云南中醫(yī)藥大學(xué)《數(shù)據(jù)分析與挖掘?qū)嶒?yàn)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

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《數(shù)據(jù)分析與挖掘?qū)嶒?yàn)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷院(系)_______班級(jí)_______學(xué)號(hào)_______姓名_______題號(hào)一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共20個(gè)小題，每小題2分，共40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、在進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘時(shí)，分類算法中的決策樹算法具有易于理解和解釋的優(yōu)點(diǎn)。以下哪個(gè)因素不會(huì)影響決策樹的構(gòu)建？（）A.特征選擇B.樣本數(shù)量C.數(shù)據(jù)的缺失值D.計(jì)算資源的大小2、在構(gòu)建數(shù)據(jù)分析模型時(shí)，過擬合是一個(gè)常見的問題。假設(shè)一個(gè)模型在訓(xùn)練集上表現(xiàn)非常好，但在測試集上表現(xiàn)很差，這可能表明發(fā)生了什么？（）A.模型過于簡單，無法捕捉數(shù)據(jù)中的復(fù)雜模式B.模型過于復(fù)雜，對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)過度擬合C.數(shù)據(jù)中存在噪聲，影響了模型的性能D.測試集的數(shù)據(jù)質(zhì)量有問題3、在數(shù)據(jù)分析中，因果推斷用于確定變量之間的因果關(guān)系。假設(shè)要研究廣告投入與銷售額之間的因果關(guān)系，以下關(guān)于因果推斷的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.隨機(jī)對(duì)照實(shí)驗(yàn)是確定因果關(guān)系的黃金標(biāo)準(zhǔn)，但在實(shí)際中可能難以實(shí)施B.觀察性研究可以通過控制混雜因素來推斷因果關(guān)系，但存在一定的局限性C.相關(guān)性強(qiáng)就意味著存在因果關(guān)系，可以直接根據(jù)相關(guān)性得出因果結(jié)論D.可以使用工具變量、雙重差分等方法來解決因果推斷中的內(nèi)生性問題4、在數(shù)據(jù)挖掘中，以下哪種算法常用于對(duì)客戶進(jìn)行分類，以實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營銷？（）A.決策樹算法B.關(guān)聯(lián)規(guī)則算法C.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法D.遺傳算法5、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)清洗是重要的前置步驟。假設(shè)我們有一個(gè)包含大量客戶信息的數(shù)據(jù)集，其中存在部分缺失值、錯(cuò)誤值和重復(fù)數(shù)據(jù)。如果不進(jìn)行有效的數(shù)據(jù)清洗，直接進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，可能會(huì)導(dǎo)致什么樣的結(jié)果？（）A.分析結(jié)果不準(zhǔn)確，得出錯(cuò)誤的結(jié)論B.分析速度加快，提高工作效率C.能夠發(fā)現(xiàn)更多隱藏的信息和模式D.對(duì)分析結(jié)果沒有任何影響6、對(duì)于一個(gè)包含時(shí)間戳的數(shù)據(jù)，若要按照時(shí)間順序進(jìn)行分組并計(jì)算每組的統(tǒng)計(jì)量，以下哪種方法在Python中較為便捷？（）A.使用pd.Grouper函數(shù)B.自定義函數(shù)進(jìn)行分組C.先對(duì)時(shí)間戳進(jìn)行排序，再進(jìn)行分組D.以上方法都可行7、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)保持?jǐn)?shù)據(jù)的局部結(jié)構(gòu)？（）A.t-SNE算法B.MDS算法C.UMAP算法D.以上都是8、在處理缺失值時(shí)，如果缺失值的比例較高且數(shù)據(jù)呈現(xiàn)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(bǔ)B.多重插補(bǔ)C.隨機(jī)插補(bǔ)D.