浙江傳媒學院《數(shù)據挖掘與可視化》2022-2023學年第一學期期末試卷

自覺遵守考場紀律如考試作弊此答卷無效密自覺遵守考場紀律如考試作弊此答卷無效密封線第1頁，共3頁浙江傳媒學院

《數(shù)據挖掘與可視化》2022-2023學年第一學期期末試卷院(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25個小題，每小題1分，共25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、在對一個社交媒體平臺的用戶興趣數(shù)據進行分析，例如關注的話題、參與的討論組等，以進行精準的廣告投放。以下哪種數(shù)據挖掘技術可能在用戶畫像和廣告定向中發(fā)揮重要作用？（）A.分類算法B.聚類算法C.關聯(lián)規(guī)則挖掘D.以上都是2、假設我們要分析一個網站的用戶行為數(shù)據，以下哪種方法可以用于識別用戶的訪問模式？（）A.關聯(lián)規(guī)則挖掘B.分類算法C.聚類分析D.回歸分析3、數(shù)據分析中，數(shù)據質量問題會影響分析結果的準確性和可靠性。以下關于數(shù)據質量的說法中，錯誤的是？（）A.數(shù)據質量包括準確性、完整性、一致性、時效性等多個方面B.數(shù)據質量問題可以通過數(shù)據清洗、驗證和監(jiān)控等方法來解決C.提高數(shù)據質量需要從數(shù)據的采集、存儲、處理等各個環(huán)節(jié)入手D.一旦數(shù)據進入數(shù)據倉庫，就不需要再關注數(shù)據質量問題了4、對于一個包含多個數(shù)值型變量的數(shù)據集，若要判斷數(shù)據是否符合正態(tài)分布，應采用哪種檢驗方法？（）A.t檢驗B.卡方檢驗C.正態(tài)性檢驗D.F檢驗5、對于一個不平衡的數(shù)據集，若要通過采樣方法來平衡數(shù)據，以下哪種采樣策略可能會導致過擬合？（）A.隨機過采樣B.隨機欠采樣C.SMOTE采樣D.以上都有可能6、數(shù)據分析中的特征選擇用于篩選出對目標變量最有預測能力的特征。假設要分析一個包含數(shù)百個特征的數(shù)據集，以預測某種疾病的發(fā)生概率。以下哪種特征選擇方法在處理這種高維度數(shù)據時更能有效地篩選出關鍵特征？（）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7、在數(shù)據分析中，數(shù)據挖掘算法的選擇很重要。以下關于數(shù)據挖掘算法選擇的說法中，錯誤的是？（）A.數(shù)據挖掘算法的選擇應根據數(shù)據的特點、分析目的和計算資源等因素來確定B.不同的數(shù)據挖掘算法適用于不同類型的數(shù)據和問題，沒有一種算法是萬能的C.選擇數(shù)據挖掘算法時，可以參考其他類似項目的經驗，但不能完全照搬D.數(shù)據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8、在數(shù)據分析中，數(shù)據預處理的自動化是提高效率的重要手段。以下關于數(shù)據預處理自動化的說法中，錯誤的是？（）A.數(shù)據預處理自動化可以使用腳本和工具來實現(xiàn)，減少手動處理的工作量B.數(shù)據預處理自動化可以提高數(shù)據的一致性和準確性，減少人為錯誤C.數(shù)據預處理自動化需要根據具體的數(shù)據和問題進行定制化開發(fā)，不能通用D.數(shù)據預處理自動化可以完全替代手動處理，不需要人工干預9、在數(shù)據分析中，數(shù)據可視化的工具有很多，其中Tableau是一種常用的工具。以下關于Tableau的描述中，錯誤的是？（）A.Tableau可以連接多種數(shù)據源，進行數(shù)據的導入和整合B.Tableau可以制作各種類型的圖表，進行數(shù)據可視化C.Tableau的操作簡單易學，適用于非專業(yè)用戶D.Tableau只能處理小規(guī)模數(shù)據集，對于大規(guī)模數(shù)據集無法處理10、在數(shù)據分析的探索性分析階段，假設面對一個包含消費者購買行為的大型數(shù)據集，包括購買金額、購買頻率、購買商品類別等多個變量。