吉林工程技術師范學院《時空數據挖掘基礎》2023-2024學年第二學期期末試卷

站名：站名：年級專業(yè)：姓名：學號：凡年級專業(yè)、姓名、學號錯寫、漏寫或字跡不清者，成績按零分記。…………密………………封………………線…………第1頁，共1頁吉林工程技術師范學院《時空數據挖掘基礎》

2023-2024學年第二學期期末試卷題號一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共30個小題，每小題1分，共30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、在進行數據探索性分析時，需要了解數據的分布和關系。假設要分析一個城市的房價與地理位置、房屋面積等因素的關系，以下關于探索性分析方法的描述，正確的是：（）A.只繪制簡單的圖表，不進行深入的統(tǒng)計分析B.不考慮變量之間的相關性，孤立地分析每個因素C.綜合運用數據可視化、相關性分析、分組統(tǒng)計等方法，揭示數據的潛在模式和關系，提出假設和研究方向D.忽略數據中的異常值和缺失值，認為它們不影響分析結果2、在數據分析中，如果想要比較兩個獨立樣本的均值是否有顯著差異，應該使用哪種檢驗方法？（）A.t檢驗B.方差分析C.卡方檢驗D.秩和檢驗3、在進行數據可視化時，如果數據的量級差異較大，為了更清晰地展示數據分布，以下哪種處理方式較為合適？（）A.使用相同的坐標軸刻度B.對數據進行標準化處理C.只展示部分數據D.采用多個圖表分別展示4、在數據分析中的分類算法評估指標中，以下關于準確率和召回率的說法，不正確的是（）A.準確率是指分類正確的樣本數占總樣本數的比例B.召回率是指被正確分類的正例樣本數占實際正例樣本數的比例C.在某些情況下，準確率和召回率可能存在矛盾，需要根據具體問題權衡二者的重要性D.為了綜合評估分類算法的性能，只需要關注準確率和召回率其中一個指標即可，另一個可以忽略5、數據分析中的實時數據分析要求快速處理和響應數據。假設要構建一個實時監(jiān)控系統(tǒng)來跟蹤網站的流量變化，以下關于實時數據分析技術選擇的描述，正確的是：（）A.選擇傳統(tǒng)的批處理技術，不考慮實時性要求B.采用復雜且難以維護的實時分析框架，不考慮實際需求和資源限制C.根據數據量、延遲要求和技術團隊的能力，選擇合適的實時數據分析技術，如Flink、KafkaStreams等，并進行性能優(yōu)化和監(jiān)控D.認為實時數據分析不需要考慮數據的準確性和完整性6、數據分析中的數據可視化不僅要美觀，還要具有交互性。假設要構建一個交互式的數據可視化報表，允許用戶根據自己的需求篩選和查看數據，以下哪種工具可能是最合適的？（）A.ExcelB.TableauC.PowerBID.matplotlib7、關于數據分析中的數據降維，假設數據集具有高維度，但其中可能存在冗余和無關的特征。為了減少計算復雜度并提高分析效率，以下哪種降維方法可能是有效的？（）A.主成分分析（PCA），提取主要成分B.線性判別分析（LDA），考慮類別信息C.局部線性嵌入（LLE），保留局部結構D.不進行降維，直接處理高維數據8、在數據分析的探索性分析階段，假設面對一個包含消費者購買行為的大型數據集，包括購買金額、購買頻率、購買商品類別等多個變量。為了初步了解數據的特征、分布和潛在關系，以下哪種方法可能最為有效？（）A.計算各個變量的均值、中位數和標準差等統(tǒng)計量B.進行相關性分析，確定變量之間的關聯(lián)程度C.繪制直方圖和散點圖來觀察變量的分布和關系D.隨機抽取部分數據進行簡單觀察9、在進行數據可視化時，顏色的選擇和運用可以影響信息的傳達效果。假設你要展示不同產品類別的銷售業(yè)績對比，以下關于顏色選擇的原則，哪一項是最需要遵循的？（）A.選擇鮮艷和對比度高的顏色，吸引觀眾注意力B.使用隨機的顏色分配，增加視覺的多樣性C.基于數據的邏輯和意義，選擇有區(qū)分度且符合認知習慣的顏色D.