![資陽(yáng)環(huán)境科技職業(yè)學(xué)院《媒體數(shù)據(jù)分析》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第1頁(yè)](http://file4.renrendoc.com/view11/M02/35/00/wKhkGWee-qCAZ6eeAAGDAHd_h4w038.jpg)
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站名:站名:年級(jí)專(zhuān)業(yè):姓名:學(xué)號(hào):凡年級(jí)專(zhuān)業(yè)、姓名、學(xué)號(hào)錯(cuò)寫(xiě)、漏寫(xiě)或字跡不清者,成績(jī)按零分記?!堋狻€…………第1頁(yè),共1頁(yè)資陽(yáng)環(huán)境科技職業(yè)學(xué)院
《媒體數(shù)據(jù)分析》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20個(gè)小題,每小題1分,共20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)可視化常常用于呈現(xiàn)復(fù)雜的數(shù)據(jù)關(guān)系。以下關(guān)于數(shù)據(jù)可視化工具的說(shuō)法中,錯(cuò)誤的是?()A.Tableau是一款功能強(qiáng)大的數(shù)據(jù)可視化軟件,可連接多種數(shù)據(jù)源進(jìn)行分析和展示B.PowerBI具有直觀的界面和豐富的可視化圖表類(lèi)型,適合企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)分析C.Excel只能進(jìn)行簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)可視化,對(duì)于大規(guī)模數(shù)據(jù)分析不夠?qū)嵱肈.數(shù)據(jù)可視化工具的選擇只取決于個(gè)人喜好,與數(shù)據(jù)類(lèi)型和分析需求無(wú)關(guān)2、對(duì)于一個(gè)存在異常值的數(shù)據(jù)集合,以下哪種描述性統(tǒng)計(jì)量對(duì)異常值較為敏感?()A.中位數(shù)B.眾數(shù)C.均值D.四分位數(shù)3、數(shù)據(jù)挖掘在發(fā)現(xiàn)隱藏在數(shù)據(jù)中的模式和知識(shí)方面發(fā)揮著重要作用。假設(shè)要從一個(gè)電商網(wǎng)站的用戶(hù)購(gòu)買(mǎi)記錄中挖掘潛在的消費(fèi)模式,以下關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘的描述,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘可以發(fā)現(xiàn)經(jīng)常一起購(gòu)買(mǎi)的商品組合B.分類(lèi)算法可以預(yù)測(cè)新用戶(hù)可能感興趣的商品類(lèi)別C.數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果總是準(zhǔn)確無(wú)誤的,可以直接用于決策,無(wú)需進(jìn)一步驗(yàn)證D.聚類(lèi)分析可以將用戶(hù)分為具有相似購(gòu)買(mǎi)行為的不同群體4、當(dāng)分析一個(gè)物流企業(yè)的配送數(shù)據(jù),包括貨物類(lèi)型、配送地點(diǎn)、運(yùn)輸時(shí)間等,以?xún)?yōu)化配送路線和提高配送效率??紤]到實(shí)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5、在數(shù)據(jù)分析中,需要對(duì)缺失值進(jìn)行處理,例如在一個(gè)包含客戶(hù)信息的數(shù)據(jù)集里,部分客戶(hù)的年齡數(shù)據(jù)缺失。以下哪種處理缺失值的方法可能是合適的?()A.直接刪除包含缺失值的記錄B.用平均值或中位數(shù)填充C.根據(jù)其他相關(guān)變量進(jìn)行推測(cè)填充D.以上都是6、數(shù)據(jù)分析中,回歸分析用于建立變量之間的關(guān)系模型。以下關(guān)于回歸分析的說(shuō)法中,錯(cuò)誤的是?()A.線性回歸是回歸分析中最常見(jiàn)的類(lèi)型,用于建立因變量與一個(gè)或多個(gè)自變量之間的線性關(guān)系B.回歸分析可以用來(lái)預(yù)測(cè)因變量的值,根據(jù)自變量的變化情況進(jìn)行推斷C.回歸分析的結(jié)果只適用于特定的數(shù)據(jù)集,不能推廣到其他情況D.在進(jìn)行回歸分析時(shí),需要對(duì)模型進(jìn)行評(píng)估和驗(yàn)證,確保其準(zhǔn)確性和可靠性7、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(duì)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(wú)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(mǎn)足需求8、對(duì)于一個(gè)分類(lèi)問(wèn)題,如果不同類(lèi)別的樣本數(shù)量差異較大,在評(píng)估模型性能時(shí),以下哪種指標(biāo)需要特別關(guān)注?