武漢設計工程學院《商務統(tǒng)計學》2023-2024學年第一學期期末試卷_第1頁
武漢設計工程學院《商務統(tǒng)計學》2023-2024學年第一學期期末試卷_第2頁
武漢設計工程學院《商務統(tǒng)計學》2023-2024學年第一學期期末試卷_第3頁
武漢設計工程學院《商務統(tǒng)計學》2023-2024學年第一學期期末試卷_第4頁
武漢設計工程學院《商務統(tǒng)計學》2023-2024學年第一學期期末試卷_第5頁
全文預覽已結(jié)束

下載本文檔

版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進行舉報或認領

文檔簡介

學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁,共3頁武漢設計工程學院《商務統(tǒng)計學》

2023-2024學年第一學期期末試卷題號一二三四總分得分一、單選題(本大題共15個小題,每小題2分,共30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、在進行數(shù)據(jù)分析時,如果數(shù)據(jù)不符合正態(tài)分布,以下哪種統(tǒng)計方法可能不再適用?()A.t檢驗B.方差分析C.線性回歸D.以上都是2、在進行數(shù)據(jù)關聯(lián)和融合時,需要確保數(shù)據(jù)的一致性和準確性。假設你有來自不同系統(tǒng)的銷售數(shù)據(jù)和庫存數(shù)據(jù),要進行關聯(lián)分析。以下關于數(shù)據(jù)關聯(lián)方法的選擇,哪一項是最需要注意的?()A.根據(jù)共同的主鍵或標識符進行精確匹配關聯(lián)B.使用模糊匹配算法,允許一定程度的差異進行關聯(lián)C.不進行任何預處理,直接將數(shù)據(jù)合并,期望自動關聯(lián)D.隨機選擇一種關聯(lián)方法,不考慮數(shù)據(jù)的特點3、對于一個不平衡的數(shù)據(jù)集(某一類別的樣本數(shù)量遠多于其他類別),以下哪種處理方法可能會提高模型性能?()A.過采樣B.欠采樣C.生成對抗網(wǎng)絡D.以上都是4、在數(shù)據(jù)分析中,數(shù)據(jù)可視化的目的不僅僅是展示數(shù)據(jù)。以下關于數(shù)據(jù)可視化目的的說法中,錯誤的是?()A.數(shù)據(jù)可視化的目的是幫助人們更好地理解數(shù)據(jù),發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的規(guī)律和趨勢B.數(shù)據(jù)可視化的目的是提高數(shù)據(jù)分析的效率,減少分析時間和成本C.數(shù)據(jù)可視化的目的是增強數(shù)據(jù)的說服力和影響力,使分析結(jié)果更容易被接受D.數(shù)據(jù)可視化的目的是為了讓數(shù)據(jù)分析報告看起來更漂亮,沒有其他實際作用5、在數(shù)據(jù)分析的實時數(shù)據(jù)分析場景中,假設要對不斷產(chǎn)生的數(shù)據(jù)流進行快速處理和分析,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.關系型數(shù)據(jù)庫,進行實時查詢D.不進行實時處理,先存儲數(shù)據(jù)再事后分析6、在數(shù)據(jù)分析中,數(shù)據(jù)預處理的步驟包括數(shù)據(jù)清洗、轉(zhuǎn)換和歸一化等。假設我們要對一組數(shù)值型數(shù)據(jù)進行預處理。以下關于數(shù)據(jù)預處理的描述,哪一項是不正確的?()A.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換可以將數(shù)據(jù)映射到不同的范圍或格式,便于后續(xù)分析B.歸一化可以將數(shù)據(jù)縮放到相同的范圍,避免不同量級數(shù)據(jù)的影響C.數(shù)據(jù)預處理對數(shù)據(jù)分析的結(jié)果影響不大,可以隨意進行D.對于離群點,可以采用截斷或Winsorize等方法進行處理7、在數(shù)據(jù)分析中,以下哪種方法可以用于降低數(shù)據(jù)的維度同時保留數(shù)據(jù)的主要特征?()A.主成分分析B.因子分析C.線性判別分析D.以上都是8、對于一個包含分類變量和數(shù)值變量的數(shù)據(jù)集,若要進行關聯(lián)規(guī)則挖掘,以下哪種方法較為合適?()A.Apriori算法B.FP-Growth算法C.Eclat算法D.以上都是9、數(shù)據(jù)分析中的主成分分析(PCA)常用于數(shù)據(jù)降維。假設我們有一個高維的數(shù)據(jù)集,其中包含大量相關的特征,通過PCA進行降維時,以下哪個說法是正確的?()A.降維后的主成分數(shù)量一定少于原始特征數(shù)量B.主成分是原始特征的線性組合C.降維過程會丟失部分數(shù)據(jù)信息D.以上都是10、在數(shù)據(jù)分析的過程中,需要對數(shù)據(jù)進行標準化或歸一化處理,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行數(shù)據(jù)標準化?