浙江汽車職業(yè)技術(shù)學(xué)院《數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷

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《數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷題號(hào)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、在數(shù)據(jù)挖掘中，Apriori算法常用于挖掘頻繁項(xiàng)集。以下關(guān)于Apriori算法的描述，正確的是？（）A.它是一種無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法B.它只能處理數(shù)值型數(shù)據(jù)C.它的計(jì)算復(fù)雜度較低D.它需要事先指定頻繁項(xiàng)集的支持度閾值2、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的建設(shè)需要多方面的專業(yè)知識(shí)。以下關(guān)于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建設(shè)所需專業(yè)知識(shí)的說(shuō)法中，錯(cuò)誤的是？（）A.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建設(shè)需要數(shù)據(jù)庫(kù)管理、數(shù)據(jù)建模、數(shù)據(jù)分析等方面的專業(yè)知識(shí)B.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建設(shè)需要了解業(yè)務(wù)需求和數(shù)據(jù)特點(diǎn)，以便設(shè)計(jì)出合適的架構(gòu)和模型C.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建設(shè)只需要技術(shù)人員參與，業(yè)務(wù)人員不需要了解數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的建設(shè)過(guò)程D.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建設(shè)需要不斷學(xué)習(xí)和掌握新的技術(shù)和方法，以適應(yīng)不斷變化的需求3、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4、數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)可視化的作用不僅僅是美觀。以下關(guān)于數(shù)據(jù)可視化作用的說(shuō)法中，錯(cuò)誤的是？（）A.數(shù)據(jù)可視化可以幫助人們更直觀地理解數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的規(guī)律和趨勢(shì)B.數(shù)據(jù)可視化可以提高數(shù)據(jù)分析的效率，減少分析時(shí)間和成本C.數(shù)據(jù)可視化可以增強(qiáng)數(shù)據(jù)的說(shuō)服力和影響力，使分析結(jié)果更容易被接受D.數(shù)據(jù)可視化只是為了讓數(shù)據(jù)分析報(bào)告看起來(lái)更漂亮，對(duì)分析結(jié)果沒有實(shí)質(zhì)性的幫助5、在處理大數(shù)據(jù)集時(shí)，分布式計(jì)算框架可以提高計(jì)算效率。假設(shè)要對(duì)海量的用戶行為數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，以下關(guān)于分布式計(jì)算框架選擇的描述，正確的是：（）A.不考慮數(shù)據(jù)規(guī)模和計(jì)算需求，隨意選擇一個(gè)分布式框架B.選擇一個(gè)復(fù)雜但功能強(qiáng)大的分布式框架，不考慮團(tuán)隊(duì)的技術(shù)能力和維護(hù)成本C.根據(jù)數(shù)據(jù)特點(diǎn)、計(jì)算任務(wù)和團(tuán)隊(duì)技術(shù)水平，選擇合適的分布式計(jì)算框架，如Hadoop、Spark等，并進(jìn)行合理的配置和優(yōu)化D.認(rèn)為分布式計(jì)算框架可以解決所有性能問(wèn)題，不關(guān)注數(shù)據(jù)的分區(qū)和并行處理策略6、在數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目中，數(shù)據(jù)隱私和安全是重要的考慮因素。假設(shè)要處理包含個(gè)人敏感信息的數(shù)據(jù)，以下關(guān)于數(shù)據(jù)隱私保護(hù)的描述，正確的是：（）A.不采取任何措施保護(hù)數(shù)據(jù)隱私，直接進(jìn)行分析B.簡(jiǎn)單地對(duì)敏感數(shù)據(jù)進(jìn)行加密，不考慮加密算法的強(qiáng)度和安全性C.