浙江傳媒學(xué)院《媒體數(shù)據(jù)分析》2022-2023學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第1頁
浙江傳媒學(xué)院《媒體數(shù)據(jù)分析》2022-2023學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第2頁
浙江傳媒學(xué)院《媒體數(shù)據(jù)分析》2022-2023學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第3頁
浙江傳媒學(xué)院《媒體數(shù)據(jù)分析》2022-2023學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第4頁
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《媒體數(shù)據(jù)分析》2022-2023學(xué)年第一學(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)分析中,若要檢驗數(shù)據(jù)是否具有獨(dú)立性,應(yīng)使用哪種檢驗方法?()A.卡方檢驗B.F檢驗C.t檢驗D.秩和檢驗2、數(shù)據(jù)分析中的貝葉斯方法基于概率推理。假設(shè)我們要根據(jù)新的數(shù)據(jù)更新對某個事件的概率估計,以下哪個貝葉斯定理的應(yīng)用場景是常見的?()A.垃圾郵件過濾B.疾病診斷C.市場預(yù)測D.以上都是3、對于一個包含大量數(shù)值型數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集,若要快速找到數(shù)據(jù)的中位數(shù),以下哪種算法較為高效?()A.排序后取中間值B.基于分治思想的算法C.隨機(jī)選擇算法D.以上算法效率差不多4、在數(shù)據(jù)分析中,數(shù)據(jù)倉庫是存儲和管理數(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),對于中小企業(yè)來說沒有必要建設(shè)5、當(dāng)分析一組時間序列數(shù)據(jù)時,發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)存在明顯的季節(jié)性波動。為了消除季節(jié)性影響,應(yīng)該采用哪種方法?()A.移動平均B.指數(shù)平滑C.季節(jié)指數(shù)法D.線性回歸6、在數(shù)據(jù)庫中,若要實現(xiàn)多表之間的關(guān)聯(lián)查詢,以下哪種連接方式較為常用?()A.內(nèi)連接B.外連接C.交叉連接D.自然連接7、在數(shù)據(jù)分析項目中,需要對兩個不同來源的數(shù)據(jù)集進(jìn)行整合和融合,例如一個是銷售數(shù)據(jù),另一個是客戶信息數(shù)據(jù)。由于兩個數(shù)據(jù)集的格式和字段可能不一致,以下哪種方法可能有助于順利完成數(shù)據(jù)整合?()A.手動匹配和轉(zhuǎn)換B.使用數(shù)據(jù)清洗工具C.建立數(shù)據(jù)倉庫D.以上都是8、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時,選擇合適的統(tǒng)計量可以幫助我們更好地理解數(shù)據(jù)。關(guān)于均值、中位數(shù)和眾數(shù),以下描述錯誤的是:()A.均值容易受到極端值的影響B(tài).中位數(shù)是將數(shù)據(jù)排序后位于中間位置的數(shù)值C.眾數(shù)是數(shù)據(jù)中出現(xiàn)次數(shù)最多的數(shù)值,一定唯一D.對于偏態(tài)分布的數(shù)據(jù),中位數(shù)可能比均值更能反映數(shù)據(jù)的中心位置9、在建立回歸模型時,如果數(shù)據(jù)存在多重共線性,以下哪種方法可以緩解這個問題?()A.對自變量進(jìn)行中心化和標(biāo)準(zhǔn)化B.增加樣本量C.剔除一些相關(guān)的自變量D.以上都是10、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11、在數(shù)據(jù)挖掘中,聚類分析是一種常用的方法。