為了初步了解數(shù)據的特征、分布和潛在關系，以下哪種方法可能最為有效？（）A.計算各個變量的均值、中位數(shù)和標準差等統(tǒng)計量B.進行相關性分析，確定變量之間的關聯(lián)程度C.繪制直方圖和散點圖來觀察變量的分布和關系D.隨機抽取部分數(shù)據進行簡單觀察11、對于一個包含分類變量和數(shù)值變量的數(shù)據集，若要進行關聯(lián)規(guī)則挖掘，以下哪種方法較為合適？（）A.Apriori算法B.FP-Growth算法C.Eclat算法D.以上都是12、在對一個社交網絡的用戶關系數(shù)據進行分析，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13、數(shù)據分析中的分類算法用于將數(shù)據分為不同的類別。假設要根據客戶的消費行為將其分為高價值客戶和低價值客戶，以下關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)據的特征和算法的適用性B.只關注分類算法的準確率，不考慮召回率和F1值等其他評估指標C.深入分析數(shù)據特征和業(yè)務需求，比較不同分類算法的性能，如決策樹、支持向量機、神經網絡等，并選擇最適合的算法，同時結合多種評估指標進行綜合評價D.認為分類算法的參數(shù)設置不重要，使用默認參數(shù)即可14、在數(shù)據分析中，數(shù)據挖掘的結果解釋和評估是確保結果可靠性的重要環(huán)節(jié)。以下關于數(shù)據挖掘結果解釋和評估的說法中，錯誤的是？（）A.數(shù)據挖掘結果解釋和評估應結合具體的業(yè)務問題和背景進行B.數(shù)據挖掘結果解釋和評估可以使用統(tǒng)計方法和可視化工具來輔助C.數(shù)據挖掘結果解釋和評估應考慮結果的準確性、可靠性和實用性等方面D.數(shù)據挖掘結果解釋和評估只需要由數(shù)據分析師進行，不需要其他人員參與15、在進行數(shù)據分析時，數(shù)據采樣是一種常見的技術。假設要從一個大規(guī)模的數(shù)據集中抽取樣本進行分析，以下關于數(shù)據采樣的描述，哪一項是不準確的？（）A.隨機采樣能夠保證每個數(shù)據點被抽取的概率相等，具有較好的代表性B.分層采樣可以根據某些特征將數(shù)據集分層，然后從各層中抽取樣本，以確保樣本的多樣性C.采樣的樣本量越大，分析結果就越接近總體的真實情況，但也會增加計算成本D.數(shù)據采樣可以隨意進行，不需要考慮數(shù)據的分布和特征16、在數(shù)據分析的聚類分析中，假設要將一組客戶根據其消費行為和偏好進行分組?？蛻魯?shù)據包括購買歷史、瀏覽記錄和評價等多維度信息。為了得到有意義且區(qū)分度高的聚類結果，以下哪種聚類算法可能表現(xiàn)更優(yōu)？（）A.K-Means聚類，基于距離進行分組B.層次聚類，構建層次結構C.密度聚類，基于數(shù)據的密度分布D.隨機將客戶分配到不同的組17、主成分分析（PCA）是一種數(shù)據降維技術。假設要對高維數(shù)據進行降維以便于分析和可視化，以下關于主成分分析的描述，正確的是：（）A.不考慮數(shù)據的方差和相關性，直接進行主成分提取B.提取過多的主成分，導致信息冗余，增加分析的復雜性C.合理確定保留的主成分數(shù)量，使其能夠在最大程度保留原始數(shù)據信息的同時降低維度，并解釋主成分的含義D.認為主成分分析可以適用于所有類型的數(shù)據，不進行數(shù)據的預處理和適用性評估18、在數(shù)據庫中，若要實現(xiàn)多表之間的關聯(lián)查詢，以下哪種連接方式較為常用？（）A.內連接B.外連接C.交叉連接D.自然連接19、在數(shù)據分析中，數(shù)據倉庫的性能優(yōu)化是一個重要的問題。以下關于數(shù)據倉庫性能優(yōu)化的描述中，錯誤的是？（）A.數(shù)據倉庫性能優(yōu)化可以提高數(shù)據查詢和分析的效率B.數(shù)據倉庫性能優(yōu)化可以通過優(yōu)化數(shù)據存儲結構、索引設計和查詢語句等方法來實現(xiàn)C.數(shù)據倉庫性能優(yōu)化需要考慮數(shù)據的規(guī)模、復雜度和使用頻率等因素D.