景德鎮(zhèn)學(xué)院《數(shù)據(jù)挖掘B》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁景德鎮(zhèn)學(xué)院

《數(shù)據(jù)挖掘B》2023-2024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、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時，需要考慮數(shù)據(jù)的時效性和動態(tài)性。假設(shè)要分析實時的交通流量數(shù)據(jù)，以優(yōu)化交通信號燈控制策略。以下哪種數(shù)據(jù)分析方法在處理這種實時動態(tài)數(shù)據(jù)時更能及時提供有效的決策支持？（）A.流數(shù)據(jù)分析B.批量數(shù)據(jù)分析C.離線數(shù)據(jù)分析D.以上方法效果相同2、在進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化時，若要展示數(shù)據(jù)的分布和趨勢，以下哪種組合的圖表較為合適？（）A.直方圖和折線圖B.箱線圖和散點圖C.餅圖和柱狀圖D.雷達(dá)圖和樹形圖3、數(shù)據(jù)分析中的隨機森林是一種集成學(xué)習(xí)算法。假設(shè)我們使用隨機森林進(jìn)行分類任務(wù)，以下哪個因素會影響隨機森林的性能？（）A.決策樹的數(shù)量B.特征的隨機選擇C.樣本的隨機抽樣D.以上都是4、數(shù)據(jù)分析中的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中項之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。假設(shè)我們要分析超市購物籃數(shù)據(jù)。以下關(guān)于關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的描述，哪一項是錯誤的？（）A.支持度表示項集在數(shù)據(jù)集中出現(xiàn)的頻率B.置信度表示在包含前提項集的情況下，包含結(jié)果項集的概率C.提升度大于1表示關(guān)聯(lián)規(guī)則是有效的，小于1表示是無效的D.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘只能發(fā)現(xiàn)簡單的兩兩關(guān)聯(lián)關(guān)系，不能處理復(fù)雜的關(guān)聯(lián)模式5、對于一個不平衡的數(shù)據(jù)集，若要通過采樣方法來平衡數(shù)據(jù)，以下哪種采樣策略可能會導(dǎo)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、對于一個高維度的數(shù)據(jù)集，若要快速找到與給定數(shù)據(jù)點最相似的k個數(shù)據(jù)點，以下哪種算法效率較高？（）A.K-Means算法B.KNN算法C.DBSCAN算法D.層次聚類算法7、在時間序列數(shù)據(jù)分析中，預(yù)測未來值是常見的任務(wù)。假設(shè)我們有一組月度銷售數(shù)據(jù)，以下關(guān)于時間序列預(yù)測方法的描述，正確的是：（）A.簡單線性回歸可以準(zhǔn)確預(yù)測時間序列數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)的平穩(wěn)性，直接應(yīng)用預(yù)測模型D.預(yù)測的時間跨度越長，預(yù)測結(jié)果的準(zhǔn)確性就越高8、數(shù)據(jù)分析中的實時數(shù)據(jù)分析要求快速處理和響應(yīng)數(shù)據(jù)。假設(shè)要構(gòu)建一個實時監(jiān)控系統(tǒng)來跟蹤網(wǎng)站的流量變化，以下關(guān)于實時數(shù)據(jù)分析技術(shù)選擇的描述，正確的是：（）A.選擇傳統(tǒng)的批處理技術(shù)，不考慮實時性要求B.采用復(fù)雜且難以維護的實時分析框架，不考慮實際需求和資源限制C.根據(jù)數(shù)據(jù)量、延遲要求和技術(shù)團隊的能力，選擇合適的實時數(shù)據(jù)分析技術(shù)，如Flink、KafkaStreams等，并進(jìn)行性能優(yōu)化和監(jiān)控D.認(rèn)為實時數(shù)據(jù)分析不需要考慮數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和完整性9、關(guān)于數(shù)據(jù)分析中的回歸分析，假設(shè)要研究員工的工作年限與工資收入之間的關(guān)系。數(shù)據(jù)存在一定的噪聲和非線性特征。以下哪種回歸模型可能更適合捕捉這種復(fù)雜的關(guān)系？（）A.線性回歸，假設(shè)關(guān)系是線性的B.多項式回歸，考慮非線性關(guān)系C.