天津醫(yī)學(xué)高等專(zhuān)科學(xué)?！稊?shù)據(jù)挖掘與商業(yè)智能》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷

學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場(chǎng)____________準(zhǔn)考證號(hào)學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場(chǎng)____________準(zhǔn)考證號(hào)…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁(yè)，共3頁(yè)天津醫(yī)學(xué)高等專(zhuān)科學(xué)?！稊?shù)據(jù)挖掘與商業(yè)智能》

2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷題號(hào)一二三四總分得分一、單選題（本大題共25個(gè)小題，每小題1分，共25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2、數(shù)據(jù)分析中的生存分析常用于研究事件發(fā)生的時(shí)間。假設(shè)我們要研究患者接受某種治療后疾病復(fù)發(fā)的時(shí)間，以下哪個(gè)概念是生存分析中的關(guān)鍵指標(biāo)？（）A.生存函數(shù)B.風(fēng)險(xiǎn)函數(shù)C.中位生存時(shí)間D.以上都是3、在對(duì)一家公司的人力資源數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，例如員工的績(jī)效評(píng)估、工作年限、培訓(xùn)經(jīng)歷等，以找出影響員工績(jī)效的因素，并為人力資源決策提供支持。以下哪種分析方法可能有助于發(fā)現(xiàn)潛在的模式和關(guān)系？（）A.主成分分析B.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘C.文本挖掘D.以上都是4、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，選擇合適的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)能有效描述數(shù)據(jù)特征。假設(shè)要分析一組學(xué)生考試成績(jī)的集中趨勢(shì)和離散程度，以下關(guān)于統(tǒng)計(jì)指標(biāo)選擇的描述，正確的是：（）A.僅使用平均數(shù)來(lái)描述成績(jī)的集中趨勢(shì)，忽略中位數(shù)和眾數(shù)B.用方差衡量離散程度，但不考慮標(biāo)準(zhǔn)差C.同時(shí)采用平均數(shù)、中位數(shù)和眾數(shù)來(lái)描述集中趨勢(shì)，并結(jié)合標(biāo)準(zhǔn)差和方差衡量離散程度D.隨意選擇一個(gè)統(tǒng)計(jì)指標(biāo)，不考慮其適用場(chǎng)景和數(shù)據(jù)特點(diǎn)5、數(shù)據(jù)分析中的特征工程用于創(chuàng)建和選擇對(duì)模型有用的特征。假設(shè)我們要對(duì)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(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.可以通過(guò)提取圖像的顏色、形狀、紋理等特征來(lái)表示圖像B.特征選擇可以去除冗余和無(wú)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(duì)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(duì)特征進(jìn)行預(yù)處理6、在進(jìn)行數(shù)據(jù)聚類(lèi)時(shí)，需要確定合適的聚類(lèi)數(shù)量。假設(shè)我們使用K-Means算法進(jìn)行聚類(lèi)，以下哪種方法可以幫助我們選擇最優(yōu)的K值？（）A.肘部法則B.輪廓系數(shù)C.均方誤差D.以上都是7、在處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)時(shí)，例如股票價(jià)格的歷史數(shù)據(jù)。假設(shè)要預(yù)測(cè)未來(lái)一段時(shí)間的股票價(jià)格，以下哪種方法可能會(huì)受到數(shù)據(jù)季節(jié)性波動(dòng)的較大影響？（）A.移動(dòng)平均法B.指數(shù)平滑法C.ARIMA模型D.隨機(jī)森林模型8、在數(shù)據(jù)分析中，建立預(yù)測(cè)模型是常見(jiàn)的任務(wù)之一。假設(shè)我們要預(yù)測(cè)下個(gè)月的產(chǎn)品銷(xiāo)售量。以下關(guān)于預(yù)測(cè)模型的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.線性回歸模型假設(shè)自變量和因變量之間存在線性關(guān)系，適用于簡(jiǎn)單的預(yù)測(cè)問(wèn)題B.