哈爾濱體育學(xué)院《數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)與分析》2023-2024學(xué)年第二學(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頁哈爾濱體育學(xué)院《數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)與分析》

2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷題號(hào)一二三四總分得分批閱人一、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、假設(shè)我們正在分析一家公司的銷售數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)某個(gè)月的銷售額異常高。在進(jìn)一步分析時(shí)，首先應(yīng)該考慮的因素是？（）A.促銷活動(dòng)B.數(shù)據(jù)錄入錯(cuò)誤C.市場需求突然增加D.競爭對(duì)手表現(xiàn)不佳2、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3、在數(shù)據(jù)分析中，模型的選擇和調(diào)優(yōu)需要根據(jù)數(shù)據(jù)和問題的特點(diǎn)進(jìn)行。假設(shè)我們要解決一個(gè)分類問題。以下關(guān)于模型選擇和調(diào)優(yōu)的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.不同的模型在不同的數(shù)據(jù)集上表現(xiàn)可能不同，需要進(jìn)行試驗(yàn)和比較B.可以通過調(diào)整模型的超參數(shù)來優(yōu)化模型的性能C.模型越復(fù)雜，性能就一定越好，應(yīng)該優(yōu)先選擇復(fù)雜的模型D.可以使用網(wǎng)格搜索、隨機(jī)搜索等方法進(jìn)行超參數(shù)調(diào)優(yōu)4、數(shù)據(jù)分析在金融領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。假設(shè)一家銀行要評(píng)估客戶的信用風(fēng)險(xiǎn)。以下關(guān)于數(shù)據(jù)分析在金融中的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以建立信用評(píng)分模型，預(yù)測客戶違約的可能性B.分析市場趨勢，制定投資策略C.數(shù)據(jù)分析在金融領(lǐng)域的應(yīng)用完全沒有風(fēng)險(xiǎn)，不會(huì)導(dǎo)致錯(cuò)誤的決策D.監(jiān)測金融交易，防范欺詐行為5、假設(shè)我們正在分析客戶的購買行為數(shù)據(jù)，想要了解客戶購買某一產(chǎn)品的頻率分布。以下哪種統(tǒng)計(jì)量最適合描述這種數(shù)據(jù)？（）A.均值B.中位數(shù)C.眾數(shù)D.標(biāo)準(zhǔn)差6、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，如果數(shù)據(jù)分布呈現(xiàn)右偏態(tài)，以下哪種統(tǒng)計(jì)量更能代表數(shù)據(jù)的集中趨勢？（）A.均值B.中位數(shù)C.眾數(shù)D.標(biāo)準(zhǔn)差7、對(duì)于一個(gè)不平衡的數(shù)據(jù)集（某一類別的樣本數(shù)量遠(yuǎn)多于其他類別），以下哪種處理方法可能會(huì)提高模型性能？（）A.過采樣B.欠采樣C.生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)D.以上都是8、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)9、在數(shù)據(jù)分析中，若要研究多個(gè)變量之間的非線性關(guān)系，以下哪種方法可能會(huì)被采用？（）A.多項(xiàng)式回歸B.嶺回歸C.套索回歸D.以上都有可能10、數(shù)據(jù)分析中的因果推斷旨在確定變量之間的因果關(guān)系，而不僅僅是相關(guān)性。假設(shè)我們想要研究某種藥物是否真正導(dǎo)致了病情的改善，以下哪種方法或設(shè)計(jì)可以幫助我們進(jìn)行因果推斷？（）A.隨機(jī)對(duì)照試驗(yàn)B.觀察性研究中的工具變量法C.斷點(diǎn)回歸設(shè)計(jì)D.以上都是11、數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)挖掘算法的性能可以通過多種指標(biāo)進(jìn)行評(píng)估。以下關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘算法性能評(píng)估指標(biāo)的說法中，錯(cuò)誤的是？（）A.數(shù)據(jù)挖掘算法的性能可以通過準(zhǔn)確率、召回率、F1值等指標(biāo)進(jìn)行評(píng)估B.數(shù)據(jù)挖掘算法的性能評(píng)估指標(biāo)應(yīng)根據(jù)具體的問題和數(shù)據(jù)特點(diǎn)來選擇C.數(shù)據(jù)挖掘算法的性能評(píng)估指標(biāo)只需要考慮算法的準(zhǔn)確性，其他因素可以忽略不計(jì)D.數(shù)據(jù)挖掘算法的性能評(píng)估應(yīng)在不同的數(shù)據(jù)集上進(jìn)行測試，以確保結(jié)果的可靠性12、在數(shù)據(jù)庫中，若要優(yōu)化數(shù)據(jù)庫的存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)，以下哪個(gè)操作可能會(huì)被執(zhí)行？（）A.合并表B.拆分表C.增加索引D.以上都是13、數(shù)據(jù)分析中的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中項(xiàng)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。假設(shè)我們要分析超市購物籃數(shù)據(jù)。以下關(guān)于關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的描述，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.支持度表示項(xiàng)集在數(shù)據(jù)集中出現(xiàn)的頻率B.置信度表示在包含前提項(xiàng)集的情況下，包含結(jié)果項(xiàng)集的概率C.提升度大于1表示關(guān)聯(lián)規(guī)則是有效的，小于1表示是無效的D.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘只能發(fā)現(xiàn)簡單的兩兩關(guān)聯(lián)關(guān)系，不能處理復(fù)雜的關(guān)聯(lián)模式14、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的潛在模式和關(guān)系方面發(fā)揮著重要作用。