揚州環(huán)境資源職業(yè)技術學院《數值分析B》2023-2024學年第一學期期末試卷

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…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁揚州環(huán)境資源職業(yè)技術學院《數值分析B》

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25個小題，每小題1分，共25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、數據分析中的關聯規(guī)則挖掘可以發(fā)現數據中項之間的關聯關系。假設我們要分析超市購物籃數據。以下關于關聯規(guī)則挖掘的描述，哪一項是錯誤的？（）A.支持度表示項集在數據集中出現的頻率B.置信度表示在包含前提項集的情況下，包含結果項集的概率C.提升度大于1表示關聯規(guī)則是有效的，小于1表示是無效的D.關聯規(guī)則挖掘只能發(fā)現簡單的兩兩關聯關系，不能處理復雜的關聯模式2、數據分析在交通領域的應用日益重要。以下關于數據分析在交通流量預測中的作用，不準確的是（）A.可以基于歷史交通數據和實時監(jiān)測數據，預測未來一段時間內的交通流量變化B.幫助交通管理部門優(yōu)化信號燈設置，緩解交通擁堵C.數據分析能夠為智能導航系統(tǒng)提供實時的路況信息，為駕駛員規(guī)劃最優(yōu)路線D.數據分析在交通流量預測中的作用有限，無法應對突發(fā)的交通事件和特殊情況3、數據分析中的主成分分析（PCA）常用于數據降維。假設我們有一個高維的數據集，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.降維后的主成分數量一定少于原始特征數量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據信息D.以上都是4、在數據分析中，異常值檢測對于發(fā)現數據中的異常情況非常重要。假設要檢測一個生產線上產品質量數據中的異常值，這些數據受到多種因素的影響。以下哪種異常值檢測方法在這種工業(yè)生產數據中更能準確地發(fā)現異常？（）A.基于統(tǒng)計的方法B.基于距離的方法C.基于密度的方法D.基于聚類的方法5、在數據分析的實時數據分析場景中，假設要對不斷產生的數據流進行快速處理和分析，以下哪種技術或架構可能是合適的選擇？（）A.流處理框架，如ApacheFlinkB.批處理框架，如ApacheHadoopC.關系型數據庫，進行實時查詢D.不進行實時處理，先存儲數據再事后分析6、數據分析在電商領域有著廣泛的應用。以下關于數據分析在電商客戶關系管理中的作用，不準確的是（）A.可以對客戶進行細分，根據客戶的購買行為和偏好提供個性化的推薦和服務B.通過分析客戶的反饋和評價，改進產品和服務質量，提高客戶滿意度C.預測客戶的流失風險，采取相應的措施進行客戶保留和挽回D.數據分析在電商客戶關系管理中作用不大，傳統(tǒng)的客戶關系管理方法更加有效7、假設我們要評估一個分類模型的性能，除了準確率外，以下哪個指標還能反映模型對于不同類別的區(qū)分能力？（）A.召回率B.F1值C.均方誤差D.混淆矩陣8、數據分析中，數據可視化的風格應根據不同的受眾和目的進行選擇。以下關于數據可視化風格選擇的說法中，錯誤的是？（）A.數據可視化風格可以分為簡潔明了、生動形象、專業(yè)嚴謹等不同類型B.數據可視化風格的選擇應考慮受眾的背景、知識水平和需求等因素C.數據可視化風格的選擇可以根據具體的問題和數據特點來確定D.數據可視化風格一旦確定就不能再進行調整和改變，否則會影響用戶體驗9、假設要分析一個零售企業(yè)的庫存數據，包括商品種類、庫存數量、銷售速度等，以制定合理的補貨策略。以下哪個因素可能對庫存管理的效率產生最大影響？（）A.商品的銷售預測準確性B.供應商的交貨時間C.庫存成本D.以上都是10、在構建數據分析模型時，需要對模型進行評估和選擇。假設我們構建了多個預測模型，如線性回歸、決策樹和神經網絡，以下哪種評估指標可能最能反映模型在實際應用中的性能？（）A.訓練集上的準確率B.測試集上的均方誤差C.模型的復雜度D.模型的訓練時間11、在進行數據倉庫設計時，需要考慮數據的存儲和組織方式。假設要為一個大型企業(yè)構建數據倉庫，以支持復雜的查詢和分析需求。以下哪種數據倉庫架構在處理大規(guī)模企業(yè)數據時更具擴展性和性能優(yōu)勢？（）A.星型架構B.雪花架構C.混合架構D.以上架構沒有區(qū)別12、在進行數據分析時，選擇合適的統(tǒng)計指標能夠更好地描述數據特征。假設我們有一組學生的考試成績數據，以下關于統(tǒng)計指標選擇的描述，正確的是：（）A.計算均值可以準確反映學生成績的平均水平，不受極端值影響B(tài).中位數能夠避免極端值的干擾，更好地代表成績的一般水平C.眾數適用于描述成績的集中趨勢，尤其當數據分布均勻時D.方差越大，說明學生成績越穩(wěn)定，教學質量越高13、在數據分析中，若要比較不同組數據的離散程度，以下哪個指標可以使用？（）A.方差B.均值C.中位數D.眾數14、在評估數據分析模型的性能時，以下指標中，不能用于分類問題的是：（）A.