浙江藥科職業(yè)大學(xué)《輿情大數(shù)據(jù)分析》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場(chǎng)____________準(zhǔn)考證號(hào)學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場(chǎng)____________準(zhǔn)考證號(hào)…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁(yè)，共3頁(yè)浙江藥科職業(yè)大學(xué)《輿情大數(shù)據(jù)分析》

2023-2024學(xué)年第一學(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，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的擴(kuò)展性是滿足未來(lái)需求的關(guān)鍵。以下關(guān)于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)擴(kuò)展性的說(shuō)法中，錯(cuò)誤的是？（）A.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的擴(kuò)展性應(yīng)考慮數(shù)據(jù)量的增長(zhǎng)、業(yè)務(wù)需求的變化和技術(shù)的發(fā)展等因素B.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的擴(kuò)展性可以通過(guò)分布式架構(gòu)、云計(jì)算等技術(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)C.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的擴(kuò)展性只需要在建設(shè)初期進(jìn)行規(guī)劃，后期不需要再進(jìn)行調(diào)整D.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的擴(kuò)展性應(yīng)保證系統(tǒng)的性能和穩(wěn)定性，不會(huì)因?yàn)閿U(kuò)展而降低2、在進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理時(shí)，數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化或歸一化是常見(jiàn)的操作。假設(shè)要對(duì)一組包含不同量綱的特征數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，以下哪種方法可能是最常用的？（）A.最小-最大標(biāo)準(zhǔn)化B.Z-score標(biāo)準(zhǔn)化C.小數(shù)定標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化D.以上方法使用頻率相同3、在進(jìn)行數(shù)據(jù)抽樣時(shí)，需要選擇合適的抽樣方法。假設(shè)我們有一個(gè)大規(guī)模的數(shù)據(jù)集，以下關(guān)于抽樣方法選擇的描述，正確的是：（）A.簡(jiǎn)單隨機(jī)抽樣能夠保證樣本的代表性，適用于任何情況B.分層抽樣在數(shù)據(jù)存在明顯分層特征時(shí)效果不佳C.系統(tǒng)抽樣比隨機(jī)抽樣更能準(zhǔn)確反映總體特征D.整群抽樣可以節(jié)省抽樣成本，但可能導(dǎo)致樣本偏差較大4、數(shù)據(jù)分析中的因果推斷用于確定變量之間的因果關(guān)系。假設(shè)要研究廣告投放是否導(dǎo)致銷售額增長(zhǎng)，以下關(guān)于因果推斷方法的描述，正確的是：（）A.僅僅基于相關(guān)性分析就得出因果結(jié)論，不考慮其他潛在因素B.不進(jìn)行實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)和控制變量，直接觀察數(shù)據(jù)C.采用隨機(jī)對(duì)照實(shí)驗(yàn)、工具變量法、雙重差分法等因果推斷方法，控制混雜因素，進(jìn)行嚴(yán)謹(jǐn)?shù)姆治龊屯茢啵⒃u(píng)估因果關(guān)系的強(qiáng)度和可靠性D.認(rèn)為因果關(guān)系是顯而易見(jiàn)的，不需要進(jìn)行專門的分析和驗(yàn)證5、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6、在進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析時(shí)，如果兩個(gè)商品的支持度很高，但置信度很低，說(shuō)明：（）A.這兩個(gè)商品經(jīng)常被同時(shí)購(gòu)買，但這種關(guān)聯(lián)不是很可靠B.這兩個(gè)商品很少被同時(shí)購(gòu)買，但一旦同時(shí)購(gòu)買，關(guān)聯(lián)很強(qiáng)C.這種關(guān)聯(lián)是虛假的，沒(méi)有實(shí)際意義D.無(wú)法得出明確的結(jié)論7、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，若數(shù)據(jù)的樣本量較小，以下哪種統(tǒng)計(jì)方法需要謹(jǐn)慎使用？