成都醫(yī)學(xué)院《數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

自覺遵守考場紀(jì)律如考試作弊此答卷無效密自覺遵守考場紀(jì)律如考試作弊此答卷無效密封線第1頁，共3頁成都醫(yī)學(xué)院

《數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷院(系)_______班級_______學(xué)號_______姓名_______題號一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共20個(gè)小題，每小題2分，共40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、在數(shù)據(jù)分析的異常檢測中，假設(shè)要從大量的交易數(shù)據(jù)中找出異常的交易行為，例如高額、頻繁或不符合常規(guī)模式的交易。以下哪種異常檢測方法可能更能有效地發(fā)現(xiàn)這些異常？（）A.基于統(tǒng)計(jì)的方法，設(shè)定閾值判斷異常B.基于距離的方法，計(jì)算數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的距離C.基于密度的方法，根據(jù)數(shù)據(jù)的局部密度D.不進(jìn)行異常檢測，認(rèn)為所有交易都是正常的2、假設(shè)要分析某網(wǎng)站不同頁面的訪問量分布情況，以下哪種圖表能夠直觀地展示訪問量的集中程度和離散程度？（）A.直方圖B.箱線圖C.小提琴圖D.以上都不是3、在對一家餐廳的營業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，例如菜品銷售數(shù)量、顧客評價(jià)、營業(yè)時(shí)間段等，以制定營銷策略和優(yōu)化菜單。以下哪個(gè)因素可能對餐廳的盈利能力產(chǎn)生最大影響？（）A.熱門菜品的推廣B.營業(yè)時(shí)間段的調(diào)整C.菜單的更新和優(yōu)化D.以上都是4、在數(shù)據(jù)分析的市場調(diào)研中，假設(shè)要了解消費(fèi)者對新產(chǎn)品的偏好和需求。以下哪種數(shù)據(jù)收集方法可能獲得更深入和真實(shí)的反饋？（）A.在線調(diào)查問卷B.面對面訪談C.電話調(diào)查D.不進(jìn)行調(diào)研，依靠以往經(jīng)驗(yàn)推測5、在數(shù)據(jù)分析中的分類算法評估指標(biāo)中，以下關(guān)于準(zhǔn)確率和召回率的說法，不正確的是（）A.準(zhǔn)確率是指分類正確的樣本數(shù)占總樣本數(shù)的比例B.召回率是指被正確分類的正例樣本數(shù)占實(shí)際正例樣本數(shù)的比例C.在某些情況下，準(zhǔn)確率和召回率可能存在矛盾，需要根據(jù)具體問題權(quán)衡二者的重要性D.為了綜合評估分類算法的性能，只需要關(guān)注準(zhǔn)確率和召回率其中一個(gè)指標(biāo)即可，另一個(gè)可以忽略6、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(gè)統(tǒng)計(jì)量可以提供相關(guān)信息？（）A.偏度系數(shù)B.峰度系數(shù)C.協(xié)方差D.相關(guān)系數(shù)7、數(shù)據(jù)分析中的假設(shè)檢驗(yàn)用于判斷樣本數(shù)據(jù)是否支持對總體的某種假設(shè)。假設(shè)我們想要檢驗(yàn)一種新的營銷策略是否顯著提高了產(chǎn)品的銷售額，設(shè)定顯著性水平為0.05。如果計(jì)算得到的p值小于0.05，我們可以得出什么結(jié)論？（）A.新的營銷策略顯著提高了銷售額B.新的營銷策略沒有顯著提高銷售額C.無法確定新策略對銷售額的影響D.以上結(jié)論都不正確8、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)倉庫的建設(shè)需要多方面的專業(yè)知識。以下關(guān)于數(shù)據(jù)倉庫建設(shè)所需專業(yè)知識的說法中，錯(cuò)誤的是？（）A.數(shù)據(jù)倉庫建設(shè)需要數(shù)據(jù)庫管理、數(shù)據(jù)建模、數(shù)據(jù)分析等方面的專業(yè)知識B.數(shù)據(jù)倉庫建設(shè)需要了解業(yè)務(wù)需求和數(shù)據(jù)特點(diǎn)，以便設(shè)計(jì)出合適的架構(gòu)和模型C.數(shù)據(jù)倉庫建設(shè)只需要技術(shù)人員參與，業(yè)務(wù)人員不需要了解數(shù)據(jù)倉庫的建設(shè)過程D.