沈陽(yáng)藥科大學(xué)《數(shù)據(jù)分析導(dǎo)論》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

站名：站名：年級(jí)專(zhuān)業(yè)：姓名：學(xué)號(hào)：凡年級(jí)專(zhuān)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?！堋狻€…………第1頁(yè)，共1頁(yè)沈陽(yáng)藥科大學(xué)《數(shù)據(jù)分析導(dǎo)論》

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15個(gè)小題，每小題1分，共15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、在多變量數(shù)據(jù)分析中，主成分分析（PCA）是一種常用的方法。假設(shè)你有一組包含多個(gè)相關(guān)變量的數(shù)據(jù)，以下關(guān)于PCA應(yīng)用的目的，哪一項(xiàng)是最準(zhǔn)確的？（）A.減少變量數(shù)量，同時(shí)保留大部分?jǐn)?shù)據(jù)的方差B.找到變量之間的線性關(guān)系C.對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理D.直接用于預(yù)測(cè)未知數(shù)據(jù)2、數(shù)據(jù)分析中的決策樹(shù)算法具有易于理解和解釋的特點(diǎn)。假設(shè)我們構(gòu)建了一個(gè)決策樹(shù)來(lái)預(yù)測(cè)客戶(hù)是否會(huì)購(gòu)買(mǎi)某產(chǎn)品，以下哪個(gè)因素可能影響決策樹(shù)的復(fù)雜度和準(zhǔn)確性？（）A.特征選擇B.分裂準(zhǔn)則C.剪枝策略D.以上都是3、對(duì)于一個(gè)不平衡的數(shù)據(jù)集（例如，某一類(lèi)別的樣本數(shù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)少于其他類(lèi)別），以下哪種方法可以提高模型對(duì)少數(shù)類(lèi)別的識(shí)別能力？（）A.過(guò)采樣B.欠采樣C.調(diào)整分類(lèi)閾值D.以上都是4、在數(shù)據(jù)可視化中，選擇合適的圖表類(lèi)型對(duì)于清晰傳達(dá)信息至關(guān)重要。假設(shè)要展示不同地區(qū)在過(guò)去十年間的人口增長(zhǎng)趨勢(shì)，以下哪種圖表可能是最合適的？（）A.餅圖B.雷達(dá)圖C.折線圖D.氣泡圖5、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估是確保數(shù)據(jù)可靠性的重要手段。以下關(guān)于數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估的說(shuō)法中，錯(cuò)誤的是？（）A.數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估可以使用多種指標(biāo)，如準(zhǔn)確性、完整性、一致性等B.數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估可以通過(guò)手動(dòng)檢查和自動(dòng)化工具相結(jié)合的方式進(jìn)行C.數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估應(yīng)定期進(jìn)行，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)量評(píng)估只需要在數(shù)據(jù)進(jìn)入數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)之前進(jìn)行，之后就不需要再進(jìn)行評(píng)估了6、數(shù)據(jù)分析中的主成分分析（PCA）用于數(shù)據(jù)降維。假設(shè)我們有一個(gè)高維的數(shù)據(jù)集。以下關(guān)于主成分分析的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.主成分是原始變量的線性組合，能夠保留數(shù)據(jù)的主要信息B.通過(guò)計(jì)算協(xié)方差矩陣的特征值和特征向量來(lái)確定主成分C.主成分分析可以消除變量之間的相關(guān)性，使數(shù)據(jù)更易于分析D.主成分分析后的維度數(shù)量是固定的，不能根據(jù)需要進(jìn)行調(diào)整7、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，需要考慮數(shù)據(jù)的時(shí)效性和動(dòng)態(tài)性。假設(shè)要分析實(shí)時(shí)的交通流量數(shù)據(jù)，以?xún)?yōu)化交通信號(hào)燈控制策略。