黃岡職業(yè)技術(shù)學(xué)院《數(shù)據(jù)挖掘與決策管理》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

自覺遵守考場紀(jì)律如考試作弊此答卷無效密自覺遵守考場紀(jì)律如考試作弊此答卷無效密封線第1頁，共3頁黃岡職業(yè)技術(shù)學(xué)院《數(shù)據(jù)挖掘與決策管理》

2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷院(系)_______班級_______學(xué)號_______姓名_______題號一二三四總分得分一、單選題（本大題共15個(gè)小題，每小題2分，共30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、對于一個(gè)包含大量文本和數(shù)值混合數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集，以下哪種預(yù)處理方法較為常見？（）A.文本向量化B.數(shù)值標(biāo)準(zhǔn)化C.特征工程D.以上都是2、數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)安全策略的制定應(yīng)考慮多方面因素。以下關(guān)于數(shù)據(jù)安全策略制定的說法中，錯誤的是？（）A.數(shù)據(jù)安全策略的制定應(yīng)包括數(shù)據(jù)的加密、備份、訪問控制和審計(jì)等方面B.數(shù)據(jù)安全策略的制定應(yīng)根據(jù)數(shù)據(jù)的重要性和敏感性來確定不同的安全級別C.數(shù)據(jù)安全策略的制定應(yīng)定期進(jìn)行評估和調(diào)整，以適應(yīng)不斷變化的安全環(huán)境D.數(shù)據(jù)安全策略的制定只需要考慮企業(yè)內(nèi)部的安全需求，不需要考慮外部的安全威脅3、在進(jìn)行數(shù)據(jù)融合時(shí)，將多個(gè)數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)整合在一起。假設(shè)我們有來自不同部門的銷售數(shù)據(jù)和客戶數(shù)據(jù)，以下關(guān)于數(shù)據(jù)融合的描述，正確的是：（）A.直接將不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)簡單拼接，無需考慮數(shù)據(jù)格式和字段的一致性B.數(shù)據(jù)融合可能會引入重復(fù)和不一致的數(shù)據(jù)，不需要處理C.建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)和數(shù)據(jù)清洗規(guī)則，能夠提高數(shù)據(jù)融合的質(zhì)量D.數(shù)據(jù)融合只適用于結(jié)構(gòu)相同的數(shù)據(jù)源，對于不同結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)源無法進(jìn)行融合4、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)可視化不僅可以用于展示結(jié)果，還可以用于探索數(shù)據(jù)。假設(shè)要通過可視化探索兩個(gè)變量之間的關(guān)系，以下關(guān)于數(shù)據(jù)可視化探索的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.散點(diǎn)圖可以直觀地顯示兩個(gè)變量之間的線性或非線性關(guān)系B.熱力圖可以用于展示兩個(gè)變量在不同取值下的頻率或密度C.數(shù)據(jù)可視化探索只是輔助手段，不能替代統(tǒng)計(jì)分析和建模D.可以通過不斷調(diào)整可視化的參數(shù)和形式，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中隱藏的模式和趨勢5、數(shù)據(jù)分析中，假設(shè)檢驗(yàn)是常用的方法之一。以下關(guān)于假設(shè)檢驗(yàn)的描述，錯誤的是：（）A.原假設(shè)和備擇假設(shè)是相互對立的B.當(dāng)P值小于顯著性水平時(shí)，拒絕原假設(shè)C.第一類錯誤是指錯誤地拒絕了原假設(shè)D.樣本量越大，越容易犯第二類錯誤6、數(shù)據(jù)分析過程中，數(shù)據(jù)清洗是重要的環(huán)節(jié)。以下關(guān)于數(shù)據(jù)清洗目的的說法中，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)質(zhì)量，為后續(xù)分析提供可靠基礎(chǔ)B.統(tǒng)一數(shù)據(jù)格式和單位，使不同來源的數(shù)據(jù)能夠進(jìn)行有效的整合和比較C.數(shù)據(jù)清洗可以增加數(shù)據(jù)的數(shù)量，從而提高數(shù)據(jù)分析結(jié)果的準(zhǔn)確性D.