安徽城市管理職業(yè)學(xué)院《商務(wù)智能分析》2023-2024學(xué)年第二學(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頁安徽城市管理職業(yè)學(xué)院《商務(wù)智能分析》

2023-2024學(xué)年第二學(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20個(gè)小題，每小題1分，共20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、數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)常用于發(fā)現(xiàn)隱藏在數(shù)據(jù)中的模式和關(guān)系。假設(shè)要從一個(gè)大型電商網(wǎng)站的用戶購買記錄中挖掘出用戶的購買行為模式，以便進(jìn)行精準(zhǔn)營銷。以下哪種數(shù)據(jù)挖掘算法在處理這種大規(guī)模交易數(shù)據(jù)時(shí)更有可能發(fā)現(xiàn)有價(jià)值的信息？（）A.決策樹算法B.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法C.聚類算法D.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法2、數(shù)據(jù)分析中的分類算法用于將數(shù)據(jù)分為不同的類別。假設(shè)要構(gòu)建一個(gè)分類模型來預(yù)測客戶是否會流失，以下哪種算法可能對處理不平衡的數(shù)據(jù)集（流失客戶數(shù)量遠(yuǎn)少于未流失客戶）表現(xiàn)較好？（）A.邏輯回歸B.決策樹C.支持向量機(jī)D.隨機(jī)森林3、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)集成用于將多個(gè)數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)合并在一起。假設(shè)要集成來自不同數(shù)據(jù)庫的銷售數(shù)據(jù)和客戶數(shù)據(jù)，以下關(guān)于數(shù)據(jù)集成的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.需要解決數(shù)據(jù)格式不一致、字段命名差異等問題B.可以使用ETL（Extract,Transform,Load）工具來實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的抽取、轉(zhuǎn)換和加載C.數(shù)據(jù)集成過程中可能會引入重復(fù)數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)沖突，需要進(jìn)行處理D.數(shù)據(jù)集成可以隨意進(jìn)行，不需要考慮數(shù)據(jù)的質(zhì)量和一致性4、數(shù)據(jù)分析中的模型融合可以結(jié)合多個(gè)模型的優(yōu)勢提高性能。假設(shè)已經(jīng)建立了多個(gè)不同的預(yù)測模型，如線性回歸、決策樹和隨機(jī)森林，要將它們?nèi)诤弦垣@得更準(zhǔn)確的預(yù)測結(jié)果。以下哪種模型融合策略在這種情況下更有可能提高預(yù)測精度？（）A.簡單平均融合B.加權(quán)平均融合C.基于投票的融合D.以上方法效果相同5、在構(gòu)建數(shù)據(jù)分析模型時(shí)，特征工程起著關(guān)鍵作用。假設(shè)我們正在構(gòu)建一個(gè)預(yù)測房價(jià)的模型，擁有房屋面積、房間數(shù)量、地理位置等原始數(shù)據(jù)。以下哪種特征工程方法可能有助于提高模型的性能？（）A.對數(shù)值型特征進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理B.忽略地理位置特征，因?yàn)樗y以量化C.直接使用原始數(shù)據(jù)，不進(jìn)行任何處理D.將所有特征組合成一個(gè)綜合特征6、在進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化時(shí)，若要同時(shí)展示多個(gè)變量之間的關(guān)系，以下哪種圖表較為合適？（）A.散點(diǎn)圖矩陣B.雷達(dá)圖C.熱力圖D.樹狀圖7、數(shù)據(jù)分析中的隨機(jī)森林是一種集成學(xué)習(xí)算法。假設(shè)我們使用隨機(jī)森林進(jìn)行分類任務(wù)，以下哪個(gè)因素會影響隨機(jī)森林的性能？（）A.決策樹的數(shù)量B.特征的隨機(jī)選擇C.樣本的隨機(jī)抽樣D.以上都是8、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)抽樣的方法有很多，其中隨機(jī)抽樣是一種常用的方法。以下關(guān)于隨機(jī)抽樣的描述中，錯(cuò)誤的是？（）A.