以下哪種數(shù)據(jù)分析方法在處理這種實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)時(shí)更能及時(shí)提供有效的決策支持？（）A.流數(shù)據(jù)分析B.批量數(shù)據(jù)分析C.離線數(shù)據(jù)分析D.以上方法效果相同8、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)挖掘算法的選擇很重要。以下關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘算法選擇的說(shuō)法中，錯(cuò)誤的是？（）A.數(shù)據(jù)挖掘算法的選擇應(yīng)根據(jù)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)、分析目的和計(jì)算資源等因素來(lái)確定B.不同的數(shù)據(jù)挖掘算法適用于不同類(lèi)型的數(shù)據(jù)和問(wèn)題，沒(méi)有一種算法是萬(wàn)能的C.選擇數(shù)據(jù)挖掘算法時(shí)，可以參考其他類(lèi)似項(xiàng)目的經(jīng)驗(yàn)，但不能完全照搬D.數(shù)據(jù)挖掘算法的選擇只需要考慮算法的準(zhǔn)確性，其他因素如計(jì)算效率等可以忽略不計(jì)9、在數(shù)據(jù)分析中，評(píng)估模型的性能是重要的環(huán)節(jié)。假設(shè)我們已經(jīng)建立了一個(gè)預(yù)測(cè)模型。以下關(guān)于模型評(píng)估的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以使用交叉驗(yàn)證來(lái)評(píng)估模型的穩(wěn)定性和泛化能力B.混淆矩陣可以幫助我們分析模型在不同類(lèi)別上的預(yù)測(cè)情況C.準(zhǔn)確率是評(píng)估模型性能的唯一指標(biāo)，準(zhǔn)確率越高模型越好D.可以根據(jù)具體問(wèn)題選擇合適的評(píng)估指標(biāo)，如召回率、F1值等10、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)預(yù)處理的效果可以通過(guò)多種方式進(jìn)行評(píng)估。以下關(guān)于數(shù)據(jù)預(yù)處理效果評(píng)估的說(shuō)法中，錯(cuò)誤的是？（）A.數(shù)據(jù)預(yù)處理效果可以通過(guò)比較預(yù)處理前后的數(shù)據(jù)質(zhì)量指標(biāo)來(lái)評(píng)估B.數(shù)據(jù)預(yù)處理效果可以通過(guò)對(duì)預(yù)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和建模來(lái)評(píng)估C.數(shù)據(jù)預(yù)處理效果評(píng)估應(yīng)考慮數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和分析目的，選擇合適的評(píng)估方法D.數(shù)據(jù)預(yù)處理效果評(píng)估只需要關(guān)注數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性，其他方面可以忽略不計(jì)11、對(duì)于一個(gè)具有多個(gè)特征的數(shù)據(jù)集，若要進(jìn)行特征選擇，以下哪種方法是基于特征重要性評(píng)估的？（）A.遞歸特征消除B.基于隨機(jī)森林的特征重要性評(píng)估C.基于LASSO回歸的特征選擇D.以上都是12、對(duì)于一個(gè)包含多個(gè)變量的數(shù)據(jù)集，若要找出變量之間的潛在結(jié)構(gòu)關(guān)系，以下哪種方法較為有效？（）A.主成分分析B.判別分析C.對(duì)應(yīng)分析D.典型相關(guān)分析13、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)可視化的工具和技術(shù)有很多，其中Python是一種常用的編程語(yǔ)言。以下關(guān)于Python在數(shù)據(jù)可視化中的作用，錯(cuò)誤的是？（）A.Python可以使用各種數(shù)據(jù)可視化庫(kù)，如Matplotlib、Seaborn等，進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化B.Python可以進(jìn)行數(shù)據(jù)的處理和分析，為數(shù)據(jù)可視化提供數(shù)據(jù)支持C.Python的數(shù)據(jù)可視化功能強(qiáng)大，可以制作各種復(fù)雜的圖表和圖形D.Python只適用于專(zhuān)業(yè)的數(shù)據(jù)分析師，對(duì)于非專(zhuān)業(yè)用戶(hù)來(lái)說(shuō)難以掌握14、在對(duì)一家餐廳的營(yíng)業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，例如菜品銷(xiāo)售數(shù)量、顧客評(píng)價(jià)、營(yíng)業(yè)時(shí)間段等，以制定營(yíng)銷(xiāo)策略和優(yōu)化菜單。