浙江傳媒學(xué)院《商業(yè)數(shù)據(jù)分析》2021-2022學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

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《商業(yè)數(shù)據(jù)分析》2021-2022學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號(hào)一二三四總分得分一、單選題（本大題共25個(gè)小題，每小題1分，共25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、在進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理時(shí)，數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化或歸一化是常見的操作。假設(shè)要對(duì)一組包含不同量綱的特征數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，以下哪種方法可能是最常用的？（）A.最小-最大標(biāo)準(zhǔn)化B.Z-score標(biāo)準(zhǔn)化C.小數(shù)定標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化D.以上方法使用頻率相同2、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(gè)高維的基因表達(dá)數(shù)據(jù)集，以降低計(jì)算復(fù)雜度同時(shí)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(shí)更能有效地實(shí)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3、假設(shè)要分析某公司產(chǎn)品在不同市場(chǎng)的銷售趨勢(shì)，同時(shí)考慮市場(chǎng)的競(jìng)爭(zhēng)情況和宏觀經(jīng)濟(jì)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、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，如果需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行缺失值處理，同時(shí)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5、當(dāng)分析一組數(shù)據(jù)的離散程度時(shí)，以下哪個(gè)指標(biāo)不僅考慮了數(shù)據(jù)的偏離程度，還考慮了數(shù)據(jù)的分布形態(tài)？（）A.方差B.標(biāo)準(zhǔn)差C.平均差D.變異系數(shù)6、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7、在對(duì)一家公司的人力資源數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，例如員工的績(jī)效評(píng)估、工作年限、培訓(xùn)經(jīng)歷等，以找出影響員工績(jī)效的因素，并為人力資源決策提供支持。以下哪種分析方法可能有助于發(fā)現(xiàn)潛在的模式和關(guān)系？（）A.主成分分析B.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘C.文本挖掘D.以上都是8、在數(shù)據(jù)清洗過程中，若發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)存在異常值，以下哪種處理方式較為合理？（）A.直接刪除異常值B.對(duì)異常值進(jìn)行修正C.將異常值視為缺失值處理D.分析異常值產(chǎn)生的原因后再?zèng)Q定處理方式9、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10、數(shù)據(jù)分析中的分類算法用于將數(shù)據(jù)分為不同的類別。假設(shè)要根據(jù)客戶的消費(fèi)行為將其分為高價(jià)值客戶和低價(jià)值客戶，以下關(guān)于分類算法選擇的描述，正確的是：（）A.隨意選擇一種分類算法，不考慮數(shù)據(jù)的特征和算法的適用性B.只關(guān)注分類算法的準(zhǔn)確率，不考慮召回率和F1值等其他評(píng)估指標(biāo)C.深入分析數(shù)據(jù)特征和業(yè)務(wù)需求，比較不同分類算法的性能，如決策樹、支持向量機(jī)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等，并選擇最適合的算法，同時(shí)結(jié)合多種評(píng)估指標(biāo)進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)D.認(rèn)為分類算法的參數(shù)設(shè)置不重要，使用默認(rèn)參數(shù)即可11、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，特征工程對(duì)于模型的性能有著重要影響。