鄭州工業(yè)安全職業(yè)學(xué)院《數(shù)據(jù)挖掘與機器學(xué)習(xí)實驗》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷_第1頁
鄭州工業(yè)安全職業(yè)學(xué)院《數(shù)據(jù)挖掘與機器學(xué)習(xí)實驗》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷_第2頁
鄭州工業(yè)安全職業(yè)學(xué)院《數(shù)據(jù)挖掘與機器學(xué)習(xí)實驗》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷_第3頁
鄭州工業(yè)安全職業(yè)學(xué)院《數(shù)據(jù)挖掘與機器學(xué)習(xí)實驗》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷_第4頁
鄭州工業(yè)安全職業(yè)學(xué)院《數(shù)據(jù)挖掘與機器學(xué)習(xí)實驗》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷_第5頁
已閱讀5頁,還剩2頁未讀 繼續(xù)免費閱讀

下載本文檔

版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進(jìn)行舉報或認(rèn)領(lǐng)

文檔簡介

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頁鄭州工業(yè)安全職業(yè)學(xué)院

《數(shù)據(jù)挖掘與機器學(xué)習(xí)實驗》2023-2024學(xué)年第二學(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25個小題,每小題1分,共25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、對于一個具有時間序列特征的數(shù)據(jù)集合,若要進(jìn)行預(yù)測,以下哪種模型可能會考慮時間的滯后效應(yīng)?()A.自回歸移動平均模型B.支持向量回歸模型C.隨機森林回歸模型D.以上都可能2、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時,如果需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行降維并保留數(shù)據(jù)的主要特征,以下哪種方法基于矩陣分解?()A.主成分分析B.因子分析C.獨立成分分析D.以上都是3、假設(shè)要分析一個醫(yī)療保健系統(tǒng)中的患者病歷數(shù)據(jù),包括診斷結(jié)果、治療方案、康復(fù)情況等,以發(fā)現(xiàn)疾病的趨勢和治療效果的影響因素??紤]到醫(yī)療數(shù)據(jù)的敏感性和隱私性,以下哪個方面需要特別注意?()A.數(shù)據(jù)加密和安全保護(hù)B.快速得出分析結(jié)果C.忽略數(shù)據(jù)的隱私問題D.公開所有數(shù)據(jù)以獲取更多幫助4、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。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5、當(dāng)分析數(shù)據(jù)的相關(guān)性時,以下哪個統(tǒng)計量的值在-1到1之間?()A.協(xié)方差B.相關(guān)系數(shù)C.決定系數(shù)D.方差6、數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)可視化有助于直觀理解數(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.使用餅圖,因為它能清晰展示各地區(qū)銷售額占比B.采用折線圖,以反映銷售額隨地區(qū)的變化趨勢C.運用柱狀圖,直觀比較不同地區(qū)銷售額的差異D.選擇箱線圖,全面展示銷售額的分布特征,包括四分位數(shù)和異常值7、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時,若要研究某電商平臺用戶的購買行為與年齡、性別、地域等因素的關(guān)系,以下哪種分析方法最為合適?()A.描述性統(tǒng)計分析B.相關(guān)性分析C.回歸分析D.因子分析8、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,因為它能夠清晰地顯示銷售額隨時間的變化趨勢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.運用散點圖,可分析銷售額與其他相關(guān)因素的關(guān)系9、在處理不平衡數(shù)據(jù)集時,即某些類別樣本數(shù)量遠(yuǎn)少于其他類別,以下關(guān)于數(shù)據(jù)分析方法的調(diào)整,哪一項是最有效的?()A.直接使用常規(guī)的分類算法,不做特殊處理B.對少數(shù)類樣本進(jìn)行過采樣,增加其數(shù)量C.對多數(shù)類樣本進(jìn)行欠采樣,減少其數(shù)量D.以上三種方法結(jié)合使用,根據(jù)數(shù)據(jù)特點進(jìn)行優(yōu)化10、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11、數(shù)據(jù)分析在金融領(lǐng)域的應(yīng)用越來越廣泛。以下關(guān)于數(shù)據(jù)分析在金融風(fēng)險管理中的作用,不準(zhǔn)確的是()A.