河北環(huán)境工程學(xué)院《數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理》2021-2022學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

站名：站名：年級(jí)專業(yè)：姓名：學(xué)號(hào)：凡年級(jí)專業(yè)、姓名、學(xué)號(hào)錯(cuò)寫(xiě)、漏寫(xiě)或字跡不清者，成績(jī)按零分記。…………密………………封………………線…………第1頁(yè)，共1頁(yè)河北環(huán)境工程學(xué)院《數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理》

2021-2022學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號(hào)一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共25個(gè)小題，每小題1分，共25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、對(duì)于一組具有明顯層次結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)，以下哪種數(shù)據(jù)分析方法較為合適？（）A.層次聚類B.K-Means聚類C.密度聚類D.均值漂移聚類2、數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)質(zhì)量的監(jiān)控是持續(xù)改進(jìn)數(shù)據(jù)質(zhì)量的重要手段。以下關(guān)于數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控的說(shuō)法中，錯(cuò)誤的是？（）A.數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控可以通過(guò)設(shè)置數(shù)據(jù)質(zhì)量指標(biāo)、定期檢查和預(yù)警等方式來(lái)實(shí)現(xiàn)B.數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控應(yīng)覆蓋數(shù)據(jù)的采集、存儲(chǔ)、處理和使用等各個(gè)環(huán)節(jié)C.數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控需要建立有效的反饋機(jī)制，及時(shí)發(fā)現(xiàn)和解決數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題D.數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控只需要在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中進(jìn)行，其他數(shù)據(jù)源不需要進(jìn)行監(jiān)控3、在數(shù)據(jù)庫(kù)中，若要優(yōu)化查詢語(yǔ)句的執(zhí)行計(jì)劃，以下哪個(gè)工具或技術(shù)可以提供幫助？（）A.索引分析工具B.執(zhí)行計(jì)劃查看器C.數(shù)據(jù)庫(kù)性能監(jiān)控工具D.以上都是4、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是數(shù)據(jù)分析的重要基礎(chǔ)設(shè)施。假設(shè)一個(gè)企業(yè)要構(gòu)建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)來(lái)整合來(lái)自不同業(yè)務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，以下哪個(gè)步驟是首先要進(jìn)行的？（）A.確定數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的架構(gòu)B.進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗和轉(zhuǎn)換C.定義數(shù)據(jù)模型D.選擇合適的數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)5、數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)分析方法的選擇應(yīng)根據(jù)具體問(wèn)題來(lái)確定。以下關(guān)于數(shù)據(jù)分析方法選擇的說(shuō)法中，錯(cuò)誤的是？（）A.不同的數(shù)據(jù)分析方法適用于不同類型的問(wèn)題和數(shù)據(jù)，需要根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行選擇B.數(shù)據(jù)分析方法的選擇可以參考前人的研究經(jīng)驗(yàn)和案例，但不能完全依賴C.選擇數(shù)據(jù)分析方法時(shí)，應(yīng)考慮方法的準(zhǔn)確性、效率和可解釋性等因素D.數(shù)據(jù)分析方法一旦確定就不能再進(jìn)行調(diào)整和改變，否則會(huì)影響分析結(jié)果的可靠性6、在數(shù)據(jù)分析的過(guò)程中，當(dāng)面對(duì)一個(gè)包含大量用戶消費(fèi)行為數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集，需要找出影響用戶購(gòu)買(mǎi)決策的關(guān)鍵因素，例如產(chǎn)品價(jià)格、促銷活動(dòng)、用戶評(píng)價(jià)等。假設(shè)數(shù)據(jù)的維度眾多，關(guān)系復(fù)雜，以下哪種數(shù)據(jù)分析方法可能最為有效？（）A.描述性統(tǒng)計(jì)分析B.相關(guān)性分析C.因子分析D.回歸分析7、在探索性數(shù)據(jù)分析（EDA）中，以下關(guān)于數(shù)據(jù)探索方法的描述，正確的是：（）A.