廈門軟件職業(yè)技術(shù)學(xué)院《數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘?qū)嶒?yàn)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號(hào)學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號(hào)…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁廈門軟件職業(yè)技術(shù)學(xué)院《數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘?qū)嶒?yàn)》

2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號(hào)一二三四總分得分一、單選題（本大題共30個(gè)小題，每小題1分，共30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)分析中，數(shù)據(jù)可視化的工具有很多，其中Tableau是一種常用的工具。以下關(guān)于Tableau的描述中，錯(cuò)誤的是？（）A.Tableau可以連接多種數(shù)據(jù)源，進(jìn)行數(shù)據(jù)的導(dǎo)入和整合B.Tableau可以制作各種類型的圖表，進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化C.Tableau的操作簡單易學(xué)，適用于非專業(yè)用戶D.Tableau只能處理小規(guī)模數(shù)據(jù)集，對于大規(guī)模數(shù)據(jù)集無法處理2、回歸分析用于建立變量之間的定量關(guān)系模型。假設(shè)要建立房價(jià)與房屋面積、地理位置等因素之間的回歸模型，以下關(guān)于回歸分析的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.線性回歸是一種常見的回歸方法，但對于非線性關(guān)系可能不適用B.多重共線性可能會(huì)導(dǎo)致回歸模型的參數(shù)估計(jì)不準(zhǔn)確，需要進(jìn)行檢測和處理C.回歸模型的擬合優(yōu)度可以用R平方值來衡量，R平方值越接近1，模型擬合效果越好D.一旦建立了回歸模型，就不需要再對模型進(jìn)行評估和改進(jìn)，可以直接用于預(yù)測3、數(shù)據(jù)分析中，選擇合適的可視化方法能夠更有效地傳達(dá)數(shù)據(jù)中的信息。假設(shè)你要展示不同地區(qū)在過去十年間的人口增長趨勢。以下關(guān)于可視化方法的選擇，哪一項(xiàng)是最合適的？（）A.使用餅圖來展示每個(gè)地區(qū)在特定年份的人口占比B.運(yùn)用折線圖來呈現(xiàn)各地區(qū)人口隨時(shí)間的變化情況C.借助柱狀圖比較不同地區(qū)在同一時(shí)間點(diǎn)的人口數(shù)量D.選擇散點(diǎn)圖來分析人口增長與其他因素的關(guān)系4、數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)隱私保護(hù)是一個(gè)重要的問題。假設(shè)一家公司要對員工的個(gè)人數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，同時(shí)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5、在數(shù)據(jù)分析的模型評估中，假設(shè)建立了一個(gè)預(yù)測模型，需要評估其性能。除了準(zhǔn)確率，以下哪個(gè)評估指標(biāo)對于衡量模型的泛化能力可能更重要？（）A.召回率，衡量模型找到正例的能力B.F1值，綜合考慮準(zhǔn)確率和召回率C.均方誤差，用于連續(xù)值的預(yù)測D.不關(guān)注評估指標(biāo)，認(rèn)為模型是完美的6、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)我們要檢驗(yàn)一種新的營銷策略是否有效。以下關(guān)于假設(shè)檢驗(yàn)的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.零假設(shè)通常表示沒有差異或沒有效果B.通過計(jì)算檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量和p值來決定是否拒絕零假設(shè)C.p值越小，說明拒絕零假設(shè)的證據(jù)越充分D.假設(shè)檢驗(yàn)的結(jié)果一定能夠準(zhǔn)確地反映實(shí)際情況，不存在誤差7、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(yàn)，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8、在進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化時(shí)，若要展示數(shù)據(jù)的比例關(guān)系，以下哪種圖表較為合適？（）A.柱狀圖B.餅圖C.