遼寧政法職業(yè)學院《數(shù)據(jù)挖掘A》2023-2024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頁遼寧政法職業(yè)學院《數(shù)據(jù)挖掘A》

2023-2024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一、單選題（本大題共20個小題，每小題2分，共40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、當分析兩個變量之間的關系時，如果散點圖呈現(xiàn)出非線性的趨勢，以下哪種方法可以更好地擬合這種關系？（）A.線性回歸B.多項式回歸C.邏輯回歸D.嶺回歸2、數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)挖掘技術可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的隱藏模式和規(guī)律。以下關于數(shù)據(jù)挖掘的說法中，錯誤的是？（）A.數(shù)據(jù)挖掘可以使用多種算法，如決策樹、聚類、關聯(lián)規(guī)則挖掘等B.數(shù)據(jù)挖掘的結果需要進行解釋和評估，以確定其有效性和實用性C.數(shù)據(jù)挖掘只適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集，對于小數(shù)據(jù)集沒有太大作用D.數(shù)據(jù)挖掘可以幫助企業(yè)做出更明智的決策，提高競爭力3、關于數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)降維，假設數(shù)據(jù)集具有高維度，但其中可能存在冗余和無關的特征。為了減少計算復雜度并提高分析效率，以下哪種降維方法可能是有效的？（）A.主成分分析（PCA），提取主要成分B.線性判別分析（LDA），考慮類別信息C.局部線性嵌入（LLE），保留局部結構D.不進行降維，直接處理高維數(shù)據(jù)4、對于一個存在異常值的數(shù)據(jù)集合，以下哪種描述性統(tǒng)計量對異常值較為敏感？（）A.中位數(shù)B.眾數(shù)C.均值D.四分位數(shù)5、對于數(shù)據(jù)分析中的分類問題，假設要預測一個郵件是否為垃圾郵件，基于郵件的內容、發(fā)件人、主題等特征。以下哪種分類算法在處理這種文本分類任務時可能效果較好？（）A.決策樹，通過一系列規(guī)則進行分類B.支持向量機，尋找最優(yōu)分類超平面C.樸素貝葉斯，基于概率進行分類D.不進行分類，將所有郵件視為正常郵件6、假設要分析不同產(chǎn)品類別的市場份額及其變化趨勢，以下關于市場份額分析的描述，正確的是：（）A.只計算當前的市場份額，不考慮歷史數(shù)據(jù)B.市場份額的變化趨勢可以通過簡單的差值計算得出C.考慮競爭對手的策略和市場動態(tài)對市場份額的影響，進行綜合分析D.市場份額分析只適用于成熟的市場，對于新興市場沒有意義7、在探索性數(shù)據(jù)分析（EDA）中，以下關于數(shù)據(jù)探索方法的描述，正確的是：（）A.只查看數(shù)據(jù)的統(tǒng)計摘要，就能全面了解數(shù)據(jù)的特征B.繪制箱線圖可以直觀展示數(shù)據(jù)的分布和異常值情況C.相關性分析對于所有類型的數(shù)據(jù)都能得出明確的結論D.EDA只是初步步驟，對后續(xù)的深入分析沒有幫助8、在進行數(shù)據(jù)分析時，有時候需要對多個數(shù)據(jù)集進行合并和連接。假設我們有兩個數(shù)據(jù)集，分別包含客戶的基本信息和購買記錄，以下哪種連接方式可以根據(jù)共同的客戶ID將兩個數(shù)據(jù)集合并？（）A.內連接B.外連接C.左連接D.以上都是9、在對一個城市的空氣質量數(shù)據(jù)進行分析，例如污染物濃度、氣象條件、季節(jié)因素等，以制定環(huán)境政策和改善空氣質量。以下哪種分析方法可能有助于找出主要的污染源和影響因素？（）A.方差分析B.因果分析C.判別分析D.以上都是10、在進行關聯(lián)分析時，如果兩個商品的支持度很高，但置信度很低，說明：（）A.這兩個商品經(jīng)常被同時購買，但這種關聯(lián)不是很可靠B.這兩個商品很少被同時購買，但一旦同時購買，關聯(lián)很強C.這種關聯(lián)是虛假的，沒有實際意義D.無法得出明確的結論11、在進行數(shù)據(jù)分析時，如果需要對數(shù)據(jù)進行缺失值處理，同時考慮數(shù)據(jù)的分布特征，以下哪種方法較為合適？（）A.隨機森林插補B.基于聚類的插補C.基于回歸的插補D.以上都不是12、在數(shù)據(jù)分析中，選擇合適的數(shù)據(jù)分析方法至關重要。關于描述性統(tǒng)計分析和推斷性統(tǒng)計分析，以下敘述不正確的是（）A.描述性統(tǒng)計分析主要用于對數(shù)據(jù)的集中趨勢、離散程度和分布形態(tài)進行描述和總結B.推斷性統(tǒng)計分析則是基于樣本數(shù)據(jù)對總體特征進行估計和假設檢驗C.描述性統(tǒng)計分析只能提供數(shù)據(jù)的基本信息，對于深入了解數(shù)據(jù)的內在規(guī)律和關系作用有限D.在實際應用中，通常先進行描述性統(tǒng)計分析，然后根據(jù)研究目的和數(shù)據(jù)特點選擇是否進行推斷性統(tǒng)計分析13、數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)質量評估需要從多個方面衡量數(shù)據(jù)的優(yōu)劣。