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學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場(chǎng)____________準(zhǔn)考證號(hào)學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場(chǎng)____________準(zhǔn)考證號(hào)…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁,共3頁北京聯(lián)合大學(xué)
《數(shù)據(jù)挖掘B》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號(hào)一二三四總分得分批閱人一、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、在處理缺失值時(shí),如果缺失值的比例較高且數(shù)據(jù)呈現(xiàn)一定的規(guī)律性,以下哪種方法可能較為有效?()A.基于模型的插補(bǔ)B.多重插補(bǔ)C.隨機(jī)插補(bǔ)D.以上都不是2、當(dāng)分析兩個(gè)變量之間的關(guān)系時(shí),如果散點(diǎn)圖呈現(xiàn)出非線性的趨勢(shì),以下哪種方法可以更好地?cái)M合這種關(guān)系?()A.線性回歸B.多項(xiàng)式回歸C.邏輯回歸D.嶺回歸3、關(guān)于數(shù)據(jù)分析中的多變量分析,假設(shè)要同時(shí)研究多個(gè)自變量對(duì)因變量的影響。以下哪種方法可以幫助我們理解變量之間的復(fù)雜關(guān)系和交互作用?()A.多元線性回歸B.因子分析,提取公共因子C.偏最小二乘回歸D.只研究單個(gè)變量與因變量的關(guān)系4、數(shù)據(jù)分析中的假設(shè)檢驗(yàn)用于判斷樣本數(shù)據(jù)是否支持某個(gè)假設(shè)。假設(shè)要檢驗(yàn)一種新的教學(xué)方法是否能顯著提高學(xué)生的成績(jī),以下關(guān)于假設(shè)檢驗(yàn)的描述,正確的是:()A.不設(shè)定原假設(shè)和備擇假設(shè),直接進(jìn)行檢驗(yàn)B.忽略檢驗(yàn)的顯著性水平,隨意得出結(jié)論C.正確設(shè)定原假設(shè)和備擇假設(shè),選擇合適的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量,根據(jù)顯著性水平和樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行推斷,并解釋檢驗(yàn)結(jié)果的實(shí)際意義D.只關(guān)注檢驗(yàn)結(jié)果是否拒絕原假設(shè),不考慮效應(yīng)大小和實(shí)際應(yīng)用價(jià)值5、在數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目中,數(shù)據(jù)隱私和安全是需要重點(diǎn)關(guān)注的問題。假設(shè)我們?cè)谔幚戆瑐€(gè)人敏感信息的數(shù)據(jù),以下哪種措施可以有效地保護(hù)數(shù)據(jù)隱私?()A.數(shù)據(jù)加密B.匿名化處理C.訪問控制D.以上都是6、在數(shù)據(jù)分析中,建立回歸模型用于預(yù)測(cè)是常見的任務(wù)。假設(shè)我們要根據(jù)房屋的面積、位置和房齡等因素來預(yù)測(cè)房?jī)r(jià),以下哪種回歸模型可能在這種情況下表現(xiàn)較好?()A.線性回歸B.邏輯回歸C.多項(xiàng)式回歸D.嶺回歸7、在數(shù)據(jù)分析中,若要檢驗(yàn)數(shù)據(jù)是否具有獨(dú)立性,應(yīng)使用哪種檢驗(yàn)方法?()A.卡方檢驗(yàn)B.F檢驗(yàn)C.t檢驗(yàn)D.秩和檢驗(yàn)8、在選擇數(shù)據(jù)分析工具時(shí),需要考慮多種因素。假設(shè)要為一個(gè)小型團(tuán)隊(duì)選擇合適的數(shù)據(jù)分析工具,以下關(guān)于工具選擇的描述,正確的是:()A.只追求功能強(qiáng)大的高端工具,不考慮成本和團(tuán)隊(duì)的使用難度B.隨意選擇一個(gè)流行的工具,不考慮其與團(tuán)隊(duì)需求的匹配度C.