四川汽車職業(yè)技術(shù)學(xué)院《數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)倉庫》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

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頁四川汽車職業(yè)技術(shù)學(xué)院

《數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)倉庫》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號(hào)一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共15個(gè)小題，每小題1分，共15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)挖掘中，K-Means聚類算法是一種常見的聚類方法。以下關(guān)于K-Means算法的缺點(diǎn)，不正確的是？（）A.對(duì)初始聚類中心敏感B.容易陷入局部最優(yōu)解C.不能處理非球形的簇D.計(jì)算復(fù)雜度高2、在數(shù)據(jù)分析中，若要評(píng)估一個(gè)預(yù)測(cè)模型的準(zhǔn)確性，以下哪個(gè)指標(biāo)是常用的？（）A.均方誤差B.標(biāo)準(zhǔn)差C.偏度D.峰度3、數(shù)據(jù)分析中的假設(shè)檢驗(yàn)用于判斷樣本數(shù)據(jù)是否支持某個(gè)假設(shè)。假設(shè)要檢驗(yàn)一種新的教學(xué)方法是否能顯著提高學(xué)生的考試成績(jī)，需要進(jìn)行嚴(yán)格的假設(shè)檢驗(yàn)。以下哪種假設(shè)檢驗(yàn)方法在這種教育評(píng)估場(chǎng)景中最為適用？（）A.t檢驗(yàn)B.z檢驗(yàn)C.F檢驗(yàn)D.卡方檢驗(yàn)4、數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)降維技術(shù)常用于減少數(shù)據(jù)的維度，同時(shí)保留重要信息。假設(shè)你有一個(gè)高維的數(shù)據(jù)集，包含眾多特征。以下關(guān)于數(shù)據(jù)降維方法的選擇，哪一項(xiàng)是最需要考慮的因素？（）A.降維后的結(jié)果是否易于解釋和可視化B.降維方法的計(jì)算復(fù)雜度和效率C.降維過程中是否會(huì)丟失關(guān)鍵的信息D.降維方法是否新穎和熱門5、在數(shù)據(jù)分析中，以下哪種方法可以用于降低數(shù)據(jù)的維度同時(shí)保留數(shù)據(jù)的主要特征？（）A.主成分分析B.因子分析C.線性判別分析D.以上都是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、對(duì)于一個(gè)包含分類變量和數(shù)值變量的數(shù)據(jù)集，若要進(jìn)行關(guān)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8、在處理文本數(shù)據(jù)時(shí)，除了常見的英文文本，還可能涉及到其他語言。假設(shè)我們要分析中文文本，以下哪個(gè)步驟在中文文本處理中可能與英文文本處理有所不同？（）A.分詞B.詞干提取C.停用詞處理D.以上都是9、主成分分析（PCA）是一種數(shù)據(jù)降維技術(shù)。假設(shè)要對(duì)高維數(shù)據(jù)進(jìn)行降維以便于分析和可視化，以下關(guān)于主成分分析的描述，正確的是：（）A.不考慮數(shù)據(jù)的方差和相關(guān)性，直接進(jìn)行主成分提取B.提取過多的主成分，導(dǎo)致信息冗余，增加分析的復(fù)雜性C.合理確定保留的主成分?jǐn)?shù)量，使其能夠在最大程度保留原始數(shù)據(jù)信息的同時(shí)降低維度，并解釋主成分的含義D.認(rèn)為主成分分析可以適用于所有類型的數(shù)據(jù)，不進(jìn)行數(shù)據(jù)的預(yù)處理和適用性評(píng)估10、數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)可視化的創(chuàng)新可以帶來更好的用戶體驗(yàn)。以下關(guān)于數(shù)據(jù)可視化創(chuàng)新的說法中，錯(cuò)誤的是？（）A.數(shù)據(jù)可視化創(chuàng)新可以包括使用新的圖表類型、交互方式和可視化技術(shù)等B.數(shù)據(jù)可視化創(chuàng)新應(yīng)結(jié)合具體的問題和數(shù)據(jù)特點(diǎn)，不能為了創(chuàng)新而創(chuàng)新C.數(shù)據(jù)可視化創(chuàng)新可以提高數(shù)據(jù)分析的效率和準(zhǔn)確性，增強(qiáng)數(shù)據(jù)的說服力D.數(shù)據(jù)可視化創(chuàng)新只需要關(guān)注技術(shù)層面，不需要考慮用戶的需求和感受11、在數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目中，數(shù)據(jù)隱私和安全是需要重點(diǎn)關(guān)注的問題。假設(shè)我們?cè)谔幚戆瑐€(gè)人敏感信息的數(shù)據(jù)，以下哪種措施可以有效地保護(hù)數(shù)據(jù)隱私？（）A.數(shù)據(jù)加密B.匿名化處理C.訪問控制D.以上都是12、在數(shù)據(jù)分析的特征工程中，假設(shè)要從原始數(shù)據(jù)中提取有意義的特征以提高模型的性能。