玉溪師范學(xué)院《商業(yè)數(shù)據(jù)分析（雙語(yǔ)）》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷

自覺(jué)遵守考場(chǎng)紀(jì)律如考試作弊此答卷無(wú)效密自覺(jué)遵守考場(chǎng)紀(jì)律如考試作弊此答卷無(wú)效密封線第1頁(yè)，共3頁(yè)玉溪師范學(xué)院

《商業(yè)數(shù)據(jù)分析（雙語(yǔ)）》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷院(系)_______班級(jí)_______學(xué)號(hào)_______姓名_______題號(hào)一二三四總分得分一、單選題（本大題共30個(gè)小題，每小題1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、在數(shù)據(jù)挖掘中，若要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，以下哪種算法對(duì)噪聲和缺失值具有較好的容忍性？（）A.決策樹(shù)B.樸素貝葉斯C.支持向量機(jī)D.隨機(jī)森林2、在數(shù)據(jù)挖掘中，若要發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的頻繁項(xiàng)集，以下哪種算法是常用的？（）A.FP-Growth算法B.PageRank算法C.LDA算法D.HITS算法3、數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)融合是將多個(gè)數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)整合在一起。假設(shè)要整合來(lái)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)融合方法的描述，正確的是：（）A.簡(jiǎn)單地將數(shù)據(jù)拼接在一起，不處理數(shù)據(jù)格式和語(yǔ)義的差異B.不進(jìn)行數(shù)據(jù)的清洗和轉(zhuǎn)換，直接使用原始數(shù)據(jù)進(jìn)行融合C.運(yùn)用數(shù)據(jù)清洗、轉(zhuǎn)換和匹配技術(shù)，解決數(shù)據(jù)格式、單位和語(yǔ)義的不一致，確保融合后數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可用性D.認(rèn)為數(shù)據(jù)融合不會(huì)引入誤差和沖突，不進(jìn)行質(zhì)量檢查4、在數(shù)據(jù)分析中，假設(shè)檢驗(yàn)是一種常用的統(tǒng)計(jì)方法。假設(shè)要檢驗(yàn)一種新的教學(xué)方法是否能顯著提高學(xué)生的成績(jī)，以下關(guān)于假設(shè)檢驗(yàn)的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.首先需要提出原假設(shè)和備擇假設(shè)，然后根據(jù)樣本數(shù)據(jù)計(jì)算檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量B.如果p值小于預(yù)先設(shè)定的顯著性水平，就拒絕原假設(shè)，認(rèn)為新教學(xué)方法有效C.假設(shè)檢驗(yàn)的結(jié)果完全取決于樣本數(shù)據(jù)的大小和分布，與研究問(wèn)題的實(shí)際情況無(wú)關(guān)D.可以通過(guò)控制樣本量和顯著性水平來(lái)平衡檢驗(yàn)的靈敏度和特異性5、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)分析的方法有很多，其中聚類分析是一種常用的方法。以下關(guān)于聚類分析的描述中，錯(cuò)誤的是？（）A.聚類分析可以將數(shù)據(jù)分為不同的類別，使得同一類中的數(shù)據(jù)具有相似的特征B.聚類分析的結(jié)果可以用聚類中心和聚類半徑來(lái)表示C.聚類分析可以用于數(shù)據(jù)的分類和預(yù)測(cè)D.聚類分析的算法有多種，如k-means聚類、層次聚類等6、在數(shù)據(jù)分析中，探索性數(shù)據(jù)分析（EDA）用于初步了解數(shù)據(jù)的特征和分布。假設(shè)要對(duì)一個(gè)新收集的社交媒體數(shù)據(jù)進(jìn)行EDA，包括用戶的年齡、性別、地域和發(fā)布內(nèi)容等信息。以下哪種EDA方法在快速發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的潛在模式和關(guān)系方面更有效？（）A.數(shù)據(jù)可視化B.統(tǒng)計(jì)描述C.相關(guān)性分析D.以上方法結(jié)合使用7、數(shù)據(jù)分析中的特征工程旨在從原始數(shù)據(jù)中提取有意義的特征。假設(shè)我們?cè)诜治鑫谋緮?shù)據(jù)，以下哪種特征提取方法可能有助于將文本轉(zhuǎn)化為可用于模型訓(xùn)練的數(shù)值特征？（）A.詞袋模型B.TF-IDFC.詞嵌入D.