)具體問題選擇合適的評(píng)估指標(biāo)，如召回率、F1值等21、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關(guān)的特征，提高模型的效率和性能22、在數(shù)據(jù)分析中，建立回歸模型用于預(yù)測(cè)是常見的任務(wù)。假設(shè)我們要根據(jù)房屋的面積、位置和房齡等因素來預(yù)測(cè)房?jī)r(jià)，以下哪種回歸模型可能在這種情況下表現(xiàn)較好？（）A.線性回歸B.邏輯回歸C.多項(xiàng)式回歸D.嶺回歸23、在數(shù)據(jù)分析的倫理和法律方面，需要遵循一定的原則和規(guī)范。假設(shè)你處理的是包含個(gè)人敏感信息的數(shù)據(jù)，以下關(guān)于數(shù)據(jù)處理的做法，哪一項(xiàng)是最符合倫理和法律要求的？（）A.在未獲得授權(quán)的情況下，將數(shù)據(jù)用于其他商業(yè)目的B.對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行匿名化處理，確保無法追溯到個(gè)人身份C.忽視數(shù)據(jù)的隱私保護(hù)，認(rèn)為分析結(jié)果更重要D.隨意分享數(shù)據(jù)給第三方機(jī)構(gòu)24、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25、當(dāng)分析兩個(gè)變量之間的關(guān)系時(shí)，如果散點(diǎn)圖呈現(xiàn)出非線性的趨勢(shì)，以下哪種方法可以更好地?cái)M合這種關(guān)系？（）A.線性回歸B.多項(xiàng)式回歸C.邏輯回歸D.嶺回歸26、假設(shè)要分析某電商平臺(tái)用戶的購(gòu)買行為隨時(shí)間的變化趨勢(shì)，以下哪種可視化方法較為合適？（）A.折線圖B.柱狀圖C.餅圖D.箱線圖27、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28、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29、假設(shè)要分析股票市場(chǎng)數(shù)據(jù)的波動(dòng)性，以下關(guān)于波動(dòng)性分析方法的描述，正確的是：（）A.計(jì)算簡(jiǎn)單移動(dòng)平均就能準(zhǔn)確衡量股票價(jià)格的波動(dòng)性B.標(biāo)準(zhǔn)差越大，說明股票價(jià)格的波動(dòng)性越小C.歷史波動(dòng)率對(duì)預(yù)測(cè)未來股票價(jià)格的波動(dòng)沒有參考價(jià)值D.采用ARCH和GARCH模型可以更好地捕捉股票價(jià)格波動(dòng)的聚類性和異方差性30、在數(shù)據(jù)分析中，評(píng)估模型的性能是關(guān)鍵步驟。假設(shè)建立了一個(gè)預(yù)測(cè)客戶流失的模型，需要評(píng)估模型在不同閾值下的準(zhǔn)確性、召回率和F1值等指標(biāo)。以下哪種評(píng)估方法在這種客戶關(guān)系管理場(chǎng)景中能夠更全面地評(píng)估模型的性能？（）A.交叉驗(yàn)證B.留出法C.自助法D.以上方法效果相同二、論述題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）對(duì)于企業(yè)的供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)管理，論述如何運(yùn)用數(shù)據(jù)分析識(shí)別潛在的風(fēng)險(xiǎn)因素，制定風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)策略，保障供應(yīng)鏈的穩(wěn)定性。2、（本題5分）在制造業(yè)的設(shè)備故障預(yù)測(cè)中，如何利用傳感器數(shù)據(jù)和歷史維修數(shù)據(jù)進(jìn)行建模，提前預(yù)測(cè)設(shè)備故障，降低生產(chǎn)中斷的風(fēng)險(xiǎn)。3、（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。4、（本題5分）在供應(yīng)鏈管理中，如何借助數(shù)據(jù)分析來預(yù)測(cè)需求波動(dòng)、優(yōu)化庫存水平和選擇供應(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)。5、（本題5分）社交媒體廣告投放需要精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)分析。以某社交媒體平臺(tái)為例，分析如何利用數(shù)據(jù)分析來確定目標(biāo)受眾、優(yōu)化廣告投放策略、評(píng)估廣告效果，以及如何應(yīng)對(duì)廣告欺詐和虛假流量的問題。三、簡(jiǎn)答題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）在進(jìn)行聚類分析時(shí)，如何評(píng)估聚類結(jié)果的穩(wěn)定性？請(qǐng)介紹評(píng)估聚類穩(wěn)定性的方法和指標(biāo)，并舉例說明。2、（本題5分）在數(shù)據(jù)分析中，如何進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)？請(qǐng)?jiān)敿?xì)說明假設(shè)檢驗(yàn)的步驟、常見的檢驗(yàn)方法（如t檢驗(yàn)、方差分析）及適用場(chǎng)景。3、（本題5分）在進(jìn)行時(shí)間序列預(yù)測(cè)時(shí)，如何考慮外部因素的影響？請(qǐng)舉例說明如何將外部因素納入預(yù)測(cè)模型中。4、（本