廣西機(jī)電職業(yè)技術(shù)學(xué)院《Python數(shù)據(jù)挖掘?qū)嶒灐?023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁廣西機(jī)電職業(yè)技術(shù)學(xué)院

《Python數(shù)據(jù)挖掘?qū)嶒灐?023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號一二三四總分得分一、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，若要對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理以去除噪聲，以下哪種方法可能會被使用？（）A.中值濾波B.均值濾波C.高斯濾波D.以上都是2、數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)隱私保護(hù)是一個重要的問題。假設(shè)一家公司要對員工的個人數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，同時需要確保數(shù)據(jù)的使用符合法律和道德規(guī)范。以下哪種措施可能有助于保護(hù)員工的隱私？（）A.匿名化處理數(shù)據(jù)B.只在公司內(nèi)部網(wǎng)絡(luò)中分析數(shù)據(jù)C.獲得員工的明確同意D.以上措施都有助于保護(hù)隱私3、對于一個不平衡的數(shù)據(jù)集（例如，某一類別的樣本數(shù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)少于其他類別），以下哪種方法可以提高模型對少數(shù)類別的識別能力？（）A.過采樣B.欠采樣C.調(diào)整分類閾值D.以上都是4、在進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化時，若要同時展示多個變量之間的關(guān)系，以下哪種圖表較為合適？（）A.散點(diǎn)圖矩陣B.雷達(dá)圖C.熱力圖D.樹狀圖5、數(shù)據(jù)分析中的回歸分析用于研究變量之間的關(guān)系。假設(shè)要探究廣告投入與產(chǎn)品銷售額之間的關(guān)系，以下關(guān)于回歸分析的描述，正確的是：（）A.簡單線性回歸一定能準(zhǔn)確反映兩者的關(guān)系，無需考慮其他因素B.不考慮數(shù)據(jù)的正態(tài)性和方差齊性，直接進(jìn)行回歸分析C.在進(jìn)行回歸分析前，對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理和假設(shè)檢驗，選擇合適的回歸模型，并評估模型的擬合優(yōu)度和顯著性D.只關(guān)注回歸方程的系數(shù)，不考慮模型的殘差和預(yù)測能力6、數(shù)據(jù)分析中的主成分分析（PCA）常用于數(shù)據(jù)降維。假設(shè)我們有一個高維的數(shù)據(jù)集，包含多個相關(guān)的特征。通過PCA降維后，如果解釋方差的比例較低，可能意味著什么？（）A.降維效果較好，保留了主要信息B.丟失了較多的重要信息，需要重新考慮降維方法C.原始數(shù)據(jù)的質(zhì)量較差D.對后續(xù)的分析和建模沒有影響7、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(bǔ)B.多重插補(bǔ)C.隨機(jī)插補(bǔ)D.以上都不是8、當(dāng)分析一個金融投資組合的績效數(shù)據(jù)，包括不同資產(chǎn)的收益率、風(fēng)險指標(biāo)、相關(guān)性等，以優(yōu)化投資組合配置。以下哪個原則可能是在風(fēng)險和收益平衡中需要首要考慮的？（）A.最大化收益率B.最小化風(fēng)險C.符合投資者的風(fēng)險偏好D.以上都不是9、在進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘時，分類算法中的決策樹算法具有易于理解和解釋的優(yōu)點(diǎn)。以下哪個因素不會影響決策樹的構(gòu)建？（）A.特征選擇B.樣本數(shù)量C.數(shù)據(jù)的缺失值D.計算資源的大小10、數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)可視化能夠幫助我們更直觀地理解數(shù)據(jù)。假設(shè)要展示一個公司在過去十年中不同產(chǎn)品的銷售額變化趨勢，同時要對比不同地區(qū)的銷售情況。以下哪種數(shù)據(jù)可視化方式最能清晰地呈現(xiàn)這些信息，便于分析和決策？（）A.折線圖B.柱狀圖C.餅圖D.箱線圖11、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)預(yù)處理的方法有很多，其中數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化是一種常用的方法。