只使用自己喜歡的顏色，不考慮數據的特點10、數據分析中常用的軟件有很多，其中Excel是一種廣泛使用的工具。以下關于Excel在數據分析中的作用，錯誤的是？（）A.Excel可以進行數據的輸入、編輯和存儲B.Excel可以進行簡單的數據分析，如計算均值、標準差等C.Excel可以制作各種類型的圖表，進行數據可視化D.Excel可以處理大規(guī)模的數據集，適用于復雜的數據分析任務11、在數據預處理階段，若發(fā)現數據中存在大量缺失值，以下哪種處理方法較為合適？（）A.直接刪除含缺失值的記錄B.用均值或中位數填充缺失值C.根據其他變量推測缺失值D.以上方法均可12、數據分析中的生存分析常用于研究事件發(fā)生的時間。假設我們要研究患者接受某種治療后疾病復發(fā)的時間，以下哪個概念是生存分析中的關鍵指標？（）A.生存函數B.風險函數C.中位生存時間D.以上都是13、在進行數據分析時，異常值檢測是重要的環(huán)節(jié)。假設要在一組銷售數據中檢測異常值，以下關于異常值檢測的描述，哪一項是不準確的？（）A.可以基于數據的統(tǒng)計特征，如均值和標準差，來確定異常值的范圍B.箱線圖能夠直觀地展示數據的分布情況，并幫助識別異常值C.異常值一定是錯誤的數據，應該直接刪除，以免影響分析結果D.考慮數據的業(yè)務背景和上下文信息，有助于更準確地判斷異常值14、在數據分析的實際應用中，模型的部署和更新是重要環(huán)節(jié)。假設你已經建立了一個預測模型并投入使用，以下關于模型更新的策略，哪一項是最合理的？（）A.定期重新訓練模型，使用最新的數據B.只有當模型性能明顯下降時才進行更新C.從不更新模型，認為初始模型足夠好D.隨機選擇時間更新模型15、在數據分析中，若要研究多個變量之間的非線性關系，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16、在數據分析中，如果數據存在偏差，可能會導致分析結果不準確。以下哪種情況可能導致數據偏差？（）A.抽樣方法不合理B.數據錄入錯誤C.樣本量過小D.以上都是17、在進行回歸分析時，如果自變量之間存在高度的多重共線性，會對模型產生什么影響？（）A.提高模型的準確性B.使模型更易于解釋C.導致系數估計不準確D.增加模型的穩(wěn)定性18、在建立分類模型時，如果數據存在類別不平衡問題，以下哪種技術可以用于數據增強？（）A.生成對抗網絡B.自編碼器C.變分自編碼器D.以上都不是19、在處理大規(guī)模數據時，分布式計算框架能夠提高計算效率。假設要對數十億條的用戶行為數據進行分析，需要快速完成復雜的計算任務。以下哪個分布式計算框架在處理這種海量數據時更具優(yōu)勢？（）A.HadoopB.SparkC.FlinkD.Storm20、在進行數據可視化時，若要展示數據的分布情況，以下哪種圖表最為合適？（）A.折線圖B.柱狀圖C.箱線圖D.餅圖21、在數據分析中，對于時間序列數據，例如股票價格、氣溫變化等，需要進行預測和趨勢分析。以下哪種方法可能在處理時間序列數據時表現較好？（）A.ARIMA模型B.決策樹C.樸素貝葉斯D.以上都不是22、在數據分析的倫理和法律方面，需要遵循一定的原則和規(guī)范。假設你處理的是包含個人敏感信息的數據，以下關于數據處理的做法，哪一項是最符合倫理和法律要求的？（）A.在未獲得授權的情況下，將數據用于其他商業(yè)目的B.對數據進行匿名化處理，確保無法追溯到個人身份C.忽視數據的隱私保護，認為分析結果更重要D.隨意分享數據給第三方機構23、當分析一個社交媒體平臺上用戶的行為數據，包括發(fā)布內容的頻率、互動情況、關注對象等，以了解用戶的興趣和社交網絡結構。考慮到數據的多樣性和復雜性，以下哪種數據可視化方式可能有助于更直觀地呈現分析結果？（）A.柱狀圖B.折線圖C.餅圖D.社交網絡圖24、在數據分析中，模型的可解釋性對于理解和信任模型結果很重要。