折線圖D.箱線圖9、對于一個(gè)時(shí)間序列數(shù)據(jù)，若要預(yù)測未來一段時(shí)間的數(shù)值，以下哪種預(yù)測方法通常不依賴歷史數(shù)據(jù)的季節(jié)性特征？（）A.移動(dòng)平均法B.指數(shù)平滑法C.線性回歸法D.季節(jié)性指數(shù)法10、假設(shè)要分析一個(gè)項(xiàng)目的成本效益，以下關(guān)于成本效益分析方法的描述，正確的是：（）A.只考慮直接成本和直接收益，忽略間接成本和潛在收益B.凈現(xiàn)值（NPV）為正數(shù)時(shí)，項(xiàng)目一定可行C.內(nèi)部收益率（IRR）越高，項(xiàng)目的效益越好D.不考慮項(xiàng)目的風(fēng)險(xiǎn)和不確定性，進(jìn)行簡單的成本效益計(jì)算11、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(cuò)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(shí)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(chǔ)、處理和使用等各個(gè)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(shí)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12、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，特征工程對于模型的性能有著重要影響。假設(shè)你正在處理一個(gè)預(yù)測房價(jià)的數(shù)據(jù)集，包含房屋面積、房間數(shù)量、地理位置等特征。以下關(guān)于特征工程的操作，哪一項(xiàng)是最需要謹(jǐn)慎處理的？（）A.對數(shù)值型特征進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化或歸一化處理，使其具有相同的量綱B.將地理位置轉(zhuǎn)換為經(jīng)緯度數(shù)值，并作為新的特征C.基于現(xiàn)有特征創(chuàng)建新的交互特征，如房屋面積與房間數(shù)量的乘積D.隨意刪除一些看起來不重要的特征，以簡化模型13、數(shù)據(jù)分析在醫(yī)療領(lǐng)域有著重要的應(yīng)用。以下關(guān)于數(shù)據(jù)分析在醫(yī)療中的作用，不準(zhǔn)確的是（）A.可以幫助醫(yī)療機(jī)構(gòu)分析患者的病歷數(shù)據(jù)，優(yōu)化治療方案，提高醫(yī)療質(zhì)量B.通過對醫(yī)療影像數(shù)據(jù)的分析，輔助疾病的診斷和篩查C.利用傳感器收集的實(shí)時(shí)健康數(shù)據(jù)進(jìn)行監(jiān)測和預(yù)警，實(shí)現(xiàn)個(gè)性化的醫(yī)療服務(wù)D.數(shù)據(jù)分析在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用還處于初級(jí)階段，對醫(yī)療實(shí)踐的影響非常有限14、在進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化時(shí)，若要展示數(shù)據(jù)的層次結(jié)構(gòu)，以下哪種圖表較為合適？（）A.樹形圖B.旭日圖C.和弦圖D.以上都是15、在處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)時(shí)，例如股票價(jià)格的歷史數(shù)據(jù)。假設(shè)要預(yù)測未來一段時(shí)間的股票價(jià)格，以下哪種方法可能會(huì)受到數(shù)據(jù)季節(jié)性波動(dòng)的較大影響？（）A.移動(dòng)平均法B.指數(shù)平滑法C.ARIMA模型D.隨機(jī)森林模型16、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，如果數(shù)據(jù)不符合正態(tài)分布，以下哪種統(tǒng)計(jì)方法可能不再適用？（）A.t檢驗(yàn)B.方差分析C.線性回歸D.以上都是17、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)可視化的工具和技術(shù)有很多，其中Python是一種常用的編程語言。以下關(guān)于Python在數(shù)據(jù)可視化中的作用，錯(cuò)誤的是？（）A.Python可以使用各種數(shù)據(jù)可視化庫，如Matplotlib、Seaborn等，進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化B.Python可以進(jìn)行數(shù)據(jù)的處理和分析，為數(shù)據(jù)可視化提供數(shù)據(jù)支持C.Python的數(shù)據(jù)可視化功能強(qiáng)大，可以制作各種復(fù)雜的圖表和圖形D.Python只適用于專業(yè)的數(shù)據(jù)分析師，對于非專業(yè)用戶來說難以掌握18、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，若要檢驗(yàn)兩個(gè)總體的方差是否相等，應(yīng)使用哪種檢驗(yàn)方法？