邏輯回歸，處理二分類問題D.不進(jìn)行回歸分析，僅通過描述性統(tǒng)計觀察10、數(shù)據(jù)預(yù)處理中的特征工程用于創(chuàng)建有意義的特征。假設(shè)要為一個機器學(xué)習(xí)模型準(zhǔn)備輸入特征，以下關(guān)于特征工程的描述，正確的是：（）A.直接使用原始數(shù)據(jù)的所有特征，不進(jìn)行任何處理和轉(zhuǎn)換B.隨意創(chuàng)建新的特征，不考慮其合理性和有效性C.基于對數(shù)據(jù)的理解和業(yè)務(wù)知識，進(jìn)行特征選擇、提取、構(gòu)建和變換，以提高模型的性能和可解釋性D.認(rèn)為特征工程對模型性能影響不大，不重視這一環(huán)節(jié)11、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)預(yù)處理的方法有很多，其中數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化是一種常用的方法。以下關(guān)于數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化的描述中，錯誤的是？（）A.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化可以將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為具有相同尺度和單位的數(shù)值B.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化可以提高數(shù)據(jù)分析的結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性C.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化的方法有多種，如min-max標(biāo)準(zhǔn)化、z-score標(biāo)準(zhǔn)化等D.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化只適用于數(shù)值型數(shù)據(jù)，對于分類型數(shù)據(jù)無法處理12、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時，如果數(shù)據(jù)不符合正態(tài)分布，以下哪種統(tǒng)計方法可能不再適用？（）A.t檢驗B.方差分析C.線性回歸D.以上都是13、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時，選擇合適的算法和模型需要考慮數(shù)據(jù)的特點和分析目的。假設(shè)我們有一個不平衡的數(shù)據(jù)集，其中一個類別占比極少，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14、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)可視化常常用于呈現(xiàn)復(fù)雜的數(shù)據(jù)關(guān)系。以下關(guān)于數(shù)據(jù)可視化工具的說法中，錯誤的是？（）A.Tableau是一款功能強大的數(shù)據(jù)可視化軟件，可連接多種數(shù)據(jù)源進(jìn)行分析和展示B.PowerBI具有直觀的界面和豐富的可視化圖表類型，適合企業(yè)級數(shù)據(jù)分析C.Excel只能進(jìn)行簡單的數(shù)據(jù)可視化，對于大規(guī)模數(shù)據(jù)分析不夠?qū)嵱肈.數(shù)據(jù)可視化工具的選擇只取決于個人喜好，與數(shù)據(jù)類型和分析需求無關(guān)15、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)質(zhì)量是一個關(guān)鍵問題。以下關(guān)于數(shù)據(jù)質(zhì)量的描述中，錯誤的是？（）A.數(shù)據(jù)質(zhì)量包括數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、完整性、一致性和時效性等方面B.數(shù)據(jù)質(zhì)量問題可能會導(dǎo)致數(shù)據(jù)分析結(jié)果的錯誤和不可靠C.提高數(shù)據(jù)質(zhì)量可以通過數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)驗證和數(shù)據(jù)監(jiān)控等方法來實現(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)16、在數(shù)據(jù)分析的抽樣方法中，假設(shè)要從一個大規(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.