以上都是8、關(guān)于數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)設(shè)計(jì)，假設(shè)要構(gòu)建一個(gè)企業(yè)級(jí)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)來(lái)支持決策制定。以下哪個(gè)設(shè)計(jì)原則可能對(duì)于數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、管理和查詢性能至關(guān)重要？（）A.規(guī)范化設(shè)計(jì)，減少數(shù)據(jù)冗余B.維度建模，便于分析和查詢C.分布式存儲(chǔ)，提高可擴(kuò)展性D.不設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，直接使用原始業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)9、在數(shù)據(jù)分析中，若要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理以去除噪聲，以下哪種方法可能會(huì)被使用？（）A.中值濾波B.均值濾波C.高斯濾波D.以上都是10、數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)血緣追蹤用于了解數(shù)據(jù)的來(lái)源和流向。假設(shè)要追蹤一個(gè)分析報(bào)告中數(shù)據(jù)的演變過(guò)程，以下關(guān)于數(shù)據(jù)血緣追蹤的描述，正確的是：（）A.不記錄數(shù)據(jù)的處理步驟和轉(zhuǎn)換過(guò)程，無(wú)法進(jìn)行血緣追蹤B.簡(jiǎn)單地記錄部分?jǐn)?shù)據(jù)的來(lái)源，不考慮整個(gè)流程C.建立完善的數(shù)據(jù)血緣管理系統(tǒng)，記錄數(shù)據(jù)的采集、清洗、轉(zhuǎn)換、聚合等全過(guò)程，以便清晰地了解數(shù)據(jù)的來(lái)龍去脈和影響范圍D.認(rèn)為數(shù)據(jù)血緣追蹤是額外的工作，對(duì)數(shù)據(jù)分析沒(méi)有幫助11、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(duì)于小數(shù)據(jù)集無(wú)法使用12、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)隱私和安全是必須要考慮的問(wèn)題。假設(shè)我們處理的是敏感的個(gè)人數(shù)據(jù)。以下關(guān)于數(shù)據(jù)隱私和安全的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.應(yīng)該采取加密、匿名化等技術(shù)手段保護(hù)數(shù)據(jù)的隱私B.遵守相關(guān)的法律法規(guī)，如數(shù)據(jù)保護(hù)法、隱私政策等C.只要數(shù)據(jù)在內(nèi)部使用，就不需要考慮數(shù)據(jù)隱私和安全問(wèn)題D.對(duì)數(shù)據(jù)的訪問(wèn)和使用進(jìn)行嚴(yán)格的權(quán)限管理，防止數(shù)據(jù)泄露13、假設(shè)我們有一組關(guān)于學(xué)生成績(jī)的數(shù)據(jù)，包括語(yǔ)文、數(shù)學(xué)、英語(yǔ)等科目成績(jī)，要分析這些科目成績(jī)之間的相關(guān)性，以下哪種可視化方法較為直觀？（）A.熱力圖B.雷達(dá)圖C.散點(diǎn)圖矩陣D.以上都不是14、在進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化時(shí)，如果數(shù)據(jù)的量級(jí)差異較大，為了更清晰地展示數(shù)據(jù)分布，以下哪種處理方式較為合適？（）A.使用相同的坐標(biāo)軸刻度B.對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理C.只展示部分?jǐn)?shù)據(jù)D.采用多個(gè)圖表分別展示15、假設(shè)要分析股票市場(chǎng)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(jiǎn)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(shuō)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(cè)未來(lái)股票價(jià)格的波動(dòng)沒(méi)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16、對(duì)于數(shù)據(jù)分析中的優(yōu)化問(wèn)題，假設(shè)要在一定的約束條件下最大化或最小化某個(gè)目標(biāo)函數(shù)。以下哪種優(yōu)化算法可能適用于解決這類復(fù)雜的優(yōu)化任務(wù)？（）A.線性規(guī)劃，處理線性目標(biāo)和約束B(niǎo).遺傳算法，通過(guò)模擬進(jìn)化過(guò)程搜索最優(yōu)解C.模擬退火算法，避免陷入局部最優(yōu)D.