江西工程職業(yè)學院《數據建模與分析》2023-2024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…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁江西工程職業(yè)學院《數據建模與分析》

2023-2024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15個小題，每小題1分，共15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、數據分析中的特征選擇旨在從眾多特征中挑選出最有價值的特征。假設要從一組高度相關的特征中進行選擇，以下哪種方法可能是合適的？（）A.基于相關性的特征選擇B.基于遞歸消除的特征選擇C.基于隨機森林的特征重要性評估D.以上方法都可以2、在數據挖掘中，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.可以將數據分成不同的類別B.類別之間的差異明顯C.不需要事先指定類別數量D.聚類結果是絕對準確的3、在進行數據分析時，如果數據分布呈現右偏態(tài)，以下哪種統(tǒng)計量更能代表數據的集中趨勢？（）A.均值B.中位數C.眾數D.標準差4、對于數據分析中的優(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。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5、在處理時間序列數據時，如果需要對數據進行季節(jié)性分解，以下哪種方法在Python中常用？（）A.statsmodels庫中的seasonal_decompose函數B.scikit-learn庫中的decomposition模塊C.pandas庫中的resample函數D.matplotlib庫中的plot函數6、假設我們正在分析一家公司的銷售數據，以制定營銷策略。以下關于數據分析目的和方法的描述，正確的是：（）A.主要目的是找出銷售額最高的產品，通過簡單排序就能實現B.為了預測未來銷售趨勢，應該使用時間序列分析方法C.分析客戶地域分布對銷售的影響時，無需考慮其他因素D.要評估不同營銷渠道的效果，只需比較銷售額的大小7、在建立回歸模型時，如果自變量的數量較多，為了篩選出對因變量有顯著影響的自變量，以下哪種方法經常被使用？（）A.逐步回歸B.嶺回歸C.套索回歸D.以上都是8、在時間序列數據分析中，預測未來值是常見的任務。假設我們有一組月度銷售數據，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據的未來值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.不考慮數據的平穩(wěn)性，直接應用預測模型D.預測的時間跨度越長，預測結果的準確性就越高9、在進行數據可視化時，若要展示數據的分布情況，以下哪種圖表最為合適？（）A.折線圖B.柱狀圖C.箱線圖D.餅圖10、在進行數據分析時，選擇合適的統(tǒng)計量可以幫助我們更好地理解數據。關于均值、中位數和眾數，以下描述錯誤的是：（）A.均值容易受到極端值的影響B(tài).中位數是將數據排序后位于中間位置的數值C.眾數是數據中出現次數最多的數值，一定唯一D.對于偏態(tài)分布的數據，中位數可能比均值更能反映數據的中心位置11、數據分析中的異常檢測用于發(fā)現數據中的異常值或離群點。假設我們在分析生產線上的產品質量數據，以下哪種異常檢測方法可能適用于檢測突然出現的質量下降？（）A.基于統(tǒng)計的方法B.基于距離的方法C.基于密度的方法D.以上都是12、數據分析中的假設檢驗用于判斷樣本數據是否支持某個假設。假設要檢驗一種新的教學方法是否能顯著提高學生的成績，以下關于假設檢驗的描述，正確的是：（）A.不設定原假設和備擇假設，直接進行檢驗B.忽略檢驗的顯著性水平，隨意得出結論C.正確設定原假設和備擇假設，選擇合適的檢驗統(tǒng)計量，根據顯著性水平和樣本數據進行推斷，并解釋檢驗結果的實際意義D.只關注檢驗結果是否拒絕原假設，不考慮效應大小和實際應用價值13、在處理多變量數據時，降維技術可以幫助我們簡化分析。假設我們有一個包含多個相關變量的數據集，以下哪種降維技術可以保留數據的局部結構？（）A.主成分分析（PCA）B.線性判別分析（LDA）C.t分布隨機鄰域嵌入（t-SNE）D.局部線性嵌入（LLE）14、假設要分析一個城市的交通流量數據，以優(yōu)化交通信號燈的設置和道路規(guī)劃。數據包括不同時間段、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鍵的？（）A.時空分析B.基于車型的分類分析C.只關注高峰時段的分析D.隨機抽樣分析15、在聚類分析中，以下關于K-Means算法的描述，不正確的是：（）A.算法需要事先指定聚類的個數KB.初始聚類中心的選擇對最終結果影響不大C.算法通過不斷迭代來優(yōu)化聚類結果D.適用于處理大規(guī)模數據二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）闡述在數據分析中，如何進行數據的特征工程，包括特征提取、選擇和構建的方法，以及它們對模型性能的影響。2、（本題5分）在進行回歸分析時，如何判斷模型是否存在過擬合或欠擬合？請介紹診斷方法和解決措施。3、（本題5分）在數據分析中，如何評估模型的泛化能力？請說明常見的評估方法和指標，并解釋如何通過交叉驗證等技術來提高模型的泛化能力。4、（本題5分）在數據分析中，如何處理高維數據？請闡述常見的降維方法，如特征選擇、主成分分析等的原理和適用場景。三、論述題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）探討在社交媒體的廣告投放中，如何通過數據分析精準定位目標受眾，優(yōu)化廣告內容和投放策略，提高廣告效果和投資回報率。2、（本題5分）在能源交易市場中，如何利用數據分析來預測價格走勢、評估市場風險和優(yōu)化交易策略？請深入探討數據的來源和處理方法，以及市場不確定性對分析結果的影響。3、（本題5分）在在線游戲的運營中，數據分析可以優(yōu)化游戲內經濟系統(tǒng)和玩家留存。以某大型多人在線游戲為例，探討如何運用數據分析來平衡游戲內資源產出與消耗、制定付費策略、提高玩家活躍度，以及如何根據玩家行為數據進行游戲更新和改進。4、（本題5分）在餐飲外賣領域，訂單數據、配送數據和用戶評價數據等日益增多。分析如何借助數據分析手段，如配送效率提升、餐廳菜品優(yōu)化等，提高餐飲外賣服務質量，同時探討在數據隱私保護、配送人員管理和市場競爭激烈方面可能面臨的問題及應對方法。5、（本題5分）旅游業(yè)在數字化轉型過程中積累了豐富的游客數據。以某旅游公司為例，分析如何運用數據分析來預測旅游需求、優(yōu)化旅游線路設計、提升客戶滿意度，以及如何處理跨地域、多源異構的數據整合和分析問題。四、案例分析題（本大題共4個小題，共40分)1、（本題10分）某在線象棋教學平臺積累了學員對弈數據、棋藝進步情況、教學資源滿意度等。豐富象棋教學資源，提高教學質量。2、（本題10分）某外賣平臺存有商家和用戶的數據，包括菜品類別、銷售額、配送時間、用戶評價等。分析商家的菜品類別與銷售額之間的關系以