原始數(shù)據(jù)包含大量的文本和數(shù)值信息。以下哪種特征提取方法可能更有助于提升模型的準(zhǔn)確性？（）A.詞袋模型，將文本轉(zhuǎn)換為向量B.主成分分析，降低數(shù)據(jù)維度C.特征選擇，挑選重要的特征D.不進(jìn)行特征工程，直接使用原始數(shù)據(jù)13、當(dāng)處理高維度的數(shù)據(jù)時(shí)，以下哪種方法可以用于降低數(shù)據(jù)的維度，同時(shí)保留重要的信息？（）A.主成分分析B.因子分析C.線性判別分析D.以上都是14、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分類任務(wù)時(shí)，需要選擇合適的分類算法。假設(shè)要對(duì)一組醫(yī)學(xué)圖像進(jìn)行疾病分類，圖像特征復(fù)雜且類別不均衡。以下哪種分類算法在處理這種具有挑戰(zhàn)性的分類問題時(shí)可能表現(xiàn)更好？（）A.支持向量機(jī)B.隨機(jī)森林C.樸素貝葉斯D.K最近鄰算法15、數(shù)據(jù)分析中的假設(shè)檢驗(yàn)用于判斷樣本數(shù)據(jù)是否支持某個(gè)假設(shè)。假設(shè)我們要檢驗(yàn)一種新的營(yíng)銷策略是否有效。以下關(guān)于假設(shè)檢驗(yàn)的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.零假設(shè)通常表示沒有差異或沒有效果B.通過計(jì)算檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量和p值來決定是否拒絕零假設(shè)C.p值越小，說明拒絕零假設(shè)的證據(jù)越充分D.假設(shè)檢驗(yàn)的結(jié)果一定能夠準(zhǔn)確地反映實(shí)際情況，不存在誤差二、簡(jiǎn)答題（本大題共4個(gè)小題，共20分)1、（本題5分）解釋什么是數(shù)據(jù)融合，說明其在多源數(shù)據(jù)整合中的重要性，并列舉至少兩種數(shù)據(jù)融合的方法和應(yīng)用場(chǎng)景。2、（本題5分）解釋數(shù)據(jù)挖掘中的頻繁項(xiàng)集挖掘，說明其概念和算法，如FP-Growth算法，并舉例說明其應(yīng)用。3、（本題5分）在數(shù)據(jù)分析中，如何進(jìn)行數(shù)據(jù)的特征縮放？請(qǐng)介紹特征縮放的方法和目的，并舉例說明其在模型訓(xùn)練中的作用。4、（本題5分）解釋什么是聯(lián)邦學(xué)習(xí)，說明其在數(shù)據(jù)隱私保護(hù)和分布式計(jì)算中的應(yīng)用場(chǎng)景和優(yōu)勢(shì)，并舉例分析。三、論述題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）在農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)領(lǐng)域，農(nóng)作物受災(zāi)數(shù)據(jù)、保險(xiǎn)理賠數(shù)據(jù)等日益重要。探討如何利用數(shù)據(jù)分析方法，比如災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、保險(xiǎn)費(fèi)率制定等，優(yōu)化農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)業(yè)務(wù)，同時(shí)研究在數(shù)據(jù)采集困難、災(zāi)害預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性和政策補(bǔ)貼影響方面所面臨的困難及解決途徑。2、（本題5分）探討在社交媒體的廣告投放中，如何通過數(shù)據(jù)分析精準(zhǔn)定位目標(biāo)受眾，優(yōu)化廣告內(nèi)容和投放策略，提高廣告效果和投資回報(bào)率。3、（本題5分）在旅游景區(qū)的管理中，游客流量和行為數(shù)據(jù)對(duì)于服務(wù)優(yōu)化至關(guān)重要。以某著名旅游景區(qū)為例，闡述如何通過數(shù)據(jù)分析來合理規(guī)劃景區(qū)設(shè)施、優(yōu)化游覽路線、預(yù)測(cè)游客高峰，以及如何提升景區(qū)的可持續(xù)發(fā)展能力。4、（本題5分）在電商平臺(tái)的個(gè)性化營(yíng)銷中，數(shù)據(jù)分析能夠?qū)崿F(xiàn)精準(zhǔn)觸達(dá)客戶。以某電商平臺(tái)的營(yíng)銷活動(dòng)為例，闡述如何通過數(shù)據(jù)分析來細(xì)分客戶群體、制定個(gè)性化營(yíng)銷方案、評(píng)估營(yíng)銷活動(dòng)的效果，以及如何利用實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)調(diào)整營(yíng)銷策略。5、（本題5分）分析在在線教育平臺(tái)的學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)中，如何發(fā)現(xiàn)學(xué)生的學(xué)習(xí)習(xí)慣和問題，提供個(gè)性化的學(xué)習(xí)建議和輔導(dǎo)。四、案例分析題（本大題共4個(gè)小題，共40分)1、（本題10分）某手機(jī)制造商積累了不同型號(hào)手機(jī)的銷售數(shù)據(jù)、用戶反饋、零部件供應(yīng)情況等。探討怎樣利用這些數(shù)據(jù)進(jìn)行產(chǎn)品升級(jí)和供應(yīng)鏈管理。2、（本題10分）某在線親子活動(dòng)平臺(tái)