假設你建立了一個復雜的機器學習模型，以下關于提高模型可解釋性的方法，哪一項是最有效的？（）A.使用黑盒模型，不關注可解釋性B.繪制模型的決策樹，直觀展示決策過程C.只關注模型的預測準確率，不考慮解釋性D.對模型的內部工作原理不做任何解釋，讓用戶自行理解25、在數據分析中，評估模型的性能是重要的環(huán)節(jié)。假設我們已經建立了一個預測模型。以下關于模型評估的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以使用交叉驗證來評估模型的穩(wěn)定性和泛化能力B.混淆矩陣可以幫助我們分析模型在不同類別上的預測情況C.準確率是評估模型性能的唯一指標，準確率越高模型越好D.可以根據具體問題選擇合適的評估指標，如召回率、F1值等26、假設我們有一組銷售數據，要分析不同產品類別的銷售額在總銷售額中的占比情況，以下哪種圖表最能直觀地展示結果？（）A.折線圖B.柱狀圖C.餅圖D.箱線圖27、假設要分析某電商平臺用戶的購買行為隨時間的變化趨勢，以下哪種可視化方法較為合適？（）A.折線圖B.柱狀圖C.餅圖D.箱線圖28、在進行數據分析時，如果需要對數據進行標準化處理以消除量綱的影響，以下哪種方法在Python中常用？（）A.StandardScaler類B.MinMaxScaler類C.Normalizer類D.以上都是29、對于一個包含分類變量和數值變量的數據集，若要進行關聯(lián)規(guī)則挖掘，以下哪種方法較為合適？（）A.Apriori算法B.FP-Growth算法C.Eclat算法D.以上都是30、數據分析中的回歸分析用于研究變量之間的關系。假設要探究廣告投入與產品銷售額之間的關系，以下關于回歸分析的描述，正確的是：（）A.簡單線性回歸一定能準確反映兩者的關系，無需考慮其他因素B.不考慮數據的正態(tài)性和方差齊性，直接進行回歸分析C.在進行回歸分析前，對數據進行預處理和假設檢驗，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.只關注回歸方程的系數，不考慮模型的殘差和預測能力二、論述題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）在醫(yī)療科研領域，臨床實驗數據、基因數據等大量產生。詳細論述如何運用數據分析，例如疾病標志物發(fā)現、藥物研發(fā)輔助等，加速醫(yī)療科研進展，同時分析在數據質量控制、生物信息學專業(yè)知識要求和倫理審查方面的挑戰(zhàn)及解決辦法。2、（本題5分）在在線游戲的運營中，數據分析可以優(yōu)化游戲內經濟系統(tǒng)和玩家留存。以某大型多人在線游戲為例，探討如何運用數據分析來平衡游戲內資源產出與消耗、制定付費策略、提高玩家活躍度，以及如何根據玩家行為數據進行游戲更新和改進。3、（本題5分）制造業(yè)的設備維護管理中，如何運用數據分析來預測設備故障、安排維護計劃和降低停機時間？請詳細論述設備運行數據的采集和分析方法，以及維護策略的優(yōu)化。4、（本題5分）對于社交媒體的影響力評估，論述如何運用數據分析衡量用戶的影響力和傳播效果，為品牌推廣和社交營銷提供決策支持。5、（本題5分）分析在在線教育平臺的學習行為數據中，如何發(fā)現學生的學習習慣和問題，提供個性化的學習建議和輔導。三、簡答題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）數據分析中常使用回歸分析來研究變量之間的關系。請解釋線性回歸和非線性回歸的區(qū)別，并說明在何種情況下應選擇非線性回歸模型。2、（本題5分）在處理音頻數據時，常用的數據分析方法和技術有哪些？解釋音頻特征提取、語音識別等概念，并舉例說明應用。3、（本題5分）在進行時間序列數據分析時，常用的預測方法有哪些？請詳細說明這些方法的特點和適用場景。4、（本題5分）描述在數據分析中，如何進行數據的不確定性量化，包括