襄陽科技職業(yè)學院《數(shù)據(jù)挖掘?qū)崙?zhàn)》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(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁襄陽科技職業(yè)學院《數(shù)據(jù)挖掘?qū)崙?zhàn)》

2023-2024學年第一學期期末試卷題號一二三四總分得分一、單選題（本大題共15個小題，每小題2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、在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時，分布式計算框架變得非常重要。假設(shè)你有數(shù)十億行的銷售數(shù)據(jù)需要進行分析，以下關(guān)于分布式計算框架的選擇，哪一項是最關(guān)鍵的？（）A.考慮框架的易用性和學習成本，選擇容易上手的框架B.關(guān)注框架的性能和可擴展性，能否處理大規(guī)模數(shù)據(jù)并快速得出結(jié)果C.選擇開源且社區(qū)活躍的框架，以便獲取支持和資源D.依據(jù)公司已有的技術(shù)棧和團隊熟悉程度來決定框架2、在數(shù)據(jù)分析的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中，以下關(guān)于支持度和置信度的說法，錯誤的是（）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事務中同時包含結(jié)果項集的概率C.支持度和置信度越高，關(guān)聯(lián)規(guī)則越有價值D.只考慮支持度和置信度就可以確定有效的關(guān)聯(lián)規(guī)則3、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)質(zhì)量評估是確保數(shù)據(jù)可靠性的重要手段。以下關(guān)于數(shù)據(jù)質(zhì)量評估的說法中，錯誤的是？（）A.數(shù)據(jù)質(zhì)量評估可以使用多種指標，如準確性、完整性、一致性等B.數(shù)據(jù)質(zhì)量評估可以通過手動檢查和自動化工具相結(jié)合的方式進行C.數(shù)據(jù)質(zhì)量評估應定期進行，及時發(fā)現(xiàn)和解決數(shù)據(jù)質(zhì)量問題D.數(shù)據(jù)質(zhì)量評估只需要在數(shù)據(jù)進入數(shù)據(jù)倉庫之前進行，之后就不需要再進行評估了4、對于一個包含大量文本數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集，若要進行情感分析，以下哪種技術(shù)可能會被用到？（）A.自然語言處理B.圖像識別C.語音識別D.機器學習5、在建立回歸模型時，如果數(shù)據(jù)存在異方差性，以下哪種方法可以解決這個問題？（）A.加權(quán)最小二乘法B.嶺回歸C.套索回歸D.以上都不是6、在數(shù)據(jù)挖掘中，Apriori算法常用于挖掘頻繁項集。以下關(guān)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7、對于一個包含多個變量的數(shù)據(jù)集，若要找出變量之間的潛在結(jié)構(gòu)關(guān)系，以下哪種方法較為有效？（）A.主成分分析B.判別分析C.對應分析D.典型相關(guān)分析8、在進行數(shù)據(jù)分析時，數(shù)據(jù)的標準化或歸一化處理常常是必要的。假設(shè)我們有一組特征數(shù)據(jù)，取值范圍差異較大，以下哪種標準化方法可以將數(shù)據(jù)映射到特定的區(qū)間，例如[0,1]？（）A.最小-最大標準化B.Z-score標準化C.小數(shù)定標標準化D.以上都是9、在處理大量數(shù)據(jù)時，為了提高數(shù)據(jù)處理效率，以下哪種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)更適合快速查找和插入操作？（）A.數(shù)組B.鏈表C.棧D.隊列10、回歸分析用于建立變量之間的定量關(guān)系模型。假設(shè)要建立房價與房屋面積、地理位置等因素之間的回歸模型，以下關(guān)于回歸分析的描述，哪一項是不正確的？（）A.