數(shù)據(jù)倉庫建設(shè)需要不斷學(xué)習(xí)和掌握新的技術(shù)和方法，以適應(yīng)不斷變化的需求9、在數(shù)據(jù)分析中，假設(shè)檢驗(yàn)是常用的方法之一。在進(jìn)行雙側(cè)檢驗(yàn)時(shí)，如果P值小于0.05，我們可以得出什么結(jié)論？（）A.拒絕原假設(shè)B.接受原假設(shè)C.無法得出結(jié)論D.原假設(shè)可能成立10、數(shù)據(jù)分析在交通領(lǐng)域的應(yīng)用日益重要。以下關(guān)于數(shù)據(jù)分析在交通流量預(yù)測中的作用，不準(zhǔn)確的是（）A.可以基于歷史交通數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)監(jiān)測數(shù)據(jù)，預(yù)測未來一段時(shí)間內(nèi)的交通流量變化B.幫助交通管理部門優(yōu)化信號燈設(shè)置，緩解交通擁堵C.數(shù)據(jù)分析能夠?yàn)橹悄軐?dǎo)航系統(tǒng)提供實(shí)時(shí)的路況信息，為駕駛員規(guī)劃最優(yōu)路線D.數(shù)據(jù)分析在交通流量預(yù)測中的作用有限，無法應(yīng)對突發(fā)的交通事件和特殊情況11、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化或歸一化處理常常是必要的。假設(shè)我們有一組特征數(shù)據(jù)，取值范圍差異較大，以下哪種標(biāo)準(zhǔn)化方法可以將數(shù)據(jù)映射到特定的區(qū)間，例如[0,1]？（）A.最小-最大標(biāo)準(zhǔn)化B.Z-score標(biāo)準(zhǔn)化C.小數(shù)定標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化D.以上都是12、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，異常值檢測是重要的環(huán)節(jié)。假設(shè)要在一組銷售數(shù)據(jù)中檢測異常值，以下關(guān)于異常值檢測的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.可以基于數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)特征，如均值和標(biāo)準(zhǔn)差，來確定異常值的范圍B.箱線圖能夠直觀地展示數(shù)據(jù)的分布情況，并幫助識別異常值C.異常值一定是錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)，應(yīng)該直接刪除，以免影響分析結(jié)果D.考慮數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)背景和上下文信息，有助于更準(zhǔn)確地判斷異常值13、進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。以下關(guān)于分類算法的描述，錯(cuò)誤的是：（）A.決策樹算法易于理解和解釋B.支持向量機(jī)在處理高維數(shù)據(jù)時(shí)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(shè)各個(gè)特征之間相互獨(dú)立14、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分類任務(wù)時(shí)，需要評估模型的性能。假設(shè)我們訓(xùn)練了一個(gè)分類模型，以下哪個(gè)評估指標(biāo)能夠綜合考慮模型的查準(zhǔn)率和查全率？（）A.F1值B.準(zhǔn)確率C.召回率D.AUC值15、在處理大數(shù)據(jù)集時(shí)，分布式計(jì)算框架能夠提高計(jì)算效率。假設(shè)要分析海量的社交媒體數(shù)據(jù)，以下關(guān)于分布式計(jì)算框架選擇的描述，正確的是：（）A.Hadoop適合處理大規(guī)模的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，但對實(shí)時(shí)性要求高的任務(wù)不太適用B.Spark僅能處理批處理任務(wù)，無法支持流處理C.Flink在處理流數(shù)據(jù)方面表現(xiàn)不佳，主要用于批處理D.這些分布式計(jì)算框架都差不多，隨便選擇一個(gè)都能滿足需求16、在數(shù)據(jù)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(shè)你處理的是包含個(gè)人敏感信息的數(shù)據(jù)，以下關(guān)于數(shù)據(jù)處理的做法，哪一項(xiàng)是最符合倫理和法律要求的？（）A.在未獲得授權(quán)的情況下，將數(shù)據(jù)用于其他商業(yè)目的B.