星海音樂學(xué)院《數(shù)據(jù)挖掘?qū)д摗?023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

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2023-2024學(xué)年第一學(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批閱人一、單選題（本大題共20個小題，每小題1分，共20分．在每小題給出的四個選項(xiàng)中，只有一項(xiàng)是符合題目要求的．）1、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)可視化是重要的環(huán)節(jié)。若要展示不同年齡段人群的收入分布情況，以下哪種圖表最為合適？（）A.折線圖B.餅圖C.箱線圖D.柱狀圖2、假設(shè)要對大量數(shù)據(jù)進(jìn)行快速排序，以下哪種算法在平均情況下性能較好？（）A.冒泡排序B.插入排序C.快速排序D.選擇排序3、在進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化時，若要展示數(shù)據(jù)的分布情況，以下哪種圖表最為合適？（）A.折線圖B.柱狀圖C.箱線圖D.餅圖4、數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)質(zhì)量問題會影響分析結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性。以下關(guān)于數(shù)據(jù)質(zhì)量的說法中，錯誤的是？（）A.數(shù)據(jù)質(zhì)量包括準(zhǔn)確性、完整性、一致性、時效性等多個方面B.數(shù)據(jù)質(zhì)量問題可以通過數(shù)據(jù)清洗、驗(yàn)證和監(jiān)控等方法來解決C.提高數(shù)據(jù)質(zhì)量需要從數(shù)據(jù)的采集、存儲、處理等各個環(huán)節(jié)入手D.一旦數(shù)據(jù)進(jìn)入數(shù)據(jù)倉庫，就不需要再關(guān)注數(shù)據(jù)質(zhì)量問題了5、數(shù)據(jù)預(yù)處理中的特征工程用于創(chuàng)建有意義的特征。假設(shè)要為一個機(jī)器學(xué)習(xí)模型準(zhǔn)備輸入特征，以下關(guān)于特征工程的描述，正確的是：（）A.直接使用原始數(shù)據(jù)的所有特征，不進(jìn)行任何處理和轉(zhuǎn)換B.隨意創(chuàng)建新的特征，不考慮其合理性和有效性C.基于對數(shù)據(jù)的理解和業(yè)務(wù)知識，進(jìn)行特征選擇、提取、構(gòu)建和變換，以提高模型的性能和可解釋性D.認(rèn)為特征工程對模型性能影響不大，不重視這一環(huán)節(jié)6、在數(shù)據(jù)挖掘中，以下哪種算法常用于對客戶進(jìn)行分類，以實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營銷？（）A.決策樹算法B.聚類算法C.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法D.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法7、數(shù)據(jù)分析中的異常值檢測對于識別數(shù)據(jù)中的異常情況非常重要。假設(shè)在一個生產(chǎn)過程的質(zhì)量控制數(shù)據(jù)集中發(fā)現(xiàn)了異常值，以下哪種方法可能有助于確定這些異常值是由隨機(jī)誤差還是系統(tǒng)故障引起的？（）A.比較異常值與歷史數(shù)據(jù)的模式B.查看生產(chǎn)過程中的其他相關(guān)參數(shù)C.咨詢生產(chǎn)線上的工作人員D.以上方法都可能有幫助8、在數(shù)據(jù)分析的預(yù)測模型選擇中，假設(shè)數(shù)據(jù)具有非線性和復(fù)雜的特征，且樣本數(shù)量有限。以下哪種模型可能在這種情況下表現(xiàn)更出色？（）A.決策樹集成模型，如隨機(jī)森林B.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，具有強(qiáng)大的擬合能力C.支持向量回歸，處理小樣本D.堅(jiān)持使用簡單的線性模型9、在數(shù)據(jù)分析的過程中，數(shù)據(jù)清洗是至關(guān)重要的一步。假設(shè)你獲取了一份包含大量客戶信息的數(shù)據(jù)集，其中存在缺失值、錯誤數(shù)據(jù)和重復(fù)記錄等問題。以下關(guān)于數(shù)據(jù)清洗方法的選擇，哪一項(xiàng)是最為關(guān)鍵的？（）A.直接刪除包含缺失值或錯誤數(shù)據(jù)的記錄，以保持?jǐn)?shù)據(jù)的簡潔性B.