以下關(guān)于數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化的描述中，錯誤的是？（）A.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化可以將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為具有相同尺度和單位的數(shù)值B.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化可以提高數(shù)據(jù)分析的結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性C.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化的方法有多種，如min-max標(biāo)準(zhǔn)化、z-score標(biāo)準(zhǔn)化等D.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化只適用于數(shù)值型數(shù)據(jù)，對于分類型數(shù)據(jù)無法處理12、假設(shè)要分析消費(fèi)者對新產(chǎn)品的反饋意見，以下關(guān)于意見分析方法的描述，正確的是：（）A.人工閱讀所有反饋意見，憑主觀判斷總結(jié)主要觀點(diǎn)B.利用自然語言處理技術(shù)對反饋進(jìn)行分類和情感分析C.只關(guān)注反饋中的負(fù)面意見，忽略正面意見D.對于模糊不清的反饋意見，直接忽略不計13、在數(shù)據(jù)分析中，描述性統(tǒng)計是常用的方法之一。以下關(guān)于描述性統(tǒng)計指標(biāo)的說法中，錯誤的是？（）A.均值是一組數(shù)據(jù)的平均值，能反映數(shù)據(jù)的集中趨勢B.中位數(shù)是將數(shù)據(jù)從小到大排序后位于中間位置的數(shù)值，不受極端值影響C.標(biāo)準(zhǔn)差反映了數(shù)據(jù)的離散程度，標(biāo)準(zhǔn)差越大，數(shù)據(jù)的波動越小D.描述性統(tǒng)計指標(biāo)可以幫助我們快速了解數(shù)據(jù)的基本特征和分布情況14、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析以評估一個新的市場營銷活動的效果時，比如分析活動前后的客戶流量、購買轉(zhuǎn)化率和客戶滿意度等指標(biāo)的變化。由于活動期間可能受到其他外部因素的干擾，為了準(zhǔn)確評估活動的貢獻(xiàn)，以下哪種方法可能是合適的？（）A.建立對照組進(jìn)行對比B.只關(guān)注活動期間的數(shù)據(jù)C.忽略外部因素的影響D.憑經(jīng)驗主觀判斷15、在數(shù)據(jù)分析中，模型的過擬合和欠擬合是常見的問題。假設(shè)要訓(xùn)練一個預(yù)測房價的模型，以下關(guān)于防止過擬合和欠擬合的方法描述，正確的是：（）A.不進(jìn)行數(shù)據(jù)劃分和交叉驗證，直接在整個數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練模型B.增加模型的復(fù)雜度，不考慮數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和規(guī)律C.采用正則化技術(shù)、增加數(shù)據(jù)量、進(jìn)行特征選擇、使用合適的模型架構(gòu)和超參數(shù)調(diào)整等方法，平衡模型的復(fù)雜度和擬合能力，避免過擬合和欠擬合D.認(rèn)為模型的性能只取決于數(shù)據(jù)，不關(guān)注模型的調(diào)整和優(yōu)化16、主成分分析（PCA）是一種數(shù)據(jù)降維技術(shù)。假設(shè)要對高維數(shù)據(jù)進(jìn)行降維以便于分析和可視化，以下關(guān)于主成分分析的描述，正確的是：（）A.不考慮數(shù)據(jù)的方差和相關(guān)性，直接進(jìn)行主成分提取B.提取過多的主成分，導(dǎo)致信息冗余，增加分析的復(fù)雜性C.合理確定保留的主成分?jǐn)?shù)量，使其能夠在最大程度保留原始數(shù)據(jù)信息的同時降低維度，并解釋主成分的含義D.認(rèn)為主成分分析可以適用于所有類型的數(shù)據(jù)，不進(jìn)行數(shù)據(jù)的預(yù)處理和適用性評估17、在數(shù)據(jù)分析中，以下哪種方法可以用于降低數(shù)據(jù)的維度同時保持?jǐn)?shù)據(jù)的局部結(jié)構(gòu)？（）A.t-SNE算法B.MDS算法C.UMAP算法D.以上都是18、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時，如果需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行分組統(tǒng)計，以下哪個函數(shù)在Python中經(jīng)常被使用？