簡單隨機抽樣，每個個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，直接分析整個數(shù)據(jù)集17、當(dāng)分析一個移動應(yīng)用的用戶使用數(shù)據(jù)，比如使用頻率、功能使用情況、用戶留存率等，以改進(jìn)應(yīng)用的功能和用戶體驗。為了增加用戶留存率，以下哪種策略可能是有效的？（）A.推出新的功能B.優(yōu)化應(yīng)用的界面設(shè)計C.加強用戶互動和社交元素D.以上都是18、在進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化時，若要展示數(shù)據(jù)的層次結(jié)構(gòu)，以下哪種圖表較為合適？（）A.樹形圖B.旭日圖C.和弦圖D.以上都是19、在數(shù)據(jù)挖掘的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中，以下哪個指標(biāo)用于衡量規(guī)則的有效性和實用性？（）A.支持度B.置信度C.提升度D.以上都是20、在處理大數(shù)據(jù)時，分布式計算框架發(fā)揮了重要作用。以下關(guān)于分布式計算框架的描述，正確的是：（）A.Hadoop僅適用于數(shù)據(jù)存儲，不支持?jǐn)?shù)據(jù)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(jù)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(jìn)行通信和協(xié)調(diào)21、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時，若數(shù)據(jù)的樣本量較小，以下哪種統(tǒng)計方法需要謹(jǐn)慎使用？（）A.方差分析B.t檢驗C.非參數(shù)檢驗D.回歸分析22、數(shù)據(jù)可視化在數(shù)據(jù)分析中有助于直觀地理解數(shù)據(jù)。假設(shè)要展示不同地區(qū)的銷售額分布情況，以下關(guān)于數(shù)據(jù)可視化選擇的描述，正確的是：（）A.使用折線圖，因為它能夠清晰地顯示銷售額隨時間的變化趨勢B.采用柱狀圖，能直觀對比不同地區(qū)銷售額的差異C.選擇餅圖，以便準(zhǔn)確呈現(xiàn)各地區(qū)銷售額占總銷售額的比例D.運用散點圖，可分析銷售額與其他相關(guān)因素的關(guān)系23、數(shù)據(jù)可視化是數(shù)據(jù)分析的重要手段之一。以下關(guān)于數(shù)據(jù)可視化的作用，不準(zhǔn)確的是（）A.數(shù)據(jù)可視化能夠?qū)?fù)雜的數(shù)據(jù)以直觀、易懂的圖形和圖表形式呈現(xiàn)，幫助人們快速理解數(shù)據(jù)的含義和趨勢B.通過數(shù)據(jù)可視化，可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的隱藏模式、異常值和關(guān)系，為進(jìn)一步的分析提供線索C.數(shù)據(jù)可視化只是為了讓數(shù)據(jù)看起來更美觀，對于數(shù)據(jù)分析的實質(zhì)內(nèi)容沒有太大幫助D.好的數(shù)據(jù)可視化能夠有效地傳達(dá)信息，支持決策制定，并與他人分享分析結(jié)果24、在數(shù)據(jù)庫中，若要執(zhí)行事務(wù)處理以確保數(shù)據(jù)的一致性，以下哪個特性是關(guān)鍵的？（）A.原子性B.一致性C.隔離性D.持久性25、對于一組具有明顯層次結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)，以下哪種數(shù)據(jù)分析方法較為合適？（）A.層次聚類B.K-Means聚類C.密度聚類D.均值漂移聚類26、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)挖掘是一種高級的技術(shù)。以下關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘的描述中，錯誤的是？（）A.數(shù)據(jù)挖掘可以從大量的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)隱藏的模式和規(guī)律B.數(shù)據(jù)挖掘可以使用機器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行數(shù)據(jù)的分類、聚類和預(yù)測C.數(shù)據(jù)挖掘需要專業(yè)的技術(shù)和知識，對于普通用戶來說難以掌握D.數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果一定是準(zhǔn)確無誤的，可以直接用于決策27、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)可視化是一種重要的手段。