以下關(guān)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(zhǔn)確的12、在數(shù)據(jù)分析的實際應(yīng)用中,模型的部署和更新是重要環(huán)節(jié)。假設(shè)你已經(jīng)建立了一個預(yù)測模型并投入使用,以下關(guān)于模型更新的策略,哪一項是最合理的?()A.定期重新訓(xùn)練模型,使用最新的數(shù)據(jù)B.只有當(dāng)模型性能明顯下降時才進(jìn)行更新C.從不更新模型,認(rèn)為初始模型足夠好D.隨機(jī)選擇時間更新模型13、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時,如果需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行缺失值處理,同時考慮數(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14、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15、在數(shù)據(jù)分析中,模型的可解釋性對于理解模型的決策過程和結(jié)果非常重要。假設(shè)建立了一個用于信用評估的模型,需要向決策者解釋模型是如何做出信用評分的。以下哪種模型在提供可解釋性方面更具優(yōu)勢?()A.決策樹模型B.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型C.隨機(jī)森林模型D.以上模型可解釋性相同16、數(shù)據(jù)分析在市場營銷中有著廣泛的應(yīng)用。假設(shè)一家公司想要評估不同廣告渠道的效果。以下關(guān)于數(shù)據(jù)分析在市場營銷中的描述,哪一項是錯誤的?()A.可以通過A/B測試比較不同廣告版本的效果,確定最優(yōu)方案B.客戶細(xì)分能夠幫助企業(yè)針對不同客戶群體制定個性化的營銷策略C.僅僅依靠數(shù)據(jù)分析就能夠完全了解客戶的需求和行為,無需進(jìn)行市場調(diào)研D.數(shù)據(jù)分析可以監(jiān)測營銷活動的效果,及時調(diào)整策略,提高投資回報率17、對于數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)隱私保護(hù),假設(shè)處理的數(shù)據(jù)包含敏感的個人信息。以下哪種方法可能有助于在數(shù)據(jù)分析過程中確保數(shù)據(jù)的安全性和合規(guī)性?()A.數(shù)據(jù)匿名化,去除可識別個人的信息B.加密技術(shù),對數(shù)據(jù)進(jìn)行加密處理C.訪問控制,限制對數(shù)據(jù)的訪問權(quán)限D(zhuǎn).不采取任何保護(hù)措施,直接處理數(shù)據(jù)18、數(shù)據(jù)分析中的因果推斷用于確定變量之間的因果關(guān)系。假設(shè)要研究廣告投放是否導(dǎo)致銷售額增長,以下關(guān)于因果推斷方法的描述,正確的是:()A.僅僅基于相關(guān)性分析就得出因果結(jié)論,不考慮其他潛在因素B.不進(jìn)行實驗設(shè)計和控制變量,直接觀察數(shù)據(jù)C.采用隨機(jī)對照實驗、工具變量法、雙重差分法等因果推斷方法,控制混雜因素,進(jìn)行嚴(yán)謹(jǐn)?shù)姆治龊屯茢?,并評估因果關(guān)系的強(qiáng)度和可靠性D.認(rèn)為因果關(guān)系是顯而易見的,不需要進(jìn)行專門的分析和驗證19、在數(shù)據(jù)分析項目中,項目管理和團(tuán)隊協(xié)作至關(guān)重要。假設(shè)一個團(tuán)隊正在進(jìn)行一個大型數(shù)據(jù)分析項目。以下關(guān)于項目管理的描述,哪一項是不正確的?()A.明確項目目標(biāo)和需求,制定詳細(xì)的項目計劃和時間表B.合理分配團(tuán)隊成員的任務(wù),充分發(fā)揮每個人的優(yōu)勢C.項目過程中不需要進(jìn)行溝通和協(xié)調(diào),各自完成自己的任務(wù)即可D.及時監(jiān)控項目進(jìn)度,對出現(xiàn)的問題和風(fēng)險進(jìn)行有效的管理和控制20、在數(shù)據(jù)挖掘中,Apriori算法常用于挖掘頻繁項集。