只查看數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)摘要，就能全面了解數(shù)據(jù)的特征B.繪制箱線圖可以直觀展示數(shù)據(jù)的分布和異常值情況C.相關(guān)性分析對(duì)于所有類型的數(shù)據(jù)都能得出明確的結(jié)論D.EDA只是初步步驟，對(duì)后續(xù)的深入分析沒(méi)有幫助8、在數(shù)據(jù)分析中，若要研究多個(gè)變量之間的非線性關(guān)系，以下哪種方法可能會(huì)被采用？（）A.多項(xiàng)式回歸B.嶺回歸C.套索回歸D.以上都有可能9、假設(shè)要分析社交媒體上的輿論趨勢(shì)，以下關(guān)于輿論分析方法的描述，正確的是：（）A.只統(tǒng)計(jì)帖子的數(shù)量就能了解輿論的走向B.對(duì)帖子的內(nèi)容進(jìn)行情感分析和主題提取，綜合判斷輿論趨勢(shì)C.忽略社交媒體平臺(tái)的特點(diǎn)和用戶行為，直接進(jìn)行分析D.輿論分析不需要考慮時(shí)間因素，只關(guān)注當(dāng)前的熱門(mén)話題10、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11、在數(shù)據(jù)分析的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析場(chǎng)景中，假設(shè)要對(duì)不斷產(chǎn)生的數(shù)據(jù)流進(jìn)行快速處理和分析，以下哪種技術(shù)或架構(gòu)可能是合適的選擇？（）A.流處理框架，如ApacheFlinkB.批處理框架，如ApacheHadoopC.關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，進(jìn)行實(shí)時(shí)查詢D.不進(jìn)行實(shí)時(shí)處理，先存儲(chǔ)數(shù)據(jù)再事后分析12、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13、假設(shè)我們要預(yù)測(cè)未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)的股票價(jià)格，以下哪種數(shù)據(jù)分析方法可能不太適用？（）A.時(shí)間序列分析B.線性回歸C.聚類分析D.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)14、在數(shù)據(jù)庫(kù)中，若要優(yōu)化數(shù)據(jù)庫(kù)的存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)，以下哪個(gè)操作可能會(huì)被執(zhí)行？（）A.合并表B.拆分表C.增加索引D.以上都是15、在數(shù)據(jù)分析中，假設(shè)檢驗(yàn)是常用的方法之一。在進(jìn)行雙側(cè)檢驗(yàn)時(shí)，如果P值小于0.05，我們可以得出什么結(jié)論？（）A.拒絕原假設(shè)B.接受原假設(shè)C.無(wú)法得出結(jié)論D.原假設(shè)可能成立16、在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時(shí)，分布式計(jì)算框架能夠提高計(jì)算效率。假設(shè)要對(duì)數(shù)十億條的用戶行為數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，需要快速完成復(fù)雜的計(jì)算任務(wù)。以下哪個(gè)分布式計(jì)算框架在處理這種海量數(shù)據(jù)時(shí)更具優(yōu)勢(shì)？（）A.HadoopB.SparkC.FlinkD.Storm17、在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)集市的建設(shè)中，需要考慮數(shù)據(jù)的整合和存儲(chǔ)。假設(shè)要為一個(gè)企業(yè)構(gòu)建數(shù)據(jù)存儲(chǔ)架構(gòu)，以下關(guān)于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)集市選擇的描述，正確的是：（）A.只建立數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，不考慮數(shù)據(jù)集市，認(rèn)為數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)能夠滿足所有分析需求B.盲目建立數(shù)據(jù)集市，不與數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)進(jìn)行有效的集成和協(xié)調(diào)C.根據(jù)企業(yè)的規(guī)模、業(yè)務(wù)需求和數(shù)據(jù)特點(diǎn)，合理規(guī)劃數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)集市的架構(gòu)，確保數(shù)據(jù)的一致性和可用性，并明確它們?cè)跀?shù)據(jù)分析中的角色和作用D.不考慮數(shù)據(jù)的更新和維護(hù)，只關(guān)注初始的建設(shè)18、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19、數(shù)據(jù)分析中的探索性數(shù)據(jù)分析（EDA）有助于理解數(shù)據(jù)的特征和分布。假設(shè)我們正在分析一個(gè)關(guān)于股票市場(chǎng)的數(shù)據(jù)集，包括股票價(jià)格、成交量等變量。在進(jìn)行EDA時(shí)，以下哪種可視化方法可能最有助于發(fā)現(xiàn)價(jià)格和成交量之間的潛在關(guān)系？（）A.柱狀圖B.折線圖C.散點(diǎn)圖D.箱線圖20、對(duì)于數(shù)據(jù)預(yù)處理中的缺失值處理，以下方法中，可能會(huì)引入偏差的是：（）A.