決策樹(shù)模型易于理解和解釋?zhuān)赡軙?huì)出現(xiàn)過(guò)擬合的問(wèn)題C.隨機(jī)森林是由多個(gè)決策樹(shù)組成的集成模型，性能通常優(yōu)于單個(gè)決策樹(shù)D.預(yù)測(cè)模型一旦建立，就不需要根據(jù)新的數(shù)據(jù)進(jìn)行更新和調(diào)整9、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)用于存儲(chǔ)和管理大量的數(shù)據(jù)。假設(shè)一個(gè)企業(yè)要建立數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。以下關(guān)于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的描述，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)通常是經(jīng)過(guò)整合和清洗的，質(zhì)量較高B.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)支持復(fù)雜的查詢(xún)和分析操作，能夠快速返回結(jié)果C.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)更新頻率較低，一般是定期批量更新D.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)可以直接替代業(yè)務(wù)系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)庫(kù)，用于日常的事務(wù)處理10、數(shù)據(jù)分析在交通領(lǐng)域的應(yīng)用日益重要。以下關(guān)于數(shù)據(jù)分析在交通流量預(yù)測(cè)中的作用，不準(zhǔn)確的是（）A.可以基于歷史交通數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)的交通流量變化B.幫助交通管理部門(mén)優(yōu)化信號(hào)燈設(shè)置，緩解交通擁堵C.數(shù)據(jù)分析能夠?yàn)橹悄軐?dǎo)航系統(tǒng)提供實(shí)時(shí)的路況信息，為駕駛員規(guī)劃最優(yōu)路線D.數(shù)據(jù)分析在交通流量預(yù)測(cè)中的作用有限，無(wú)法應(yīng)對(duì)突發(fā)的交通事件和特殊情況11、假設(shè)要分析消費(fèi)者對(duì)新產(chǎn)品的反饋意見(jiàn)，以下關(guān)于意見(jiàn)分析方法的描述，正確的是：（）A.人工閱讀所有反饋意見(jiàn)，憑主觀判斷總結(jié)主要觀點(diǎn)B.利用自然語(yǔ)言處理技術(shù)對(duì)反饋進(jìn)行分類(lèi)和情感分析C.只關(guān)注反饋中的負(fù)面意見(jiàn)，忽略正面意見(jiàn)D.對(duì)于模糊不清的反饋意見(jiàn)，直接忽略不計(jì)12、在數(shù)據(jù)分析中，模型的可解釋性對(duì)于理解和信任模型結(jié)果很重要。假設(shè)你建立了一個(gè)復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，以下關(guān)于提高模型可解釋性的方法，哪一項(xiàng)是最有效的？（）A.使用黑盒模型，不關(guān)注可解釋性B.繪制模型的決策樹(shù)，直觀展示決策過(guò)程C.只關(guān)注模型的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率，不考慮解釋性D.對(duì)模型的內(nèi)部工作原理不做任何解釋?zhuān)層脩?hù)自行理解13、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，數(shù)據(jù)采樣是一種常見(jiàn)的技術(shù)。假設(shè)要從一個(gè)大規(guī)模的數(shù)據(jù)集中抽取樣本進(jìn)行分析，以下關(guān)于數(shù)據(jù)采樣的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.隨機(jī)采樣能夠保證每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)被抽取的概率相等，具有較好的代表性B.分層采樣可以根據(jù)某些特征將數(shù)據(jù)集分層，然后從各層中抽取樣本，以確保樣本的多樣性C.采樣的樣本量越大，分析結(jié)果就越接近總體的真實(shí)情況，但也會(huì)增加計(jì)算成本D.數(shù)據(jù)采樣可以隨意進(jìn)行，不需要考慮數(shù)據(jù)的分布和特征14、在數(shù)據(jù)挖掘中，K-Means聚類(lèi)算法是一種常見(jiàn)的聚類(lèi)方法。以下關(guān)于K-Means算法的缺點(diǎn)，不正確的是？（）A.對(duì)初始聚類(lèi)中心敏感B.容易陷入局部最優(yōu)解C.不能處理非球形的簇D.計(jì)算復(fù)雜度高15、數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估需要從多個(gè)方面衡量數(shù)據(jù)的優(yōu)劣。