以下關(guān)于Apriori算法的描述,正確的是?()A.它是一種無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法B.它只能處理數(shù)值型數(shù)據(jù)C.它的計算復(fù)雜度較低D.它需要事先指定頻繁項集的支持度閾值21、數(shù)據(jù)分析中的生存分析用于研究事件發(fā)生的時間。假設(shè)我們要研究患者的生存時間。以下關(guān)于生存分析的描述,哪一項是不準(zhǔn)確的?()A.可以計算生存率、中位生存時間等指標(biāo)B.Cox比例風(fēng)險模型常用于生存分析中的風(fēng)險因素評估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)變量對生存時間的影響22、在數(shù)據(jù)分析的過程中,數(shù)據(jù)清洗是至關(guān)重要的一步。假設(shè)你獲取了一份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。以下關(guān)于數(shù)據(jù)清洗方法的選擇,哪一項是最為關(guān)鍵的?()A.直接刪除包含缺失值或錯誤數(shù)據(jù)的記錄,以保持?jǐn)?shù)據(jù)的簡潔性B.采用均值或中位數(shù)來填充缺失值,不考慮數(shù)據(jù)的分布特征C.通過數(shù)據(jù)驗證和邏輯檢查來修正錯誤數(shù)據(jù),并去除重復(fù)記錄D.忽略數(shù)據(jù)中的問題,直接進(jìn)行后續(xù)的分析23、數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)降維技術(shù)常用于減少數(shù)據(jù)的維度。假設(shè)要處理一個高維的基因表達(dá)數(shù)據(jù)集,以降低計算復(fù)雜度同時保留重要信息。以下哪種數(shù)據(jù)降維方法在處理這種生物醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)時更能有效地實現(xiàn)降維目標(biāo)?()A.主成分分析(PCA)B.線性判別分析(LDA)C.獨(dú)立成分分析(ICA)D.因子分析24、在進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗時,發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)存在重復(fù)記錄。以下哪種方法可以有效地去除重復(fù)記錄?()A.手動篩選B.使用數(shù)據(jù)庫的去重功能C.隨機(jī)刪除一部分重復(fù)記錄D.對重復(fù)記錄進(jìn)行合并25、假設(shè)要分析一個城市的交通流量數(shù)據(jù),以優(yōu)化交通信號燈的設(shè)置和道路規(guī)劃。數(shù)據(jù)包括不同時間段、不同路段的車流量、車速等信息。為了找到交通擁堵的規(guī)律和原因,以下哪個分析角度可能是關(guān)鍵的?()A.時空分析B.基于車型的分類分析C.只關(guān)注高峰時段的分析D.隨機(jī)抽樣分析26、在數(shù)據(jù)分析中,抽樣是一種常用的方法。以下關(guān)于抽樣的描述,錯誤的是:()A.簡單隨機(jī)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27、假設(shè)要分析電商平臺上的用戶購買行為隨時間的變化,以下關(guān)于時間序列分析的描述,正確的是:()A.不考慮季節(jié)性因素,直接進(jìn)行時間序列建模B.時間序列分解可以將數(shù)據(jù)分解為趨勢、季節(jié)性和隨機(jī)成分,有助于深入分析C.短期的時間序列數(shù)據(jù)比長期的數(shù)據(jù)更有分析價值D.時間序列分析只能用于預(yù)測未來,不能用于解釋過去的行為模式28、在數(shù)據(jù)分析中,數(shù)據(jù)可視化的工具有很多,其中Tableau是一種常用的工具。以下關(guān)于Tableau的描述中,錯誤的是?