準確率B.均方誤差C.召回率D.F1值15、在進行數據預處理時，數據標準化或歸一化是常見的操作。假設要對一組包含不同量綱的特征數據進行標準化，以下哪種方法可能是最常用的？（）A.最小-最大標準化B.Z-score標準化C.小數定標標準化D.以上方法使用頻率相同16、在數據分析中，數據倉庫的性能優(yōu)化是提高數據分析效率的關鍵。以下關于數據倉庫性能優(yōu)化的說法中，錯誤的是？（）A.數據倉庫性能優(yōu)化可以從硬件、軟件和數據三個方面入手B.硬件方面可以通過升級服務器、增加內存和存儲等方式提高性能C.軟件方面可以通過優(yōu)化數據庫設計、調整查詢語句和使用索引等方式提高性能D.數據方面可以通過增加數據量和提高數據質量來提高性能17、在構建數據分析模型時，特征工程起著關鍵作用。假設我們正在構建一個預測房價的模型，擁有房屋面積、房間數量、地理位置等原始數據。以下哪種特征工程方法可能有助于提高模型的性能？（）A.對數值型特征進行標準化處理B.忽略地理位置特征，因為它難以量化C.直接使用原始數據，不進行任何處理D.將所有特征組合成一個綜合特征18、在數據分析中，以下哪種抽樣方法能夠保證樣本對總體具有較好的代表性，同時又能降低抽樣誤差？（）A.簡單隨機抽樣B.分層抽樣C.整群抽樣D.系統(tǒng)抽樣19、數據分析中，假設檢驗是常用的方法之一。以下關于假設檢驗的描述，錯誤的是：（）A.原假設和備擇假設是相互對立的B.當P值小于顯著性水平時，拒絕原假設C.第一類錯誤是指錯誤地拒絕了原假設D.樣本量越大，越容易犯第二類錯誤20、在數據分析中，數據可視化的目的是為了更好地傳達數據的信息。以下關于數據可視化目的的描述中，錯誤的是？（）A.數據可視化可以幫助人們更直觀地理解數據B.數據可視化可以發(fā)現數據中的隱藏模式和趨勢C.數據可視化可以提高數據的準確性和可靠性D.數據可視化可以增強數據的說服力和影響力21、數據分析中的數據降維技術常用于減少數據的維度。假設要處理一個高維的基因表達數據集，以降低計算復雜度同時保留重要信息。以下哪種數據降維方法在處理這種生物醫(yī)學數據時更能有效地實現降維目標？（）A.主成分分析（PCA）B.線性判別分析（LDA）C.獨立成分分析（ICA）D.因子分析22、假設要分析股票市場數據的波動性，以下關于波動性分析方法的描述，正確的是：（）A.計算簡單移動平均就能準確衡量股票價格的波動性B.標準差越大，說明股票價格的波動性越小C.歷史波動率對預測未來股票價格的波動沒有參考價值D.采用ARCH和GARCH模型可以更好地捕捉股票價格波動的聚類性和異方差性23、在數據分析的倫理和法律方面，需要遵循一定的原則和規(guī)范。假設你處理的是包含個人敏感信息的數據，以下關于數據處理的做法，哪一項是最符合倫理和法律要求的？（）A.在未獲得授權的情況下，將數據用于其他商業(yè)目的B.對數據進行匿名化處理，確保無法追溯到個人身份C.忽視數據的隱私保護，認為分析結果更重要D.隨意分享數據給第三方機構24、在進行回歸分析時，如果自變量之間存在高度的多重共線性，會對模型產生什么影響？（）A.提高模型的準確性B.使模型更易于解釋C.導致系數估計不準確D.增加模型的穩(wěn)定性25、在數據分析中，以下哪種方法可以用于降低數據的維度同時保持數據的局部結構？（）A.t-SNE算法B.MDS算法C.UMAP算法D.以上都是二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）描述數據預處理中缺失值處理的常見方法，分析它們的優(yōu)缺點，并說明在實際應用中如何選擇合適的處理方法。2、（本題5分）簡述數據倉庫中的緩慢變化維處理方法，說明在不同業(yè)務場景下如何選擇合適的處理方式，并舉例說明。3、（本題5分）描述數據挖掘中的半監(jiān)督學習方法的概念和應用場景，如自訓練、協(xié)同訓練等，并舉例說明在圖像分類中的應用。4、（本題5分）描述數據挖掘的概念和主要流程，包括數據預處理、挖掘算法選擇、結果評估等環(huán)節(jié)，并解釋每個環(huán)節(jié)的關鍵要點和作用。三、案例分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）某在線爵士鼓教學平臺保存了學員學習進度數據、練習時間統(tǒng)計、鼓棒消耗情況等。制定合理的教學計劃和鼓棒采購策略。2、（本題5分）某金融公司擁有客戶的信用記錄、貸款金額、還款情況等數據。分析客戶的信用風險，構建信用評估模型，以降低貸款違約率。3、（本題5分）某快遞公司收集了不同地區(qū)的快遞包裹重量、體積、運輸距離等數據。分析怎樣借助這些數據優(yōu)化快遞費用的計算和運輸資源的分配。4、（本題5分）某電商平臺保存了不同促銷活動期間的用戶消費行為數據、商品銷量變化、營銷成本等。研究怎樣借助這些數據評估促銷活動的效果和投資回報率。5、（本題5分）某旅游預訂平臺收集了用戶的行程變更數據、特殊需求、目的地天氣變化等。研究怎樣借助這些數據提供更貼心的應急服務和行程調整建議。四、論述題（本大題共3個小題，共30分)1、（本題10分）制造業(yè)中的數據分析可以幫助企業(yè)提高生產效率、降低成本和改進產品質量。請深入探討如何運用數據分析來實現生產過程的監(jiān)控和優(yōu)化，如設備故障預測、質量控制和供應鏈管理，舉例說明數據分析在智能制造中的應用和取