假設(shè)你正在處理一個(gè)預(yù)測(cè)房?jī)r(jià)的數(shù)據(jù)集，包含房屋面積、房間數(shù)量、地理位置等特征。以下關(guān)于特征工程的操作，哪一項(xiàng)是最需要謹(jǐn)慎處理的？（）A.對(duì)數(shù)值型特征進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化或歸一化處理，使其具有相同的量綱B.將地理位置轉(zhuǎn)換為經(jīng)緯度數(shù)值，并作為新的特征C.基于現(xiàn)有特征創(chuàng)建新的交互特征，如房屋面積與房間數(shù)量的乘積D.隨意刪除一些看起來不重要的特征，以簡(jiǎn)化模型12、數(shù)據(jù)挖掘是從大量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)潛在模式和知識(shí)的過程。假設(shè)你在一個(gè)電商網(wǎng)站的交易數(shù)據(jù)中進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，旨在發(fā)現(xiàn)客戶的購(gòu)買行為模式。以下關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的選擇，哪一項(xiàng)是最有可能有效的？（）A.使用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘，找出經(jīng)常一起購(gòu)買的商品組合B.應(yīng)用決策樹算法進(jìn)行分類，預(yù)測(cè)客戶是否會(huì)購(gòu)買某類商品C.利用聚類分析將客戶分為不同的群體，基于群體特征進(jìn)行營(yíng)銷D.以上三種技術(shù)結(jié)合使用，全面挖掘數(shù)據(jù)中的潛在信息13、數(shù)據(jù)分析中的文本分類任務(wù)可以使用多種機(jī)器學(xué)習(xí)算法。假設(shè)我們要對(duì)大量的新聞文章進(jìn)行分類，以下哪種算法在處理文本分類時(shí)可能需要更多的特征工程工作？（）A.決策樹B.支持向量機(jī)C.樸素貝葉斯D.隨機(jī)森林14、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(cuò)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(jiǎn)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(duì)于大規(guī)模數(shù)據(jù)集無(wú)法處理15、在處理多變量數(shù)據(jù)時(shí)，降維技術(shù)可以幫助我們簡(jiǎn)化分析。假設(shè)我們有一個(gè)包含多個(gè)相關(guān)變量的數(shù)據(jù)集，以下哪種降維技術(shù)可以保留數(shù)據(jù)的局部結(jié)構(gòu)？（）A.主成分分析（PCA）B.線性判別分析（LDA）C.t分布隨機(jī)鄰域嵌入（t-SNE）D.局部線性嵌入（LLE）16、在時(shí)間序列數(shù)據(jù)分析中，除了預(yù)測(cè)未來值，還可以進(jìn)行季節(jié)性分析。假設(shè)我們有一個(gè)銷售數(shù)據(jù)的時(shí)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(dòng)平均季節(jié)分解法C.加法模型D.以上都是17、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18、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，如果數(shù)據(jù)分布呈現(xiàn)右偏態(tài)，以下哪種統(tǒng)計(jì)量更能代表數(shù)據(jù)的集中趨勢(shì)？（）A.均值B.中位數(shù)C.眾數(shù)D.標(biāo)準(zhǔn)差19、假設(shè)要分析某公司不同產(chǎn)品線的利潤(rùn)貢獻(xiàn)度，以下哪種圖表能夠清晰地展示各產(chǎn)品線的利潤(rùn)占比及排名？（）A.帕累托圖B.?；鶊DC.弦圖D.以上都不是20、在進(jìn)行數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)和融合時(shí)，需要確保數(shù)據(jù)的一致性和準(zhǔn)確性。假設(shè)你有來自不同系統(tǒng)的銷售數(shù)據(jù)和庫(kù)存數(shù)據(jù)，要進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析。以下關(guān)于數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)方法的選擇，哪一項(xiàng)是最需要注意的？（）A.根據(jù)共同的主鍵或標(biāo)識(shí)符進(jìn)行精確匹配關(guān)聯(lián)B.使用模糊匹配算法，允許一定程度的差異進(jìn)行關(guān)聯(lián)C.