中國礦業(yè)大學(xué)徐海學(xué)院《數(shù)據(jù)分析與可視化實(shí)踐》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第1頁
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學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場(chǎng)____________準(zhǔn)考證號(hào)學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場(chǎng)____________準(zhǔn)考證號(hào)…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁,共3頁中國礦業(yè)大學(xué)徐海學(xué)院《數(shù)據(jù)分析與可視化實(shí)踐》

2023-2024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20個(gè)小題,每小題2分,共40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、在數(shù)據(jù)分析的異常檢測(cè)中,假設(shè)要從大量的交易數(shù)據(jù)中找出異常的交易行為,例如高額、頻繁或不符合常規(guī)模式的交易。以下哪種異常檢測(cè)方法可能更能有效地發(fā)現(xiàn)這些異常?()A.基于統(tǒng)計(jì)的方法,設(shè)定閾值判斷異常B.基于距離的方法,計(jì)算數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的距離C.基于密度的方法,根據(jù)數(shù)據(jù)的局部密度D.不進(jìn)行異常檢測(cè),認(rèn)為所有交易都是正常的2、對(duì)于數(shù)據(jù)分析中的文本情感分析,假設(shè)要分析大量的產(chǎn)品評(píng)論,判斷其是正面、負(fù)面還是中性情感。以下哪種方法在處理自然語言的情感傾向時(shí)可能更有效?()A.使用情感詞典,匹配關(guān)鍵詞B.基于機(jī)器學(xué)習(xí)的分類模型C.深度學(xué)習(xí)模型,如循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.人工閱讀和判斷每條評(píng)論的情感3、在進(jìn)行數(shù)據(jù)倉庫設(shè)計(jì)時(shí),需要考慮數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和組織方式。假設(shè)要為一個(gè)大型企業(yè)構(gòu)建數(shù)據(jù)倉庫,以支持復(fù)雜的查詢和分析需求。以下哪種數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)在處理大規(guī)模企業(yè)數(shù)據(jù)時(shí)更具擴(kuò)展性和性能優(yōu)勢(shì)?()A.星型架構(gòu)B.雪花架構(gòu)C.混合架構(gòu)D.以上架構(gòu)沒有區(qū)別4、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(cuò)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(duì)準(zhǔn)確的5、在數(shù)據(jù)預(yù)處理中,處理異常值是重要的環(huán)節(jié)。假設(shè)我們有一個(gè)包含員工工資的數(shù)據(jù)集,以下關(guān)于異常值處理的描述,正確的是:()A.直接刪除異常值,不進(jìn)行任何進(jìn)一步的分析B.異常值一定是錯(cuò)誤的數(shù)據(jù),必須修正C.分析異常值產(chǎn)生的原因,根據(jù)具體情況決定處理方式D.異常值對(duì)數(shù)據(jù)分析沒有任何影響,無需關(guān)注6、對(duì)于一個(gè)聚類問題,如果事先不知道聚類的類別數(shù),以下哪種方法可以幫助確定合適的類別數(shù)?()A.肘部法則B.輪廓系數(shù)C.Calinski-Harabasz指數(shù)D.以上都是7、在數(shù)據(jù)分析中,若要比較不同組數(shù)據(jù)的離散程度,以下哪個(gè)指標(biāo)可以使用?()A.方差B.均值C.中位數(shù)D.眾數(shù)8、當(dāng)分析一個(gè)金融投資組合的績(jī)效數(shù)據(jù),包括不同資產(chǎn)的收益率、風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)、相關(guān)性等,以優(yōu)化投資組合配置。