廣西機電職業(yè)技術學院《Python數據挖掘實驗》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頁廣西機電職業(yè)技術學院

《Python數據挖掘實驗》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、在數據分析中，若要對數據進行預處理以去除噪聲，以下哪種方法可能會被使用？（）A.中值濾波B.均值濾波C.高斯濾波D.以上都是2、數據分析中的數據隱私保護是一個重要的問題。假設一家公司要對員工的個人數據進行分析，同時需要確保數據的使用符合法律和道德規(guī)范。以下哪種措施可能有助于保護員工的隱私？（）A.匿名化處理數據B.只在公司內部網絡中分析數據C.獲得員工的明確同意D.以上措施都有助于保護隱私3、對于一個不平衡的數據集（例如，某一類別的樣本數量遠遠少于其他類別），以下哪種方法可以提高模型對少數類別的識別能力？（）A.過采樣B.欠采樣C.調整分類閾值D.以上都是4、在進行數據可視化時，若要同時展示多個變量之間的關系，以下哪種圖表較為合適？（）A.散點圖矩陣B.雷達圖C.熱力圖D.樹狀圖5、數據分析中的回歸分析用于研究變量之間的關系。假設要探究廣告投入與產品銷售額之間的關系，以下關于回歸分析的描述，正確的是：（）A.簡單線性回歸一定能準確反映兩者的關系，無需考慮其他因素B.不考慮數據的正態(tài)性和方差齊性，直接進行回歸分析C.在進行回歸分析前，對數據進行預處理和假設檢驗，選擇合適的回歸模型，并評估模型的擬合優(yōu)度和顯著性D.只關注回歸方程的系數，不考慮模型的殘差和預測能力6、數據分析中的主成分分析（PCA）常用于數據降維。假設我們有一個高維的數據集，包含多個相關的特征。通過PCA降維后，如果解釋方差的比例較低，可能意味著什么？（）A.降維效果較好，保留了主要信息B.丟失了較多的重要信息，需要重新考慮降維方法C.原始數據的質量較差D.對后續(xù)的分析和建模沒有影響7、在處理缺失值時，如果缺失值的比例較高且數據呈現一定的規(guī)律性，以下哪種方法可能較為有效？（）A.基于模型的插補B.多重插補C.隨機插補D.以上都不是8、當分析一個金融投資組合的績效數據，包括不同資產的收益率、風險指標、相關性等，以優(yōu)化投資組合配置。以下哪個原則可能是在風險和收益平衡中需要首要考慮的？（）A.最大化收益率B.最小化風險C.符合投資者的風險偏好D.以上都不是9、在進行數據挖掘時，分類算法中的決策樹算法具有易于理解和解釋的優(yōu)點。以下哪個因素不會影響決策樹的構建？（）A.特征選擇B.樣本數量C.數據的缺失值D.計算資源的大小10、數據分析中的數據可視化能夠幫助我們更直觀地理解數據。假設要展示一個公司在過去十年中不同產品的銷售額變化趨勢，同時要對比不同地區(qū)的銷售情況。以下哪種數據可視化方式最能清晰地呈現這些信息，便于分析和決策？（）A.折線圖B.柱狀圖C.餅圖D.箱線圖11、在數據分析中，數據預處理的方法有很多，其中數據標準化是一種常用的方法。以下關于數據標準化的描述中，錯誤的是？（）A.數據標準化可以將數據轉換為具有相同尺度和單位的數值B.數據標準化可以提高數據分析的結果的準確性和可靠性C.數據標準化的方法有多種，如min-max標準化、z-score標準化等D.數據標準化只適用于數值型數據，對于分類型數據無法處理12、假設要分析消費者對新產品的反饋意見，以下關于意見分析方法的描述，正確的是：（）A.人工閱讀所有反饋意見，憑主觀判斷總結主要觀點B.利用自然語言處理技術對反饋進行分類和情感分析C.只關注反饋中的負面意見，忽略正面意見D.對于模糊不清的反饋意見，直接忽略不計13、在數據分析中，描述性統(tǒng)計是常用的方法之一。以下關于描述性統(tǒng)計指標的說法中，錯誤的是？（）A.均值是一組數據的平均值，能反映數據的集中趨勢B.中位數是將數據從小到大排序后位于中間位置的數值，不受極端值影響C.標準差反映了數據的離散程度，標準差越大，數據的波動越小D.描述性統(tǒng)計指標可以幫助我們快速了解數據的基本特征和分布情況14、在進行數據分析以評估一個新的市場營銷活動的效果時，比如分析活動前后的客戶流量、購買轉化率和客戶滿意度等指標的變化。