()A.Tableau可以連接多種數(shù)據(jù)源,進(jìn)行數(shù)據(jù)的導(dǎo)入和整合B.Tableau可以制作各種類型的圖表,進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化C.Tableau的操作簡單易學(xué),適用于非專業(yè)用戶D.Tableau只能處理小規(guī)模數(shù)據(jù)集,對于大規(guī)模數(shù)據(jù)集無法處理29、在數(shù)據(jù)分析中,數(shù)據(jù)倉庫的性能優(yōu)化是一個重要的問題。以下關(guān)于數(shù)據(jù)倉庫性能優(yōu)化的描述中,錯誤的是?()A.數(shù)據(jù)倉庫性能優(yōu)化可以提高數(shù)據(jù)查詢和分析的效率B.數(shù)據(jù)倉庫性能優(yōu)化可以通過優(yōu)化數(shù)據(jù)存儲結(jié)構(gòu)、索引設(shè)計和查詢語句等方法來實現(xiàn)C.數(shù)據(jù)倉庫性能優(yōu)化需要考慮數(shù)據(jù)的規(guī)模、復(fù)雜度和使用頻率等因素D.數(shù)據(jù)倉庫性能優(yōu)化只需要關(guān)注硬件設(shè)備的升級和擴(kuò)展,無需考慮軟件方面的優(yōu)化30、在數(shù)據(jù)分析的地理信息分析中,假設(shè)要分析不同地區(qū)的銷售數(shù)據(jù)與地理因素的關(guān)系。以下哪種技術(shù)或方法可能有助于可視化和理解這種空間關(guān)系?()A.地理信息系統(tǒng)(GIS),繪制地圖和疊加數(shù)據(jù)B.空間自相關(guān)分析,檢測數(shù)據(jù)的空間依賴性C.克里金插值,估計未采樣點(diǎn)的值D.不考慮地理因素,僅分析銷售數(shù)據(jù)的數(shù)值特征二、論述題(本大題共5個小題,共25分)1、(本題5分)能源行業(yè)面臨著資源優(yōu)化配置和節(jié)能減排的挑戰(zhàn)。選取一家能源企業(yè),論述如何利用數(shù)據(jù)分析來優(yōu)化能源生產(chǎn)和配送,例如能源消耗預(yù)測、智能電網(wǎng)管理、可再生能源整合,以及如何在數(shù)據(jù)分析中考慮政策法規(guī)和環(huán)境因素的影響。2、(本題5分)在物流行業(yè)的逆向物流管理中,如何利用數(shù)據(jù)分析優(yōu)化退貨處理、廢棄物回收等環(huán)節(jié),降低成本和環(huán)境影響。3、(本題5分)隨著智慧城市的建設(shè),城市各個系統(tǒng)產(chǎn)生了海量的數(shù)據(jù)。論述如何通過數(shù)據(jù)分析技術(shù),像城市交通流量預(yù)測、資源分配優(yōu)化等,提升城市的運(yùn)行效率和居民生活質(zhì)量,同時思考在數(shù)據(jù)治理架構(gòu)、數(shù)據(jù)安全保障和跨部門協(xié)作方面的挑戰(zhàn)及應(yīng)對措施。4、(本題5分)影視娛樂行業(yè)利用數(shù)據(jù)分析來了解觀眾喜好和優(yōu)化內(nèi)容創(chuàng)作。請深入闡述如何通過數(shù)據(jù)分析來預(yù)測影視作品的受歡迎程度、制定營銷策略和開發(fā)新的創(chuàng)意,分析數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策在影視制作和發(fā)行中的優(yōu)勢和局限性,以及如何應(yīng)對觀眾需求的快速變化。5、(本題5分)在物流企業(yè)的客戶關(guān)系管理中,如何利用數(shù)據(jù)分析識別客戶價值,制定差異化的客戶服務(wù)策略,提高客戶滿意度和忠誠度。三、簡答題(本大題共5個小題,共25分)1、(本題5分)在處理文本分類問題時,除了傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法,深度學(xué)習(xí)方法如Transformer架構(gòu)有何優(yōu)勢?舉例說明其應(yīng)用。2、(本題5分)說明在數(shù)據(jù)分析中如何進(jìn)行數(shù)據(jù)的特征工程以適應(yīng)深度學(xué)習(xí)模型?請闡述包括數(shù)據(jù)歸一化、特征提取等方法,并舉例說明。3、(本題5分)解釋數(shù)據(jù)挖掘中的情感分析在客戶反饋處理中的應(yīng)用,說明如何提取和分析客戶的情感傾向。4、(本題5分)說明

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