（）A.方差分析B.t檢驗(yàn)C.非參數(shù)檢驗(yàn)D.回歸分析8、在數(shù)據(jù)分析中的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中，以下關(guān)于支持度和置信度的說(shuō)法，錯(cuò)誤的是（）A.支持度表示項(xiàng)集在數(shù)據(jù)集中出現(xiàn)的頻率，用于衡量規(guī)則的普遍性B.置信度表示在包含前提條件的事務(wù)中同時(shí)包含結(jié)論的概率，用于衡量規(guī)則的可靠性C.通常情況下，支持度和置信度越高，關(guān)聯(lián)規(guī)則越有價(jià)值D.只關(guān)注支持度或置信度其中一個(gè)指標(biāo)就可以確定有效的關(guān)聯(lián)規(guī)則，另一個(gè)指標(biāo)可以忽略9、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10、數(shù)據(jù)分析中的抽樣方法用于從總體中選取部分樣本進(jìn)行分析。假設(shè)我們要對(duì)一個(gè)大型數(shù)據(jù)集進(jìn)行抽樣。以下關(guān)于抽樣方法的描述，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.簡(jiǎn)單隨機(jī)抽樣每個(gè)樣本被選中的概率相等B.分層抽樣可以保證樣本在不同層次上具有代表性C.整群抽樣效率高，但可能導(dǎo)致樣本的偏差D.抽樣方法對(duì)數(shù)據(jù)分析的結(jié)果沒(méi)有影響，任何抽樣方法都可以使用11、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)要分析股票市場(chǎng)數(shù)據(jù)，需要從歷史價(jià)格、成交量等原始數(shù)據(jù)中構(gòu)建有效的特征。以下哪種特征構(gòu)建方法在股票數(shù)據(jù)分析中可能最為有效？（）A.基于時(shí)間序列的特征提取B.基于統(tǒng)計(jì)的特征構(gòu)建C.基于主成分分析的特征降維D.基于深度學(xué)習(xí)的自動(dòng)特征學(xué)習(xí)12、在數(shù)據(jù)分析的方差分析（ANOVA）中，以下關(guān)于組間方差和組內(nèi)方差的描述，錯(cuò)誤的是（）A.組間方差反映了不同組之間的差異B.組內(nèi)方差反映了組內(nèi)個(gè)體之間的差異C.如果組間方差顯著大于組內(nèi)方差，說(shuō)明不同組之間存在顯著差異D.組間方差和組內(nèi)方差的比值越大，越說(shuō)明組間差異不顯著13、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(lái)預(yù)測(cè)客戶是否會(huì)流失，以下哪種算法可能對(duì)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(shù)C.支持向量機(jī)D.隨機(jī)森林14、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)分析的方法有很多，其中關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘是一種常用的方法。以下關(guān)于關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的描述中，錯(cuò)誤的是？（）A.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘可以用來(lái)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中不同變量之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系B.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的結(jié)果可以用支持度和置信度來(lái)衡量C.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘只適用于數(shù)值型數(shù)據(jù)，對(duì)于分類型數(shù)據(jù)無(wú)法處理D.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘可以幫助企業(yè)進(jìn)行商品推薦和營(yíng)銷策略制定15、在處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)時(shí)，如果需要預(yù)測(cè)未來(lái)多個(gè)時(shí)間點(diǎn)的值，以下哪種模型較為適用？（）A.AR模型B.MA模型C.ARMA模型D.ARIMA模型16、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17、在數(shù)據(jù)分析的過(guò)程中，需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化或歸一化處理，例如將不同單位和量級(jí)的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為統(tǒng)一的尺度。以下哪種情況可能更需要進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化？