南京審計大學金審學院《數(shù)據(jù)采集與審計》2022-2023學年第一學期期末試卷

學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁南京審計大學金審學院《數(shù)據(jù)采集與審計》

2022-2023學年第一學期期末試卷題號一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共30個小題，每小題1分，共30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、在數(shù)據(jù)分析的社交網(wǎng)絡分析中，假設要研究一個社交平臺上用戶之間的關系和信息傳播。以下哪個指標或概念對于理解網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)和影響力可能是重要的？（）A.度中心性，衡量節(jié)點的連接數(shù)量B.介數(shù)中心性，反映節(jié)點在路徑中的重要性C.接近中心性，體現(xiàn)節(jié)點與其他節(jié)點的接近程度D.不考慮網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)，只關注用戶發(fā)布的內(nèi)容2、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)分析的方法有很多，其中關聯(lián)規(guī)則挖掘是一種常用的方法。以下關于關聯(lián)規(guī)則挖掘的描述中，錯誤的是？（）A.關聯(lián)規(guī)則挖掘可以用來發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中不同變量之間的關聯(lián)關系B.關聯(lián)規(guī)則挖掘的結(jié)果可以用支持度和置信度來衡量C.關聯(lián)規(guī)則挖掘只適用于數(shù)值型數(shù)據(jù)，對于分類型數(shù)據(jù)無法處理D.關聯(lián)規(guī)則挖掘可以幫助企業(yè)進行商品推薦和營銷策略制定3、假設要分析某公司產(chǎn)品在不同市場的銷售趨勢，同時考慮市場的競爭情況和宏觀經(jīng)濟環(huán)境，以下哪種分析方法較為綜合？（）A.情景分析B.敏感性分析C.蒙特卡羅模擬D.以上都不是4、在時間序列數(shù)據(jù)分析中，預測未來值是常見的任務。假設我們有一組月度銷售數(shù)據(jù)，以下關于時間序列預測方法的描述，正確的是：（）A.簡單線性回歸可以準確預測時間序列數(shù)據(jù)的未來值B.ARIMA模型適用于具有明顯季節(jié)性和趨勢性的時間序列C.不考慮數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性，直接應用預測模型D.預測的時間跨度越長，預測結(jié)果的準確性就越高5、數(shù)據(jù)倉庫是數(shù)據(jù)分析的重要基礎設施。假設一個企業(yè)要構(gòu)建數(shù)據(jù)倉庫來整合來自不同業(yè)務系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，以下哪個步驟是首先要進行的？（）A.確定數(shù)據(jù)倉庫的架構(gòu)B.進行數(shù)據(jù)清洗和轉(zhuǎn)換C.定義數(shù)據(jù)模型D.選擇合適的數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)6、在數(shù)據(jù)分析中，模型評估不僅要看準確率等指標，還要考慮模型的可解釋性。假設要解釋一個決策樹模型的決策過程，以下關于模型可解釋性的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以通過查看決策樹的結(jié)構(gòu)和節(jié)點的分裂條件來理解模型的決策邏輯B.特征重要性評估可以幫助確定哪些特征對模型的決策影響較大C.模型的可解釋性只對簡單模型如決策樹重要，對于復雜模型如深度學習模型不重要D.向業(yè)務人員和決策者解釋模型的決策過程，有助于增強對模型的信任和應用7、在進行數(shù)據(jù)分析時，如果需要對數(shù)據(jù)進行分組統(tǒng)計，以下哪個函數(shù)在Python中經(jīng)常被使用？