廣東以色列理工學院《數(shù)據(jù)分析與挖掘》2023-2024學年第二學期期末試卷

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2023-2024學年第二學期期末試卷院(系)_______班級_______學號_______姓名_______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、在聚類分析中，以下關于K-Means算法的描述，不正確的是：（）A.算法需要事先指定聚類的個數(shù)KB.初始聚類中心的選擇對最終結果影響不大C.算法通過不斷迭代來優(yōu)化聚類結果D.適用于處理大規(guī)模數(shù)據(jù)2、在進行數(shù)據(jù)分析時，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)集中存在一些離群點。對于離群點的處理，以下哪種方法較為恰當？（）A.直接刪除B.視為異常值，進行特殊分析C.用平均值替代D.忽略不管3、在進行數(shù)據(jù)分析時，可能需要對多個數(shù)據(jù)集進行合并和整合。假設你有來自不同部門的銷售數(shù)據(jù)和客戶數(shù)據(jù)，以下關于數(shù)據(jù)合并的注意事項，哪一項是最關鍵的？（）A.確保數(shù)據(jù)的格式和字段名稱一致，便于合并B.不考慮數(shù)據(jù)的重復和沖突，直接合并C.只合并部分重要的數(shù)據(jù)字段，忽略其他D.隨意選擇合并的順序和方式4、在數(shù)據(jù)挖掘中，Apriori算法常用于挖掘頻繁項集。以下關于Apriori算法的描述，正確的是？（）A.它是一種無監(jiān)督學習算法B.它只能處理數(shù)值型數(shù)據(jù)C.它的計算復雜度較低D.它需要事先指定頻繁項集的支持度閾值5、假設我們要分析一個網(wǎng)站的用戶行為數(shù)據(jù)，以下哪種方法可以用于識別用戶的訪問模式？（）A.關聯(lián)規(guī)則挖掘B.分類算法C.聚類分析D.回歸分析6、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)清洗是非常重要的一步。以下關于數(shù)據(jù)清洗的描述，錯誤的是：（）A.數(shù)據(jù)清洗旨在處理缺失值、異常值和重復值等問題B.可以通過刪除包含缺失值的整行數(shù)據(jù)來進行處理C.對于異常值，應一律刪除以保證數(shù)據(jù)的準確性D.重復值的處理需要根據(jù)具體情況決定保留或刪除7、在數(shù)據(jù)分析中，若要比較多個總體的均值是否相等，以下哪種方法較為常用？（）A.方差分析B.多重比較C.假設檢驗D.以上都是8、假設我們要預測未來一段時間內的股票價格，以下哪種數(shù)據(jù)分析方法可能不太適用？（）A.時間序列分析B.線性回歸C.聚類分析D.神經(jīng)網(wǎng)絡9、在進行數(shù)據(jù)可視化時，如果數(shù)據(jù)的量級差異較大，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.使用相同的坐標軸刻度B.對數(shù)據(jù)進行標準化處理C.只展示部分數(shù)據(jù)D.采用多個圖表分別展示10、在進行數(shù)據(jù)分析時，若數(shù)據(jù)的樣本量較小，以下哪種統(tǒng)計方法需要謹慎使用？（）A.方差分析B.t檢驗C.非參數(shù)檢驗D.回歸分析11、在進行數(shù)據(jù)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12、假設要分析一個電商平臺的用戶評論數(shù)據(jù)，以提取用戶的意見和情感傾向。以下哪種自然語言處理技術和方法可能是關鍵的？（）A.詞袋模型B.情感分析C.命名實體識別D.以上都是13、在建立分類模型時，如果數(shù)據(jù)存在類別不平衡問題，以下哪種技術可以用于數(shù)據(jù)增強？（）A.生成對抗網(wǎng)絡B.自編碼器C.變分自編碼器D.以上都不是14、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)安全的重要性不言而喻。以下關于數(shù)據(jù)安全重要性的描述中，錯誤的是？（）A.數(shù)據(jù)安全可以保護企業(yè)的商業(yè)機密和客戶隱私B.數(shù)據(jù)安全可以防止數(shù)據(jù)的泄露和篡改C.數(shù)據(jù)安全可以提高數(shù)據(jù)分析的結果的準確性和可靠性D.數(shù)據(jù)安全只需要關注數(shù)據(jù)的存儲和傳輸過程，無需考慮數(shù)據(jù)分析的過程15、數(shù)據(jù)分析中的回歸分析用于建立自變量和因變量之間的關系模型。假設我們要研究房價與房屋面積、地理位置等因素的關系。以下關于回歸分析的描述，哪一項是不正確的？（）A.