假設(shè)我們要從電商網(wǎng)站的用戶購買記錄中挖掘用戶的購買行為模式。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)不同商品之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，幫助進(jìn)行商品推薦B.分類算法能夠根據(jù)已知的類別標(biāo)簽對(duì)新的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類預(yù)測C.聚類分析將數(shù)據(jù)分為不同的組，但這些組必須事先定義好D.數(shù)據(jù)挖掘需要大量的數(shù)據(jù)和計(jì)算資源，同時(shí)結(jié)果需要進(jìn)一步的分析和驗(yàn)證15、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.基于聚類的插補(bǔ)C.基于回歸的插補(bǔ)D.以上都不是16、在數(shù)據(jù)分析的過程中，需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化或歸一化處理，例如將不同單位和量級(jí)的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為統(tǒng)一的尺度。以下哪種情況可能更需要進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化？（）A.數(shù)據(jù)的分布比較均勻B.數(shù)據(jù)的量級(jí)差異較大C.數(shù)據(jù)的類型比較單一D.以上都不是17、對(duì)于一個(gè)包含大量數(shù)值型數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集，在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析之前，需要判斷數(shù)據(jù)是否符合正態(tài)分布。以下哪種方法常用于檢驗(yàn)數(shù)據(jù)的正態(tài)性？（）A.Q-Q圖B.卡方檢驗(yàn)C.t檢驗(yàn)D.F檢驗(yàn)18、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)隱私和安全是必須要考慮的問題。假設(shè)我們處理的是敏感的個(gè)人數(shù)據(jù)。以下關(guān)于數(shù)據(jù)隱私和安全的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.應(yīng)該采取加密、匿名化等技術(shù)手段保護(hù)數(shù)據(jù)的隱私B.遵守相關(guān)的法律法規(guī)，如數(shù)據(jù)保護(hù)法、隱私政策等C.只要數(shù)據(jù)在內(nèi)部使用，就不需要考慮數(shù)據(jù)隱私和安全問題D.對(duì)數(shù)據(jù)的訪問和使用進(jìn)行嚴(yán)格的權(quán)限管理，防止數(shù)據(jù)泄露19、在數(shù)據(jù)挖掘中，若要預(yù)測客戶的購買行為，以下哪種方法可能會(huì)被采用？（）A.分類算法B.回歸算法C.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘D.以上都有可能20、在數(shù)據(jù)分析中，若要對(duì)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(huì)被使用？（）A.中值濾波B.均值濾波C.高斯濾波D.以上都是二、簡答題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）解釋什么是圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN），說明其在圖結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用和優(yōu)勢，并舉例分析。2、（本題5分）在數(shù)據(jù)分析中，如何處理不平衡數(shù)據(jù)集？請闡述常見的處理方法，如過采樣、欠采樣、生成合成樣本等，并分析它們的優(yōu)缺點(diǎn)。3、（本題5分）解釋什么是主成分分析（PCA），說明其在數(shù)據(jù)降維和特征提取中的工作原理和應(yīng)用場景，并舉例分析。4、（本題5分）闡述數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估的指標(biāo)和方法，說明如何通過數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估來發(fā)現(xiàn)和解決數(shù)據(jù)中的問題，并舉例說明。5、（本題5分）簡述數(shù)據(jù)分析師如何撰寫清晰、準(zhǔn)確、有說服力的數(shù)據(jù)分析報(bào)告，包括報(bào)告結(jié)構(gòu)、圖表運(yùn)用、文字表述等方面。三、案例分析題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）某酒店預(yù)訂平臺(tái)擁有不同城市酒店的預(yù)訂數(shù)據(jù)、價(jià)格波動(dòng)、用戶偏好等信息。思考如何通過這些數(shù)據(jù)制定動(dòng)態(tài)的定價(jià)策略和個(gè)性化推薦。2、（本題5分）某餐飲企業(yè)記錄了各門店的營業(yè)數(shù)據(jù)，涵蓋菜品類別、銷售額、顧客流量、營業(yè)時(shí)段等。分析不同營業(yè)時(shí)段各類菜品的銷售情況以及顧客流量的變化規(guī)律。3、（本題5分）一家在線旅游平臺(tái)的民宿預(yù)訂數(shù)據(jù)包含民宿位置、房間類型、價(jià)格、預(yù)訂時(shí)間、入住評(píng)價(jià)等。探討不同位置的民宿在不同房間類型和價(jià)格下的預(yù)訂熱度和入住評(píng)價(jià)。4、（本題5分）某電信運(yùn)營商擁有用戶的通話記錄、短信數(shù)據(jù)、流量使用情況等信息。思考如何通過這些數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)用戶的行為模式，推出更合適的套餐。5、（本題5分）某在線游戲直播平臺(tái)記錄了主播數(shù)據(jù)、觀眾互動(dòng)數(shù)據(jù)、禮物打賞情況等。分析平臺(tái)的熱門主播和觀眾喜好，提升平臺(tái)的吸引力和盈利能力。四、論述題（本大題共3個(gè)小題，共30分)1、（本題10分）餐飲行業(yè)積累了大量的顧客訂單數(shù)據(jù)和評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)。詳細(xì)論述如何運(yùn)用數(shù)據(jù)分析，例如菜品受歡迎程度分析、顧客消費(fèi)習(xí)慣研究等，優(yōu)化菜單設(shè)計(jì)、改進(jìn)服務(wù)質(zhì)量，提升餐廳的經(jīng)營效益，同時(shí)分析在數(shù)據(jù)時(shí)效性、口味偏好地區(qū)差異和市場動(dòng)態(tài)變化方面的挑戰(zhàn)及解決辦法。2、（本題10分）電商平臺(tái)的用戶留存策略可以基于數(shù)據(jù)分析來制定。請?zhí)接懭绾瓮ㄟ^用戶行