廣東金融學院《結構方程模型》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頁廣東金融學院

《結構方程模型》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、在數(shù)據分析中，抽樣是一種常用的方法。以下關于抽樣的描述，錯誤的是：（）A.簡單隨機抽樣保證了每個樣本被抽取的概率相等B.分層抽樣可以保證樣本在不同層次上具有代表性C.整群抽樣的效率較高，但精度可能較低D.抽樣不會引入偏差，能完全反映總體的特征2、對于一個具有多個變量的數(shù)據集合，若要進行降維處理，以下哪種方法可能會被使用？（）A.主成分分析B.線性判別分析C.獨立成分分析D.以上都是3、數(shù)據分析中，數(shù)據質量問題會影響分析結果的準確性和可靠性。以下關于數(shù)據質量的說法中，錯誤的是？（）A.數(shù)據質量包括準確性、完整性、一致性、時效性等多個方面B.數(shù)據質量問題可以通過數(shù)據清洗、驗證和監(jiān)控等方法來解決C.提高數(shù)據質量需要從數(shù)據的采集、存儲、處理等各個環(huán)節(jié)入手D.一旦數(shù)據進入數(shù)據倉庫，就不需要再關注數(shù)據質量問題了4、在數(shù)據分析中，數(shù)據分析的流程包括多個步驟，其中問題定義是第一個步驟。以下關于問題定義的描述中，錯誤的是？（）A.問題定義應該明確數(shù)據分析的目的和需求B.問題定義應該考慮數(shù)據的可用性和可獲取性C.問題定義應該確定數(shù)據分析的方法和工具D.問題定義可以根據需要進行調整和修改，以適應不同的情況5、在對一個社交媒體平臺的用戶興趣數(shù)據進行分析，例如關注的話題、參與的討論組等，以進行精準的廣告投放。以下哪種數(shù)據挖掘技術可能在用戶畫像和廣告定向中發(fā)揮重要作用？（）A.分類算法B.聚類算法C.關聯(lián)規(guī)則挖掘D.以上都是6、在對一個城市的空氣質量數(shù)據進行分析，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7、在進行數(shù)據分析時，若數(shù)據的樣本量較小，以下哪種統(tǒng)計方法需要謹慎使用？（）A.方差分析B.t檢驗C.非參數(shù)檢驗D.回歸分析8、在數(shù)據分析的過程中，需要對數(shù)據進行標準化或歸一化處理，例如將不同單位和量級的數(shù)據轉換為統(tǒng)一的尺度。以下哪種情況可能更需要進行數(shù)據標準化？（）A.數(shù)據的分布比較均勻B.數(shù)據的量級差異較大C.數(shù)據的類型比較單一D.以上都不是9、假設我們要預測未來一段時間內的股票價格，以下哪種數(shù)據分析方法可能不太適用？（）A.時間序列分析B.線性回歸C.聚類分析D.神經網絡10、數(shù)據分析中的文本挖掘用于從大量文本數(shù)據中提取有價值的信息。假設要從客戶的評價文本中挖掘他們的滿意度，以下關于文本挖掘的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以使用詞袋模型將文本轉換為數(shù)值向量，以便進行后續(xù)的分析B.情感分析能夠判斷文本的情感傾向，如積極、消極或中性C.主題模型可以發(fā)現(xiàn)文本中的潛在主題，但無法確定每個文本所屬的具體主題D.文本挖掘不需要對文本進行預處理，如分詞和去除停用詞11、在數(shù)據分析中，數(shù)據挖掘是一種高級的技術。以下關于數(shù)據挖掘的描述中，錯誤的是？（）A.數(shù)據挖掘可以從大量的數(shù)據中發(fā)現(xiàn)隱藏的模式和規(guī)律B.數(shù)據挖掘可以使用機器學習算法進行數(shù)據的分類、聚類和預測C.數(shù)據挖掘需要專業(yè)的技術和知識，對于普通用戶來說難以掌握D.數(shù)據挖掘的結果一定是準確無誤的，可以直接用于決策12、在數(shù)據分析中，數(shù)據質量是一個關鍵問題。以下關于數(shù)據質量的描述中，錯誤的是？