多元線性回歸可以同時考慮多個自變量對因變量的影響B(tài).回歸模型的擬合優(yōu)度可以通過R平方值來評估C.存在共線性問題時，回歸模型的參數(shù)估計會不準確，但不影響預測效果D.可以通過逐步回歸等方法選擇對因變量有顯著影響的自變量16、數(shù)據(jù)分析中，經(jīng)常需要對數(shù)據(jù)進行可視化展示。以下關于數(shù)據(jù)可視化的說法，不正確的是：（）A.柱狀圖適合用于比較不同類別之間的數(shù)據(jù)差異B.折線圖常用于展示數(shù)據(jù)隨時間的變化趨勢C.餅圖能夠清晰地反映出各部分數(shù)據(jù)占總體的比例關系D.箱線圖主要用于展示數(shù)據(jù)的分布范圍，對于數(shù)據(jù)的集中趨勢展示效果不佳17、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)分析的方法有很多，其中關聯(lián)規(guī)則挖掘是一種常用的方法。以下關于關聯(lián)規(guī)則挖掘的描述中，錯誤的是？（）A.關聯(lián)規(guī)則挖掘可以用來發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中不同變量之間的關聯(lián)關系B.關聯(lián)規(guī)則挖掘的結果可以用支持度和置信度來衡量C.關聯(lián)規(guī)則挖掘只適用于數(shù)值型數(shù)據(jù)，對于分類型數(shù)據(jù)無法處理D.關聯(lián)規(guī)則挖掘可以幫助企業(yè)進行商品推薦和營銷策略制定18、數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)挖掘技術常用于發(fā)現(xiàn)隱藏在數(shù)據(jù)中的模式和關系。假設要從一個大型電商網(wǎng)站的用戶購買記錄中挖掘出用戶的購買行為模式，以便進行精準營銷。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)時更有可能發(fā)現(xiàn)有價值的信息？（）A.決策樹算法B.關聯(lián)規(guī)則挖掘算法C.聚類算法D.神經(jīng)網(wǎng)絡算法19、在進行數(shù)據(jù)分析時，如果需要對多個變量進行主成分分析，以下哪個軟件或庫提供了較為方便的實現(xiàn)？（）A.ExcelB.SPSSC.Python的sklearn庫D.以上都是20、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)分析報告是傳達分析結果的重要方式。以下關于數(shù)據(jù)分析報告的說法中，錯誤的是？（）A.數(shù)據(jù)分析報告應包括問題背景、分析方法、結果呈現(xiàn)和結論建議等內容B.數(shù)據(jù)分析報告應使用簡潔明了的語言，避免使用專業(yè)術語和復雜的公式C.數(shù)據(jù)分析報告的結果應具有客觀性和可靠性，不能帶有主觀偏見D.數(shù)據(jù)分析報告的格式和風格可以隨意選擇，只要能表達清楚分析結果即可二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）在數(shù)據(jù)分析中，如何進行數(shù)據(jù)的標準化和歸一化？請說明它們的目的、方法和適用場景，并舉例說明。2、（本題5分）闡述數(shù)據(jù)分析師在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時應注意的問題，包括內存管理、計算效率等，并介紹一些優(yōu)化技巧。3、（本題5分）在數(shù)據(jù)分析中，如何處理高維數(shù)據(jù)？請闡述常見的降維方法，如特征選擇、主成分分析等的原理和適用場景。三、案例分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）某電商平臺的母嬰產(chǎn)品類目擁有銷售數(shù)據(jù)，包括品牌、產(chǎn)品類別、價格、銷量、用戶年齡等。分析不同年齡段用戶對母嬰產(chǎn)品品牌和類別的選擇偏好。2、（本題5分）一家物流公司掌握了貨物運輸?shù)穆肪€、運輸時間、成本等數(shù)據(jù)。優(yōu)化運輸路線規(guī)劃，降低運輸成本，提高物流效率。3、（本題5分）某在線親子活動平臺收集了活動報名數(shù)據(jù)、用戶評價、活動類型偏好等。策劃更受親子家庭歡迎的活動。4、（本題5分）一家快遞公司的同城配送業(yè)務記錄了配送數(shù)據(jù)，包括貨物重量、配送距離、配送時間、費用等。研究貨物重量和配送距離對配送時間和費用的影響。5、（本題5分）一家在線旅游平臺的跟團游產(chǎn)品數(shù)據(jù)包含行程安排、價格、出發(fā)地、游客評價等。探討不同行程安排和價格的跟團游在不同出發(fā)地的受歡迎程度和游客評價。四、論述題（本大題共2個小題，共20分)1、（本題10分）探討在社交媒體