以下哪個(gè)原則可能是在風(fēng)險(xiǎn)和收益平衡中需要首要考慮的?()A.最大化收益率B.最小化風(fēng)險(xiǎn)C.符合投資者的風(fēng)險(xiǎn)偏好D.以上都不是9、假設(shè)我們正在分析客戶的購買行為數(shù)據(jù),想要了解客戶購買某一產(chǎn)品的頻率分布。以下哪種統(tǒng)計(jì)量最適合描述這種數(shù)據(jù)?()A.均值B.中位數(shù)C.眾數(shù)D.標(biāo)準(zhǔn)差10、假設(shè)要對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行快速排序,以下哪種算法在平均情況下性能較好?()A.冒泡排序B.插入排序C.快速排序D.選擇排序11、在數(shù)據(jù)分析中,若要分析數(shù)據(jù)的偏態(tài)和峰態(tài),以下哪個(gè)統(tǒng)計(jì)量可以提供相關(guān)信息?()A.偏度系數(shù)B.峰度系數(shù)C.協(xié)方差D.相關(guān)系數(shù)12、關(guān)于數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)預(yù)處理,假設(shè)數(shù)據(jù)集中存在極端值,這些極端值可能會(huì)對(duì)后續(xù)的分析產(chǎn)生較大影響。以下哪種處理極端值的方法可能較為恰當(dāng)?()A.直接刪除包含極端值的數(shù)據(jù)點(diǎn)B.對(duì)極端值進(jìn)行縮尾或截尾處理C.將極端值替換為平均值D.不處理極端值,保留原始數(shù)據(jù)13、在數(shù)據(jù)分析中,數(shù)據(jù)預(yù)處理的步驟包括數(shù)據(jù)清洗、轉(zhuǎn)換和歸一化等。假設(shè)我們要對(duì)一組數(shù)值型數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。以下關(guān)于數(shù)據(jù)預(yù)處理的描述,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換可以將數(shù)據(jù)映射到不同的范圍或格式,便于后續(xù)分析B.歸一化可以將數(shù)據(jù)縮放到相同的范圍,避免不同量級(jí)數(shù)據(jù)的影響C.數(shù)據(jù)預(yù)處理對(duì)數(shù)據(jù)分析的結(jié)果影響不大,可以隨意進(jìn)行D.對(duì)于離群點(diǎn),可以采用截?cái)嗷騑insorize等方法進(jìn)行處理14、對(duì)于一個(gè)具有分類和數(shù)值型特征的數(shù)據(jù)集合,若要進(jìn)行預(yù)處理,以下哪些步驟可能會(huì)被包括?()A.編碼分類特征B.處理異常值C.標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)值型特征D.以上都是15、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí),選擇合適的算法和模型需要考慮數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和分析目的。假設(shè)我們有一個(gè)不平衡的數(shù)據(jù)集,其中一個(gè)類別占比極少,以下哪種方法可以處理這種不平衡問題?()A.過采樣B.欠采樣C.調(diào)整分類閾值D.以上都是16、在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時(shí),分布式計(jì)算框架如Hadoop被廣泛應(yīng)用。假設(shè)要對(duì)數(shù)十億行的日志數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,以下哪個(gè)Hadoop組件可能主要負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)?()A.HDFSB.MapReduceC.YARND.Hive17、在數(shù)據(jù)分析中,若要比較多個(gè)總體的均值是否相等,以下哪種方法較為常用?()A.方差分析B.多重比較C.假設(shè)檢驗(yàn)D.以上都是18、在數(shù)據(jù)分析中,因果推斷用于確定變量之間的因果關(guān)系。假設(shè)要研究廣告投入與銷售額之間的因果關(guān)系,以下關(guān)于因果推斷的描述,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.