線性回歸是一種常見的回歸方法，但對于非線性關(guān)系可能不適用B.多重共線性可能會導致回歸模型的參數(shù)估計不準確，需要進行檢測和處理C.回歸模型的擬合優(yōu)度可以用R平方值來衡量，R平方值越接近1，模型擬合效果越好D.一旦建立了回歸模型，就不需要再對模型進行評估和改進，可以直接用于預測11、數(shù)據(jù)分析中的文本分類任務可以使用多種機器學習算法。假設(shè)我們要對大量的新聞文章進行分類，以下哪種算法在處理文本分類時可能需要更多的特征工程工作？（）A.決策樹B.支持向量機C.樸素貝葉斯D.隨機森林12、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，不正確的是？（）A.對初始聚類中心敏感B.容易陷入局部最優(yōu)解C.不能處理非球形的簇D.計算復雜度高13、在構(gòu)建數(shù)據(jù)分析模型時，需要對模型進行評估和選擇。假設(shè)我們構(gòu)建了多個預測模型，如線性回歸、決策樹和神經(jīng)網(wǎng)絡，以下哪種評估指標可能最能反映模型在實際應用中的性能？（）A.訓練集上的準確率B.測試集上的均方誤差C.模型的復雜度D.模型的訓練時間14、在數(shù)據(jù)分析中，時間序列分析用于處理具有時間順序的數(shù)據(jù)。假設(shè)我們要分析股票價格的歷史數(shù)據(jù)。以下關(guān)于時間序列分析的描述，哪一項是錯誤的？（）A.可以使用移動平均等方法對時間序列進行平滑處理，去除噪聲B.自回歸模型（AR）和移動平均模型（MA）可以用于預測時間序列的未來值C.時間序列數(shù)據(jù)一定是平穩(wěn)的，不需要進行平穩(wěn)性檢驗D.可以結(jié)合多種時間序列模型，提高預測的準確性15、數(shù)據(jù)挖掘是從大量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)潛在模式和知識的過程。假設(shè)一家電商企業(yè)想要通過數(shù)據(jù)挖掘來發(fā)現(xiàn)客戶的購買行為模式，以便進行精準營銷。以下哪種數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可能最為適用？（）A.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘B.分類算法C.聚類分析D.預測分析二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）解釋什么是自動機器學習（AutoML），說明其在數(shù)據(jù)分析中的作用和優(yōu)勢，并舉例分析其應用場景。2、（本題5分）描述數(shù)據(jù)預處理中缺失值處理的常見方法，分析它們的優(yōu)缺點，并說明在實際應用中如何選擇合適的處理方法。3、（本題5分）在數(shù)據(jù)挖掘中，如何評估回歸模型的性能？請說明常用的評估指標和方法，并舉例說明在實際問題中的應用。三、論述題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）在物流倉儲管理中，數(shù)據(jù)分析可以優(yōu)化倉庫布局和庫存管理。以某大型物流倉庫為例，闡述如何通過數(shù)據(jù)分析來確定貨物存儲位置、預測庫存需求、降低庫存成本，以及如何應對快速變化的市場需求和物流配送要求。2、（本題5分）分析在電商平臺的社交電商模式中，如何運用數(shù)據(jù)分析挖掘社交關(guān)系的價值，促進用戶之間的互動和購買行為。3、（本題5分）隨著智能手機和移動應用的普及，產(chǎn)生了大量的移動數(shù)據(jù)。以某移動運營商為例，探討如何運用數(shù)據(jù)分析來優(yōu)化網(wǎng)絡資源配置、提升用戶體驗、發(fā)現(xiàn)潛在客戶，以及如何解決數(shù)據(jù)隱私保護和數(shù)據(jù)安全方面的挑戰(zhàn)。4、（本題5分）金融投資組合管理中，如何運用數(shù)據(jù)分析來選擇資產(chǎn)、分散風險和優(yōu)化收益？請論述數(shù)據(jù)分析在投資決策中的作用、模型的構(gòu)建和風險控制方法。5、（本題5分）在金融信貸領(lǐng)域，如何通過數(shù)據(jù)分析建立信用評分模型，評估借款人的信用風險，降低不良貸款率。四、案例分析題（本大題共3個小題，共30分)1、（本題10分）某在線古玩交易平臺掌握了交易數(shù)據(jù)、藏品類別、買家偏好等。提升