數(shù)據倉庫性能優(yōu)化只需要關注硬件設備的升級和擴展，無需考慮軟件方面的優(yōu)化20、在數(shù)據分析的地理信息分析中，假設要分析不同地區(qū)的銷售數(shù)據與地理因素的關系。以下哪種技術或方法可能有助于可視化和理解這種空間關系？（）A.地理信息系統(tǒng)（GIS），繪制地圖和疊加數(shù)據B.空間自相關分析，檢測數(shù)據的空間依賴性C.克里金插值，估計未采樣點的值D.不考慮地理因素，僅分析銷售數(shù)據的數(shù)值特征21、在數(shù)據分析中，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22、數(shù)據分析中的異常值檢測對于識別數(shù)據中的異常情況非常重要。假設在一個生產過程的質量控制數(shù)據集中發(fā)現(xiàn)了異常值，以下哪種方法可能有助于確定這些異常值是由隨機誤差還是系統(tǒng)故障引起的？（）A.比較異常值與歷史數(shù)據的模式B.查看生產過程中的其他相關參數(shù)C.咨詢生產線上的工作人員D.以上方法都可能有幫助23、在處理大數(shù)據時，分布式計算框架發(fā)揮了重要作用。以下關于分布式計算框架的描述，正確的是：（）A.Hadoop僅適用于數(shù)據存儲，不支持數(shù)據處理B.Spark相比Hadoop，在迭代計算方面性能更優(yōu)C.分布式計算框架可以解決數(shù)據的一致性問題，但無法提高計算效率D.分布式計算框架中的節(jié)點之間不需要進行通信和協(xié)調24、在數(shù)據分析中，數(shù)據挖掘的算法和技術有很多，其中神經網絡是一種常用的算法。以下關于神經網絡的描述中，錯誤的是？（）A.神經網絡可以用于分類、回歸和聚類等問題B.神經網絡的結構包括輸入層、隱藏層和輸出層C.神經網絡的訓練過程需要大量的數(shù)據和計算資源D.神經網絡的結果是確定性的，不會受到數(shù)據噪聲和異常值的影響25、在進行數(shù)據分析時，異常值的檢測和處理是重要的環(huán)節(jié)。假設我們在分析一組生產線上的產品質量數(shù)據。以下關于異常值的描述，哪一項是不準確的？（）A.異常值可能是由于數(shù)據錄入錯誤或特殊情況導致的B.可以通過箱線圖等方法直觀地檢測異常值C.對于異常值，應該立即刪除，以免影響分析結果D.對異常值的處理需要根據具體情況進行判斷，有時需要進一步調查原因二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）在數(shù)據分析中，如何進行假設檢驗？請說明常見的假設檢驗類型，如t檢驗、方差分析等的適用場景和步驟，并舉例說明。2、（本題5分）闡述數(shù)據分析師如何處理多源異構數(shù)據，包括數(shù)據整合、轉換和清洗的方法，并舉例說明在實際項目中的應用。3、（本題5分）描述數(shù)據分析中的數(shù)據預處理中的數(shù)據平滑技術，如移動平均、指數(shù)平滑等的原理和應用場景，并舉例說明。4、（本題5分）在數(shù)據分析中，如何進行數(shù)據的標準化和歸一化？請說明它們的目的、方法和適用場景，并舉例說明。三、案例分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）某旅游預訂平臺收集了用戶的行程變更數(shù)據、特殊需求、目的地天氣變化等。研究怎樣借助這些數(shù)據提供更貼心的應急服務和行程調整建議。2、（本題5分）一家手機制造商收集了產品的銷售數(shù)據，包括型號、顏色、配置、銷售地區(qū)、銷售數(shù)量等。研究各地區(qū)對不同型號和配置手機的偏好差異以及銷售趨勢。3、（本題5分）某在線票務平臺掌握了演出門票銷售數(shù)據、觀眾地域分布、熱門演出類型等。分析演出市場的需求特點，策劃更有吸引力的票務活動。4、（本題5分）某電商平臺擁有大量的用戶交易數(shù)據，包括商品類別、購買時間、購買金額等。分析如何通過這些數(shù)據挖掘用戶的購買偏好，以優(yōu)化商品推薦策略。5、（本題5分）一家運動品牌收集了產品銷售數(shù)據，包括鞋類、服裝、運動器材、銷售地區(qū)、價格等。研究不同銷售地區(qū)對各類運動產品的需求特點和