不進(jìn)行優(yōu)化，隨機(jī)選擇解決方案17、對(duì)于數(shù)據(jù)分析中的因果推斷，假設(shè)要確定一個(gè)因素是否真正導(dǎo)致了某種結(jié)果。以下哪種方法或思路在進(jìn)行因果分析時(shí)可能是關(guān)鍵的？（）A.隨機(jī)對(duì)照試驗(yàn)B.觀察性研究結(jié)合工具變量C.反事實(shí)推理D.僅根據(jù)相關(guān)性得出因果結(jié)論18、數(shù)據(jù)分析中的假設(shè)檢驗(yàn)用于判斷樣本數(shù)據(jù)是否支持某個(gè)假設(shè)。假設(shè)我們要檢驗(yàn)一種新的教學(xué)方法是否能顯著提高學(xué)生的考試成績(jī)，以下哪種假設(shè)檢驗(yàn)方法可能適用？（）A.t檢驗(yàn)B.方差分析C.卡方檢驗(yàn)D.以上都有可能，取決于數(shù)據(jù)特點(diǎn)19、在數(shù)據(jù)挖掘中，若要發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中隱藏的模式和關(guān)聯(lián)規(guī)則，以下哪種算法是常用的？（）A.Apriori算法B.KNN算法C.SVM算法D.隨機(jī)森林算法20、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)預(yù)處理的步驟包括數(shù)據(jù)清洗、轉(zhuǎn)換和歸一化等。假設(shè)我們要對(duì)一組數(shù)值型數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。以下關(guān)于數(shù)據(jù)預(yù)處理的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換可以將數(shù)據(jù)映射到不同的范圍或格式，便于后續(xù)分析B.歸一化可以將數(shù)據(jù)縮放到相同的范圍，避免不同量級(jí)數(shù)據(jù)的影響C.數(shù)據(jù)預(yù)處理對(duì)數(shù)據(jù)分析的結(jié)果影響不大，可以隨意進(jìn)行D.對(duì)于離群點(diǎn)，可以采用截?cái)嗷騑insorize等方法進(jìn)行處理21、在數(shù)據(jù)分析的過(guò)程中，數(shù)據(jù)清洗是至關(guān)重要的一步。假設(shè)我們有一個(gè)包含大量客戶信息的數(shù)據(jù)集，其中存在缺失值、錯(cuò)誤數(shù)據(jù)和重復(fù)記錄等問(wèn)題。為了獲得高質(zhì)量的數(shù)據(jù)用于后續(xù)分析，以下哪種數(shù)據(jù)清洗方法是首先應(yīng)該考慮的？（）A.直接刪除包含缺失值或錯(cuò)誤數(shù)據(jù)的記錄B.采用均值或中位數(shù)填充缺失值C.通過(guò)數(shù)據(jù)驗(yàn)證規(guī)則修正錯(cuò)誤數(shù)據(jù)D.利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法預(yù)測(cè)缺失值22、在處理大數(shù)據(jù)集時(shí)，分布式計(jì)算框架能夠提高計(jì)算效率。假設(shè)要分析海量的社交媒體數(shù)據(jù)，以下關(guān)于分布式計(jì)算框架選擇的描述，正確的是：（）A.Hadoop適合處理大規(guī)模的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，但對(duì)實(shí)時(shí)性要求高的任務(wù)不太適用B.Spark僅能處理批處理任務(wù)，無(wú)法支持流處理C.Flink在處理流數(shù)據(jù)方面表現(xiàn)不佳，主要用于批處理D.這些分布式計(jì)算框架都差不多，隨便選擇一個(gè)都能滿足需求23、在建立分類模型時(shí)，如果數(shù)據(jù)存在類別不平衡問(wèn)題，以下哪種技術(shù)可以用于數(shù)據(jù)增強(qiáng)？（）A.生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)B.自編碼器C.變分自編碼器D.以上都不是24、在數(shù)據(jù)挖掘中，若要對(duì)文本數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，以下哪種算法可能會(huì)被使用？（）A.NaiveBayes算法B.C4.5算法C.K-Means算法D.以上都有可能25、假設(shè)要從多個(gè)數(shù)據(jù)分析模型中選擇最優(yōu)的一個(gè)，以下關(guān)于模型選擇的描述，正確的是：（）A.選擇模型參數(shù)最多的那個(gè)，因?yàn)樗鼜?fù)雜，性能更好B.根據(jù)訓(xùn)練集上的表現(xiàn)來(lái)選擇模型，無(wú)需考慮測(cè)試集C.綜合考慮模型的復(fù)雜度、準(zhǔn)確性和泛化能力來(lái)做出選擇D.只要模型在某個(gè)特定指標(biāo)上表現(xiàn)出色，就選擇該模型26、當(dāng)分析數(shù)據(jù)的相關(guān)性時(shí)，以下哪個(gè)統(tǒng)計(jì)量的值在-1到1之間？（）A.協(xié)方差B.相關(guān)系數(shù)C.決定系數(shù)D.