制定完善的數(shù)據(jù)隱私保護(hù)策略，采用合適的加密技術(shù)、訪問(wèn)控制和數(shù)據(jù)匿名化方法，確保數(shù)據(jù)在收集、存儲(chǔ)、處理和傳輸過(guò)程中的安全性和合規(guī)性D.認(rèn)為只要數(shù)據(jù)不泄露，就不需要關(guān)注數(shù)據(jù)的使用目的和用戶授權(quán)7、在數(shù)據(jù)分析中，若要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，以下哪種方法較為常見？（）A.Z-score標(biāo)準(zhǔn)化B.Min-Max標(biāo)準(zhǔn)化C.小數(shù)定標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化D.以上都是8、數(shù)據(jù)分析中的文本挖掘用于從大量文本數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值的信息。假設(shè)要從客戶的評(píng)價(jià)文本中挖掘他們的滿意度，以下關(guān)于文本挖掘的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以使用詞袋模型將文本轉(zhuǎn)換為數(shù)值向量，以便進(jìn)行后續(xù)的分析B.情感分析能夠判斷文本的情感傾向，如積極、消極或中性C.主題模型可以發(fā)現(xiàn)文本中的潛在主題，但無(wú)法確定每個(gè)文本所屬的具體主題D.文本挖掘不需要對(duì)文本進(jìn)行預(yù)處理，如分詞和去除停用詞9、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10、假設(shè)要分析不同年齡段消費(fèi)者對(duì)某產(chǎn)品的滿意度，以下關(guān)于數(shù)據(jù)分組和分析的描述，正確的是：（）A.分組越細(xì)，對(duì)消費(fèi)者滿意度的分析就越準(zhǔn)確B.不考慮樣本量的大小，隨意劃分年齡段進(jìn)行分組C.對(duì)于每個(gè)年齡段，只計(jì)算滿意度的平均值就足夠了D.分析不同年齡段滿意度的差異時(shí)，需要進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)11、數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)標(biāo)注對(duì)于監(jiān)督學(xué)習(xí)算法至關(guān)重要。假設(shè)要對(duì)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行分類標(biāo)注，以下關(guān)于數(shù)據(jù)標(biāo)注方法的描述，正確的是：（）A.讓非專業(yè)人員進(jìn)行標(biāo)注，不進(jìn)行質(zhì)量控制B.不制定標(biāo)注規(guī)范和標(biāo)準(zhǔn)，導(dǎo)致標(biāo)注結(jié)果不一致C.組織專業(yè)的標(biāo)注團(tuán)隊(duì)，制定明確的標(biāo)注規(guī)范和流程，進(jìn)行質(zhì)量檢查和審核，確保標(biāo)注數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和一致性D.認(rèn)為數(shù)據(jù)標(biāo)注是簡(jiǎn)單的任務(wù)，不需要投入太多資源和時(shí)間12、在數(shù)據(jù)分析中，抽樣是一種常用的方法。以下關(guān)于抽樣的描述，錯(cuò)誤的是：（）A.簡(jiǎn)單隨機(jī)抽樣保證了每個(gè)樣本被抽取的概率相等B.分層抽樣可以保證樣本在不同層次上具有代表性C.整群抽樣的效率較高，但精度可能較低D.抽樣不會(huì)引入偏差，能完全反映總體的特征13、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，需要處理數(shù)據(jù)的不平衡問(wèn)題。假設(shè)要分析信用卡欺詐檢測(cè)數(shù)據(jù)，其中欺詐交易的樣本數(shù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)少于正常交易。以下哪種方法在處理這種數(shù)據(jù)不平衡問(wèn)題時(shí)更能提高模型對(duì)少數(shù)類（欺詐交易）的識(shí)別能力？（）A.過(guò)采樣B.欠采樣C.合成少數(shù)類過(guò)采樣技術(shù)（SMOTE）D.以上方法結(jié)合使用14、在數(shù)據(jù)分析中，模型的過(guò)擬合和欠擬合是常見的問(wèn)題。假設(shè)要訓(xùn)練一個(gè)預(yù)測(cè)房?jī)r(jià)的模型，以下關(guān)于防止過(guò)擬合和欠擬合的方法描述，正確的是：（）A.不進(jìn)行數(shù)據(jù)劃分和交叉驗(yàn)證，直接在整個(gè)數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練模型B.增加模型的復(fù)雜度，不考慮數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和規(guī)律C.