（）A.groupby()B.merge()C.concat()D.pivot_table()8、在時間序列數(shù)據(jù)分析中，除了預測未來值，還可以進行季節(jié)性分析。假設我們有一個銷售數(shù)據(jù)的時間序列，顯示出明顯的季節(jié)性特征，以下哪種方法可以用于提取和分析季節(jié)性成分？（）A.季節(jié)指數(shù)法B.移動平均季節(jié)分解法C.加法模型D.以上都是9、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)的可解釋性對于決策支持很重要。假設要向管理層解釋一個預測銷售趨勢的模型結(jié)果，以下關于數(shù)據(jù)可解釋性方法的描述，正確的是：（）A.使用復雜的數(shù)學公式和技術術語，讓管理層難以理解B.不提供任何解釋，讓管理層自行判斷C.采用簡單直觀的圖表、案例分析和通俗易懂的語言，解釋模型的輸入、輸出和決策依據(jù)，幫助管理層做出明智的決策D.認為數(shù)據(jù)可解釋性不重要，只要模型預測準確就行10、在進行數(shù)據(jù)預處理時，數(shù)據(jù)標準化或歸一化是常見的操作。假設要對一組包含不同量綱的特征數(shù)據(jù)進行標準化，以下哪種方法可能是最常用的？（）A.最小-最大標準化B.Z-score標準化C.小數(shù)定標標準化D.以上方法使用頻率相同11、在數(shù)據(jù)挖掘中，若要對圖像數(shù)據(jù)進行分析，以下哪種技術可能會被用到？（）A.深度學習B.決策樹C.關聯(lián)規(guī)則D.因子分析12、在數(shù)據(jù)分析中，抽樣是一種常用的方法。以下關于抽樣的描述，錯誤的是：（）A.簡單隨機抽樣保證了每個樣本被抽取的概率相等B.分層抽樣可以保證樣本在不同層次上具有代表性C.整群抽樣的效率較高，但精度可能較低D.抽樣不會引入偏差，能完全反映總體的特征13、數(shù)據(jù)挖掘技術在發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的潛在模式和關系方面發(fā)揮著重要作用。假設我們要從電商網(wǎng)站的用戶購買記錄中挖掘用戶的購買行為模式。以下關于數(shù)據(jù)挖掘的描述，哪一項是不正確的？（）A.關聯(lián)規(guī)則挖掘可以發(fā)現(xiàn)不同商品之間的關聯(lián)關系，幫助進行商品推薦B.分類算法能夠根據(jù)已知的類別標簽對新的數(shù)據(jù)進行分類預測C.聚類分析將數(shù)據(jù)分為不同的組，但這些組必須事先定義好D.數(shù)據(jù)挖掘需要大量的數(shù)據(jù)和計算資源，同時結(jié)果需要進一步的分析和驗證14、在進行回歸分析時，如果殘差不滿足正態(tài)分布，可能會對模型產(chǎn)生什么影響？（）A.影響模型的準確性B.導致系數(shù)估計有偏差C.模型的預測能力下降D.以上都是15、對于一個包含大量重復數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)表，以下哪種操作可以有效地減少數(shù)據(jù)存儲空間？（）A.建立索引B.數(shù)據(jù)壓縮C.數(shù)據(jù)分區(qū)D.數(shù)據(jù)清理16、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)挖掘算法的選擇很重要。以下關于數(shù)據(jù)挖掘算法選擇的說法中，錯誤的是？（）A.數(shù)據(jù)挖掘算法的選擇應根據(jù)數(shù)據(jù)的特點、分析目的和計算資源等因素來確定B.不同的數(shù)據(jù)挖掘算法適用于不同類型的數(shù)據(jù)和問題，沒有一種算法是萬能的C.選擇數(shù)據(jù)挖掘算法時，可以參考其他類似項目的經(jīng)驗，但不能完全照搬D.數(shù)據(jù)挖掘算法的選擇只需要考慮算法的準確性，其他因素如計算效率等可以忽略不計17、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)抽樣是一種常用的方法。以下關于數(shù)據(jù)抽樣的說法中，錯誤的是？（）A.數(shù)據(jù)抽樣可以減少數(shù)據(jù)分析的時間和成本，同時保證樣本具有代表性B.