對數(shù)據(jù)進(jìn)行匿名化處理，確保無法追溯到個(gè)人身份C.忽視數(shù)據(jù)的隱私保護(hù)，認(rèn)為分析結(jié)果更重要D.隨意分享數(shù)據(jù)給第三方機(jī)構(gòu)17、數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)可視化不僅要美觀，還要具有交互性。假設(shè)要構(gòu)建一個(gè)交互式的數(shù)據(jù)可視化報(bào)表，允許用戶根據(jù)自己的需求篩選和查看數(shù)據(jù)，以下哪種工具可能是最合適的？（）A.ExcelB.TableauC.PowerBID.matplotlib18、在構(gòu)建數(shù)據(jù)分析模型時(shí)，需要對模型進(jìn)行評估和選擇。假設(shè)我們構(gòu)建了多個(gè)預(yù)測模型，如線性回歸、決策樹和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以下哪種評估指標(biāo)可能最能反映模型在實(shí)際應(yīng)用中的性能？（）A.訓(xùn)練集上的準(zhǔn)確率B.測試集上的均方誤差C.模型的復(fù)雜度D.模型的訓(xùn)練時(shí)間19、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20、數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)挖掘的過程包括多個(gè)步驟。以下關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘過程的說法中，錯(cuò)誤的是？（）A.數(shù)據(jù)挖掘的過程包括數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、數(shù)據(jù)挖掘、結(jié)果解釋和評估等步驟B.數(shù)據(jù)準(zhǔn)備階段包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集成和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換等工作C.數(shù)據(jù)挖掘階段可以使用多種算法和技術(shù)，如決策樹、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘等D.數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果不需要進(jìn)行解釋和評估，直接應(yīng)用于實(shí)際問題即可二、簡答題（本大題共3個(gè)小題，共15分)1、（本題5分）闡述在數(shù)據(jù)分析中，如何進(jìn)行數(shù)據(jù)的隱私保護(hù)計(jì)算，包括同態(tài)加密、差分隱私等技術(shù)的原理和應(yīng)用。2、（本題5分）簡述數(shù)據(jù)挖掘中的隱私保護(hù)問題，介紹應(yīng)對隱私泄露風(fēng)險(xiǎn)的技術(shù)和策略，如差分隱私、同態(tài)加密等。3、（本題5分）解釋數(shù)據(jù)融合的概念和方法，說明在多源數(shù)據(jù)環(huán)境下如何進(jìn)行數(shù)據(jù)融合，以獲取更全面和準(zhǔn)確的信息。三、案例分析題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）某在線醫(yī)療平臺的心理健康咨詢服務(wù)數(shù)據(jù)包含咨詢問題類型、咨詢時(shí)長、咨詢師資質(zhì)、患者滿意度等。分析咨詢問題類型和咨詢師資質(zhì)對咨詢時(shí)長和患者滿意度的影響。2、（本題5分）某視頻網(wǎng)站擁有用戶的觀看行為數(shù)據(jù)，如觀看時(shí)長、視頻類型、彈幕互動(dòng)、分享次數(shù)等。分析不同類型視頻的觀看時(shí)長與分享次數(shù)的關(guān)系以及彈幕互動(dòng)的影響。3、（本題5分）一家房地產(chǎn)公司擁有樓盤銷售數(shù)據(jù)，包括樓盤位置、戶型、面積、價(jià)格、銷售進(jìn)度等。研究不同戶型和面積的樓盤在不同位置的銷售情況和價(jià)格走勢。4、（本題5分）某電商平臺記錄了不同品牌商品的銷售數(shù)據(jù)、市場份額、品牌知名度等。思考如何通過這些數(shù)據(jù)制定品牌合作策略和市場推廣計(jì)劃。5、（本題5分）某手機(jī)制造商積累了不同型號手機(jī)的銷售數(shù)據(jù)、用戶反饋、零部件供應(yīng)情況等。探討怎樣利用這些數(shù)據(jù)進(jìn)行產(chǎn)品升級和供應(yīng)鏈管理。四、論述題（本大題共2個(gè)小題，共20分)1、（本題10分）在餐飲外賣領(lǐng)域，訂單數(shù)據(jù)、