北??叼B(yǎng)職業(yè)學(xué)院《數(shù)據(jù)挖掘基礎(chǔ)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第1頁
北??叼B(yǎng)職業(yè)學(xué)院《數(shù)據(jù)挖掘基礎(chǔ)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第2頁
北??叼B(yǎng)職業(yè)學(xué)院《數(shù)據(jù)挖掘基礎(chǔ)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第3頁
北海康養(yǎng)職業(yè)學(xué)院《數(shù)據(jù)挖掘基礎(chǔ)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第4頁
北??叼B(yǎng)職業(yè)學(xué)院《數(shù)據(jù)挖掘基礎(chǔ)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第5頁
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自覺遵守考場(chǎng)紀(jì)律如考試作弊此答卷無效密自覺遵守考場(chǎng)紀(jì)律如考試作弊此答卷無效密封線第1頁,共3頁北??叼B(yǎng)職業(yè)學(xué)院

《數(shù)據(jù)挖掘基礎(chǔ)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷院(系)_______班級(jí)_______學(xué)號(hào)_______姓名_______題號(hào)一二三四總分得分一、單選題(本大題共20個(gè)小題,每小題2分,共40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)關(guān)聯(lián)分析時(shí),需要找出不同變量之間的關(guān)系。假設(shè)要分析客戶購買行為與促銷活動(dòng)之間的關(guān)聯(lián),以下關(guān)于關(guān)聯(lián)分析方法的描述,正確的是:()A.只關(guān)注表面的關(guān)聯(lián),不深入分析內(nèi)在的因果關(guān)系B.不考慮數(shù)據(jù)的分布和異常值,直接進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析C.運(yùn)用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘、相關(guān)性分析等方法,同時(shí)考慮數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和業(yè)務(wù)背景,挖掘有價(jià)值的關(guān)聯(lián)模式,并對(duì)結(jié)果進(jìn)行解釋和驗(yàn)證D.認(rèn)為關(guān)聯(lián)分析結(jié)果一定能直接用于制定營銷策略,不進(jìn)行進(jìn)一步的評(píng)估和優(yōu)化2、數(shù)據(jù)分析中的文本分析用于處理非結(jié)構(gòu)化的文本數(shù)據(jù)。假設(shè)要從大量的客戶評(píng)論中提取關(guān)鍵信息和情感傾向,以下關(guān)于文本分析方法的描述,正確的是:()A.僅使用簡(jiǎn)單的關(guān)鍵詞計(jì)數(shù),不考慮文本的語義和語境B.不進(jìn)行文本的預(yù)處理和清洗,直接應(yīng)用分析算法C.采用自然語言處理技術(shù),包括詞法分析、句法分析、情感分析等,對(duì)文本進(jìn)行預(yù)處理、特征提取和建模,以準(zhǔn)確理解和挖掘文本中的信息D.認(rèn)為文本分析結(jié)果一定準(zhǔn)確可靠,不需要人工驗(yàn)證和修正3、數(shù)據(jù)挖掘在發(fā)現(xiàn)潛在模式和知識(shí)方面具有重要作用。假設(shè)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)挖掘技術(shù)選擇的描述,正確的是:()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,有助于推薦系統(tǒng)的構(gòu)建B.決策樹算法不適合處理這種大量且復(fù)雜的用戶購買數(shù)據(jù)C.聚類分析不能用于區(qū)分具有不同購買行為的用戶群體D.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在數(shù)據(jù)挖掘中應(yīng)用有限,效果不如傳統(tǒng)方法4、在數(shù)據(jù)分析中,社交網(wǎng)絡(luò)分析用于研究人與人之間的關(guān)系。假設(shè)要分析一個(gè)社交網(wǎng)絡(luò)中用戶的影響力,以下關(guān)于社交網(wǎng)絡(luò)分析的描述,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.中心性指標(biāo),如度中心性、介數(shù)中心性和接近中心性,可以衡量節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)中的重要性B.