（）A.groupby()B.merge()C.concat()D.pivot_table()19、數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的隱藏模式和規(guī)律。以下關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘的說法中，錯誤的是？（）A.數(shù)據(jù)挖掘可以使用多種算法，如決策樹、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘等B.數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果需要進(jìn)行解釋和評估，以確定其有效性和實用性C.數(shù)據(jù)挖掘只適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集，對于小數(shù)據(jù)集沒有太大作用D.數(shù)據(jù)挖掘可以幫助企業(yè)做出更明智的決策，提高競爭力20、數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)質(zhì)量的監(jiān)控是持續(xù)改進(jìn)數(shù)據(jù)質(zhì)量的重要手段。以下關(guān)于數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控的說法中，錯誤的是？（）A.數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控可以通過設(shè)置數(shù)據(jù)質(zhì)量指標(biāo)、定期檢查和預(yù)警等方式來實現(xiàn)B.數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控應(yīng)覆蓋數(shù)據(jù)的采集、存儲、處理和使用等各個環(huán)節(jié)C.數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控需要建立有效的反饋機(jī)制，及時發(fā)現(xiàn)和解決數(shù)據(jù)質(zhì)量問題D.數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控只需要在數(shù)據(jù)倉庫中進(jìn)行，其他數(shù)據(jù)源不需要進(jìn)行監(jiān)控二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）說明在數(shù)據(jù)分析中如何進(jìn)行數(shù)據(jù)的預(yù)處理以適應(yīng)聚類分析？請闡述包括數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化、特征選擇等方法，并舉例說明。2、（本題5分）闡述在數(shù)據(jù)分析中，如何進(jìn)行數(shù)據(jù)的特征工程，包括特征提取、選擇和構(gòu)建的方法，以及它們對模型性能的影響。3、（本題5分）在處理生物醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)時，常用的數(shù)據(jù)分析方法和技術(shù)有哪些？解釋基因表達(dá)分析、臨床數(shù)據(jù)挖掘等概念，并舉例說明應(yīng)用。三、案例分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）某超市積累了不同時間段的顧客流量、商品銷售數(shù)據(jù)、促銷活動效果等。分析如何根據(jù)這些數(shù)據(jù)優(yōu)化店鋪布局和人員安排。2、（本題5分）某健身俱樂部收集了會員的健身項目選擇、鍛煉頻率、身體指標(biāo)等數(shù)據(jù)。研究怎樣根據(jù)這些數(shù)據(jù)為會員提供個性化的健身方案。3、（本題5分）一家美容美發(fā)連鎖機(jī)構(gòu)收集了各門店的服務(wù)項目銷售數(shù)據(jù)、客戶滿意度、員工績效等。優(yōu)化服務(wù)項目和員工培訓(xùn)，提高門店經(jīng)營效益。4、（本題5分）某餐飲外賣平臺收集了商家數(shù)據(jù)、用戶訂單數(shù)據(jù)、配送數(shù)據(jù)等。分析外賣市場的競爭態(tài)勢，為商家和用戶提供更好的服務(wù)。5、（本題5分）一家在線旅游平臺的自駕游產(chǎn)品數(shù)據(jù)包含路線規(guī)劃、景點(diǎn)選擇、費(fèi)用預(yù)算、用戶評價等。探討路線規(guī)劃和景點(diǎn)選擇對費(fèi)用預(yù)算和用戶評價的關(guān)系。四、論述題（本大題共2個小題，共20分)1、（本題10分）教育領(lǐng)域逐漸重視數(shù)據(jù)分析在個性化學(xué)習(xí)和教學(xué)質(zhì)量提升方面的應(yīng)用。請論述如何利用學(xué)生的