采用均值或中位數(shù)來填充缺失值，不考慮數(shù)據(jù)的分布特征C.通過數(shù)據(jù)驗(yàn)證和邏輯檢查來修正錯誤數(shù)據(jù)，并去除重復(fù)記錄D.忽略數(shù)據(jù)中的問題，直接進(jìn)行后續(xù)的分析10、在數(shù)據(jù)分析中，選擇合適的統(tǒng)計量來描述數(shù)據(jù)的集中趨勢和離散程度是很重要的。假設(shè)你有一組員工的工資數(shù)據(jù)，以下關(guān)于統(tǒng)計量的選擇，哪一項(xiàng)是最合適的？（）A.用中位數(shù)描述集中趨勢，用方差描述離散程度B.用均值描述集中趨勢，用標(biāo)準(zhǔn)差描述離散程度C.用眾數(shù)描述集中趨勢，用極差描述離散程度D.隨機(jī)選擇統(tǒng)計量，不考慮數(shù)據(jù)的特點(diǎn)11、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)清洗是至關(guān)重要的一步。假設(shè)我們面對一個包含大量缺失值、錯誤數(shù)據(jù)和重復(fù)記錄的數(shù)據(jù)集，以下關(guān)于數(shù)據(jù)清洗的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.可以通過刪除包含過多缺失值的行或列來處理缺失數(shù)據(jù)，但這可能導(dǎo)致信息丟失B.對于錯誤數(shù)據(jù)，可以通過與其他可靠數(shù)據(jù)源進(jìn)行對比或基于數(shù)據(jù)的邏輯關(guān)系進(jìn)行修正C.重復(fù)記錄可以直接保留，因?yàn)樗鼈儾粫?shù)據(jù)分析結(jié)果產(chǎn)生太大影響D.運(yùn)用數(shù)據(jù)填充技術(shù)，如使用均值、中位數(shù)或眾數(shù)來填充缺失值，但需要謹(jǐn)慎選擇填充方法12、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)預(yù)處理的步驟有很多，其中數(shù)據(jù)清理是一個重要的步驟。以下關(guān)于數(shù)據(jù)清理的描述中，錯誤的是？（）A.數(shù)據(jù)清理可以去除數(shù)據(jù)中的噪聲和異常值B.數(shù)據(jù)清理可以填補(bǔ)數(shù)據(jù)中的缺失值C.數(shù)據(jù)清理可以統(tǒng)一數(shù)據(jù)的格式和單位D.數(shù)據(jù)清理可以增加數(shù)據(jù)的數(shù)量和多樣性13、數(shù)據(jù)分析中的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中項(xiàng)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。假設(shè)我們要分析超市購物籃數(shù)據(jù)。以下關(guān)于關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的描述，哪一項(xiàng)是錯誤的？（）A.支持度表示項(xiàng)集在數(shù)據(jù)集中出現(xiàn)的頻率B.置信度表示在包含前提項(xiàng)集的情況下，包含結(jié)果項(xiàng)集的概率C.提升度大于1表示關(guān)聯(lián)規(guī)則是有效的，小于1表示是無效的D.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘只能發(fā)現(xiàn)簡單的兩兩關(guān)聯(lián)關(guān)系，不能處理復(fù)雜的關(guān)聯(lián)模式14、在處理大數(shù)據(jù)時，分布式計算框架發(fā)揮了重要作用。以下關(guān)于分布式計算框架的描述，正確的是：（）A.Hadoop僅適用于數(shù)據(jù)存儲，不支持?jǐn)?shù)據(jù)處理B.Spark相比Hadoop，在迭代計算方面性能更優(yōu)C.分布式計算框架可以解決數(shù)據(jù)的一致性問題，但無法提高計算效率D.分布式計算框架中的節(jié)點(diǎn)之間不需要進(jìn)行通信和協(xié)調(diào)15、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)個體之間的差異C.如果組間方差顯著大于組內(nèi)方差，說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，越說明組間差異不顯著16、在數(shù)據(jù)分析的過程中，需要對數(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)的量級差異較大C.數(shù)據(jù)的類型比較單一D.以上都不是17、在進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化時，若要展示多個變量之間的相關(guān)性，以下哪種圖表較為合適？（）A.熱力圖B.