以下關(guān)于數(shù)據(jù)可視化的描述中，錯誤的是？（）A.數(shù)據(jù)可視化可以幫助人們更直觀地理解數(shù)據(jù)B.數(shù)據(jù)可視化可以通過圖表、圖形等形式展示數(shù)據(jù)的特征和趨勢C.數(shù)據(jù)可視化只適用于大型數(shù)據(jù)集，對于小數(shù)據(jù)集沒有太大作用D.數(shù)據(jù)可視化可以提高數(shù)據(jù)分析的效率和準(zhǔn)確性28、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)隱私和安全是需要關(guān)注的重要問題。假設(shè)要處理包含個人敏感信息的數(shù)據(jù)，以下關(guān)于數(shù)據(jù)隱私和安全的描述，哪一項是不準(zhǔn)確的？（）A.可以采用數(shù)據(jù)加密技術(shù)對敏感數(shù)據(jù)進(jìn)行加密存儲和傳輸，保護數(shù)據(jù)的機密性B.匿名化和脫敏處理可以在一定程度上保護個人隱私，但需要注意處理方法的合理性C.只要數(shù)據(jù)在企業(yè)內(nèi)部使用，就不需要考慮數(shù)據(jù)隱私和安全的問題D.遵守相關(guān)的法律法規(guī)和行業(yè)規(guī)范，是保障數(shù)據(jù)隱私和安全的基本要求29、在數(shù)據(jù)分析的過程中，建立數(shù)據(jù)模型是常見的做法。關(guān)于數(shù)據(jù)模型的選擇，以下說法不正確的是（）A.線性回歸模型適用于分析自變量和因變量之間的線性關(guān)系B.決策樹模型能夠處理非線性關(guān)系，并且具有較好的可解釋性C.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在處理大規(guī)模、復(fù)雜的數(shù)據(jù)時表現(xiàn)出色，但模型的解釋性較差D.選擇數(shù)據(jù)模型時，只需要考慮模型的預(yù)測準(zhǔn)確性，而不需要考慮模型的復(fù)雜度和計算資源需求30、在進(jìn)行地理數(shù)據(jù)分析時，以下關(guān)于地理數(shù)據(jù)分析方法的描述，正確的是：（）A.簡單的地圖繪制就能充分展示地理數(shù)據(jù)的特征B.空間聚類分析對于發(fā)現(xiàn)地理數(shù)據(jù)中的聚集模式?jīng)]有幫助C.地理加權(quán)回歸可以考慮空間異質(zhì)性對變量關(guān)系的影響D.不需要考慮地理坐標(biāo)系和投影的選擇，對分析結(jié)果影響不大二、論述題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）在醫(yī)療影像診斷中，如何利用數(shù)據(jù)分析來輔助醫(yī)生進(jìn)行疾病判斷、提高診斷準(zhǔn)確性和效率？請?zhí)接憯?shù)據(jù)分析技術(shù)在醫(yī)療影像領(lǐng)域的應(yīng)用、數(shù)據(jù)的安全性和醫(yī)生的培訓(xùn)需求。2、（本題5分）分析在醫(yī)療數(shù)據(jù)的多模態(tài)融合中，如何整合圖像數(shù)據(jù)、文本數(shù)據(jù)和數(shù)值數(shù)據(jù)等，為疾病診斷和治療提供更全面的信息。3、（本題5分）在人力資源管理中，數(shù)據(jù)分析可以幫助企業(yè)優(yōu)化招聘流程、員工績效評估和人才發(fā)展規(guī)劃。請詳細(xì)論述如何利用數(shù)據(jù)分析進(jìn)行人才需求預(yù)測、員工離職風(fēng)險評估和培訓(xùn)效果評估，探討數(shù)據(jù)分析在人力資源領(lǐng)域的創(chuàng)新應(yīng)用和潛在的倫理問題。4、（本題5分）探討在電商平臺的商品定價策略中，如何運用數(shù)據(jù)分析考慮成本、市場需求、競爭對手價格等因素，制定合理的商品價格。5、（本題5分）分析在在線旅游平臺的用戶評論數(shù)據(jù)中，如何運用情感分析了解用戶對旅游目的地和服務(wù)的滿意度，改進(jìn)旅游產(chǎn)品和服務(wù)。三、簡答題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）在進(jìn)行時間序列預(yù)測時，如何考慮外部因素的影響？請舉例說明如何將外部因素納入預(yù)測模型中。2、（本題5分）簡述數(shù)據(jù)分析師在面對復(fù)雜業(yè)務(wù)問題時，如何進(jìn)行問題分解和逐步解決，包括使用的分析方法和工具。3、（本題5分）闡述在數(shù)據(jù)分析中，如何進(jìn)行數(shù)據(jù)的價值評估，包括直接價值、潛在價值和風(fēng)險價值等方面的評估方法。4、（本題5分）在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)存儲和處理面臨諸多挑戰(zhàn)。請說明Hadoop生態(tài)系