()A.準(zhǔn)確率B.召回率C.F1值D.以上都是9、在進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理時(shí),數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化或歸一化是常見(jiàn)的操作。假設(shè)要對(duì)一組包含不同量綱的特征數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化,以下哪種方法可能是最常用的?()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.以上方法使用頻率相同10、假設(shè)要分析某產(chǎn)品在不同地區(qū)的銷(xiāo)售情況,同時(shí)考慮地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和人口密度等因素,以下哪種分析方法較為合適?()A.方差分析B.多元回歸分析C.因子分析D.對(duì)應(yīng)分析11、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí),如果需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行缺失值處理,同時(shí)考慮數(shù)據(jù)的分布特征,以下哪種方法較為合適?()A.隨機(jī)森林插補(bǔ)B.基于聚類(lèi)的插補(bǔ)C.基于回歸的插補(bǔ)D.以上都不是12、數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)預(yù)處理包括數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化和歸一化。假設(shè)要處理一個(gè)包含不同量綱特征的數(shù)據(jù)集,如身高、體重和年齡,為了使這些特征在后續(xù)分析中具有可比性。以下哪種數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化或歸一化方法更適合?()A.Z-score標(biāo)準(zhǔn)化B.Min-Max歸一化C.Decimalscaling標(biāo)準(zhǔn)化D.以上方法效果相同13、在數(shù)據(jù)分析中,若要比較不同組數(shù)據(jù)的離散程度,以下哪個(gè)指標(biāo)可以使用?()A.方差B.均值C.中位數(shù)D.眾數(shù)14、在數(shù)據(jù)分析中,數(shù)據(jù)分析報(bào)告是一種重要的成果輸出形式。以下關(guān)于數(shù)據(jù)分析報(bào)告的描述中,錯(cuò)誤的是?()A.數(shù)據(jù)分析報(bào)告應(yīng)該包括問(wèn)題的背景、分析的方法、結(jié)果的呈現(xiàn)和結(jié)論的建議等內(nèi)容B.數(shù)據(jù)分析報(bào)告應(yīng)該使用簡(jiǎn)潔明了的語(yǔ)言,避免使用專(zhuān)業(yè)術(shù)語(yǔ)和復(fù)雜的公式C.數(shù)據(jù)分析報(bào)告應(yīng)該具有邏輯性和條理性,便于讀者理解和接受D.數(shù)據(jù)分析報(bào)告的結(jié)果可以根據(jù)需要進(jìn)行調(diào)整和修改,以滿(mǎn)足不同的需求15、在數(shù)據(jù)挖掘中,若要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi),以下哪種算法對(duì)噪聲和缺失值具有較好的容忍性?()A.決策樹(shù)B.樸素貝葉斯C.支持向量機(jī)D.隨機(jī)森林16、數(shù)據(jù)分析中的特征工程旨在從原始數(shù)據(jù)中提取有意義的特征。假設(shè)要分析股票市場(chǎng)數(shù)據(jù),需要從歷史價(jià)格、成交量等原始數(shù)據(jù)中構(gòu)建有效的特征。以下哪種特征構(gòu)建方法在股票數(shù)據(jù)分析中可能最為有效?()A.基于時(shí)間序列的特征提取B.基于統(tǒng)計(jì)的特征構(gòu)建C.基于主成分分析的特征降維D.基于深度學(xué)習(xí)的自動(dòng)特征學(xué)習(xí)17、在進(jìn)行地理數(shù)據(jù)分析時(shí),以下關(guān)于地理數(shù)據(jù)分析方法的描述,正確的是:()A.簡(jiǎn)單的地圖繪制就能充分展示地理數(shù)據(jù)的特征B.空間聚類(lèi)分析對(duì)于發(fā)現(xiàn)地理數(shù)據(jù)中的聚集模式?jīng)]有幫助C.地理加權(quán)回歸可以考慮空間異質(zhì)性對(duì)變量關(guān)系的影響D.不需要考慮地理坐標(biāo)系和投影的選擇,對(duì)分析結(jié)果影響不大18、關(guān)于數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)預(yù)處理,假設(shè)數(shù)據(jù)集中存在極端值,這些極端值可能會(huì)對(duì)后續(xù)的分析產(chǎn)生較大影響。