上海濟光職業(yè)技術學院《數(shù)據(jù)分析（基于python）》2023-2024學年第一學期期末試卷

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《數(shù)據(jù)分析（基于python）》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、數(shù)據(jù)分析中的模型選擇需要根據(jù)問題的特點和數(shù)據(jù)的性質來決定。假設要預測股票價格的短期波動，數(shù)據(jù)具有高噪聲和非線性特征。以下哪種模型在處理這種復雜的金融數(shù)據(jù)時更有可能取得較好的預測效果？（）A.線性回歸模型B.決策樹模型C.支持向量回歸模型D.深度學習模型2、在進行數(shù)據(jù)挖掘任務時，關聯(lián)規(guī)則挖掘可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的頻繁項集。假設在一個超市購物數(shù)據(jù)集中，發(fā)現(xiàn)面包、牛奶和雞蛋經(jīng)常一起被購買。如果要進一步提高關聯(lián)規(guī)則的實用性，以下哪個步驟可能是必要的？（）A.增加更多商品種類到分析中B.考慮商品的促銷活動對購買行為的影響C.分析不同時間段的購買模式差異D.以上步驟都可能有幫助3、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)挖掘是一種高級的技術。以下關于數(shù)據(jù)挖掘的描述中，錯誤的是？（）A.數(shù)據(jù)挖掘可以從大量的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)隱藏的模式和規(guī)律B.數(shù)據(jù)挖掘可以使用機器學習算法進行數(shù)據(jù)的分類、聚類和預測C.數(shù)據(jù)挖掘需要專業(yè)的技術和知識，對于普通用戶來說難以掌握D.數(shù)據(jù)挖掘的結果一定是準確無誤的，可以直接用于決策4、在數(shù)據(jù)分析中，假設檢驗是一種常用的統(tǒng)計方法。假設要檢驗一種新的教學方法是否能顯著提高學生的成績，以下關于假設檢驗的描述，哪一項是不準確的？（）A.首先需要提出原假設和備擇假設，然后根據(jù)樣本數(shù)據(jù)計算檢驗統(tǒng)計量B.如果p值小于預先設定的顯著性水平，就拒絕原假設，認為新教學方法有效C.假設檢驗的結果完全取決于樣本數(shù)據(jù)的大小和分布，與研究問題的實際情況無關D.可以通過控制樣本量和顯著性水平來平衡檢驗的靈敏度和特異性5、某數(shù)據(jù)分析項目需要對大量文本數(shù)據(jù)進行情感分析。以下哪種技術常用于文本情感分析？（）A.決策樹B.樸素貝葉斯C.支持向量機D.詞袋模型6、在數(shù)據(jù)分析的假設檢驗中，假設要檢驗一種新的營銷策略是否顯著提高了產(chǎn)品的銷售額。收集了實施前后的銷售數(shù)據(jù)，以下哪種假設檢驗方法可能是合適的選擇？（）A.t檢驗，比較兩組均值B.方差分析，比較多組均值C.卡方檢驗，檢驗分類變量的關系D.不進行假設檢驗，主觀判斷營銷策略的效果7、在數(shù)據(jù)分析中，決策樹是一種常用的分類算法。假設要根據(jù)客戶的特征預測他們是否會購買某種產(chǎn)品，以下關于決策樹的描述，哪一項是不準確的？（）A.決策樹通過對數(shù)據(jù)進行逐步分裂，構建樹狀結構來進行分類預測B.可以通過剪枝技術來防止決策樹過擬合，提高模型的泛化能力C.決策樹的生成過程完全是自動的，不需要人工干預和調整D.隨機森林是基于決策樹的集成學習算法，能夠提高預測的準確性和穩(wěn)定性8、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9、在進行數(shù)據(jù)分析以評估一個新的市場營銷活動的效果時，比如分析活動前后的客戶流量、購買轉化率和客戶滿意度等指標的變化。由于活動期間可能受到其他外部因素的干擾，為了準確評估活動的貢獻，以下哪種方法可能是合適的？（）A.建立對照組進行對比B.只關注活動期間的數(shù)據(jù)C.忽略外部因素的影響D.憑經(jīng)驗主觀判斷10、在數(shù)據(jù)倉庫中，星型模型和雪花模型是常見的數(shù)據(jù)模型。以下關于這兩種模型的比較，錯誤的是？（）A.星型模型比雪花模型更易于理解B.