用均值填充B.用中位數(shù)填充C.用眾數(shù)填充D.直接刪除包含缺失值的記錄21、在數(shù)據(jù)分析中，模型的可解釋性對(duì)于理解模型的決策過(guò)程和結(jié)果非常重要。假設(shè)建立了一個(gè)用于信用評(píng)估的模型，需要向決策者解釋模型是如何做出信用評(píng)分的。以下哪種模型在提供可解釋性方面更具優(yōu)勢(shì)？（）A.決策樹(shù)模型B.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型C.隨機(jī)森林模型D.以上模型可解釋性相同22、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)可視化的方法有很多，其中柱狀圖是一種常用的圖表類型。以下關(guān)于柱狀圖的描述中，錯(cuò)誤的是？（）A.柱狀圖可以用來(lái)比較不同類別之間的數(shù)據(jù)大小B.柱狀圖可以顯示數(shù)據(jù)的分布情況和趨勢(shì)C.柱狀圖的柱子寬度應(yīng)該根據(jù)數(shù)據(jù)的數(shù)量進(jìn)行調(diào)整D.柱狀圖的柱子顏色可以根據(jù)需要進(jìn)行選擇和設(shè)置23、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24、對(duì)于數(shù)據(jù)可視化，假設(shè)要展示不同地區(qū)在過(guò)去十年間的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)趨勢(shì)。數(shù)據(jù)涵蓋多個(gè)指標(biāo)，且地區(qū)之間存在較大差異。為了清晰、直觀地呈現(xiàn)數(shù)據(jù)的變化和對(duì)比，以下哪種可視化圖表可能是最適合的？（）A.柱狀圖，分別展示每個(gè)地區(qū)每年的經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)B.折線圖，呈現(xiàn)每個(gè)地區(qū)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)隨時(shí)間的變化C.餅圖，展示各地區(qū)在某一年的經(jīng)濟(jì)占比D.箱線圖，反映數(shù)據(jù)的分布情況25、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)可視化不僅可以用于展示結(jié)果，還可以用于探索數(shù)據(jù)。假設(shè)要通過(guò)可視化探索兩個(gè)變量之間的關(guān)系，以下關(guān)于數(shù)據(jù)可視化探索的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.散點(diǎn)圖可以直觀地顯示兩個(gè)變量之間的線性或非線性關(guān)系B.熱力圖可以用于展示兩個(gè)變量在不同取值下的頻率或密度C.數(shù)據(jù)可視化探索只是輔助手段，不能替代統(tǒng)計(jì)分析和建模D.可以通過(guò)不斷調(diào)整可視化的參數(shù)和形式，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中隱藏的模式和趨勢(shì)二、簡(jiǎn)答題（本大題共4個(gè)小題，共20分)1、（本題5分）描述在數(shù)據(jù)分析中，如何進(jìn)行數(shù)據(jù)的異常模式挖掘，包括離群點(diǎn)檢測(cè)、模式發(fā)現(xiàn)等方法和應(yīng)用。2、（本題5分）闡述數(shù)據(jù)分析中的特征選擇中的Wrapper方法和Filter方法的區(qū)別和適用場(chǎng)景，并舉例說(shuō)明在實(shí)際項(xiàng)目中的應(yīng)用。3、（本題5分）時(shí)間序列數(shù)據(jù)分析在經(jīng)濟(jì)、金融等領(lǐng)域有重要應(yīng)用，請(qǐng)解釋時(shí)間序列的平穩(wěn)性概念，以及如何進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)和處理。4、（本題5分）解釋什么是知識(shí)蒸餾，說(shuō)明其在模型壓縮和知識(shí)傳遞中的應(yīng)用和原理，并舉例分析。三、案例分析題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）某旅游公司收集了游客的出行目的地、行程安排、消費(fèi)金額等數(shù)據(jù)。分析熱門(mén)旅游線路和游客的消費(fèi)模式，制定更有吸引力的旅游產(chǎn)品和定價(jià)策略。2、（本題5分）一家家具制造商收集了產(chǎn)品數(shù)據(jù)，包括款式、材質(zhì)、顏色、生產(chǎn)成本、銷售價(jià)格等。研究不同款式和材質(zhì)的家具在生產(chǎn)成本和銷售價(jià)格上的關(guān)系。3、（本題5分）某在線自考學(xué)習(xí)平臺(tái)保存了學(xué)生學(xué)習(xí)進(jìn)度、考試成績(jī)、學(xué)習(xí)困難反饋等。優(yōu)化課程內(nèi)容和學(xué)習(xí)支持服務(wù)。4、（本題5分）一家珠寶品牌的節(jié)日限定首飾收集了數(shù)據(jù)，包括設(shè)計(jì)主題、材質(zhì)、價(jià)格、銷售時(shí)間、銷售數(shù)量等。研究設(shè)計(jì)主題和銷售時(shí)間對(duì)節(jié)日限定首飾銷售數(shù)量和價(jià)格的影響。5、（本題5分）某共享單車企業(yè)掌握了車輛的使用頻率、停放位置、損壞情況等數(shù)據(jù)。思考如何通過(guò)這些數(shù)據(jù)優(yōu)化車輛投放和維護(hù)策略。四、論述題（本大題共3個(gè)小題，共30分)1、（本題10分）分析在在線教育平臺(tái)的學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)中，如何發(fā)現(xiàn)學(xué)生的學(xué)習(xí)習(xí)慣和問(wèn)題，提供個(gè)性化的學(xué)習(xí)建議和輔導(dǎo)。2、（本題10分）在電商平臺(tái)的品牌