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裝訂線裝訂線PAGE2第1頁,共3頁皖西衛(wèi)生職業(yè)學(xué)院《數(shù)據(jù)分析實驗》
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15個小題,每小題1分,共15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、假設(shè)要分析一個零售企業(yè)的庫存數(shù)據(jù),包括商品種類、庫存數(shù)量、銷售速度等,以制定合理的補貨策略。以下哪個因素可能對庫存管理的效率產(chǎn)生最大影響?()A.商品的銷售預(yù)測準(zhǔn)確性B.供應(yīng)商的交貨時間C.庫存成本D.以上都是2、在數(shù)據(jù)庫設(shè)計中,以下哪個原則有助于提高數(shù)據(jù)庫的性能和可擴展性?()A.規(guī)范化B.反規(guī)范化C.減少冗余D.增加索引3、數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)融合是將多個數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)整合在一起。假設(shè)要整合來自不同部門的銷售數(shù)據(jù)和客戶數(shù)據(jù),以下關(guān)于數(shù)據(jù)融合方法的描述,正確的是:()A.簡單地將數(shù)據(jù)拼接在一起,不處理數(shù)據(jù)格式和語義的差異B.不進(jìn)行數(shù)據(jù)的清洗和轉(zhuǎn)換,直接使用原始數(shù)據(jù)進(jìn)行融合C.運用數(shù)據(jù)清洗、轉(zhuǎn)換和匹配技術(shù),解決數(shù)據(jù)格式、單位和語義的不一致,確保融合后數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可用性D.認(rèn)為數(shù)據(jù)融合不會引入誤差和沖突,不進(jìn)行質(zhì)量檢查4、在數(shù)據(jù)分析中,數(shù)據(jù)清洗是至關(guān)重要的一步。假設(shè)我們有一個包含大量客戶信息的數(shù)據(jù)集,其中存在缺失值、錯誤數(shù)據(jù)和重復(fù)記錄等問題。為了得到高質(zhì)量、準(zhǔn)確且可用的數(shù)據(jù),以下哪種數(shù)據(jù)清洗方法通常是首先考慮的?()A.直接刪除包含缺失值或錯誤數(shù)據(jù)的記錄B.采用合適的方法填充缺失值,例如使用均值、中位數(shù)或其他統(tǒng)計值C.對重復(fù)記錄進(jìn)行隨機選擇保留D.忽略數(shù)據(jù)中的問題,直接進(jìn)行分析5、在數(shù)據(jù)分析中,對于一個包含多個變量的數(shù)據(jù)集,需要確定哪些變量對目標(biāo)變量的影響最大。假設(shè)變量之間存在復(fù)雜的非線性關(guān)系,以下哪種方法可能有助于進(jìn)行變量篩選和特征工程?()A.逐步回歸B.隨機森林C.支持向量機D.以上都是6、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,而非僅僅是相關(guān)性。假設(shè)你想研究廣告投入與產(chǎn)品銷售之間的關(guān)系,以下關(guān)于因果推斷方法的選擇,哪一項是最關(guān)鍵的?()A.進(jìn)行隨機對照實驗,控制其他因素來確定因果關(guān)系B.基于觀察數(shù)據(jù),使用回歸分析來推斷因果關(guān)系C.僅僅依靠相關(guān)系數(shù)來判斷因果關(guān)系D.主觀猜測和經(jīng)驗判斷因果關(guān)系7、數(shù)據(jù)分析中的特征工程用于創(chuàng)建和選擇對模型有用的特征。假設(shè)我們要對一組圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。以下關(guān)于特征工程的描述,哪一項是不準(zhǔn)確的?()A.可以通過提取圖像的顏色、形狀、紋理等特征來表示圖像B.特征選擇可以去除冗余和無關(guān)的特征,提高模型的效率和性能C.特征工程只適用于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),對圖像、音頻等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)不適用D.可以使用特征縮放、編碼等方法對特征進(jìn)行預(yù)處理8、在進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化時,若要展示數(shù)據(jù)的分布和趨勢,以下哪種組合的圖表較為合適?()A.直方圖和折線圖B.箱線圖和散點圖C.餅圖和柱狀圖D.雷達(dá)圖和樹形圖9、在處理文本數(shù)據(jù)時,除了常見的英文文本,還可能涉及到其他語言。假設(shè)我們要分析中文文本,以下哪個步驟在中文文本處理中可能與英文文本處理有所不同?()A.分詞B.詞干提取C.停用詞處理D.