麗江職業(yè)技術學院《商務智能》2023-2024學年第二學期期末試卷

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《商務智能》2023-2024學年第二學期期末試卷院(系)_______班級_______學號_______姓名_______題號一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共20個小題，每小題1分，共20分．在每小題給出的四個選項中，只有一項是符合題目要求的．）1、數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)挖掘的過程包括多個步驟。以下關于數(shù)據(jù)挖掘過程的說法中，錯誤的是？（）A.數(shù)據(jù)挖掘的過程包括數(shù)據(jù)準備、數(shù)據(jù)挖掘、結果解釋和評估等步驟B.數(shù)據(jù)準備階段包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集成和數(shù)據(jù)轉換等工作C.數(shù)據(jù)挖掘階段可以使用多種算法和技術，如決策樹、聚類、關聯(lián)規(guī)則挖掘等D.數(shù)據(jù)挖掘的結果不需要進行解釋和評估，直接應用于實際問題即可2、數(shù)據(jù)分析在當今的各個領域都發(fā)揮著重要作用。在數(shù)據(jù)收集階段，以下關于數(shù)據(jù)質量的描述，不準確的是（）A.數(shù)據(jù)質量包括準確性、完整性、一致性和時效性等多個方面B.高質量的數(shù)據(jù)能夠為后續(xù)的分析提供可靠的基礎，確保分析結果的有效性C.數(shù)據(jù)收集時只需要關注數(shù)據(jù)的數(shù)量，質量問題可以在后續(xù)的分析中進行處理和修正D.為了保證數(shù)據(jù)質量，需要在收集過程中制定明確的數(shù)據(jù)標準和規(guī)范，并進行有效的數(shù)據(jù)驗證3、在數(shù)據(jù)挖掘中，以下哪種算法常用于對客戶進行分類，以實現(xiàn)精準營銷？（）A.決策樹算法B.聚類算法C.關聯(lián)規(guī)則挖掘算法D.神經網(wǎng)絡算法4、假設我們要評估一個分類模型的性能，除了準確率外，以下哪個指標還能反映模型對于不同類別的區(qū)分能力？（）A.召回率B.F1值C.均方誤差D.混淆矩陣5、在數(shù)據(jù)庫中，若要執(zhí)行事務處理以確保數(shù)據(jù)的一致性，以下哪個特性是關鍵的？（）A.原子性B.一致性C.隔離性D.持久性6、在選擇數(shù)據(jù)分析工具時，需要考慮多種因素。假設要為一個小型團隊選擇合適的數(shù)據(jù)分析工具，以下關于工具選擇的描述，正確的是：（）A.只追求功能強大的高端工具，不考慮成本和團隊的使用難度B.隨意選擇一個流行的工具，不考慮其與團隊需求的匹配度C.評估團隊的技術水平、數(shù)據(jù)規(guī)模、分析需求和預算等因素，選擇易于使用、功能滿足需求且性價比高的數(shù)據(jù)分析工具，如Excel、Python、R等D.認為一旦選擇了一個工具，就不能更換，不考慮工具的更新和發(fā)展7、在對一家制造業(yè)企業(yè)的生產數(shù)據(jù)進行分析，例如原材料采購、生產流程、產品質量等，以優(yōu)化生產過程和降低成本。以下哪種數(shù)據(jù)分析工具可能最適合處理大規(guī)模的工業(yè)數(shù)據(jù)？（）A.ExcelB.PythonC.SPSSD.SQL8、數(shù)據(jù)分析中的倫理和道德問題也需要引起關注。假設要使用個人數(shù)據(jù)進行分析，以下關于倫理和道德原則的描述，正確的是：（）A.未經用戶授權，擅自使用個人數(shù)據(jù)進行分析B.不明確告知用戶數(shù)據(jù)的使用目的和方式，侵犯用戶知情權C.遵循合法、公正、透明、最小化使用和安全保障等原則，在獲得用戶明確授權的前提下，合理使用個人數(shù)據(jù)，并采取措施保護用戶隱私和權益D.認為數(shù)據(jù)分析中的倫理和道德問題不重要，只要能得到有價值的結果就行9、在數(shù)據(jù)分析中，評估模型的性能是關鍵步驟。假設建立了一個預測客戶流失的模型，需要評估模型在不同閾值下的準確性、召回率和F1值等指標。以下哪種評估方法在這種客戶關系管理場景中能夠更全面地評估模型的性能？（）A.交叉驗證B.留出法C.自助法D.以上方法效果相同10、在建立回歸模型時，如果自變量的數(shù)量較多，為了篩選出對因變量有顯著影響的自變量，以下哪種方法經常被使用？（）A.逐步回歸B.嶺回歸C.套索回歸D.以上都是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行評估。以下關于數(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際情況進行對比來評估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行調整和改進12、假設我們正在分析一家公司的銷售數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)某個月的銷售額異常高。在進一步分析時，首先應該考慮的因素是？（）A.促銷活動B.數(shù)據(jù)錄入錯誤C.市場需求突然增加D.競爭對手表現(xiàn)不佳13、假設要分析不同年齡段消費者對某產品的滿意度，以下關于數(shù)據(jù)分組和分析的描述，正確的是：（）A.分組越細，對消費者滿意度的分析就越準確B.不考慮樣本量的大小，隨意劃分年齡段進行分組C.對于每個年齡段，只計算滿意度的平均值就足夠了D.