雪花模型比星型模型更節(jié)省存儲空間C.星型模型的查詢效率通常高于雪花模型D.雪花模型比星型模型更適合復雜的業(yè)務需求11、在數(shù)據(jù)分析中，若要分析數(shù)據(jù)的偏態(tài)和峰態(tài)，以下哪個統(tǒng)計量可以提供相關信息？（）A.偏度系數(shù)B.峰度系數(shù)C.協(xié)方差D.相關系數(shù)12、對于數(shù)據(jù)分析中的因果推斷，假設要確定一個因素是否真正導致了某種結果。以下哪種方法或思路在進行因果分析時可能是關鍵的？（）A.隨機對照試驗B.觀察性研究結合工具變量C.反事實推理D.僅根據(jù)相關性得出因果結論13、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行分析。假設我們要對一個大型數(shù)據(jù)集進行抽樣。以下關于抽樣方法的描述，哪一項是錯誤的？（）A.簡單隨機抽樣每個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，但可能導致樣本的偏差D.抽樣方法對數(shù)據(jù)分析的結果沒有影響，任何抽樣方法都可以使用14、在進行數(shù)據(jù)抽樣時，需要選擇合適的抽樣方法。假設我們有一個大規(guī)模的數(shù)據(jù)集，以下關于抽樣方法選擇的描述，正確的是：（）A.簡單隨機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效果不佳C.系統(tǒng)抽樣比隨機抽樣更能準確反映總體特征D.整群抽樣可以節(jié)省抽樣成本，但可能導致樣本偏差較大15、假設要分析一個城市的交通流量數(shù)據(jù)，以優(yōu)化交通信號燈的設置和道路規(guī)劃。數(shù)據(jù)包括不同時間段、不同路段的車流量、車速等信息。為了找到交通擁堵的規(guī)律和原因，以下哪個分析角度可能是關鍵的？（）A.時空分析B.基于車型的分類分析C.只關注高峰時段的分析D.隨機抽樣分析二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）闡述數(shù)據(jù)分析中的可解釋性機器學習模型，如線性回歸、決策樹等的優(yōu)點和局限性，并說明如何提高復雜模型的可解釋性。2、（本題5分）在進行分類問題的數(shù)據(jù)分析時，除了決策樹和隨機森林，還有哪些常見的分類算法？請對比它們的優(yōu)缺點。3、（本題5分）描述在數(shù)據(jù)分析中，如何評估模型的穩(wěn)定性，包括重復實驗、敏感性分析等方法，解釋其原理和作用。三、論述題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）分析在在線旅游平臺的用戶評論數(shù)據(jù)中，如何運用情感分析了解用戶對旅游目的地和服務的滿意度，改進旅游產(chǎn)品和服務。2、（本題5分）在農(nóng)業(yè)領域，氣候、土壤和作物生長數(shù)據(jù)對于精準農(nóng)業(yè)至關重要。以某大型農(nóng)場為例，闡述如何利用數(shù)據(jù)分析實現(xiàn)精準施肥、灌溉優(yōu)化、病蟲害預測，以及如何應對農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)的時空復雜性和不確定性。3、（本題5分）金融機構的反洗錢工作離不開數(shù)據(jù)分析。請闡述如何通過交易數(shù)據(jù)的分析來識別可疑交易模式、監(jiān)測資金流向和防范洗錢活動，同時滿足合規(guī)要求和保護客戶隱私。4、（本題5分）制造業(yè)在生產(chǎn)過程中積累了大量的設備運行數(shù)據(jù)和質量檢測數(shù)據(jù)。論述如何借助數(shù)據(jù)分析方法，比如故障預測與健康管理（PHM）、質量控制圖等，實現(xiàn)生產(chǎn)設備的預防性維護、優(yōu)化生產(chǎn)流程和提高產(chǎn)品質量，并且研究在數(shù)據(jù)集成、實時性要求和行業(yè)專業(yè)性方面可能遇到的困難及解決途徑。5、（本題5分）在制造業(yè)的精益生產(chǎn)管理中，如何利用數(shù)據(jù)分析減少生產(chǎn)過程中的浪費，提高生產(chǎn)效率和質量。四、案例分析題（本大題共3個小題，共30分)1、（本題10分）某銀行擁有客戶的賬戶交易記錄、理財產(chǎn)品購買記錄、風險偏