以上都是10、在數(shù)據(jù)分析中,數(shù)據(jù)抽樣是一種常用的方法。以下關(guān)于數(shù)據(jù)抽樣的說法中,錯誤的是?()A.數(shù)據(jù)抽樣可以減少數(shù)據(jù)分析的時間和成本,同時保證樣本具有代表性B.隨機抽樣是一種常用的數(shù)據(jù)抽樣方法,能夠確保每個數(shù)據(jù)點被選中的概率相等C.分層抽樣可以根據(jù)某些特征將數(shù)據(jù)分為不同層次,然后從各層次中進(jìn)行抽樣D.數(shù)據(jù)抽樣的樣本大小越大,分析結(jié)果就越準(zhǔn)確,因此應(yīng)盡量選擇大樣本11、對于一個具有多個特征的數(shù)據(jù)集,若要進(jìn)行特征選擇,以下哪種方法是基于特征重要性評估的?()A.遞歸特征消除B.基于隨機森林的特征重要性評估C.基于LASSO回歸的特征選擇D.以上都是12、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,這些極端值可能會對后續(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B.對極端值進(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)13、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14、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時,特征工程對于模型的性能有著重要影響。假設(shè)你正在處理一個預(yù)測房價的數(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15、在建立分類模型時,如果數(shù)據(jù)存在類別不平衡問題,以下哪種技術(shù)可以用于數(shù)據(jù)增強?()A.生成對抗網(wǎng)絡(luò)B.自編碼器C.變分自編碼器D.以上都不是二、簡答題(本大題共4個小題,共20分)1、(本題5分)簡述數(shù)據(jù)庫查詢語言(如SQL)在數(shù)據(jù)分析中的作用和基本操作,舉例說明如何使用SQL進(jìn)行數(shù)據(jù)篩選、聚合和關(guān)聯(lián)。2、(本題5分)解釋數(shù)據(jù)可視化中的動態(tài)可視化,說明如何通過動態(tài)效果展示數(shù)據(jù)隨時間或其他變量的變化,舉例說明其應(yīng)用場景。3、(本題5分)簡述數(shù)據(jù)倉庫中的存儲過程的作用和編寫原則,說明如何通過存儲過程提高數(shù)據(jù)處理的效率和可維護(hù)性。4、(本題5分)解釋什么是聯(lián)邦遷移學(xué)習(xí),說明其在跨機構(gòu)數(shù)據(jù)合作和模型遷移中的應(yīng)用和優(yōu)勢,并舉例分析。三、論述題(本大題共5個小題,共25分)1、(本題5分)在能源交易市場中,數(shù)據(jù)分析對于價格預(yù)測和交易策略制定至關(guān)重要。以某能源交易公司為例,論述如何利用數(shù)據(jù)分析來預(yù)測能源價格波動、制定最優(yōu)交易策略、管理風(fēng)險,以及如何整合市場數(shù)據(jù)和宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)。2、(本題5分)分析在電商平臺的社交電商模式中,如何運用數(shù)據(jù)分析挖掘社交關(guān)系的價值,促進(jìn)用戶之間的互動和購買行為。3、(本題5分)在社交電商領(lǐng)域,用戶的社交關(guān)系數(shù)據(jù)、購物分享數(shù)據(jù)等逐漸增多。分析如何借助數(shù)據(jù)分析手段,如社交影響力評估、商品推薦優(yōu)化等,促進(jìn)社交電商的發(fā)展,同時探討在數(shù)據(jù)隱私保護(hù)、社交關(guān)系動態(tài)變化和商品質(zhì)量把控方面可能面臨的問題及應(yīng)對方法。4、(本題5分)在物流倉儲管理中,數(shù)據(jù)分析可以優(yōu)化倉庫布局和庫存管理。以某大型物流倉庫為例,闡述如何通過數(shù)據(jù)分析來確定貨物存儲位置、預(yù)測庫存需求、降低庫存成本,以及如何應(yīng)對快速變化的市場需求和物流配送要求。5、(本題5分)在金融市場的量化投資中,數(shù)據(jù)分析和算法交易發(fā)揮著重要作用。以某量化投資基金為例,討論如何利用數(shù)據(jù)分析來構(gòu)建投資策略、篩選股票、控制風(fēng)險,以及如何應(yīng)對市場的突發(fā)事件和模型失效的風(fēng)險。四、案例分析題(本大題共4個小題,共40分)1、(本題10分)某汽車租賃公司掌握了車輛租賃記錄、客戶信息、車輛維護(hù)成本等數(shù)據(jù)。思考如何通過這些數(shù)據(jù)進(jìn)行客戶細(xì)分和定價策略優(yōu)化。2、(本題10分)某電商平臺的母嬰產(chǎn)品類目擁有銷售數(shù)據(jù),包括品牌、產(chǎn)品類別、價格、銷量、用戶年齡等。分析不同年齡段用
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