隨機抽樣是一種常用的數(shù)據(jù)抽樣方法，能夠確保每個數(shù)據(jù)點被選中的概率相等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)果就越準確，因此應盡量選擇大樣本18、在數(shù)據(jù)挖掘中，聚類分析是一種常用的方法。以下關于聚類分析的描述，錯誤的是？（）A.可以將數(shù)據(jù)分成不同的類別B.類別之間的差異明顯C.不需要事先指定類別數(shù)量D.聚類結(jié)果是絕對準確的19、數(shù)據(jù)分析中的文本挖掘用于從大量文本數(shù)據(jù)中提取有價值的信息。假設要從客戶的評價文本中挖掘他們的滿意度，以下關于文本挖掘的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以使用詞袋模型將文本轉(zhuǎn)換為數(shù)值向量，以便進行后續(xù)的分析B.情感分析能夠判斷文本的情感傾向，如積極、消極或中性C.主題模型可以發(fā)現(xiàn)文本中的潛在主題，但無法確定每個文本所屬的具體主題D.文本挖掘不需要對文本進行預處理，如分詞和去除停用詞20、在數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)預處理階段，以下關于數(shù)據(jù)標準化和歸一化的敘述，不準確的是（）A.數(shù)據(jù)標準化是將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為具有零均值和單位方差的分布，使不同特征在數(shù)值上具有可比性B.數(shù)據(jù)歸一化是將數(shù)據(jù)映射到特定的區(qū)間，如[0,1]或[-1,1]，以消除量綱的影響C.標準化和歸一化對于某些算法（如基于距離的算法）的性能提升有幫助，但不是必需的步驟D.無論數(shù)據(jù)的分布和特征如何，都應該進行標準化或歸一化處理，以確保分析結(jié)果的準確性21、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)的歸一化和標準化是常見的操作。假設你有一個包含不同量綱特征的數(shù)據(jù)集，以下關于這兩種操作的作用，哪一項是最關鍵的？（）A.使數(shù)據(jù)符合正態(tài)分布，便于進行統(tǒng)計分析B.消除特征之間的量綱差異，使不同特征具有可比性C.增加數(shù)據(jù)的多樣性和復雜性D.沒有實際作用，可以忽略22、對于數(shù)據(jù)分析中的優(yōu)化問題，假設要在一定的約束條件下最大化或最小化某個目標函數(shù)。以下哪種優(yōu)化算法可能適用于解決這類復雜的優(yōu)化任務？（）A.線性規(guī)劃，處理線性目標和約束B.遺傳算法，通過模擬進化過程搜索最優(yōu)解C.模擬退火算法，避免陷入局部最優(yōu)D.不進行優(yōu)化，隨機選擇解決方案23、在數(shù)據(jù)挖掘中，若要預測客戶的購買行為，以下哪種方法可能會被采用？（）A.分類算法B.回歸算法C.關聯(lián)規(guī)則挖掘D.以上都有可能24、在進行數(shù)據(jù)分析時，有時候需要對多個數(shù)據(jù)集進行合并和連接。假設我們有兩個數(shù)據(jù)集，分別包含客戶的基本信息和購買記錄，以下哪種連接方式可以根據(jù)共同的客戶ID將兩個數(shù)據(jù)集合并？（）A.內(nèi)連接B.外連接C.左連接D.以上都是25、數(shù)據(jù)分析中，經(jīng)常需要對數(shù)據(jù)進行可視化展示。以下關于數(shù)據(jù)可視化的說法，不正確的是：（）A.柱狀圖適合用于比較不同類別之間的數(shù)據(jù)差異B.折線圖常用于展示數(shù)據(jù)隨時間的變化趨勢C.餅圖能夠清晰地反映出各部分數(shù)據(jù)占總體的比例關系D.箱線圖主要用于展示數(shù)據(jù)的分布范圍，對于數(shù)據(jù)的集中趨勢展示效果不佳26、在數(shù)據(jù)分析中，時間序列分析用于處理具有時間順序的數(shù)據(jù)。假設我們要分析股票價格的歷史數(shù)據(jù)。以下關于時間序列分析的描述，哪一項是錯誤的？（）A.可以使用移動平均等方法對時間序列進行平滑處理，去除噪聲B.