以上都不是9、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(huì)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(duì)于不同結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)源無法進(jìn)行融合10、在構(gòu)建數(shù)據(jù)分析模型時(shí)，模型評(píng)估指標(biāo)是衡量模型性能的重要依據(jù)。假設(shè)你建立了一個(gè)客戶流失預(yù)測模型，以下關(guān)于評(píng)估指標(biāo)的選擇，哪一項(xiàng)是最能反映模型實(shí)際效果的？（）A.準(zhǔn)確率，即正確預(yù)測的比例B.召回率，即正確預(yù)測流失客戶的比例C.F1值，綜合考慮準(zhǔn)確率和召回率D.均方誤差，衡量預(yù)測值與實(shí)際值的差異11、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)倉庫是一種重要的存儲(chǔ)和管理數(shù)據(jù)的方式。以下關(guān)于數(shù)據(jù)倉庫的描述中，錯(cuò)誤的是？（）A.數(shù)據(jù)倉庫可以將來自不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)整合在一起B(yǎng).數(shù)據(jù)倉庫可以提供高效的數(shù)據(jù)查詢和分析功能C.數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)是實(shí)時(shí)更新的，反映了最新的業(yè)務(wù)狀態(tài)D.數(shù)據(jù)倉庫的建設(shè)需要投入大量的時(shí)間和資源12、數(shù)據(jù)分析中常用的軟件有很多，其中Excel是一種廣泛使用的工具。以下關(guān)于Excel在數(shù)據(jù)分析中的作用，錯(cuò)誤的是？（）A.Excel可以進(jìn)行數(shù)據(jù)的輸入、編輯和存儲(chǔ)B.Excel可以進(jìn)行簡單的數(shù)據(jù)分析，如計(jì)算均值、標(biāo)準(zhǔn)差等C.Excel可以制作各種類型的圖表，進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化D.Excel可以處理大規(guī)模的數(shù)據(jù)集，適用于復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析任務(wù)13、在數(shù)據(jù)預(yù)處理中，處理異常值是重要的環(huán)節(jié)。假設(shè)我們有一個(gè)包含員工工資的數(shù)據(jù)集，以下關(guān)于異常值處理的描述，正確的是：（）A.直接刪除異常值，不進(jìn)行任何進(jìn)一步的分析B.異常值一定是錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)，必須修正C.分析異常值產(chǎn)生的原因，根據(jù)具體情況決定處理方式D.異常值對(duì)數(shù)據(jù)分析沒有任何影響，無需關(guān)注14、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，如果需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理以消除量綱的影響，以下哪種方法在Python中常用？（）A.StandardScaler類B.MinMaxScaler類C.Normalizer類D.以上都是15、數(shù)據(jù)分析中的文本分析是一個(gè)重要領(lǐng)域。假設(shè)你要對(duì)大量的客戶評(píng)論進(jìn)行情感分析，判斷是正面、負(fù)面還是中性。以下關(guān)于文本分析方法的選擇，哪一項(xiàng)是最重要的？（）A.使用詞袋模型，基于詞頻統(tǒng)計(jì)進(jìn)行分析B.運(yùn)用深度學(xué)習(xí)模型，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，自動(dòng)提取特征C.借助詞典和規(guī)則，根據(jù)預(yù)定義的情感詞和句式判斷D.隨機(jī)抽取部分評(píng)論進(jìn)行人工分析，以此類推整體16、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，異常值的檢測和處理是重要的環(huán)節(jié)。假設(shè)我們在分析一組生產(chǎn)線上的產(chǎn)品質(zhì)量數(shù)據(jù)。以下關(guān)于異常值的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.異常值可能是由于數(shù)據(jù)錄入錯(cuò)誤或特殊情況導(dǎo)致的B.可以通過箱線圖等方法直觀地檢測異常值C.對(duì)于異常值，應(yīng)該立即刪除，以免影響分析結(jié)果D.