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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頁池州學院
《大數(shù)據(jù)挖掘及應用》2023-2024學年第一學期期末試卷題號一二三四總分得分批閱人一、單選題(本大題共20個小題,每小題2分,共40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、在數(shù)據(jù)分析中,對于一個包含多個變量的數(shù)據(jù)集,需要確定哪些變量對目標變量的影響最大。假設變量之間存在復雜的非線性關系,以下哪種方法可能有助于進行變量篩選和特征工程?()A.逐步回歸B.隨機森林C.支持向量機D.以上都是2、數(shù)據(jù)分析中,數(shù)據(jù)可視化的創(chuàng)新可以帶來更好的用戶體驗。以下關于數(shù)據(jù)可視化創(chuàng)新的說法中,錯誤的是?()A.數(shù)據(jù)可視化創(chuàng)新可以包括使用新的圖表類型、交互方式和可視化技術等B.數(shù)據(jù)可視化創(chuàng)新應結合具體的問題和數(shù)據(jù)特點,不能為了創(chuàng)新而創(chuàng)新C.數(shù)據(jù)可視化創(chuàng)新可以提高數(shù)據(jù)分析的效率和準確性,增強數(shù)據(jù)的說服力D.數(shù)據(jù)可視化創(chuàng)新只需要關注技術層面,不需要考慮用戶的需求和感受3、在數(shù)據(jù)挖掘中,若要對數(shù)據(jù)進行分類,以下哪種算法對噪聲和缺失值具有較好的容忍性?()A.決策樹B.樸素貝葉斯C.支持向量機D.隨機森林4、在對一家公司的人力資源數(shù)據(jù)進行分析,例如員工的績效評估、工作年限、培訓經(jīng)歷等,以找出影響員工績效的因素,并為人力資源決策提供支持。以下哪種分析方法可能有助于發(fā)現(xiàn)潛在的模式和關系?()A.主成分分析B.關聯(lián)規(guī)則挖掘C.文本挖掘D.以上都是5、在數(shù)據(jù)分析的深度學習模型中,以下關于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(CNN)的描述,不準確的是()A.CNN適用于處理圖像和音頻等具有空間結構的數(shù)據(jù)B.CNN通過卷積層和池化層自動提取特征C.CNN的訓練需要大量的數(shù)據(jù)和較高的計算資源D.CNN不能用于文本數(shù)據(jù)的處理6、在數(shù)據(jù)分析中,數(shù)據(jù)倉庫的設計和實現(xiàn)需要考慮多個因素,其中數(shù)據(jù)粒度是一個重要的因素。以下關于數(shù)據(jù)粒度的描述中,錯誤的是?()A.數(shù)據(jù)粒度是指數(shù)據(jù)的詳細程度和匯總程度B.數(shù)據(jù)粒度越細,數(shù)據(jù)的存儲和管理成本越高C.數(shù)據(jù)粒度越粗,數(shù)據(jù)的查詢和分析效率越高D.數(shù)據(jù)粒度的選擇只取決于數(shù)據(jù)的類型和規(guī)模,與數(shù)據(jù)分析的需求無關7、當分析兩個變量之間的關系時,如果散點圖呈現(xiàn)出非線性的趨勢,以下哪種方法可以更好地擬合這種關系?()A.線性回歸B.多項式回歸C.邏輯回歸D.嶺回歸8、在數(shù)據(jù)分析的過程中,數(shù)據(jù)清洗是至關重要的一步。假設我們有一個包含大量客戶信息的數(shù)據(jù)集,其中存在缺失值、錯誤數(shù)據(jù)和重復記錄等問題。為了獲得高質量的數(shù)據(jù)用于后續(xù)分析,以下哪種數(shù)據(jù)清洗方法是首先應該考慮的?()A.直接刪除包含缺失值或錯誤數(shù)據(jù)的記錄B.采用均值或中位數(shù)填充缺失值C.通過數(shù)據(jù)驗證規(guī)則修正錯誤數(shù)據(jù)D.利用機器學習算法預測缺失值9、假設要對海量圖像數(shù)據(jù)進行分析,以下關于圖像數(shù)據(jù)分析方法的描述,正確的是:()A.直接使用傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析方法處理圖像數(shù)據(jù),效果良好B.基于深度學習的圖像識別算法能夠自動提取圖像的特征C.圖像數(shù)據(jù)的分辨率對分析結果沒有影響D.不需要對圖像數(shù)據(jù)進行預處理,直接輸入模型進行分析10、在數(shù)據(jù)分析的市場調研中,假設要了解消費者對新產(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的反饋?()A.在線調查問卷B.面對面訪談C.電話調查D.不進行調研,依靠以往經(jīng)驗推測11、在處理缺失值時,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B.多重插補C.隨機插補D.以上都不是12、在數(shù)據(jù)分析中,若要研究變量之間的因果關系,以下哪種方法可能會被采用?()A.實驗設計B.格蘭杰因果檢驗C.結構方程模型D.以上都有可能13、在數(shù)據(jù)分析中,數(shù)據(jù)抽樣是一種常用的方法。以下關于數(shù)據(jù)抽樣的目的,錯誤的是?()A.