()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11、某電商平臺想要了解商品銷量與廣告投入之間的關系,收集了大量數(shù)據(jù)。以下關于數(shù)據(jù)預處理的步驟,不正確的是?()A.檢查數(shù)據(jù)的完整性B.直接刪除所有缺失值C.處理異常值D.對數(shù)據(jù)進行標準化12、進行數(shù)據(jù)分析時,需要對數(shù)據(jù)進行分類。以下關于分類算法的描述,錯誤的是:()A.決策樹算法易于理解和解釋B.支持向量機在處理高維數(shù)據(jù)時表現(xiàn)出色C.K近鄰算法對異常值不敏感D.樸素貝葉斯算法假設各個特征之間相互獨立13、在進行數(shù)據(jù)分析項目時,與業(yè)務部門的有效溝通是至關重要的。假設數(shù)據(jù)分析團隊得出的結(jié)論與業(yè)務部門的預期不符,以下哪種做法可能是最恰當?shù)??()A.堅持數(shù)據(jù)分析結(jié)果,要求業(yè)務部門接受B.重新檢查分析過程,看是否存在錯誤C.與業(yè)務部門深入討論,了解他們的需求和關注點D.放棄當前分析,按照業(yè)務部門的意見修改結(jié)論14、在進行數(shù)據(jù)關聯(lián)分析時,例如分析超市購物籃中的商品組合。假設發(fā)現(xiàn)購買面包的顧客往往也會購買牛奶,這種關聯(lián)規(guī)則具有較高的支持度和置信度。這對超市的營銷策略可能有什么啟示?()A.可以將面包和牛奶放在相鄰的貨架上,方便顧客購買B.降低面包或牛奶的價格,以促進銷售C.減少面包或牛奶的庫存,避免積壓D.這種關聯(lián)對營銷策略沒有實際意義15、在數(shù)據(jù)分析中,對于一個包含多個變量的數(shù)據(jù)集,需要確定哪些變量對目標變量的影響最大。假設變量之間存在復雜的非線性關系,以下哪種方法可能有助于進行變量篩選和特征工程?()A.逐步回歸B.隨機森林C.支持向量機D.以上都是二、簡答題(本大題共3個小題,共15分)1、(本題5分)解釋什么是自然語言處理在數(shù)據(jù)分析中的應用,包括文本分類、情感分析等任務,以及常用的技術(shù)和工具。2、(本題5分)在大數(shù)據(jù)環(huán)境下,數(shù)據(jù)分析面臨哪些挑戰(zhàn)?請詳細說明應對這些挑戰(zhàn)的技術(shù)和方法。3、(本題5分)數(shù)據(jù)倉庫在企業(yè)數(shù)據(jù)分析中具有重要地位,請說明數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)庫的主要區(qū)別,并闡述構(gòu)建數(shù)據(jù)倉庫的關鍵步驟。三、論述題(本大題共5個小題,共25分)1、(本題5分)隨著智能手機和移動應用的普及,產(chǎn)生了大量的移動數(shù)據(jù)。以某移動運營商為例,探討如何運用數(shù)據(jù)分析來優(yōu)化網(wǎng)絡資源配置、提升用戶體驗、發(fā)現(xiàn)潛在客戶,以及如何解決數(shù)據(jù)隱私保護和數(shù)據(jù)安全方面的挑戰(zhàn)。2、(本題5分)在電商直播領域,如何通過對觀眾行為和銷售數(shù)據(jù)的分析,優(yōu)化直播內(nèi)容和營銷策略,提高直播帶貨的效果和轉(zhuǎn)化率。3、(本題5分)電商平臺的用戶留存策略可以基于數(shù)據(jù)分析來制定。請?zhí)接懭绾瓮ㄟ^用戶行為數(shù)據(jù)的分析來識別用戶流失的跡象、采取針對性的挽留措施和提升用戶的生命周期價值,同時考慮用戶體驗和平臺盈利的平衡。4、(本題5分)金融行業(yè)面臨著復雜的風險和競爭。選取一家商業(yè)銀行,論述如何利用數(shù)據(jù)分析來評估客戶信用風險,包括數(shù)據(jù)來源、變量選擇、建立信用評分模型,以及如何通過模型監(jiān)控和優(yōu)化來降低不良貸款率,同時提高信貸審批效率和準確性。5、(本題5分)在線教育行業(yè)的發(fā)展依賴于對學生學習數(shù)據(jù)的分析。以某在線教育機構(gòu)為例,探討如何通過數(shù)據(jù)分析來診斷學生的學習問題、提供個性化的學習方案、評估教學質(zhì)量,以及如何利用數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法改進課程設計和教學方法。四、案例分析題(本大題共3個小題,共30分)1、(本題10分)某在線日語學習平臺積累了學習數(shù)據(jù)、用戶學習目標

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預覽,若沒有圖紙預覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 人人文庫網(wǎng)僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負責。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準確性、安全性和完整性, 同時也不承擔用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

最新文檔

評論

0/150

提交評論