修復(fù)數(shù)據(jù)中的缺失值，確保數(shù)據(jù)的完整性，避免因缺失數(shù)據(jù)而影響分析結(jié)果7、在探索性數(shù)據(jù)分析（EDA）中，以下關(guān)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(jì)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(guān)性分析對于所有類型的數(shù)據(jù)都能得出明確的結(jié)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(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，數(shù)據(jù)采樣是一種常見的技術(shù)。假設(shè)要從一個(gè)大規(guī)模的數(shù)據(jù)集中抽取樣本進(jìn)行分析，以下關(guān)于數(shù)據(jù)采樣的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.隨機(jī)采樣能夠保證每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)被抽取的概率相等，具有較好的代表性B.分層采樣可以根據(jù)某些特征將數(shù)據(jù)集分層，然后從各層中抽取樣本，以確保樣本的多樣性C.采樣的樣本量越大，分析結(jié)果就越接近總體的真實(shí)情況，但也會增加計(jì)算成本D.數(shù)據(jù)采樣可以隨意進(jìn)行，不需要考慮數(shù)據(jù)的分布和特征9、在數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目中，與利益相關(guān)者的溝通和理解需求至關(guān)重要。假設(shè)你正在為一家企業(yè)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，以下關(guān)于需求溝通的方法，哪一項(xiàng)是最有效的？（）A.使用大量的技術(shù)術(shù)語和復(fù)雜的圖表來解釋分析過程B.以通俗易懂的語言，結(jié)合實(shí)際案例說明分析的目標(biāo)和結(jié)果C.只與技術(shù)人員溝通，忽略非技術(shù)背景的利益相關(guān)者D.不與利益相關(guān)者溝通，自行決定分析的方向和重點(diǎn)10、假設(shè)要分析股票市場數(shù)據(jù)的波動性，以下關(guān)于波動性分析方法的描述，正確的是：（）A.計(jì)算簡單移動平均就能準(zhǔn)確衡量股票價(jià)格的波動性B.標(biāo)準(zhǔn)差越大，說明股票價(jià)格的波動性越小C.歷史波動率對預(yù)測未來股票價(jià)格的波動沒有參考價(jià)值D.采用ARCH和GARCH模型可以更好地捕捉股票價(jià)格波動的聚類性和異方差性11、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)可視化的原則有很多，其中簡潔明了是一個(gè)重要的原則。以下關(guān)于簡潔明了的描述中，錯誤的是？（）A.簡潔明了的可視化圖表可以讓讀者更容易理解數(shù)據(jù)的含義B.簡潔明了的可視化圖表應(yīng)該避免使用過多的顏色和裝飾C.簡潔明了的可視化圖表可以通過減少數(shù)據(jù)的維度和細(xì)節(jié)來實(shí)現(xiàn)D.簡潔明了的可視化圖表只適用于簡單的數(shù)據(jù)展示，對于復(fù)雜的數(shù)據(jù)無法處理12、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)集中存在一些離群點(diǎn)。對于離群點(diǎn)的處理，以下哪種方法較為恰當(dāng)？（）A.直接刪除B.視為異常值，進(jìn)行特殊分析C.用平均值替代D.忽略不管13、數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)質(zhì)量評估是確保數(shù)據(jù)可靠性的關(guān)鍵步驟。假設(shè)要評估一個(gè)新收集的數(shù)據(jù)集的質(zhì)量，以下關(guān)于數(shù)據(jù)質(zhì)量評估指標(biāo)的描述，正確的是：（）A.只關(guān)注數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性，忽略完整性和一致性B.不制定明確的評估指標(biāo)和標(biāo)準(zhǔn)，主觀判斷數(shù)據(jù)質(zhì)量C.綜合考慮準(zhǔn)確性、完整性、一致性、時(shí)效性、可用性等指標(biāo)，制定量化的評估標(biāo)準(zhǔn)和方法，對數(shù)據(jù)質(zhì)量進(jìn)行全面評估，并提出改進(jìn)措施D.認(rèn)為數(shù)據(jù)質(zhì)量評估是一次性的工作，不需要持續(xù)監(jiān)測和改進(jìn)14、在時(shí)間序列數(shù)據(jù)分析中，預(yù)測未來值是常見的任務(wù)。假設(shè)你要預(yù)測股票價(jià)格的未來走勢，以下關(guān)于時(shí)間序列模型的選擇，哪一項(xiàng)是最需要謹(jǐn)慎考慮的？