不進(jìn)行任何預(yù)處理，直接將數(shù)據(jù)合并，期望自動(dòng)關(guān)聯(lián)D.隨機(jī)選擇一種關(guān)聯(lián)方法，不考慮數(shù)據(jù)的特點(diǎn)21、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)預(yù)處理是一個(gè)重要的步驟。以下關(guān)于數(shù)據(jù)預(yù)處理的目的，錯(cuò)誤的是？（）A.去除數(shù)據(jù)中的噪聲和異常值，提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量B.統(tǒng)一數(shù)據(jù)的格式和單位，便于后續(xù)的分析和處理C.對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行編碼和轉(zhuǎn)換，使其適合特定的數(shù)據(jù)分析方法D.增加數(shù)據(jù)的數(shù)量，提高數(shù)據(jù)分析的結(jié)果的可靠性22、數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)可視化能夠幫助我們更直觀地理解數(shù)據(jù)。假設(shè)我們要展示不同地區(qū)的銷售額及其隨時(shí)間的變化趨勢(shì)，以下哪種可視化圖表可能是最適合的？（）A.餅圖B.柱狀圖C.折線圖D.箱線圖23、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24、在數(shù)據(jù)庫(kù)管理中，當(dāng)多個(gè)用戶同時(shí)對(duì)同一數(shù)據(jù)表進(jìn)行操作時(shí)，為了保證數(shù)據(jù)的一致性，通常會(huì)采用哪種技術(shù)？（）A.數(shù)據(jù)備份B.事務(wù)處理C.數(shù)據(jù)加密D.索引優(yōu)化25、在數(shù)據(jù)分析的探索性數(shù)據(jù)分析（EDA）中，以下不屬于常用方法的是（）A.繪制箱線圖B.進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)C.計(jì)算數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計(jì)量D.觀察數(shù)據(jù)的分布二、簡(jiǎn)答題（本大題共4個(gè)小題，共20分)1、（本題5分）描述數(shù)據(jù)隱私保護(hù)中的差分隱私技術(shù)的原理和應(yīng)用場(chǎng)景，說明其優(yōu)缺點(diǎn)，并舉例說明如何在實(shí)際數(shù)據(jù)分析中應(yīng)用差分隱私。2、（本題5分）說明在數(shù)據(jù)分析中如何進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)注，包括標(biāo)注的方法、質(zhì)量控制和標(biāo)注人員的管理，并舉例說明標(biāo)注數(shù)據(jù)在機(jī)器學(xué)習(xí)中的作用。3、（本題5分）解釋什么是聯(lián)邦學(xué)習(xí)，說明其在數(shù)據(jù)隱私保護(hù)和分布式計(jì)算中的應(yīng)用場(chǎng)景和優(yōu)勢(shì)，并舉例分析。4、（本題5分）在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)清洗是非常重要的一個(gè)環(huán)節(jié)，請(qǐng)解釋數(shù)據(jù)清洗的主要步驟以及每個(gè)步驟的目的和常用方法。三、案例分析題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）某在線游戲公司保存了玩家的游戲數(shù)據(jù)，包含游戲時(shí)長(zhǎng)、游戲等級(jí)、充值金額、游戲模式等。分析玩家在不同游戲模式下的游戲時(shí)長(zhǎng)與充值金額的關(guān)系。2、（本題5分）一家服裝品牌公司收集了各門店的銷售數(shù)據(jù)、款式流行度、顧客反饋等。預(yù)測(cè)服裝潮流趨勢(shì)，優(yōu)化產(chǎn)品線和庫(kù)存管理。3、（本題5分）某城市的交通管理部門掌握了道路車流量、交通事故記錄、信號(hào)燈設(shè)置等數(shù)據(jù)。分析如何借助這些數(shù)據(jù)優(yōu)化交通信號(hào)燈控制，緩解交通擁堵。4、（本題5分）一家手機(jī)制造商收集了產(chǎn)品的銷售數(shù)據(jù)，包括型號(hào)、顏色、配置、銷售地區(qū)、銷售數(shù)量等。研究各地區(qū)對(duì)不同型號(hào)和配置手機(jī)的偏好差異以及銷售趨勢(shì)。5、（本題5分）某在線教育平臺(tái)收集了不同年齡段學(xué)生的學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)、學(xué)習(xí)效果評(píng)估等。研究如何根據(jù)這些數(shù)據(jù)開發(fā)適合不同年齡段的課程和教學(xué)方法。四、論述題（本大題共3個(gè)小題，共30分)1、（本題10分）在人力資源管理中，員工的績(jī)效、培訓(xùn)和離職等數(shù)據(jù)具有重要價(jià)值。以某大型企業(yè)為例，論述如何通過