可以通過分析歷史數(shù)據(jù)來評估信用風(fēng)險,預(yù)測違約概率B.利用市場數(shù)據(jù)進(jìn)行風(fēng)險模型的構(gòu)建和壓力測試,防范系統(tǒng)性風(fēng)險C.數(shù)據(jù)分析能夠?qū)崟r監(jiān)測交易活動,發(fā)現(xiàn)異常和欺詐行為D.數(shù)據(jù)分析在金融風(fēng)險管理中雖然有一定作用,但傳統(tǒng)的風(fēng)險管理方法仍然是主要的手段,數(shù)據(jù)分析可以忽略12、數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)常用于發(fā)現(xiàn)隱藏在數(shù)據(jù)中的模式和關(guān)系。假設(shè)要從一個大型電商網(wǎng)站的用戶購買記錄中挖掘出用戶的購買行為模式,以便進(jìn)行精準(zhǔn)營銷。以下哪種數(shù)據(jù)挖掘算法在處理這種大規(guī)模交易數(shù)據(jù)時更有可能發(fā)現(xiàn)有價值的信息?()A.決策樹算法B.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法C.聚類算法D.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法13、關(guān)于數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)倉庫設(shè)計,假設(shè)要構(gòu)建一個企業(yè)級的數(shù)據(jù)倉庫來支持決策制定。以下哪個設(shè)計原則可能對于數(shù)據(jù)的存儲、管理和查詢性能至關(guān)重要?()A.規(guī)范化設(shè)計,減少數(shù)據(jù)冗余B.維度建模,便于分析和查詢C.分布式存儲,提高可擴(kuò)展性D.不設(shè)計數(shù)據(jù)倉庫,直接使用原始業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫14、在數(shù)據(jù)分析中,若要研究多個變量之間的非線性關(guān)系,以下哪種方法可能會被采用?()A.多項式回歸B.嶺回歸C.套索回歸D.以上都有可能15、在數(shù)據(jù)分析中,建立合適的預(yù)測模型是常見的任務(wù)。假設(shè)你要預(yù)測下個月某產(chǎn)品的銷售量,有歷史銷售數(shù)據(jù)和相關(guān)的市場因素數(shù)據(jù)。以下關(guān)于預(yù)測模型的選擇,哪一項是最需要考慮的因素?()A.模型的復(fù)雜程度,越復(fù)雜的模型通常預(yù)測效果越好B.數(shù)據(jù)的特點和規(guī)模,選擇適合數(shù)據(jù)的模型C.模型的訓(xùn)練時間,選擇訓(xùn)練速度快的模型D.模型在其他類似問題中的應(yīng)用效果,直接套用16、在進(jìn)行數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析時,可能會遇到數(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)17、對于數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)隱私保護(hù),假設(shè)處理的數(shù)據(jù)包含敏感的個人信息。以下哪種方法可能有助于在數(shù)據(jù)分析過程中確保數(shù)據(jù)的安全性和合規(guī)性?()A.數(shù)據(jù)匿名化,去除可識別個人的信息B.加密技術(shù),對數(shù)據(jù)進(jìn)行加密處理C.訪問控制,限制對數(shù)據(jù)的訪問權(quán)限D(zhuǎn).不采取任何保護(hù)措施,直接處理數(shù)據(jù)18、數(shù)據(jù)分析中,數(shù)據(jù)倉庫的架構(gòu)設(shè)計需要考慮多方面因素。以下關(guān)于數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)設(shè)計的說法中,錯誤的是?()A.數(shù)據(jù)倉庫的架構(gòu)設(shè)計應(yīng)包括數(shù)據(jù)源、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)訪問等部分B.數(shù)據(jù)倉庫的架構(gòu)設(shè)計應(yīng)考慮數(shù)據(jù)的規(guī)模、增長速度和使用頻率等因素C.數(shù)據(jù)倉庫的架構(gòu)設(shè)計可以采用分層架構(gòu),將數(shù)據(jù)分為不同的層次進(jìn)行管理D.數(shù)據(jù)倉庫的架構(gòu)設(shè)計一旦確定就不能再進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化,否則會影響系統(tǒng)的穩(wěn)定性19、在數(shù)據(jù)分析中,探索性數(shù)據(jù)分析(EDA)可以幫助我們初步了解數(shù)據(jù)的特征。假設(shè)你剛剛獲得一個新的數(shù)據(jù)集,以下關(guān)于EDA的步驟,哪一項是最應(yīng)該首先進(jìn)行的?()A.繪制數(shù)據(jù)的直方圖和箱線圖B.計算數(shù)據(jù)的基本統(tǒng)計量,如均值、中位數(shù)等C.檢查數(shù)據(jù)的缺失值和異常值D.