由于活動期間可能受到其他外部因素的干擾，為了準確評估活動的貢獻，以下哪種方法可能是合適的？（）A.建立對照組進行對比B.只關注活動期間的數據C.忽略外部因素的影響D.憑經驗主觀判斷15、在數據分析中，模型的過擬合和欠擬合是常見的問題。假設要訓練一個預測房價的模型，以下關于防止過擬合和欠擬合的方法描述，正確的是：（）A.不進行數據劃分和交叉驗證，直接在整個數據集上訓練模型B.增加模型的復雜度，不考慮數據的特點和規(guī)律C.采用正則化技術、增加數據量、進行特征選擇、使用合適的模型架構和超參數調整等方法，平衡模型的復雜度和擬合能力，避免過擬合和欠擬合D.認為模型的性能只取決于數據，不關注模型的調整和優(yōu)化16、主成分分析（PCA）是一種數據降維技術。假設要對高維數據進行降維以便于分析和可視化，以下關于主成分分析的描述，正確的是：（）A.不考慮數據的方差和相關性，直接進行主成分提取B.提取過多的主成分，導致信息冗余，增加分析的復雜性C.合理確定保留的主成分數量，使其能夠在最大程度保留原始數據信息的同時降低維度，并解釋主成分的含義D.認為主成分分析可以適用于所有類型的數據，不進行數據的預處理和適用性評估17、在數據分析中，以下哪種方法可以用于降低數據的維度同時保持數據的局部結構？（）A.t-SNE算法B.MDS算法C.UMAP算法D.以上都是18、在進行數據分析時，如果需要對數據進行分組統(tǒng)計，以下哪個函數在Python中經常被使用？（）A.groupby()B.merge()C.concat()D.pivot_table()19、數據分析中，數據挖掘技術可以發(fā)現數據中的隱藏模式和規(guī)律。以下關于數據挖掘的說法中，錯誤的是？（）A.數據挖掘可以使用多種算法，如決策樹、聚類、關聯規(guī)則挖掘等B.數據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.數據挖掘只適用于大規(guī)模數據集，對于小數據集沒有太大作用D.數據挖掘可以幫助企業(yè)做出更明智的決策，提高競爭力20、數據分析中，數據質量的監(jiān)控是持續(xù)改進數據質量的重要手段。以下關于數據質量監(jiān)控的說法中，錯誤的是？（）A.數據質量監(jiān)控可以通過設置數據質量指標、定期檢查和預警等方式來實現B.數據質量監(jiān)控應覆蓋數據的采集、存儲、處理和使用等各個環(huán)節(jié)C.數據質量監(jiān)控需要建立有效的反饋機制，及時發(fā)現和解決數據質量問題D.數據質量監(jiān)控只需要在數據倉庫中進行，其他數據源不需要進行監(jiān)控二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）說明在數據分析中如何進行數據的預處理以適應聚類分析？請闡述包括數據標準化、特征選擇等方法，并舉例說明。2、（本題5分）闡述在數據分析中，如何進行數據的特征工程，包括特征提取、選擇和構建的方法，以及它們對模型性能的影響。3、（本題5分）在處理生物醫(yī)學數據時，常用的數據分析方法和技術有哪些？解釋基因表達分析、臨床數據挖掘等概念，并舉例說明應用。三、案例分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）某超市積累了不同時間段的顧客流量、商品銷售數據、促銷活動效果等。分析如何根據這些數據優(yōu)化店鋪布局和人員安排。2、（本題5分）某健身俱樂部收集了會員的健身項目選擇、鍛煉頻率、身體指標等數據。研究怎樣根據這些數據為會員提供個性化的健身方案。3、（本題5分）一家美容美發(fā)連鎖機構收集了各門店的服務項目銷售數據、客戶滿意度、員工績效等。優(yōu)化服務項目和員工培訓，提高門店經營效益。4、（本題5分）某餐飲外賣平臺收集了商家數據、用戶訂單數據、配送數據等。分析外賣市場的競爭態(tài)勢，為商家和用戶提供更好的服務。5、（本題5分）一家在線旅游平臺的自駕游產品數據包含路線規(guī)劃、景點選擇、費用預算、用戶評價等。探討路線規(guī)劃和景點選擇對費用預算和用戶評價的關系。四、論述題（本大題共2個小題，共20分)1、（本題10分）教育領域逐漸重視數據分析在個性化學習和教學質量提升方面的應用。請論述如何利用學生的