方差27、回歸分析是數(shù)據(jù)分析中的常用方法。假設(shè)要研究廣告投入與銷售額之間的關(guān)系，以下關(guān)于回歸分析的描述，正確的是：（）A.簡(jiǎn)單線性回歸足以捕捉廣告投入和銷售額之間的復(fù)雜非線性關(guān)系B.多元線性回歸中，自變量越多，模型的解釋能力就越強(qiáng)C.在建立回歸模型前，不需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理D.回歸模型的擬合優(yōu)度（R2）越高，說(shuō)明模型對(duì)數(shù)據(jù)的擬合效果越好28、在數(shù)據(jù)分析中，特征工程用于從原始數(shù)據(jù)中提取有意義的特征。假設(shè)要對(duì)文本數(shù)據(jù)進(jìn)行特征工程，以下關(guān)于特征工程的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以使用詞頻-逆文檔頻率（TF-IDF）來(lái)衡量單詞在文本中的重要性B.詞嵌入技術(shù)，如Word2Vec，可以將單詞表示為低維向量C.特征工程只需要考慮數(shù)據(jù)的數(shù)值特征，對(duì)于文本等非數(shù)值特征不需要處理D.特征選擇可以去除冗余和無(wú)關(guān)的特征，提高模型的效率和性能29、當(dāng)分析一組數(shù)據(jù)的離散程度時(shí)，以下哪個(gè)指標(biāo)不僅考慮了數(shù)據(jù)的偏離程度，還考慮了數(shù)據(jù)的分布形態(tài)？（）A.方差B.標(biāo)準(zhǔn)差C.平均差D.變異系數(shù)30、對(duì)于一個(gè)具有多個(gè)特征的數(shù)據(jù)集合，若要進(jìn)行特征工程，以下哪些操作可能會(huì)被執(zhí)行？（）A.特征縮放B.特征選擇C.特征構(gòu)建D.以上都是二、論述題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）在社交媒體的內(nèi)容管理中，數(shù)據(jù)分析可以提高內(nèi)容質(zhì)量和傳播效果。以某社交媒體平臺(tái)的內(nèi)容運(yùn)營(yíng)為例，分析如何運(yùn)用數(shù)據(jù)分析來(lái)了解用戶對(duì)不同類型內(nèi)容的喜好、評(píng)估內(nèi)容的影響力、優(yōu)化內(nèi)容推薦算法，以及如何根據(jù)數(shù)據(jù)分析創(chuàng)作更受歡迎的內(nèi)容。2、（本題5分）在保險(xiǎn)行業(yè)，如何運(yùn)用數(shù)據(jù)分析來(lái)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、保費(fèi)定價(jià)和欺詐檢測(cè)？請(qǐng)?jiān)敿?xì)分析數(shù)據(jù)來(lái)源、分析方法和模型的有效性，并探討保險(xiǎn)業(yè)務(wù)中的數(shù)據(jù)安全和合規(guī)要求。3、（本題5分）在物流企業(yè)的客戶關(guān)系管理中，數(shù)據(jù)分析可以提升客戶滿意度和忠誠(chéng)度。以某物流企業(yè)為例，討論如何運(yùn)用數(shù)據(jù)分析來(lái)了解客戶需求、解決客戶問(wèn)題、提供增值服務(wù)，以及如何通過(guò)客戶數(shù)據(jù)分析預(yù)測(cè)客戶流失并采取相應(yīng)措施。4、（本題5分）分析在電商平臺(tái)的跨境電商業(yè)務(wù)中，如何運(yùn)用數(shù)據(jù)分析了解不同國(guó)家和地區(qū)的消費(fèi)者需求和市場(chǎng)趨勢(shì)，優(yōu)化跨境電商運(yùn)營(yíng)。5、（本題5分）在房地產(chǎn)行業(yè)，房屋交易數(shù)據(jù)、市場(chǎng)趨勢(shì)數(shù)據(jù)等不斷更新。探討如何利用數(shù)據(jù)分析方法，比如房?jī)r(jià)預(yù)測(cè)模型、投資回報(bào)率分析等，為購(gòu)房者和投資者提供決策支持，同時(shí)研究在數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性驗(yàn)證、政策影響因素和市場(chǎng)波動(dòng)不確定性方面所面臨的困難及解決途徑。三、簡(jiǎn)答題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）在數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目中，如何制定合理的數(shù)據(jù)收集策略？請(qǐng)考慮數(shù)據(jù)來(lái)源、樣本量、數(shù)據(jù)質(zhì)量等因素，并舉例說(shuō)明。2、（本題5分）解釋什么是社交網(wǎng)絡(luò)分析，說(shuō)明其在社交媒體、人際關(guān)系等領(lǐng)域的應(yīng)用場(chǎng)景和常用方法，并舉例分析。3、（本題5分）闡述數(shù)據(jù)挖掘中的情感分析中的深度學(xué)習(xí)方法，如使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等，并舉例說(shuō)明在客戶評(píng)論分析中的應(yīng)用。4、（本題