對數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析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21、在進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化時,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22、數(shù)據(jù)挖掘在發(fā)現(xiàn)隱藏模式和知識方面發(fā)揮著重要作用。假設(shè)要從大量銷售數(shù)據(jù)中挖掘潛在的客戶購買模式,以下關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)選擇的描述,正確的是:()A.僅使用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘,不考慮其他技術(shù)B.盲目應(yīng)用所有的數(shù)據(jù)挖掘算法,不考慮數(shù)據(jù)特點和業(yè)務(wù)需求C.結(jié)合聚類分析、分類算法和關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘等技術(shù),根據(jù)數(shù)據(jù)特點和問題需求選擇合適的方法D.認(rèn)為數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果一定準(zhǔn)確,無需進(jìn)一步驗證和解釋23、數(shù)據(jù)分析中的模型部署是將訓(xùn)練好的模型應(yīng)用到實際生產(chǎn)環(huán)境中。假設(shè)要將一個預(yù)測模型部署為在線服務(wù),以下哪個方面可能是需要重點關(guān)注的?()A.模型的性能和響應(yīng)時間B.數(shù)據(jù)的安全性和隱私保護(hù)C.系統(tǒng)的可擴(kuò)展性和穩(wěn)定性D.以上方面都需要重點關(guān)注24、數(shù)據(jù)分析中的模型評估指標(biāo)用于衡量模型的性能。假設(shè)要評估一個預(yù)測客戶流失的模型,以下關(guān)于評估指標(biāo)選擇的描述,正確的是:()A.只關(guān)注準(zhǔn)確率,不考慮其他指標(biāo)如召回率和精確率B.不根據(jù)業(yè)務(wù)需求選擇合適的評估指標(biāo),隨意使用通用指標(biāo)C.結(jié)合業(yè)務(wù)場景和問題的嚴(yán)重性,綜合考慮準(zhǔn)確率、召回率、精確率、F1值、AUC等指標(biāo),評估模型在不同方面的表現(xiàn),并根據(jù)評估結(jié)果進(jìn)行優(yōu)化和改進(jìn)D.認(rèn)為模型評估指標(biāo)越高越好,不考慮指標(biāo)之間的平衡和trade-off25、在數(shù)據(jù)分析的生存分析中,假設(shè)研究患者接受某種治療后的生存時間。數(shù)據(jù)可能存在刪失情況,即部分患者的生存時間未被完整觀測到。以下哪種生存分析方法可能更適合處理這種情況?()A.Kaplan-Meier估計,繪制生存曲線B.Cox比例風(fēng)險模型,考慮多個因素C.Log-rank檢驗,比較兩組生存曲線D.不進(jìn)行生存分析,忽略刪失數(shù)據(jù)二、簡答題(本大題共4個小題,共20分)1、(本題5分)闡述在數(shù)據(jù)分析中,如何處理缺失值,包括常見的處理方法及其優(yōu)缺點,以及在實際應(yīng)用中選擇處理方法的考慮因素。2、(本題5分)解釋什么是自動機器學(xué)習(xí)(AutoML),說明其在數(shù)據(jù)分析中的作用和優(yōu)勢,并舉例分析其應(yīng)用場景。3、(本題5分)在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時,如何進(jìn)行數(shù)據(jù)的探索性分析(EDA)?解釋EDA的主要步驟和目的,以及常用的工具和技術(shù)。4、(本題5分)決策樹是一種常用的數(shù)據(jù)分析算法,請解釋其工作原理和如何通過剪枝來避免過擬合,以及在哪些領(lǐng)域有廣泛應(yīng)用。三、案例分析題(本大題共5個小題,共25分)1、(本題5分)某旅游服務(wù)公司掌握了不同旅游線路的預(yù)訂熱度、游客反饋、成本構(gòu)成等。思考如何通過這些數(shù)據(jù)開發(fā)更具吸引力的旅游產(chǎn)品和優(yōu)化線路規(guī)劃。2、(本題5分)某在線足球裝備銷售平臺記錄了銷售數(shù)據(jù)、足球賽事影響、用戶偏好變化等。及時調(diào)整足球裝備的庫存和營銷策略。3、(本題5分)一家物流公司掌握了貨物運輸?shù)穆肪€、運輸時間、成本等數(shù)據(jù)。優(yōu)化運輸路線規(guī)劃,降低運輸成本,提高物流效率。4、(本題5分)某電商平臺的美妝工具類目擁有銷售數(shù)據(jù),包括品牌、產(chǎn)品類型、價格、銷量、促銷活動等。分析促銷活動對不同品牌和類型美妝工具銷量的提升效果。5、(本題5分)某城市的交通管理部門掌握了道路車流量、交通事故記錄、信號燈設(shè)置等數(shù)據(jù)。分析如何借助這些數(shù)據(jù)優(yōu)化交通信號燈控制,緩解交通擁堵。四、論述題(本大題共3個小題,共30分)1、(本題10分)教育行業(yè)正在積極探索利用數(shù)據(jù)分析提升教學(xué)效果。以某在線教育平臺為例,討論如何基于學(xué)生的學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)路徑

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 人人文庫網(wǎng)僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

最新文檔

評論

0/150

提交評論