減少數(shù)據(jù)的數(shù)量,降低數(shù)據(jù)分析的成本和時間B.保證樣本具有代表性,能夠反映總體的特征和趨勢C.避免數(shù)據(jù)的過擬合,提高數(shù)據(jù)分析的結果的準確性和可靠性D.增加數(shù)據(jù)的多樣性,提高數(shù)據(jù)分析的結果的創(chuàng)新性和實用性14、在數(shù)據(jù)分析中,探索性數(shù)據(jù)分析(EDA)用于初步了解數(shù)據(jù)的特征和規(guī)律。假設要對一個新的數(shù)據(jù)集進行EDA,以下關于EDA的描述,哪一項是不正確的?()A.可以通過繪制直方圖、箱線圖等圖形來觀察數(shù)據(jù)的分布情況B.計算數(shù)據(jù)的基本統(tǒng)計量,如均值、中位數(shù)、眾數(shù)等,有助于了解數(shù)據(jù)的集中趨勢和離散程度C.EDA只是一個初步的過程,對后續(xù)的深入分析和建模作用不大D.發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的異常值和缺失值,并思考它們可能的原因和影響15、在數(shù)據(jù)分析中,相關性分析用于研究兩個變量之間的關系。假設要分析身高和體重之間的相關性,以下關于相關性分析的描述,哪一項是不準確的?()A.可以使用皮爾遜相關系數(shù)來衡量線性相關性的強度和方向B.相關性強并不意味著存在因果關系,只是表明變量之間存在某種關聯(lián)C.即使相關系數(shù)為零,也不能完全排除變量之間存在非線性關系的可能D.相關性分析的結果不受數(shù)據(jù)范圍和樣本大小的影響16、在數(shù)據(jù)庫中,若要實現(xiàn)多表之間的關聯(lián)查詢,以下哪種連接方式較為常用?()A.內連接B.外連接C.交叉連接D.自然連接17、當分析一個物流企業(yè)的配送數(shù)據(jù),包括貨物類型、配送地點、運輸時間等,以優(yōu)化配送路線和提高配送效率。考慮到實際的交通狀況和限制條件,以下哪種優(yōu)化方法可能是適用的?()A.線性規(guī)劃B.模擬退火算法C.遺傳算法D.以上都是18、假設要分析電商平臺上的用戶購買行為隨時間的變化,以下關于時間序列分析的描述,正確的是:()A.不考慮季節(jié)性因素,直接進行時間序列建模B.時間序列分解可以將數(shù)據(jù)分解為趨勢、季節(jié)性和隨機成分,有助于深入分析C.短期的時間序列數(shù)據(jù)比長期的數(shù)據(jù)更有分析價值D.時間序列分析只能用于預測未來,不能用于解釋過去的行為模式19、在數(shù)據(jù)分析中,回歸分析是一種常用的方法。以下關于回歸分析的描述中,錯誤的是?()A.回歸分析可以用來建立變量之間的關系模型B.回歸分析可以分為線性回歸和非線性回歸兩種類型C.回歸分析的結果可以用來預測因變量的值D.回歸分析只能用于預測連續(xù)型變量,對于分類型變量無法處理20、在數(shù)據(jù)分析中,數(shù)據(jù)可視化的設計應遵循一定的原則。以下關于數(shù)據(jù)可視化設計原則的說法中,錯誤的是?()A.數(shù)據(jù)可視化的設計應簡潔明了,避免過多的裝飾和復雜的圖表類型B.數(shù)據(jù)可視化的設計應突出重點,讓讀者能夠快速抓住關鍵信息C.數(shù)據(jù)可視化的設計應具有交互性,讓讀者能夠自主探索數(shù)據(jù)D.數(shù)據(jù)可視化的設計可以隨意發(fā)揮,不需要考慮讀者的需求和認知水平二、簡答題(本大題共3個小題,共15分)1、(本題5分)解釋什么是可解釋性人工智能在數(shù)據(jù)分析中的重要性,列舉提高模型可解釋性的方法和技術,并舉例分析。2、(本題5分)簡述數(shù)據(jù)隱私保護在數(shù)據(jù)分析中的重要性,介紹常見的數(shù)據(jù)隱私保護技術和方法,如加密、匿名化等。3、(本題5分)描述數(shù)據(jù)倉庫中的維度建模方法,包括星型模型和雪花模型的特點和適用場景,并說明如何根據(jù)業(yè)務需求選擇合適的模型。三、案例分析題(本大題共5個小題,共25分)1、(本題5分)一家動漫周邊店收集了產(chǎn)品銷售數(shù)據(jù)、動漫熱門程度、顧客年齡分布等。優(yōu)化動漫周邊產(chǎn)品的進貨和陳列策略。2、(本題5分)某在線醫(yī)療平臺保存了患者的病歷數(shù)據(jù)、在線咨詢記錄、藥品購買記錄等。探討怎樣利用這些數(shù)據(jù)改善醫(yī)療服務質量和藥品管理。3、(本題5分)某醫(yī)院保存了患者的病歷信息、診斷結果、治療方案等數(shù)據(jù)。分析疾病的發(fā)病規(guī)律和治療效果,提升醫(yī)療服務質量和資源配置效率。4、(本題5分)某電商直播平臺擁有主播的直播數(shù)據(jù)、觀眾互動數(shù)據(jù)、商品銷售數(shù)據(jù)等。研究如何根據(jù)這些數(shù)據(jù)評估主播的表現(xiàn)和直播效果,優(yōu)化直播運營策略。5、(本題5分)某在線課程平臺收集了學生的課程完成率、作業(yè)提交情況、教師評價等。研究怎樣借助這些數(shù)據(jù)評估課程質量和教師教學效果。四、論述題(本大題共2個小題,共20分)1、(本題10分)社交媒體平臺產(chǎn)生了海量的用戶生成數(shù)據(jù)。詳細論述如何通過數(shù)據(jù)分析手段,例如情感分析、社交網(wǎng)絡分析
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