隨機(jī)抽樣可以保證樣本的代表性和隨機(jī)性B.隨機(jī)抽樣可以減少數(shù)據(jù)的數(shù)量和復(fù)雜度C.隨機(jī)抽樣可以提高數(shù)據(jù)分析的效率和準(zhǔn)確性D.隨機(jī)抽樣只適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集，對于小數(shù)據(jù)集無法使用9、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，如果數(shù)據(jù)分布呈現(xiàn)右偏態(tài)，以下哪種統(tǒng)計(jì)量更能代表數(shù)據(jù)的集中趨勢？（）A.均值B.中位數(shù)C.眾數(shù)D.標(biāo)準(zhǔn)差10、數(shù)據(jù)分析中的因果推斷旨在確定變量之間的因果關(guān)系，而不僅僅是相關(guān)性。假設(shè)我們想要研究某種藥物是否真正導(dǎo)致了病情的改善，以下哪種方法或設(shè)計(jì)可以幫助我們進(jìn)行因果推斷？（）A.隨機(jī)對照試驗(yàn)B.觀察性研究中的工具變量法C.斷點(diǎn)回歸設(shè)計(jì)D.以上都是11、數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)安全是至關(guān)重要的問題。以下關(guān)于數(shù)據(jù)安全的說法中，錯(cuò)誤的是？（）A.數(shù)據(jù)安全包括數(shù)據(jù)的保密性、完整性和可用性等方面B.數(shù)據(jù)安全問題可能會導(dǎo)致數(shù)據(jù)泄露、篡改和丟失等嚴(yán)重后果C.采取加密、備份和訪問控制等措施可以提高數(shù)據(jù)的安全性D.數(shù)據(jù)安全只需要在數(shù)據(jù)存儲和傳輸過程中關(guān)注，在數(shù)據(jù)分析過程中無需考慮12、在數(shù)據(jù)分析中，深度學(xué)習(xí)模型在處理復(fù)雜數(shù)據(jù)方面表現(xiàn)出色。假設(shè)我們要使用深度學(xué)習(xí)進(jìn)行圖像識別。以下關(guān)于深度學(xué)習(xí)在數(shù)據(jù)分析中的描述，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）是常用于圖像識別的深度學(xué)習(xí)模型B.深度學(xué)習(xí)模型需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和計(jì)算資源C.深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練過程簡單，不需要進(jìn)行調(diào)優(yōu)和優(yōu)化D.深度學(xué)習(xí)可以與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析方法結(jié)合，提高分析效果13、假設(shè)要分析一個(gè)項(xiàng)目的成本效益，以下關(guān)于成本效益分析方法的描述，正確的是：（）A.只考慮直接成本和直接收益，忽略間接成本和潛在收益B.凈現(xiàn)值（NPV）為正數(shù)時(shí)，項(xiàng)目一定可行C.內(nèi)部收益率（IRR）越高，項(xiàng)目的效益越好D.不考慮項(xiàng)目的風(fēng)險(xiǎn)和不確定性，進(jìn)行簡單的成本效益計(jì)算14、假設(shè)我們正在分析客戶的購買行為數(shù)據(jù)，想要了解客戶購買某一產(chǎn)品的頻率分布。以下哪種統(tǒng)計(jì)量最適合描述這種數(shù)據(jù)？（）A.均值B.中位數(shù)C.眾數(shù)D.標(biāo)準(zhǔn)差15、假設(shè)要分析社交媒體上的輿論趨勢，以下關(guān)于輿論分析方法的描述，正確的是：（）A.只統(tǒng)計(jì)帖子的數(shù)量就能了解輿論的走向B.對帖子的內(nèi)容進(jìn)行情感分析和主題提取，綜合判斷輿論趨勢C.忽略社交媒體平臺的特點(diǎn)和用戶行為，直接進(jìn)行分析D.輿論分析不需要考慮時(shí)間因素，只關(guān)注當(dāng)前的熱門話題16、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(cuò)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17、數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)可視化能夠幫助我們更直觀地理解數(shù)據(jù)。假設(shè)要展示一個(gè)公司在過去十年中不同產(chǎn)品的銷售額變化趨勢，同時(shí)要對比不同地區(qū)的銷售情況。以下哪種數(shù)據(jù)可視化方式最能清晰地呈現(xiàn)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18、數(shù)據(jù)挖掘在發(fā)現(xiàn)潛在模式和知識方面具有重要作用。