自回歸模型（AR）和移動平均模型（MA）可以用于預測時間序列的未來值C.時間序列數(shù)據(jù)一定是平穩(wěn)的，不需要進行平穩(wěn)性檢驗D.可以結(jié)合多種時間序列模型，提高預測的準確性27、對于數(shù)據(jù)分析中的關聯(lián)規(guī)則挖掘，假設要從超市的銷售數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)商品之間的購買關聯(lián)，例如哪些商品經(jīng)常一起被購買。以下哪種關聯(lián)規(guī)則挖掘算法可能會產(chǎn)生更有價值的結(jié)果？（）A.Apriori算法，基于頻繁項集挖掘B.FP-Growth算法，提高挖掘效率C.Eclat算法，基于垂直數(shù)據(jù)格式D.不進行關聯(lián)規(guī)則挖掘，依靠直覺判斷商品關聯(lián)28、在數(shù)據(jù)分析中，模型選擇和調(diào)優(yōu)是提高性能的關鍵步驟。假設要在多個分類模型中選擇最優(yōu)的模型，以下關于模型選擇和調(diào)優(yōu)的描述，哪一項是不準確的？（）A.可以通過交叉驗證等技術來評估不同模型在不同參數(shù)下的性能B.網(wǎng)格搜索和隨機搜索是常用的參數(shù)調(diào)優(yōu)方法，可以找到較優(yōu)的參數(shù)組合C.模型的復雜度越高，性能就越好，應該優(yōu)先選擇復雜的模型D.結(jié)合業(yè)務需求和數(shù)據(jù)特點，選擇適合的模型和調(diào)優(yōu)方法29、假設要分析股票市場數(shù)據(jù)的波動性，以下關于波動性分析方法的描述，正確的是：（）A.計算簡單移動平均就能準確衡量股票價格的波動性B.標準差越大，說明股票價格的波動性越小C.歷史波動率對預測未來股票價格的波動沒有參考價值D.采用ARCH和GARCH模型可以更好地捕捉股票價格波動的聚類性和異方差性30、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)可視化是重要的環(huán)節(jié)。若要展示不同年齡段人群的收入分布情況，以下哪種圖表最為合適？（）A.折線圖B.餅圖C.箱線圖D.柱狀圖二、論述題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）在制造業(yè)的供應鏈管理中，數(shù)據(jù)分析可以提高效率和降低成本。以某電子制造企業(yè)為例，分析如何運用數(shù)據(jù)分析來優(yōu)化原材料采購、生產(chǎn)計劃安排、物流配送，以及如何應對供應鏈中斷的風險和快速恢復。2、（本題5分）在公共服務領域，如教育、醫(yī)療、交通等，政府可以利用數(shù)據(jù)分析來評估政策效果、優(yōu)化資源配置、提高服務質(zhì)量。論述政府部門如何有效地收集、整合和分析數(shù)據(jù)，以及如何將數(shù)據(jù)分析結(jié)果用于政策制定和改進。3、（本題5分）對于電商平臺的退換貨數(shù)據(jù)，論述如何運用數(shù)據(jù)分析找出產(chǎn)品質(zhì)量和服務的問題，改進供應鏈管理和售后服務。4、（本題5分）體育行業(yè)越來越依賴數(shù)據(jù)分析來提升運動員表現(xiàn)、賽事運營和觀眾體驗。請詳細論述如何利用數(shù)據(jù)分析進行運動員體能監(jiān)測、比賽戰(zhàn)術分析和球迷行為研究，探討數(shù)據(jù)分析在體育產(chǎn)業(yè)中的發(fā)展趨勢和潛在風險，如數(shù)據(jù)的過度依賴和誤判。5、（本題5分）在物流配送中心的選址問題中，如何利用數(shù)據(jù)分析綜合考慮交通、成本、需求等因素，選擇最優(yōu)的配送中心位置。三、簡答題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）簡述數(shù)據(jù)挖掘中的圖挖掘，包括社交網(wǎng)絡分析、知識圖譜等，說明其應用場景和相關技術。2、（本題5分）在進行關聯(lián)規(guī)則挖掘時，解釋Apriori算法的基本思想和步驟，并舉例說明如何通過關聯(lián)規(guī)則挖掘發(fā)現(xiàn)有價值的商業(yè)信息。3、（本題5分）簡述數(shù)據(jù)挖掘中的音頻挖掘，包括音頻分類、語音識別等，說明其應用領域和挑戰(zhàn)。4