分析不同年齡段滿意度的差異時，需要進行假設檢驗14、數(shù)據(jù)分析中的關聯(lián)規(guī)則挖掘可以發(fā)現(xiàn)不同項之間的關聯(lián)關系。假設我們在分析超市的銷售數(shù)據(jù)，想要找出經常一起被購買的商品組合，以下哪個關聯(lián)規(guī)則度量指標可以用來評估規(guī)則的強度？（）A.支持度B.置信度C.提升度D.以上都是15、在數(shù)據(jù)分析中，建立預測模型是常見的任務之一。假設我們要預測下個月的產品銷售量。以下關于預測模型的描述，哪一項是不準確的？（）A.線性回歸模型假設自變量和因變量之間存在線性關系，適用于簡單的預測問題B.決策樹模型易于理解和解釋，但可能會出現(xiàn)過擬合的問題C.隨機森林是由多個決策樹組成的集成模型，性能通常優(yōu)于單個決策樹D.預測模型一旦建立，就不需要根據(jù)新的數(shù)據(jù)進行更新和調整16、在進行數(shù)據(jù)可視化時，如果數(shù)據(jù)的量級差異較大，為了更清晰地展示數(shù)據(jù)分布，以下哪種處理方式較為合適？（）A.使用相同的坐標軸刻度B.對數(shù)據(jù)進行標準化處理C.只展示部分數(shù)據(jù)D.采用多個圖表分別展示17、在數(shù)據(jù)分析的深度學習模型中，以下關于卷積神經網(wǎng)絡（CNN）的描述，不準確的是（）A.CNN適用于處理圖像和音頻等具有空間結構的數(shù)據(jù)B.CNN通過卷積層和池化層自動提取特征C.CNN的訓練需要大量的數(shù)據(jù)和較高的計算資源D.CNN不能用于文本數(shù)據(jù)的處理18、數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)降維技術常用于減少數(shù)據(jù)的維度，同時保留重要信息。假設你有一個高維的數(shù)據(jù)集，包含眾多特征。以下關于數(shù)據(jù)降維方法的選擇，哪一項是最需要考慮的因素？（）A.降維后的結果是否易于解釋和可視化B.降維方法的計算復雜度和效率C.降維過程中是否會丟失關鍵的信息D.降維方法是否新穎和熱門19、在對一個社交網(wǎng)絡的用戶關系數(shù)據(jù)進行分析，例如好友關系、群組活動等，以發(fā)現(xiàn)社區(qū)結構和關鍵節(jié)點。以下哪種算法可能在社區(qū)發(fā)現(xiàn)和關鍵人物識別中表現(xiàn)出色？（）A.PageRank算法B.K-Means算法C.Apriori算法D.以上都不是20、時間序列分析用于研究數(shù)據(jù)隨時間的變化規(guī)律。假設要預測未來幾個月的股票價格走勢，以下關于時間序列分析方法選擇的描述，正確的是：（）A.僅僅使用簡單移動平均法，不考慮其他更復雜的模型B.隨意選擇一種時間序列模型，不進行數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性檢驗和模型評估C.對數(shù)據(jù)進行平穩(wěn)性檢驗和預處理，根據(jù)數(shù)據(jù)特點和預測需求選擇合適的模型，如ARIMA模型，并進行模型評估和參數(shù)調整D.不考慮外部因素對股票價格的影響，僅基于歷史數(shù)據(jù)進行預測二、簡答題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）解釋什么是圖神經網(wǎng)絡（GNN），說明其在圖結構數(shù)據(jù)分析中的應用和優(yōu)勢，并舉例分析。2、（本題5分）解釋數(shù)據(jù)分析中的模型選擇和超參數(shù)調優(yōu)的方法，如網(wǎng)格搜索、隨機搜索等，并說明如何根據(jù)數(shù)據(jù)特點和問題選擇合適的模型和調優(yōu)策略。3、（本題5分）解釋文本挖掘的概念和主要任務，如文本分類、情感分析等，并說明文本挖掘在社交媒體分析、輿情監(jiān)測中的應用。4、（本題5分）闡述回歸分析的基本原理和類型，如線性回歸、非線性回歸等，并說明如何評估回歸模型的擬合優(yōu)度和預測能力。5、（本題5分）解釋什么是推薦系統(tǒng)，說明其工作原理和在電商、娛樂等領域的應用，列舉常見的推薦算法。三、案例分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）某汽車租賃公司掌握了不同車型的租賃需求、租賃時長、用戶偏好等。研究怎樣借助這些數(shù)據(jù)優(yōu)化車輛配置和定價策略。2、（本題5分）一家書店擁有圖書銷售數(shù)據(jù)、讀者年齡分布、熱門書籍類別等信息。優(yōu)化書店的圖書采購和陳列策略，滿足讀者需求。3、（本題5分）一家化妝品公司收集了產品銷售數(shù)據(jù)、消費者年齡、膚質等信息。研究不同產品在不同消費者群體中的市場表現(xiàn)，進行精準營銷。4、（本題5分）某在線書法教育平臺掌握了學生學習數(shù)據(jù)、課程難度感知、教師教學風格等。優(yōu)化課程體系和教學安排。5、（本題5分）某在線醫(yī)療咨詢平臺收集了患者咨詢數(shù)據(jù)、醫(yī)生回復質量、疾病類型等。優(yōu)化平臺服務流程，提高醫(yī)療咨詢的效果和滿意度。四、論述題（本大題共3個小題，共30分)1、（本題10分）金融行業(yè)擁有豐富的交易數(shù)據(jù)和客戶信息。分析如何運用數(shù)據(jù)分析技術，像風險評估模型、投資組合優(yōu)化等，識別金融風險、發(fā)現(xiàn)投資機會，提升金融機構的風險管理能力和盈利能力，同時探討在數(shù)據(jù)質量、模型準確性和監(jiān)管要求方面所面臨的挑戰(zhàn)及解決方案。2、（本題10分）金融行業(yè)面臨著復