假設(shè)要從電商網(wǎng)站的用戶購買記錄中挖掘用戶的購買行為模式，以下關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)選擇的描述，正確的是：（）A.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘可以發(fā)現(xiàn)不同商品之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，有助于推薦系統(tǒng)的構(gòu)建B.決策樹算法不適合處理這種大量且復(fù)雜的用戶購買數(shù)據(jù)C.聚類分析不能用于區(qū)分具有不同購買行為的用戶群體D.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在數(shù)據(jù)挖掘中應(yīng)用有限，效果不如傳統(tǒng)方法19、在數(shù)據(jù)分析中，空間數(shù)據(jù)分析用于處理與地理位置相關(guān)的數(shù)據(jù)。假設(shè)要分析不同地區(qū)的犯罪率分布，以下關(guān)于空間數(shù)據(jù)分析的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以使用空間自相關(guān)分析來研究犯罪率在空間上的聚集或分散情況B.地理信息系統(tǒng)（GIS）為空間數(shù)據(jù)分析提供了強(qiáng)大的工具和平臺C.空間數(shù)據(jù)分析只適用于宏觀尺度的研究，如國家或省份層面，不適用于微觀尺度的分析D.考慮空間權(quán)重矩陣可以更準(zhǔn)確地捕捉空間關(guān)系對數(shù)據(jù)分析的影響20、對于數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)隱私保護(hù)，假設(shè)處理的數(shù)據(jù)包含敏感的個(gè)人信息。以下哪種方法可能有助于在數(shù)據(jù)分析過程中確保數(shù)據(jù)的安全性和合規(guī)性？（）A.數(shù)據(jù)匿名化，去除可識別個(gè)人的信息B.加密技術(shù)，對數(shù)據(jù)進(jìn)行加密處理C.訪問控制，限制對數(shù)據(jù)的訪問權(quán)限D(zhuǎn).不采取任何保護(hù)措施，直接處理數(shù)據(jù)二、簡答題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）在數(shù)據(jù)分析中，如何進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)？請說明常見的假設(shè)檢驗(yàn)類型，如t檢驗(yàn)、方差分析等的適用場景和步驟，并舉例說明。2、（本題5分）在處理電商數(shù)據(jù)時(shí)，常用的數(shù)據(jù)分析方法和技術(shù)有哪些？解釋用戶行為分析、商品推薦等概念，并舉例說明應(yīng)用。3、（本題5分）在處理醫(yī)療影像數(shù)據(jù)時(shí)，常用的數(shù)據(jù)分析方法和技術(shù)有哪些？解釋病灶檢測、圖像分割等概念，并舉例說明應(yīng)用。4、（本題5分）在數(shù)據(jù)分析中，如何評估數(shù)據(jù)的可信度和可靠性？請說明評估的方法和指標(biāo)，并舉例說明在不同數(shù)據(jù)源中的應(yīng)用。5、（本題5分）簡述數(shù)據(jù)挖掘中的推薦系統(tǒng)，包括協(xié)同過濾、基于內(nèi)容的推薦等，說明其工作原理和應(yīng)用場景。三、案例分析題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）某電商平臺的家居用品類目存有銷售數(shù)據(jù)，包括品牌、產(chǎn)品類別、價(jià)格、銷量、用戶地域等。分析不同地域用戶對各品牌和產(chǎn)品類別的購買差異及價(jià)格敏感度。2、（本題5分）某超市的會員卡系統(tǒng)記錄了顧客的購買數(shù)據(jù)，涵蓋商品類別、購買數(shù)量、消費(fèi)金額、會員等級等。分析不同會員等級顧客的購買習(xí)慣和消費(fèi)金額的差異。3、（本題5分）某在線書法教育平臺掌握了學(xué)生學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)、課程難度感知、教師教學(xué)風(fēng)格等。優(yōu)化課程體系和教學(xué)安排。4、（本題5分）某電商直播平臺存有主播的直播數(shù)據(jù)，如直播時(shí)長、觀看人數(shù)、商品銷售額、粉絲互動等。分析主播的直播時(shí)長與商品銷售額之間的相關(guān)性以及粉絲互動的影響。5、（本題5分）某社交游戲平臺存有用戶的游戲行為數(shù)據(jù)，如游戲時(shí)長、游戲等級、社交互動、充值金額等。分析用戶的社交互動與充值金額之間的關(guān)聯(lián)以及游戲時(shí)長對等級提升的影響。四、論述題（本大題共3個(gè)小題，共30分)1、（本題10分）在汽車銷售行業(yè)，客戶需求分析和市場趨勢預(yù)測離不開數(shù)據(jù)分析。以某