隨機(jī)對(duì)照實(shí)驗(yàn)是確定因果關(guān)系的黃金標(biāo)準(zhǔn),但在實(shí)際中可能難以實(shí)施B.觀察性研究可以通過控制混雜因素來推斷因果關(guān)系,但存在一定的局限性C.相關(guān)性強(qiáng)就意味著存在因果關(guān)系,可以直接根據(jù)相關(guān)性得出因果結(jié)論D.可以使用工具變量、雙重差分等方法來解決因果推斷中的內(nèi)生性問題19、在數(shù)據(jù)分析的抽樣方法中,假設(shè)要從一個(gè)大規(guī)模的數(shù)據(jù)集中抽取一部分樣本進(jìn)行分析。為了保證樣本具有代表性,以下哪種抽樣方法可能是較好的選擇?()A.簡(jiǎn)單隨機(jī)抽樣,每個(gè)個(gè)體被抽取的概率相等B.分層抽樣,按不同層次分別抽樣C.系統(tǒng)抽樣,按照一定的間隔抽取D.不進(jìn)行抽樣,直接分析整個(gè)數(shù)據(jù)集20、在數(shù)據(jù)分析中,數(shù)據(jù)質(zhì)量是一個(gè)關(guān)鍵問題。以下關(guān)于數(shù)據(jù)質(zhì)量的描述中,錯(cuò)誤的是?()A.數(shù)據(jù)質(zhì)量包括數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、完整性、一致性和時(shí)效性等方面B.數(shù)據(jù)質(zhì)量問題可能會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)分析結(jié)果的錯(cuò)誤和不可靠C.提高數(shù)據(jù)質(zhì)量可以通過數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)驗(yàn)證和數(shù)據(jù)監(jiān)控等方法來實(shí)現(xiàn)D.數(shù)據(jù)質(zhì)量只與數(shù)據(jù)的來源有關(guān),與數(shù)據(jù)分析的方法和工具無關(guān)二、簡(jiǎn)答題(本大題共3個(gè)小題,共15分)1、(本題5分)在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí),如何處理數(shù)據(jù)中的噪聲?解釋噪聲的來源和對(duì)分析的影響,以及常用的去噪方法。2、(本題5分)說明在數(shù)據(jù)分析中如何進(jìn)行數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)分析以發(fā)現(xiàn)潛在的業(yè)務(wù)規(guī)則?請(qǐng)闡述關(guān)聯(lián)分析的方法和技術(shù),并舉例說明在電商數(shù)據(jù)中的應(yīng)用。3、(本題5分)在大數(shù)據(jù)分析中,流數(shù)據(jù)處理是常見的場(chǎng)景。請(qǐng)說明流數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和處理流數(shù)據(jù)的常用技術(shù),如Storm、Flink等的工作原理。三、案例分析題(本大題共5個(gè)小題,共25分)1、(本題5分)某在線烘焙教學(xué)平臺(tái)保存了教學(xué)視頻觀看數(shù)據(jù)、用戶實(shí)踐成果、課程改進(jìn)建議等。優(yōu)化教學(xué)內(nèi)容和互動(dòng)環(huán)節(jié)。2、(本題5分)某電商直播平臺(tái)記錄了不同主播在不同時(shí)間段的直播數(shù)據(jù)和銷售業(yè)績(jī)。探討如何依據(jù)這些數(shù)據(jù)制定主播的排班和激勵(lì)機(jī)制。3、(本題5分)一家健身中心記錄了會(huì)員的鍛煉數(shù)據(jù),包含鍛煉項(xiàng)目、鍛煉時(shí)長(zhǎng)、會(huì)員性別、年齡等。探討不同性別和年齡會(huì)員對(duì)鍛煉項(xiàng)目和時(shí)長(zhǎng)的選擇差異。4、(本題5分)某在線圍棋用品銷售平臺(tái)記錄了銷售數(shù)據(jù)、圍棋棋盤材質(zhì)偏好、棋子工藝需求等。提供多樣化的圍棋用品選擇。5、(本題5分)某電商平臺(tái)的數(shù)碼產(chǎn)品類目擁有豐富的銷售數(shù)據(jù),涵蓋品牌、產(chǎn)品型號(hào)、價(jià)格、銷量、促銷活動(dòng)等。分析促銷活動(dòng)對(duì)不同品牌和型號(hào)數(shù)碼產(chǎn)品銷量的影響。四、論述題(本大題共2個(gè)小題,共20分)1、(本題10分)在當(dāng)今數(shù)字

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