假設(shè)要評(píng)估一個(gè)收集的市場(chǎng)調(diào)研數(shù)據(jù)的質(zhì)量，包括準(zhǔn)確性、完整性、一致性和時(shí)效性等方面。以下哪種數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估指標(biāo)在綜合評(píng)估數(shù)據(jù)質(zhì)量時(shí)更具全面性和客觀性？（）A.數(shù)據(jù)質(zhì)量得分B.數(shù)據(jù)質(zhì)量矩陣C.數(shù)據(jù)質(zhì)量報(bào)告D.以上方法效果相同16、在數(shù)據(jù)分析中，相關(guān)性分析用于研究?jī)蓚€(gè)變量之間的關(guān)系。假設(shè)要分析身高和體重之間的相關(guān)性，以下關(guān)于相關(guān)性分析的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.可以使用皮爾遜相關(guān)系數(shù)來(lái)衡量線性相關(guān)性的強(qiáng)度和方向B.相關(guān)性強(qiáng)并不意味著存在因果關(guān)系，只是表明變量之間存在某種關(guān)聯(lián)C.即使相關(guān)系數(shù)為零，也不能完全排除變量之間存在非線性關(guān)系的可能D.相關(guān)性分析的結(jié)果不受數(shù)據(jù)范圍和樣本大小的影響17、數(shù)據(jù)分析中的模型評(píng)估指標(biāo)用于衡量模型的性能。假設(shè)要評(píng)估一個(gè)預(yù)測(cè)客戶(hù)流失的模型，以下關(guān)于評(píng)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(píng)估指標(biāo)，隨意使用通用指標(biāo)C.結(jié)合業(yè)務(wù)場(chǎng)景和問(wèn)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(píng)估模型在不同方面的表現(xiàn)，并根據(jù)評(píng)估結(jié)果進(jìn)行優(yōu)化和改進(jìn)D.認(rèn)為模型評(píng)估指標(biāo)越高越好，不考慮指標(biāo)之間的平衡和trade-off18、對(duì)于一個(gè)具有時(shí)間戳的數(shù)據(jù)集合，若要進(jìn)行時(shí)間序列分析，以下哪個(gè)工具或庫(kù)可能會(huì)被使用？（）A.PandasB.NumPyC.MatplotlibD.Scikit-learn19、在處理大數(shù)據(jù)時(shí)，分布式計(jì)算框架發(fā)揮了重要作用。以下關(guān)于分布式計(jì)算框架的描述，正確的是：（）A.Hadoop僅適用于數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，不支持?jǐn)?shù)據(jù)處理B.Spark相比Hadoop，在迭代計(jì)算方面性能更優(yōu)C.分布式計(jì)算框架可以解決數(shù)據(jù)的一致性問(wèn)題，但無(wú)法提高計(jì)算效率D.分布式計(jì)算框架中的節(jié)點(diǎn)之間不需要進(jìn)行通信和協(xié)調(diào)20、在進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化時(shí)，若要展示數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)分析中，預(yù)測(cè)模型的穩(wěn)定性和可靠性是重要的考慮因素。假設(shè)要評(píng)估一個(gè)預(yù)測(cè)模型在不同時(shí)間段和不同數(shù)據(jù)集上的表現(xiàn)，以下關(guān)于模型穩(wěn)定性和可靠性的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以通過(guò)多次重復(fù)實(shí)驗(yàn)和交叉驗(yàn)證來(lái)評(píng)估模型的穩(wěn)定性B.模型在不同數(shù)據(jù)集上的性能差異較大，說(shuō)明模型的可靠性較低C.只要模型在訓(xùn)練集上表現(xiàn)良好，就可以認(rèn)為模型是穩(wěn)定和可靠的D.對(duì)模型進(jìn)行監(jiān)控和更新，以適應(yīng)數(shù)據(jù)的變化和新的業(yè)務(wù)需求22、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，需要考慮數(shù)據(jù)的時(shí)效性和動(dòng)態(tài)性。假設(shè)要分析實(shí)時(shí)的交通流量數(shù)據(jù)，以?xún)?yōu)化交通信號(hào)燈控制策略。以下哪種數(shù)據(jù)分析方法在處理這種實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)時(shí)更能及時(shí)提供有效的決策支持？（）A.流數(shù)據(jù)分析B.批量數(shù)據(jù)分析C.離線數(shù)據(jù)分析D.