評(píng)估團(tuán)隊(duì)的技術(shù)水平、數(shù)據(jù)規(guī)模、分析需求和預(yù)算等因素,選擇易于使用、功能滿足需求且性價(jià)比高的數(shù)據(jù)分析工具,如Excel、Python、R等D.認(rèn)為一旦選擇了一個(gè)工具,就不能更換,不考慮工具的更新和發(fā)展9、在對(duì)一家制造業(yè)企業(yè)的生產(chǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,例如原材料采購(gòu)、生產(chǎn)流程、產(chǎn)品質(zhì)量等,以優(yōu)化生產(chǎn)過程和降低成本。以下哪種數(shù)據(jù)分析工具可能最適合處理大規(guī)模的工業(yè)數(shù)據(jù)?()A.ExcelB.PythonC.SPSSD.SQL10、數(shù)據(jù)分析在金融領(lǐng)域的應(yīng)用越來越廣泛。以下關(guān)于數(shù)據(jù)分析在金融風(fēng)險(xiǎn)管理中的作用,不準(zhǔn)確的是()A.可以通過分析歷史數(shù)據(jù)來評(píng)估信用風(fēng)險(xiǎn),預(yù)測(cè)違約概率B.利用市場(chǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)模型的構(gòu)建和壓力測(cè)試,防范系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)C.數(shù)據(jù)分析能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)交易活動(dòng),發(fā)現(xiàn)異常和欺詐行為D.數(shù)據(jù)分析在金融風(fēng)險(xiǎn)管理中雖然有一定作用,但傳統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)管理方法仍然是主要的手段,數(shù)據(jù)分析可以忽略11、關(guān)于數(shù)據(jù)分析中的回歸分析,假設(shè)要研究員工的工作年限與工資收入之間的關(guān)系。數(shù)據(jù)存在一定的噪聲和非線性特征。以下哪種回歸模型可能更適合捕捉這種復(fù)雜的關(guān)系?()A.線性回歸,假設(shè)關(guān)系是線性的B.多項(xiàng)式回歸,考慮非線性關(guān)系C.邏輯回歸,處理二分類問題D.不進(jìn)行回歸分析,僅通過描述性統(tǒng)計(jì)觀察12、在數(shù)據(jù)分析中,數(shù)據(jù)可視化是重要的環(huán)節(jié)。若要展示不同年齡段人群的收入分布情況,以下哪種圖表最為合適?()A.折線圖B.餅圖C.箱線圖D.柱狀圖13、數(shù)據(jù)分析中的異常檢測(cè)用于識(shí)別數(shù)據(jù)中的異常值或異常模式。假設(shè)你在分析一家公司的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù),以檢測(cè)可能的欺詐行為。以下關(guān)于異常檢測(cè)方法的選擇,哪一項(xiàng)是最具挑戰(zhàn)性的?()A.基于統(tǒng)計(jì)的方法,如設(shè)定閾值來判斷異常B.利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法,如孤立森林,自動(dòng)識(shí)別異常C.結(jié)合領(lǐng)域知識(shí)和人工判斷來確定異常D.完全依賴數(shù)據(jù)的直觀觀察來發(fā)現(xiàn)異常14、對(duì)于數(shù)據(jù)分析中的分類問題,假設(shè)要預(yù)測(cè)一個(gè)郵件是否為垃圾郵件,基于郵件的內(nèi)容、發(fā)件人、主題等特征。以下哪種分類算法在處理這種文本分類任務(wù)時(shí)可能效果較好?()A.決策樹,通過一系列規(guī)則進(jìn)行分類B.支持向量機(jī),尋找最優(yōu)分類超平面C.樸素貝葉斯,基于概率進(jìn)行分類D.不進(jìn)行分類,將所有郵件視為正常郵件15、數(shù)據(jù)分析中的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘可以發(fā)現(xiàn)不同項(xiàng)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。