以下哪個(gè)因素可能對(duì)餐廳的盈利能力產(chǎn)生最大影響？（）A.熱門(mén)菜品的推廣B.營(yíng)業(yè)時(shí)間段的調(diào)整C.菜單的更新和優(yōu)化D.以上都是15、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(lèi)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(xiāo)策略制定二、簡(jiǎn)答題（本大題共4個(gè)小題，共20分)1、（本題5分）在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中，如何進(jìn)行數(shù)據(jù)的一致性和完整性維護(hù)？請(qǐng)說(shuō)明維護(hù)的策略和方法，并舉例說(shuō)明。2、（本題5分）分類(lèi)算法在數(shù)據(jù)分析中廣泛應(yīng)用，如樸素貝葉斯分類(lèi)、支持向量機(jī)等。請(qǐng)比較這兩種分類(lèi)算法的優(yōu)缺點(diǎn)和適用場(chǎng)景。3、（本題5分）描述在數(shù)據(jù)分析中，如何進(jìn)行特征的交互作用分析，解釋其重要性和常用方法，并舉例說(shuō)明在實(shí)際問(wèn)題中的應(yīng)用。4、（本題5分）簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的緩慢變化維處理方法，說(shuō)明在不同業(yè)務(wù)場(chǎng)景下如何選擇合適的處理方式，并舉例說(shuō)明。三、論述題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）在金融市場(chǎng)的資產(chǎn)配置中，數(shù)據(jù)分析有助于優(yōu)化投資組合。以某投資機(jī)構(gòu)為例，探討如何運(yùn)用數(shù)據(jù)分析來(lái)評(píng)估不同資產(chǎn)的風(fēng)險(xiǎn)收益特征、確定資產(chǎn)配置比例、監(jiān)控投資組合績(jī)效，以及如何根據(jù)市場(chǎng)變化動(dòng)態(tài)調(diào)整資產(chǎn)配置。2、（本題5分）在旅游景區(qū)管理中，游客流量數(shù)據(jù)、景區(qū)設(shè)施使用數(shù)據(jù)等逐漸積累。分析如何借助數(shù)據(jù)分析手段，如景區(qū)容量規(guī)劃、游客體驗(yàn)優(yōu)化等，提升景區(qū)運(yùn)營(yíng)管理水平，同時(shí)探討在數(shù)據(jù)季節(jié)性差異大、游客行為多樣性和景區(qū)資源保護(hù)方面可能面臨的問(wèn)題及應(yīng)對(duì)方法。3、（本題5分）教育領(lǐng)域逐漸重視數(shù)據(jù)分析在教學(xué)改進(jìn)中的作用。探討如何通過(guò)對(duì)學(xué)生學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)、考試成績(jī)等的分析，運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘算法和學(xué)習(xí)分析技術(shù)，實(shí)現(xiàn)個(gè)性化學(xué)習(xí)路徑規(guī)劃、教學(xué)資源優(yōu)化配置，提升教育效果，同時(shí)思考數(shù)據(jù)倫理和學(xué)生隱私保護(hù)等問(wèn)題及應(yīng)對(duì)策略。4、（本題5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)。5、（本題5分）在農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)領(lǐng)域，農(nóng)作物受災(zāi)數(shù)據(jù)、保險(xiǎn)理賠數(shù)據(jù)等日益重要。探討如何利用數(shù)據(jù)分析方法，比如災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、保險(xiǎn)費(fèi)率制定等，優(yōu)化農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)業(yè)務(wù)，同時(shí)研究在數(shù)據(jù)采集困難、災(zāi)害預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性和政策補(bǔ)貼影響方面所面臨的困難及解決途徑。四、案例分析題（本大題共4個(gè)小題，共40分)1、（本題10分）某在線美妝教學(xué)平臺(tái)掌握了教學(xué)視頻觀看數(shù)據(jù)、用戶(hù)實(shí)踐反饋、課程難度評(píng)價(jià)等。提升教學(xué)質(zhì)量和實(shí)用性。2、（本題10分）某電商平臺(tái)記錄