平行坐標(biāo)圖C.?；鶊DD.以上都是18、在對一個社交網(wǎng)絡(luò)的用戶關(guān)系數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，例如好友關(guān)系、群組活動等，以發(fā)現(xiàn)社區(qū)結(jié)構(gòu)和關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)。以下哪種算法可能在社區(qū)發(fā)現(xiàn)和關(guān)鍵人物識別中表現(xiàn)出色？（）A.PageRank算法B.K-Means算法C.Apriori算法D.以上都不是19、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時，如果需要對多個變量進(jìn)行主成分分析，以下哪個軟件或庫提供了較為方便的實(shí)現(xiàn)？（）A.ExcelB.SPSSC.Python的sklearn庫D.以上都是20、在數(shù)據(jù)分析的模型評估中，假設(shè)建立了一個預(yù)測模型，需要評估其性能。除了準(zhǔn)確率，以下哪個評估指標(biāo)對于衡量模型的泛化能力可能更重要？（）A.召回率，衡量模型找到正例的能力B.F1值，綜合考慮準(zhǔn)確率和召回率C.均方誤差，用于連續(xù)值的預(yù)測D.不關(guān)注評估指標(biāo)，認(rèn)為模型是完美的二、簡答題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）簡述數(shù)據(jù)分析師應(yīng)具備的技能和知識體系，包括統(tǒng)計學(xué)、編程、業(yè)務(wù)理解等方面，并說明如何不斷提升這些能力。2、（本題5分）在進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理時，如何處理重復(fù)數(shù)據(jù)？解釋重復(fù)數(shù)據(jù)的產(chǎn)生原因和對分析的影響，以及常用的處理方法。3、（本題5分）描述數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)立方體技術(shù)，說明其原理和在多維數(shù)據(jù)分析中的作用，并舉例說明如何使用數(shù)據(jù)立方體進(jìn)行快速查詢和分析。4、（本題5分）在數(shù)據(jù)分析中，如何進(jìn)行數(shù)據(jù)的特征工程？包括特征提取、選擇和構(gòu)建，請舉例說明不同方法的應(yīng)用。5、（本題5分）在數(shù)據(jù)分析中，如何評估數(shù)據(jù)的分布特征？請介紹描述數(shù)據(jù)分布的統(tǒng)計量和圖表，如直方圖、箱線圖等，并舉例說明。三、案例分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）某餐飲企業(yè)記錄了各門店的營業(yè)數(shù)據(jù)，涵蓋菜品類別、銷售額、顧客流量、營業(yè)時段等。分析不同營業(yè)時段各類菜品的銷售情況以及顧客流量的變化規(guī)律。2、（本題5分）某社交媒體平臺記錄了用戶的發(fā)布內(nèi)容、關(guān)注話題、地理位置等數(shù)據(jù)。探討如何利用這些數(shù)據(jù)進(jìn)行熱點(diǎn)話題監(jiān)測和趨勢預(yù)測。3、（本題5分）某在線教育平臺記錄了不同地區(qū)學(xué)生的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，包括課程選擇、學(xué)習(xí)進(jìn)度、考試成績等。分析如何依據(jù)這些數(shù)據(jù)制定區(qū)域化的教育資源分配策略。4、（本題5分）某在線爵士鼓教學(xué)平臺保存了學(xué)員學(xué)習(xí)進(jìn)度數(shù)據(jù)、練習(xí)時間統(tǒng)計、鼓棒消耗情況等。制定合理的教學(xué)計劃和鼓棒采購策略。5、（本題5分）一家文具批發(fā)店擁有批發(fā)數(shù)據(jù)、客戶類型、暢銷產(chǎn)品類別等。調(diào)整批發(fā)策略，滿足不同客戶的需求。四、論述題（本大題共3個小題，共30分)1、（本題10分）在醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)的應(yīng)用中，數(shù)據(jù)分析可以推動醫(yī)療服務(wù)的創(chuàng)新。以某區(qū)域醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)平臺為例，闡述如何通過數(shù)據(jù)分析來開展疾病預(yù)防、醫(yī)療資源分配、醫(yī)療質(zhì)量評估，以及如何解決數(shù)據(jù)整合和共享中的技術(shù)和政策障礙。2、（本題10分）隨著共享經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，