假設要評估一個收集的市場調研數(shù)據(jù)的質量，包括準確性、完整性、一致性和時效性等方面。以下哪種數(shù)據(jù)質量評估指標在綜合評估數(shù)據(jù)質量時更具全面性和客觀性？（）A.數(shù)據(jù)質量得分B.數(shù)據(jù)質量矩陣C.數(shù)據(jù)質量報告D.以上方法效果相同14、在數(shù)據(jù)分析中，探索性數(shù)據(jù)分析（EDA）可以幫助我們初步了解數(shù)據(jù)的特征。假設你剛剛獲得一個新的數(shù)據(jù)集，以下關于EDA的步驟，哪一項是最應該首先進行的？（）A.繪制數(shù)據(jù)的直方圖和箱線圖B.計算數(shù)據(jù)的基本統(tǒng)計量，如均值、中位數(shù)等C.檢查數(shù)據(jù)的缺失值和異常值D.對數(shù)據(jù)進行聚類分析15、當分析一個在線教育平臺的學生學習行為數(shù)據(jù)，比如學習時間、課程完成率、作業(yè)得分等，以評估教學質量和學生的學習效果。由于學生的個體差異較大，為了進行公平和準確的分析，以下哪種處理方式可能是必要的？（）A.對學生進行分組比較B.只關注優(yōu)秀學生的數(shù)據(jù)C.忽略學習困難學生的數(shù)據(jù)D.不做任何特殊處理16、在數(shù)據(jù)庫設計中，若要存儲學生的課程成績，以下哪種數(shù)據(jù)類型較為合適？（）A.整數(shù)型B.浮點型C.字符型D.日期型17、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)清洗是至關重要的一步。假設我們面對一個包含大量缺失值、錯誤數(shù)據(jù)和重復記錄的數(shù)據(jù)集，以下關于數(shù)據(jù)清洗的描述，哪一項是不準確的？（）A.可以通過刪除包含過多缺失值的行或列來處理缺失數(shù)據(jù)，但這可能導致信息丟失B.對于錯誤數(shù)據(jù)，可以通過與其他可靠數(shù)據(jù)源進行對比或基于數(shù)據(jù)的邏輯關系進行修正C.重復記錄可以直接保留，因為它們不會對數(shù)據(jù)分析結果產(chǎn)生太大影響D.運用數(shù)據(jù)填充技術，如使用均值、中位數(shù)或眾數(shù)來填充缺失值，但需要謹慎選擇填充方法18、在數(shù)據(jù)挖掘中，Apriori算法常用于挖掘頻繁項集。以下關于Apriori算法的描述，正確的是？（）A.它是一種無監(jiān)督學習算法B.它只能處理數(shù)值型數(shù)據(jù)C.它的計算復雜度較低D.它需要事先指定頻繁項集的支持度閾值19、在數(shù)據(jù)分析過程中，數(shù)據(jù)清洗是一個關鍵步驟。以下關于數(shù)據(jù)清洗的目的，錯誤的是？（）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.增加數(shù)據(jù)的數(shù)量，提高數(shù)據(jù)分析的結果的可靠性D.修復數(shù)據(jù)中的缺失值，確保數(shù)據(jù)的完整性20、數(shù)據(jù)分析在交通領域的應用日益重要。以下關于數(shù)據(jù)分析在交通流量預測中的作用，不準確的是（）A.可以基于歷史交通數(shù)據(jù)和實時監(jiān)測數(shù)據(jù)，預測未來一段時間內的交通流量變化B.幫助交通管理部門優(yōu)化信號燈設置，緩解交通擁堵C.數(shù)據(jù)分析能夠為智能導航系統(tǒng)提供實時的路況信息，為駕駛員規(guī)劃最優(yōu)路線D.數(shù)據(jù)分析在交通流量預測中的作用有限，無法應對突發(fā)的交通事件和特殊情況二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）在進行數(shù)據(jù)分析時，如何處理數(shù)據(jù)中的噪聲？解釋噪聲的來源和對分析的影響，以及常用的去噪方法。2、（本題5分）闡述在數(shù)據(jù)分析中，如何處理缺失值，包括常見的處理方法及其優(yōu)缺點，以及在實際應用中選擇處理方法的考慮因素。3、（本題5分）異常檢測在數(shù)據(jù)分析中具有重要意義，請闡述常見的異常檢測算法，如基于統(tǒng)計的方法、基于距離的方法等的原理和應用場景。三、案例分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）某在線滑雪教學平臺積累了學員滑雪水平提升數(shù)據(jù)、教學場地條件、安全事故情況等。加強滑雪教學的安全管理和教學效果。2、（本題5分）一家手機應用商店的工具類應用記錄了下載和使用數(shù)據(jù)，包括應用功能、下載量、使用頻率、用戶評分等。探討應用功能與下載量和使用頻率的相關性。3、（本題5分）某手機制造商收集了產(chǎn)品的銷售數(shù)據(jù)、用戶反饋、故障報告等信息。探討如何利用這些數(shù)據(jù)改進產(chǎn)品設計和質量控制，提高用戶滿意度。4、（本題5分）某醫(yī)院保存了患者的病歷信息、診斷結果、治療方案等數(shù)據(jù)。分析疾病的發(fā)病規(guī)律和治療效果，提升醫(yī)療服務質量和資源配置效率。5、（本題5分）某在線游戲平臺記錄了玩家的組隊行為、游戲內社交關系、充值記錄等。分析如何依據(jù)這些數(shù)據(jù)推出更具社交性的游戲玩法和促銷活動。四、論述題（本