（）A.數(shù)據質量包括數(shù)據的準確性、完整性、一致性和時效性等方面B.數(shù)據質量問題可能會導致數(shù)據分析結果的錯誤和不可靠C.提高數(shù)據質量可以通過數(shù)據清洗、數(shù)據驗證和數(shù)據監(jiān)控等方法來實現(xiàn)D.數(shù)據質量只與數(shù)據的來源有關，與數(shù)據分析的方法和工具無關13、在進行數(shù)據分類任務時，需要評估模型的性能。假設我們訓練了一個分類模型，以下哪個評估指標能夠綜合考慮模型的查準率和查全率？（）A.F1值B.準確率C.召回率D.AUC值14、在數(shù)據分析中，數(shù)據倉庫是一種重要的存儲和管理數(shù)據的方式。以下關于數(shù)據倉庫的描述中，錯誤的是？（）A.數(shù)據倉庫可以將來自不同數(shù)據源的數(shù)據整合在一起B(yǎng).數(shù)據倉庫可以提供高效的數(shù)據查詢和分析功能C.數(shù)據倉庫中的數(shù)據是實時更新的，反映了最新的業(yè)務狀態(tài)D.數(shù)據倉庫的建設需要投入大量的時間和資源15、當分析兩個連續(xù)變量之間的線性關系時，以下哪個統(tǒng)計量的值在-1到1之間？（）A.相關系數(shù)B.決定系數(shù)C.方差膨脹因子D.協(xié)方差二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）解釋什么是圖神經網絡（GNN），說明其在圖結構數(shù)據分析中的應用和優(yōu)勢，并舉例分析。2、（本題5分）闡述數(shù)據倉庫中的維度建模方法，包括星型模型、雪花模型等，說明它們的特點和適用場景，并舉例說明。3、（本題5分）在處理文本分類問題時，除了傳統(tǒng)的機器學習算法，深度學習方法如Transformer架構有何優(yōu)勢？舉例說明其應用。4、（本題5分）在進行分類問題的數(shù)據分析時，除了決策樹和隨機森林，還有哪些常見的分類算法？請對比它們的優(yōu)缺點。三、論述題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）探討在社交媒體的用戶增長分析中，如何運用數(shù)據分析了解用戶獲取和留存的關鍵因素，制定有效的用戶增長策略。2、（本題5分）金融科技公司在創(chuàng)新金融服務時需要依靠數(shù)據分析。以某金融科技企業(yè)為例，分析如何運用數(shù)據分析來開發(fā)新的金融產品、評估風險、優(yōu)化用戶體驗，以及如何應對金融監(jiān)管和數(shù)據合規(guī)方面的要求。3、（本題5分）在電商平臺的搜索推薦中，數(shù)據分析能夠提高搜索準確性和推薦相關性。以某大型電商平臺的搜索功能為例，分析如何運用數(shù)據分析來優(yōu)化搜索算法、理解用戶意圖、提升推薦商品的點擊率和轉化率，以及如何處理搜索和推薦中的冷啟動問題。4、（本題5分）體育行業(yè)越來越依賴數(shù)據分析來提升運動員表現(xiàn)、賽事運營和觀眾體驗。請詳細論述如何利用數(shù)據分析進行運動員體能監(jiān)測、比賽戰(zhàn)術分析和球迷行為研究，探討數(shù)據分析在體育產業(yè)中的發(fā)展趨勢和潛在風險，如數(shù)據的過度依賴和誤判。5、（本題5分）社交媒體輿論監(jiān)測和引導需要有效的數(shù)據分析支持。請詳細闡述如何通過數(shù)據分析來及時發(fā)現(xiàn)熱點話題、掌握輿論走向和進行正面引導，同時避免虛假信息和惡意言論的傳播，維護網絡輿論環(huán)境的健康和穩(wěn)定。四、案例分析題（本大題共4個小題，共40分)1、（本題10分）一家手機制造商收集了產品的銷售數(shù)據，包括型號、顏色、配置、銷售地區(qū)、銷售數(shù)量等。研究各地區(qū)對不同型號和配置手機的偏好差異以及銷售趨勢。2、（本題10分）一家物流公司的跨境電商物流業(yè)務記錄了運輸數(shù)據，包括商品類別、運輸國家、運輸方式、清關時效、物流成本等。研究不同商品類別和運輸國家對運輸方式選擇和清關