以下哪種處理極端值的方法可能較為恰當(dāng)?()A.直接刪除包含極端值的數(shù)據(jù)點(diǎn)B.對(duì)極端值進(jìn)行縮尾或截尾處理C.將極端值替換為平均值D.不處理極端值,保留原始數(shù)據(jù)19、在數(shù)據(jù)挖掘中,若要發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的頻繁項(xiàng)集,以下哪種算法是常用的?()A.FP-Growth算法B.PageRank算法C.LDA算法D.HITS算法20、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí),需要考慮數(shù)據(jù)的隱私保護(hù)。假設(shè)要分析醫(yī)療數(shù)據(jù),但又要確?;颊叩碾[私不被泄露。以下哪種數(shù)據(jù)隱私保護(hù)技術(shù)在處理這種敏感數(shù)據(jù)時(shí)更能有效地平衡數(shù)據(jù)分析需求和隱私保護(hù)要求?()A.數(shù)據(jù)匿名化B.數(shù)據(jù)加密C.差分隱私D.以上技術(shù)結(jié)合使用二、簡(jiǎn)答題(本大題共5個(gè)小題,共25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)的時(shí)效性管理,包括數(shù)據(jù)更新頻率、過(guò)期數(shù)據(jù)處理等方面。2、(本題5分)描述數(shù)據(jù)挖掘中的社交網(wǎng)絡(luò)分析的主要任務(wù)和方法,如節(jié)點(diǎn)中心性分析、社區(qū)發(fā)現(xiàn)等,并舉例說(shuō)明在社交平臺(tái)數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用。3、(本題5分)解釋什么是強(qiáng)化學(xué)習(xí)在數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用,說(shuō)明其與監(jiān)督學(xué)習(xí)和無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的區(qū)別,并舉例分析。4、(本題5分)解釋什么是深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的策略梯度算法,說(shuō)明其工作原理和應(yīng)用場(chǎng)景,并舉例分析。5、(本題5分)簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)可視化中的地圖可視化,包括地理信息系統(tǒng)(GIS)的應(yīng)用、熱力圖等,說(shuō)明其在數(shù)據(jù)分析中的作用。三、案例分析題(本大題共5個(gè)小題,共25分)1、(本題5分)某共享單車(chē)運(yùn)營(yíng)公司積累了車(chē)輛的使用頻率分布、損壞維修情況、投放區(qū)域數(shù)據(jù)等。探討怎樣利用這些數(shù)據(jù)優(yōu)化車(chē)輛投放策略和運(yùn)營(yíng)維護(hù)成本。2、(本題5分)某農(nóng)產(chǎn)品企業(yè)積累了農(nóng)產(chǎn)品的種植數(shù)據(jù)、銷(xiāo)售數(shù)據(jù)、市場(chǎng)價(jià)格波動(dòng)等信息。研究怎樣根據(jù)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行種植規(guī)劃和市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)。3、(本題5分)某超市的會(huì)員卡系統(tǒng)記錄了顧客的購(gòu)買(mǎi)數(shù)據(jù),涵蓋商品類(lèi)別、購(gòu)買(mǎi)數(shù)量、消費(fèi)金額、會(huì)員等級(jí)等。分析不同會(huì)員等級(jí)顧客的購(gòu)買(mǎi)習(xí)慣和消費(fèi)金額的差異。4、(本題5分)某餐飲連鎖企業(yè)收集了不同門(mén)店的食材采購(gòu)成本波動(dòng)、菜品銷(xiāo)售占比、員工工作效率等。分析如何依據(jù)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行成本控制和菜品創(chuàng)新。5、(本題5分)某農(nóng)產(chǎn)品電商平臺(tái)擁有農(nóng)產(chǎn)品銷(xiāo)售數(shù)據(jù)、產(chǎn)地信息、消費(fèi)者反饋等。研究農(nóng)產(chǎn)品的市場(chǎng)需求和質(zhì)量問(wèn)題,保障供應(yīng)和提升品質(zhì)。四、論述題(本大題共3個(gè)小題,共30分)1、(本題10分)對(duì)于電商平臺(tái)的促銷(xiāo)活動(dòng)數(shù)據(jù),論述如何評(píng)估促銷(xiāo)活動(dòng)的效果,優(yōu)化促銷(xiāo)策略,提高促銷(xiāo)活動(dòng)的投資回報(bào)率。2、(本題10分)在線
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