（）A.F檢驗(yàn)B.t檢驗(yàn)C.卡方檢驗(yàn)D.秩和檢驗(yàn)19、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)挖掘的算法有很多，其中決策樹是一種常用的算法。以下關(guān)于決策樹的描述中，錯(cuò)誤的是？（）A.決策樹可以用于分類和回歸問題B.決策樹的構(gòu)建過程是自頂向下的C.決策樹的葉子節(jié)點(diǎn)表示最終的分類結(jié)果或預(yù)測值D.決策樹的算法復(fù)雜度較低，適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集20、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)我們在分析超市的銷售數(shù)據(jù)，想要找出經(jīng)常一起被購買的商品組合，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21、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)可視化的目的是為了更好地傳達(dá)數(shù)據(jù)的信息。以下關(guān)于數(shù)據(jù)可視化目的的描述中，錯(cuò)誤的是？（）A.數(shù)據(jù)可視化可以幫助人們更直觀地理解數(shù)據(jù)B.數(shù)據(jù)可視化可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的隱藏模式和趨勢C.數(shù)據(jù)可視化可以提高數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可靠性D.數(shù)據(jù)可視化可以增強(qiáng)數(shù)據(jù)的說服力和影響力22、在進(jìn)行數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析時(shí)，可能會(huì)遇到數(shù)據(jù)不一致的問題。假設(shè)你要將銷售數(shù)據(jù)和客戶數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)，以下關(guān)于處理數(shù)據(jù)不一致的方法，哪一項(xiàng)是最恰當(dāng)?shù)?？（）A.忽略不一致的數(shù)據(jù)，只關(guān)聯(lián)一致的部分B.手動(dòng)修正不一致的數(shù)據(jù)，確保關(guān)聯(lián)的準(zhǔn)確性C.使用數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和映射規(guī)則，將不一致的數(shù)據(jù)統(tǒng)一D.不進(jìn)行關(guān)聯(lián)，直接分別分析兩組數(shù)據(jù)23、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)預(yù)處理的步驟有很多，其中數(shù)據(jù)清理是一個(gè)重要的步驟。以下關(guān)于數(shù)據(jù)清理的描述中，錯(cuò)誤的是？（）A.數(shù)據(jù)清理可以去除數(shù)據(jù)中的噪聲和異常值B.數(shù)據(jù)清理可以填補(bǔ)數(shù)據(jù)中的缺失值C.數(shù)據(jù)清理可以統(tǒng)一數(shù)據(jù)的格式和單位D.數(shù)據(jù)清理可以增加數(shù)據(jù)的數(shù)量和多樣性24、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)可視化的配色方案選擇也很重要。假設(shè)要?jiǎng)?chuàng)建一個(gè)展示銷售數(shù)據(jù)的圖表，以下關(guān)于配色方案選擇的描述，正確的是：（）A.隨意選擇喜歡的顏色，不考慮顏色的對比度和可讀性B.使用過于鮮艷和刺眼的顏色組合，以吸引注意力C.遵循色彩理論和設(shè)計(jì)原則，選擇對比度高、易于區(qū)分和視覺舒適的配色方案，使數(shù)據(jù)清晰可讀，并根據(jù)數(shù)據(jù)的性質(zhì)和重要性進(jìn)行顏色映射D.不考慮色盲和色弱人群的觀看體驗(yàn)，只追求美觀25、在處理多變量數(shù)據(jù)時(shí)，降維技術(shù)可以幫助我們簡化分析。假設(shè)我們有一個(gè)包含多個(gè)相關(guān)變量的數(shù)據(jù)集，以下哪種降維技術(shù)可以保留數(shù)據(jù)的局部結(jié)構(gòu)？（）A.主成分分析（PCA）B.線性判別分析（LDA）C.t分布隨機(jī)鄰域嵌入（t-SNE）D.局部線性嵌入（LLE）26、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，若要研究不同地區(qū)消費(fèi)者對某一產(chǎn)品的購買意愿差異，以下哪種數(shù)據(jù)分析方法最為適用？（）A.描述性統(tǒng)計(jì)分析B.相關(guān)性分析C.方差分析D.回歸分析27、假設(shè)要分析兩個(gè)變量之間的因果關(guān)系，以下關(guān)于因果分析方法的描述，正確的是：（）A.