假設(shè)我們?cè)诜治龀械匿N售數(shù)據(jù),想要找出經(jīng)常一起被購(gòu)買的商品組合,以下哪個(gè)關(guān)聯(lián)規(guī)則度量指標(biāo)可以用來評(píng)估規(guī)則的強(qiáng)度?()A.支持度B.置信度C.提升度D.以上都是二、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)行模型的部署和上線,包括模型的轉(zhuǎn)換、優(yōu)化和監(jiān)控等關(guān)鍵步驟。2、(本題5分)描述在數(shù)據(jù)分析中,如何進(jìn)行數(shù)據(jù)的特征工程以提高模型的可解釋性,包括特征選擇和構(gòu)建的策略。3、(本題5分)在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí),如何處理數(shù)據(jù)中的概念漂移?闡述檢測(cè)和適應(yīng)概念漂移的方法,并舉例說明。4、(本題5分)在進(jìn)行時(shí)間序列分析時(shí),如何進(jìn)行季節(jié)性調(diào)整?請(qǐng)說明季節(jié)性調(diào)整的目的和常用方法,并舉例說明其應(yīng)用。三、論述題(本大題共5個(gè)小題,共25分)1、(本題5分)在線招聘平臺(tái)如何通過數(shù)據(jù)分析來提高人才匹配度、優(yōu)化招聘流程和評(píng)估招聘效果?請(qǐng)?jiān)敿?xì)闡述數(shù)據(jù)分析在招聘領(lǐng)域的應(yīng)用、挑戰(zhàn)和解決方案。2、(本題5分)零售行業(yè)通過線上線下渠道收集了大量的顧客購(gòu)物數(shù)據(jù)。詳細(xì)論述如何運(yùn)用數(shù)據(jù)分析,例如顧客忠誠(chéng)度分析、商品關(guān)聯(lián)分析等,優(yōu)化店鋪布局、庫存管理和促銷活動(dòng)策劃,提高零售企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力,同時(shí)分析在數(shù)據(jù)隱私法規(guī)遵守和消費(fèi)者信任建立方面的挑戰(zhàn)及解決辦法。3、(本題5分)對(duì)于城市交通流量數(shù)據(jù),論述如何運(yùn)用數(shù)據(jù)分析進(jìn)行擁堵預(yù)測(cè)和交通信號(hào)優(yōu)化,提高城市交通的運(yùn)行效率。4、(本題5分)在制造業(yè)的設(shè)備維護(hù)管理中,數(shù)據(jù)分析可以實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)性維護(hù)。以某工業(yè)制造企業(yè)為例,分析如何運(yùn)用數(shù)據(jù)分析來監(jiān)測(cè)設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)、預(yù)測(cè)設(shè)備故障、安排維護(hù)計(jì)劃,以及如何通過預(yù)測(cè)性維護(hù)降低設(shè)備停機(jī)時(shí)間和維修成本。5、(本題5分)在人力資源領(lǐng)域,員工的績(jī)效數(shù)據(jù)、培訓(xùn)數(shù)據(jù)等逐漸豐富。分析如何借助數(shù)據(jù)分析手段,如人才選拔模型構(gòu)建、員工發(fā)展規(guī)劃等,優(yōu)化人力資源管理,提高企業(yè)的人才競(jìng)爭(zhēng)力,同時(shí)探討在數(shù)據(jù)主觀性、個(gè)人隱私保護(hù)和組織文化適應(yīng)性方面可能面臨的問題及應(yīng)對(duì)方法。四、案例分析題(本大題共4個(gè)小題,共40分)1、(本題10分)某社交媒體平臺(tái)記錄了用戶的關(guān)注關(guān)系、互動(dòng)頻率、內(nèi)容發(fā)布時(shí)間等數(shù)據(jù)。探討如何依據(jù)這些數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)社交網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)和傳播規(guī)律。2、(本題10分)某在線醫(yī)療平臺(tái)存有患者的就診數(shù)據(jù),包括疾病類型、就診時(shí)間、醫(yī)生診斷、治療
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