采用正則化技術(shù)、增加數(shù)據(jù)量、進(jìn)行特征選擇、使用合適的模型架構(gòu)和超參數(shù)調(diào)整等方法，平衡模型的復(fù)雜度和擬合能力，避免過(guò)擬合和欠擬合D.認(rèn)為模型的性能只取決于數(shù)據(jù)，不關(guān)注模型的調(diào)整和優(yōu)化15、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)抽樣是一種常用的方法。以下關(guān)于數(shù)據(jù)抽樣的說(shuō)法中，錯(cuò)誤的是？（）A.數(shù)據(jù)抽樣可以減少數(shù)據(jù)分析的時(shí)間和成本，同時(shí)保證樣本具有代表性B.隨機(jī)抽樣是一種常用的數(shù)據(jù)抽樣方法，能夠確保每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)被選中的概率相等C.分層抽樣可以根據(jù)某些特征將數(shù)據(jù)分為不同層次，然后從各層次中進(jìn)行抽樣D.數(shù)據(jù)抽樣的樣本大小越大，分析結(jié)果就越準(zhǔn)確，因此應(yīng)盡量選擇大樣本二、簡(jiǎn)答題（本大題共3個(gè)小題，共15分)1、（本題5分）解釋什么是可解釋性人工智能在數(shù)據(jù)分析中的重要性，列舉提高模型可解釋性的方法和技術(shù)，并舉例分析。2、（本題5分）描述數(shù)據(jù)挖掘中的概率圖模型，如貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的概念和應(yīng)用場(chǎng)景，并舉例說(shuō)明在風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中的應(yīng)用。3、（本題5分）解釋什么是多模態(tài)數(shù)據(jù)分析，說(shuō)明其在融合多種數(shù)據(jù)類型（如圖像、文本、音頻）中的應(yīng)用和挑戰(zhàn)，并舉例分析。三、論述題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）在電商平臺(tái)的供應(yīng)商管理中，數(shù)據(jù)分析可以評(píng)估供應(yīng)商績(jī)效和合作關(guān)系。以某電商平臺(tái)與供應(yīng)商的合作為例，討論如何運(yùn)用數(shù)據(jù)分析來(lái)監(jiān)測(cè)供應(yīng)商的交貨及時(shí)性、產(chǎn)品質(zhì)量、服務(wù)水平，以及如何基于數(shù)據(jù)分析選擇和培育優(yōu)質(zhì)供應(yīng)商。2、（本題5分）在游戲行業(yè)，玩家的游戲行為數(shù)據(jù)、付費(fèi)數(shù)據(jù)和游戲評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)等大量存在。探討如何利用數(shù)據(jù)分析方法，比如用戶留存策略制定、游戲平衡性調(diào)整等，提升游戲的用戶體驗(yàn)和盈利能力，同時(shí)研究在數(shù)據(jù)作弊防范、游戲更新頻繁和玩家需求多樣化方面所面臨的困難及解決途徑。3、（本題5分）在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域，土壤監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)和農(nóng)作物生長(zhǎng)數(shù)據(jù)等日益增多。分析如何利用數(shù)據(jù)分析手段，如精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)決策支持、農(nóng)作物病蟲害預(yù)測(cè)等，實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的精細(xì)化管理、提高農(nóng)作物產(chǎn)量和質(zhì)量，同時(shí)探討在數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化、農(nóng)業(yè)專業(yè)知識(shí)結(jié)合和農(nóng)村地區(qū)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施方面可能面臨的問(wèn)題及應(yīng)對(duì)方法。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）在金融科技領(lǐng)域，如何運(yùn)用數(shù)據(jù)分析來(lái)防范欺詐交易？請(qǐng)?jiān)敿?xì)闡述欺詐交易的特征提取、模型構(gòu)建以及實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)方法，并討論模型的準(zhǔn)確性和適應(yīng)性問(wèn)題。四、案例分析題（本大題共3個(gè)小題，共30分)1、（本題10分）某社交平臺(tái)收集了用戶的注冊(cè)信息、登錄時(shí)間、發(fā)布內(nèi)容、關(guān)注關(guān)