相關(guān)性強(qiáng)就意味著存在因果關(guān)系B.格蘭杰因果檢驗(yàn)可以確定變量之間的單向或雙向因果關(guān)系C.觀察兩個(gè)變量的變化趨勢就能判斷因果關(guān)系D.不需要考慮其他潛在因素的影響，直接得出因果結(jié)論28、在構(gòu)建數(shù)據(jù)分析模型時(shí)，模型評估指標(biāo)是衡量模型性能的重要依據(jù)。假設(shè)你建立了一個(gè)客戶流失預(yù)測模型，以下關(guān)于評估指標(biāo)的選擇，哪一項(xiàng)是最能反映模型實(shí)際效果的？（）A.準(zhǔn)確率，即正確預(yù)測的比例B.召回率，即正確預(yù)測流失客戶的比例C.F1值，綜合考慮準(zhǔn)確率和召回率D.均方誤差，衡量預(yù)測值與實(shí)際值的差異29、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)倉庫是一種重要的存儲(chǔ)和管理數(shù)據(jù)的方式。以下關(guān)于數(shù)據(jù)倉庫的描述中，錯(cuò)誤的是？（）A.數(shù)據(jù)倉庫可以將來自不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)整合在一起B(yǎng).數(shù)據(jù)倉庫可以提供高效的數(shù)據(jù)查詢和分析功能C.數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)是實(shí)時(shí)更新的，反映了最新的業(yè)務(wù)狀態(tài)D.數(shù)據(jù)倉庫的建設(shè)需要投入大量的時(shí)間和資源30、數(shù)據(jù)可視化在數(shù)據(jù)分析中有助于直觀地理解數(shù)據(jù)。假設(shè)要展示不同地區(qū)的銷售額分布情況，以下關(guān)于數(shù)據(jù)可視化選擇的描述，正確的是：（）A.使用折線圖，因?yàn)樗軌蚯逦仫@示銷售額隨時(shí)間的變化趨勢B.采用柱狀圖，能直觀對比不同地區(qū)銷售額的差異C.選擇餅圖，以便準(zhǔn)確呈現(xiàn)各地區(qū)銷售額占總銷售額的比例D.運(yùn)用散點(diǎn)圖，可分析銷售額與其他相關(guān)因素的關(guān)系二、論述題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）在金融市場的資產(chǎn)配置中，數(shù)據(jù)分析有助于優(yōu)化投資組合。以某投資機(jī)構(gòu)為例，探討如何運(yùn)用數(shù)據(jù)分析來評估不同資產(chǎn)的風(fēng)險(xiǎn)收益特征、確定資產(chǎn)配置比例、監(jiān)控投資組合績效，以及如何根據(jù)市場變化動(dòng)態(tài)調(diào)整資產(chǎn)配置。2、（本題5分）農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)分析對于提高農(nóng)作物產(chǎn)量、優(yōu)化資源利用和應(yīng)對氣候變化具有重要意義。請論述如何運(yùn)用數(shù)據(jù)分析來監(jiān)測土壤狀況、預(yù)測氣象災(zāi)害和優(yōu)化農(nóng)業(yè)生產(chǎn)決策，分析農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和采集難點(diǎn)，以及如何推動(dòng)農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)分析的普及和應(yīng)用。3、（本題5分）在金融科技領(lǐng)域，如何運(yùn)用數(shù)據(jù)分析來防范欺詐交易？請?jiān)敿?xì)闡述欺詐交易的特征提取、模型構(gòu)建以及實(shí)時(shí)監(jiān)測方法，并討論模型的準(zhǔn)確性和適應(yīng)性問題。4、（本題5分）在物流配送中，如何借助數(shù)據(jù)分析來優(yōu)化配送路線、降低運(yùn)輸成本和提高配送準(zhǔn)時(shí)率？請?jiān)敿?xì)分析數(shù)據(jù)的采集和處理方式，以及可能遇到的交通、天氣等因素的干擾。5、（本題5分）探討在社交媒體的輿情監(jiān)測和危機(jī)管理中，如何運(yùn)用數(shù)據(jù)分析及時(shí)發(fā)現(xiàn)負(fù)面輿情，制定應(yīng)對策略，維護(hù)企業(yè)和品牌形象。三、簡答題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）在數(shù)據(jù)可視化中，如何設(shè)計(jì)有效的數(shù)據(jù)故事？請說明數(shù)據(jù)故事的結(jié)構(gòu)和元素，并舉例說明在數(shù)據(jù)報(bào)告中的應(yīng)用。2、（本題5分）描述在數(shù)據(jù)分析中，如何進(jìn)行數(shù)據(jù)的魯棒性評估，包括對噪聲、異常值和缺失值的容忍程度評估。3、（本題5分）說明在數(shù)據(jù)分析中如何進(jìn)行數(shù)據(jù)的特征縮放和標(biāo)準(zhǔn)化，解釋其重要性和常見的方法，并舉例說明在不同算法中的應(yīng)用。4、（本題5分