以上方法效果相同23、在數(shù)據(jù)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(shè)你處理的是包含個(gè)人敏感信息的數(shù)據(jù)，以下關(guān)于數(shù)據(jù)處理的做法，哪一項(xiàng)是最符合倫理和法律要求的？（）A.在未獲得授權(quán)的情況下，將數(shù)據(jù)用于其他商業(yè)目的B.對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行匿名化處理，確保無(wú)法追溯到個(gè)人身份C.忽視數(shù)據(jù)的隱私保護(hù)，認(rèn)為分析結(jié)果更重要D.隨意分享數(shù)據(jù)給第三方機(jī)構(gòu)24、在進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化時(shí)，若要同時(shí)展示多個(gè)變量之間的關(guān)系，以下哪種圖表較為合適？（）A.散點(diǎn)圖矩陣B.雷達(dá)圖C.熱力圖D.樹(shù)狀圖25、在數(shù)據(jù)分析的過(guò)程中，數(shù)據(jù)清洗是至關(guān)重要的一步。假設(shè)你獲取了一份包含大量客戶(hù)信息的數(shù)據(jù)集，其中存在缺失值、錯(cuò)誤數(shù)據(jù)和重復(fù)記錄等問(wèn)題。以下關(guān)于數(shù)據(jù)清洗方法的選擇，哪一項(xiàng)是最為關(guān)鍵的？（）A.直接刪除包含缺失值或錯(cuò)誤數(shù)據(jù)的記錄，以保持?jǐn)?shù)據(jù)的簡(jiǎn)潔性B.采用均值或中位數(shù)來(lái)填充缺失值，不考慮數(shù)據(jù)的分布特征C.通過(guò)數(shù)據(jù)驗(yàn)證和邏輯檢查來(lái)修正錯(cuò)誤數(shù)據(jù)，并去除重復(fù)記錄D.忽略數(shù)據(jù)中的問(wèn)題，直接進(jìn)行后續(xù)的分析二、簡(jiǎn)答題（本大題共4個(gè)小題，共20分)1、（本題5分）解釋數(shù)據(jù)可視化中的小多圖設(shè)計(jì)，說(shuō)明如何通過(guò)小多圖展示多個(gè)相關(guān)的數(shù)據(jù)視圖，以進(jìn)行對(duì)比和分析。2、（本題5分）簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)挖掘中的社交網(wǎng)絡(luò)分析，包括中心性分析、社區(qū)發(fā)現(xiàn)等，說(shuō)明其在社交平臺(tái)和企業(yè)中的應(yīng)用。3、（本題5分）闡述數(shù)據(jù)分析中的模型融合中的Stacking方法的原理和步驟，并舉例說(shuō)明如何通過(guò)Stacking提高模型的預(yù)測(cè)性能。4、（本題5分）在大數(shù)據(jù)分析中，如何進(jìn)行數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)處理？請(qǐng)介紹相關(guān)的技術(shù)和框架，如SparkStreaming、Flink等，并舉例說(shuō)明其應(yīng)用。三、案例分析題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）某電商平臺(tái)的美妝工具類(lèi)目擁有銷(xiāo)售數(shù)據(jù)，包括品牌、產(chǎn)品類(lèi)型、價(jià)格、銷(xiāo)量、促銷(xiāo)活動(dòng)等。分析促銷(xiāo)活動(dòng)對(duì)不同品牌和類(lèi)型美妝工具銷(xiāo)量的提升效果。2、（本題5分）某電商平臺(tái)的運(yùn)動(dòng)服飾類(lèi)目擁有銷(xiāo)售數(shù)據(jù)，包括品牌、款式、顏色、價(jià)格、銷(xiāo)量、季節(jié)因素等。分析季節(jié)因素對(duì)不同品牌、款式和顏色運(yùn)動(dòng)服飾銷(xiāo)量的影響。3、（本題5分）某在線心理咨詢(xún)平臺(tái)保存了咨詢(xún)數(shù)據(jù)、用戶(hù)心理問(wèn)題類(lèi)型、咨詢(xún)效果反饋等。優(yōu)化咨詢(xún)師匹配和咨詢(xún)服務(wù)，滿(mǎn)足用戶(hù)需求。4、（本題5分）某餐飲企業(yè)記錄了各門(mén)店的營(yíng)業(yè)數(shù)據(jù)，涵蓋菜品類(lèi)別、銷(xiāo)售額、顧客流量、營(yíng)業(yè)時(shí)段等。分析不同營(yíng)業(yè)時(shí)段各類(lèi)菜品的銷(xiāo)售情況以及顧客流量的變化規(guī)律。5、（本題5分）一家健身中心的團(tuán)體課程記錄了會(huì)員數(shù)據(jù)，包括課程類(lèi)型、教練風(fēng)格、會(huì)員參與度、續(xù)課意愿等。探討課程類(lèi)型和教練風(fēng)格對(duì)會(huì)員參與度和續(xù)課意愿的影響。四、論述題（本大題共3個(gè)小題，共30分)1、（本題10分）在保險(xiǎn)行業(yè)，客戶(hù)的投保數(shù)據(jù)、理賠數(shù)據(jù)和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估數(shù)據(jù)等大