（）A.數(shù)據(jù)的分布比較均勻B.數(shù)據(jù)的量級(jí)差異較大C.數(shù)據(jù)的類型比較單一D.以上都不是18、在數(shù)據(jù)分析的生存分析中，假設(shè)研究患者接受某種治療后的生存時(shí)間。數(shù)據(jù)可能存在刪失情況，即部分患者的生存時(shí)間未被完整觀測(cè)到。以下哪種生存分析方法可能更適合處理這種情況？（）A.Kaplan-Meier估計(jì)，繪制生存曲線B.Cox比例風(fēng)險(xiǎn)模型，考慮多個(gè)因素C.Log-rank檢驗(yàn)，比較兩組生存曲線D.不進(jìn)行生存分析，忽略刪失數(shù)據(jù)19、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目時(shí)，與業(yè)務(wù)部門的有效溝通是至關(guān)重要的。假設(shè)數(shù)據(jù)分析團(tuán)隊(duì)得出的結(jié)論與業(yè)務(wù)部門的預(yù)期不符，以下哪種做法可能是最恰當(dāng)?shù)模浚ǎ〢.堅(jiān)持?jǐn)?shù)據(jù)分析結(jié)果，要求業(yè)務(wù)部門接受B.重新檢查分析過(guò)程，看是否存在錯(cuò)誤C.與業(yè)務(wù)部門深入討論，了解他們的需求和關(guān)注點(diǎn)D.放棄當(dāng)前分析，按照業(yè)務(wù)部門的意見(jiàn)修改結(jié)論20、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(gòu)買記錄中挖掘出用戶的購(gòu)買行為模式，以便進(jìn)行精準(zhǔn)營(yíng)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(shù)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)算法二、簡(jiǎn)答題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（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。2、（本題5分）聚類分析是一種無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，請(qǐng)闡述常見(jiàn)的聚類算法，如K-Means算法、層次聚類算法等的基本原理和適用場(chǎng)景。3、（本題5分）解釋什么是神經(jīng)架構(gòu)搜索（NAS），說(shuō)明其在自動(dòng)尋找最優(yōu)模型架構(gòu)中的應(yīng)用和原理，并舉例分析。4、（本題5分）在數(shù)據(jù)挖掘中，如何處理噪聲數(shù)據(jù)？請(qǐng)介紹噪聲數(shù)據(jù)的處理方法和技術(shù)，如濾波、平滑等，并舉例說(shuō)明。5、（本題5分）解釋數(shù)據(jù)標(biāo)注在機(jī)器學(xué)習(xí)中的作用和方法，說(shuō)明高質(zhì)量數(shù)據(jù)標(biāo)注對(duì)模型訓(xùn)練的影響，并舉例說(shuō)明不同類型數(shù)據(jù)的標(biāo)注方式。三、案例分析題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（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。2、（本題5分）某在線母嬰護(hù)理服務(wù)平臺(tái)掌握了服務(wù)預(yù)約數(shù)據(jù)、用戶評(píng)價(jià)、護(hù)理師技能水平等。優(yōu)化母嬰護(hù)理服務(wù)，提高用戶滿意度。3、（本題5分）一家手機(jī)應(yīng)用商店記錄了應(yīng)用的下載數(shù)據(jù)，包括應(yīng)用類型、下載量、評(píng)分、更新頻率等。探討不同類型應(yīng)用的下載量與評(píng)分的相關(guān)性以及更新頻率的作用。4、（本題5分）某在線教育平臺(tái)記錄了學(xué)生的學(xué)習(xí)課程、學(xué)習(xí)時(shí)長(zhǎng)、作業(yè)完成情況、考試成績(jī)等數(shù)據(jù)。思考如何通過(guò)這些數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)學(xué)生的學(xué)習(xí)模式和問(wèn)題，優(yōu)化教學(xué)內(nèi)容和方法。5、（本題5分）某在線音樂(lè)平臺(tái)的搖滾音樂(lè)類目擁有用戶數(shù)據(jù)，包括樂(lè)隊(duì)、歌曲熱度、粉絲互動(dòng)、演出信息等。分析樂(lè)隊(duì)知名度與歌曲熱度和粉絲互動(dòng)的關(guān)系，以及演出信息對(duì)用戶關(guān)注度的影響。四、論述題（本大題共3個(gè)小題，共30分)1、（本題10分）在金融風(fēng)險(xiǎn)管理中，如何運(yùn)用數(shù)據(jù)分析來(lái)評(píng)估市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)、信用風(fēng)險(xiǎn)和操作風(fēng)險(xiǎn)？請(qǐng)論述風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型的構(gòu)建、數(shù)據(jù)的需求和驗(yàn)證，以及風(fēng)險(xiǎn)管理策略的制定。