對(duì)異常值的處理需要根據(jù)具體情況進(jìn)行判斷，有時(shí)需要進(jìn)一步調(diào)查原因17、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，如果需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行降維并保留數(shù)據(jù)的主要特征，以下哪種方法基于矩陣分解？（）A.主成分分析B.因子分析C.獨(dú)立成分分析D.以上都是18、在數(shù)據(jù)分析中，大數(shù)據(jù)技術(shù)為處理海量數(shù)據(jù)提供了支持。假設(shè)要處理一個(gè)PB級(jí)別的數(shù)據(jù)集，以下關(guān)于大數(shù)據(jù)技術(shù)的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中的HDFS用于分布式存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，能夠擴(kuò)展到大規(guī)模的集群B.MapReduce編程模型可以實(shí)現(xiàn)并行處理，提高數(shù)據(jù)處理的效率C.大數(shù)據(jù)技術(shù)只適用于處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，對(duì)于非結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)無能為力D.實(shí)時(shí)處理大數(shù)據(jù)可以使用SparkStreaming或Flink等框架19、假設(shè)要分析不同產(chǎn)品類別的市場份額及其變化趨勢，以下關(guān)于市場份額分析的描述，正確的是：（）A.只計(jì)算當(dāng)前的市場份額，不考慮歷史數(shù)據(jù)B.市場份額的變化趨勢可以通過簡單的差值計(jì)算得出C.考慮競爭對(duì)手的策略和市場動(dòng)態(tài)對(duì)市場份額的影響，進(jìn)行綜合分析D.市場份額分析只適用于成熟的市場，對(duì)于新興市場沒有意義20、假設(shè)要分析股票市場數(shù)據(jù)的波動(dòng)性，以下關(guān)于波動(dòng)性分析方法的描述，正確的是：（）A.計(jì)算簡單移動(dòng)平均就能準(zhǔn)確衡量股票價(jià)格的波動(dòng)性B.標(biāo)準(zhǔn)差越大，說明股票價(jià)格的波動(dòng)性越小C.歷史波動(dòng)率對(duì)預(yù)測未來股票價(jià)格的波動(dòng)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(dòng)的聚類性和異方差性二、簡答題（本大題共3個(gè)小題，共15分)1、（本題5分）簡述數(shù)據(jù)分析師如何與利益相關(guān)者進(jìn)行有效的溝通，以確保數(shù)據(jù)分析結(jié)果得到正確理解和應(yīng)用，包括溝通技巧和注意事項(xiàng)。2、（本題5分）在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，如何進(jìn)行數(shù)據(jù)的倫理和法律考量？闡述數(shù)據(jù)收集、使用和共享過程中的合規(guī)性和道德問題。3、（本題5分）在處理金融數(shù)據(jù)時(shí)，常用的數(shù)據(jù)分析方法和技術(shù)有哪些？解釋風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、投資組合優(yōu)化等概念，并舉例說明應(yīng)用。三、案例分析題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）某在線教育平臺(tái)的語言學(xué)習(xí)類目保存了學(xué)生的數(shù)據(jù)，包含語言種類、學(xué)習(xí)進(jìn)度、作業(yè)完成情況、考試成績等。分析不同語言種類的學(xué)習(xí)進(jìn)度與考試成績的關(guān)系。2、（本題5分）某物流企業(yè)掌握了不同運(yùn)輸方式的成本數(shù)據(jù)、運(yùn)輸時(shí)效、貨物損壞率等。探討怎樣利用這些數(shù)據(jù)選擇最優(yōu)的運(yùn)輸方式和優(yōu)化物流方案。3、（本題5分）某鮮花電商平臺(tái)收集了鮮花銷售數(shù)據(jù)、節(jié)日需求、配送區(qū)域等。優(yōu)化鮮花采購和配送策略，應(yīng)對(duì)節(jié)日高峰需求。4、（本題5分）某超市的進(jìn)口食品類目記錄了銷售數(shù)據(jù)，包括食品種類、產(chǎn)地、價(jià)格、促銷活動(dòng)、消費(fèi)者收入水平等。分析不同產(chǎn)地和消費(fèi)者收入水平對(duì)進(jìn)口食品銷售和促銷活動(dòng)效果的影響。5、（本題5分）某金融公司擁有客戶的信用記錄、貸款金額、還款情況等數(shù)據(jù)。分析客戶