（）A.選擇簡單的移動平均模型，基于歷史均值進(jìn)行預(yù)測B.應(yīng)用自回歸整合移動平均（ARIMA）模型，考慮序列的趨勢和季節(jié)性C.采用深度學(xué)習(xí)中的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）或長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）D.不考慮時(shí)間序列的特點(diǎn)，使用通用的回歸模型15、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)質(zhì)量是一個(gè)關(guān)鍵問題。以下關(guān)于數(shù)據(jù)質(zhì)量的描述中，錯誤的是？（）A.數(shù)據(jù)質(zhì)量包括數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、完整性、一致性和時(shí)效性等方面B.數(shù)據(jù)質(zhì)量問題可能會導(dǎo)致數(shù)據(jù)分析結(jié)果的錯誤和不可靠C.提高數(shù)據(jù)質(zhì)量可以通過數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)驗(yàn)證和數(shù)據(jù)監(jiān)控等方法來實(shí)現(xiàn)D.數(shù)據(jù)質(zhì)量只與數(shù)據(jù)的來源有關(guān)，與數(shù)據(jù)分析的方法和工具無關(guān)二、簡答題（本大題共3個(gè)小題，共15分)1、（本題5分）在構(gòu)建數(shù)據(jù)倉庫時(shí)，需要考慮哪些關(guān)鍵因素？請?jiān)敿?xì)說明數(shù)據(jù)倉庫的架構(gòu)設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)存儲和管理策略。2、（本題5分）解釋生存分析的概念和應(yīng)用場景，說明其主要的分析方法和指標(biāo)，如生存函數(shù)、風(fēng)險(xiǎn)函數(shù)等。3、（本題5分）描述在數(shù)據(jù)分析中，如何進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)，包括常見的假設(shè)檢驗(yàn)類型（如t檢驗(yàn)、方差分析）的原理和應(yīng)用場景。三、論述題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）在餐飲外賣領(lǐng)域，訂單數(shù)據(jù)、配送數(shù)據(jù)和用戶評價(jià)數(shù)據(jù)等日益增多。分析如何借助數(shù)據(jù)分析手段，如配送效率提升、餐廳菜品優(yōu)化等，提高餐飲外賣服務(wù)質(zhì)量，同時(shí)探討在數(shù)據(jù)隱私保護(hù)、配送人員管理和市場競爭激烈方面可能面臨的問題及應(yīng)對方法。2、（本題5分）旅游業(yè)依賴數(shù)據(jù)分析來了解游客需求和優(yōu)化旅游服務(wù)。請?jiān)敿?xì)探討如何運(yùn)用數(shù)據(jù)分析來預(yù)測旅游需求、優(yōu)化旅游線路設(shè)計(jì)和提升游客滿意度，分析在跨區(qū)域和多源數(shù)據(jù)整合過程中可能出現(xiàn)的問題及解決辦法，同時(shí)考慮文化和地域差異對數(shù)據(jù)分析結(jié)果的影響。3、（本題5分）對于物流企業(yè)的配送路徑數(shù)據(jù)，論述如何運(yùn)用數(shù)據(jù)分析優(yōu)化配送路線規(guī)劃，減少運(yùn)輸時(shí)間和成本，提高配送服務(wù)質(zhì)量。4、（本題5分）隨著遠(yuǎn)程辦公的普及，企業(yè)的員工工作數(shù)據(jù)、協(xié)作數(shù)據(jù)等大量產(chǎn)生。詳細(xì)論述如何運(yùn)用數(shù)據(jù)分析，例如員工績效評估、團(tuán)隊(duì)協(xié)作效率分析等，優(yōu)化遠(yuǎn)程辦公管理，同時(shí)分析在數(shù)據(jù)安全風(fēng)險(xiǎn)、工作與生活平衡監(jiān)測和溝通效果評估方面的挑戰(zhàn)及解決辦法。5、（本題5分）在電商直播領(lǐng)域，直播數(shù)據(jù)、觀眾互動數(shù)據(jù)和銷售轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)等不斷產(chǎn)生。詳細(xì)論述如何運(yùn)用數(shù)據(jù)分析，例如主播表現(xiàn)評估、觀眾購買行為分析等，提升直播銷售效果，同時(shí)分析在數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)性要求高、觀眾興趣變化快和行業(yè)規(guī)范不完善方面的挑戰(zhàn)及解決辦法。四、案例分析題（本大題共3個(gè)小題，共30分)1、（本題10分）一家家具品牌的定制沙發(fā)業(yè)務(wù)收集了銷售數(shù)據(jù)，包括沙發(fā)款