社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法可以將網(wǎng)絡(luò)劃分為不同的社區(qū),揭示潛在的群體結(jié)構(gòu)C.社交網(wǎng)絡(luò)分析只關(guān)注節(jié)點(diǎn)之間的連接關(guān)系,不考慮節(jié)點(diǎn)的屬性信息D.可以通過傳播模型來模擬信息在社交網(wǎng)絡(luò)中的傳播過程5、在數(shù)據(jù)分析中,建立回歸模型用于預(yù)測(cè)是常見的任務(wù)。假設(shè)我們要根據(jù)房屋的面積、位置和房齡等因素來預(yù)測(cè)房?jī)r(jià),以下哪種回歸模型可能在這種情況下表現(xiàn)較好?()A.線性回歸B.邏輯回歸C.多項(xiàng)式回歸D.嶺回歸6、在處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)時(shí),除了考慮趨勢(shì)和季節(jié)性,還需要考慮數(shù)據(jù)的隨機(jī)性。假設(shè)要使用一種方法來平滑時(shí)間序列數(shù)據(jù),同時(shí)保留數(shù)據(jù)的主要特征,以下哪種方法可能是合適的?()A.簡(jiǎn)單移動(dòng)平均B.加權(quán)移動(dòng)平均C.指數(shù)加權(quán)移動(dòng)平均D.以上方法都可以7、數(shù)據(jù)分析中的文本分類任務(wù)需要對(duì)大量文本進(jìn)行自動(dòng)分類。假設(shè)要對(duì)新聞文章進(jìn)行分類,如政治、經(jīng)濟(jì)、體育等類別,文本內(nèi)容多樣且語言表達(dá)復(fù)雜。以下哪種方法在處理這種多類別文本分類問題時(shí)更能提高分類準(zhǔn)確性?()A.使用深度學(xué)習(xí)模型,如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)B.基于詞向量的傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)分類算法C.依賴人工制定的分類規(guī)則D.隨機(jī)分類8、當(dāng)分析一個(gè)社交媒體平臺(tái)上用戶的行為數(shù)據(jù),包括發(fā)布內(nèi)容的頻率、互動(dòng)情況、關(guān)注對(duì)象等,以了解用戶的興趣和社交網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)??紤]到數(shù)據(jù)的多樣性和復(fù)雜性,以下哪種數(shù)據(jù)可視化方式可能有助于更直觀地呈現(xiàn)分析結(jié)果?()A.柱狀圖B.折線圖C.餅圖D.社交網(wǎng)絡(luò)圖9、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí),若要研究某電商平臺(tái)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(jì)分析B.相關(guān)性分析C.回歸分析D.因子分析10、在建立回歸模型時(shí),如果數(shù)據(jù)存在異方差性,以下哪種方法可以解決這個(gè)問題?()A.加權(quán)最小二乘法B.嶺回歸C.套索回歸D.以上都不是11、在數(shù)據(jù)分析中,描述性統(tǒng)計(jì)是常用的方法之一。以下關(guān)于描述性統(tǒng)計(jì)指標(biāo)的說法中,錯(cuò)誤的是?()A.均值是一組數(shù)據(jù)的平均值,能反映數(shù)據(jù)的集中趨勢(shì)B.中位數(shù)是將數(shù)據(jù)從小到大排序后位于中間位置的數(shù)值,不受極端值影響C.標(biāo)準(zhǔn)差反映了數(shù)據(jù)的離散程度,標(biāo)準(zhǔn)差越大,數(shù)據(jù)的波動(dòng)越小D.描述性統(tǒng)計(jì)指標(biāo)可以幫助我們快速了解數(shù)據(jù)的基本特征和分布情況12、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?yàn)樗芮逦故靖鞯貐^(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(shì)C.運(yùn)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13、數(shù)據(jù)分析中的假設(shè)檢驗(yàn)用于判斷樣本數(shù)據(jù)是否支持某個(gè)假設(shè)。假設(shè)我們要檢驗(yàn)一種新的教學(xué)方法是否能顯著提高學(xué)生的考試成績(jī),以下哪種假設(shè)檢驗(yàn)方法可能適用?()A.t檢驗(yàn)B.方差分析C.卡方檢驗(yàn)D.以上都有可能,取決于數(shù)據(jù)特點(diǎn)14、在數(shù)據(jù)挖掘中,關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘是一種常見的方法。以下關(guān)于關(guān)聯(lián)規(guī)則的描述,正確的是:()A.關(guān)聯(lián)規(guī)則只能用于發(fā)現(xiàn)商品之間的購買關(guān)聯(lián)B.支持度表示同時(shí)購買兩種商品的顧客比例C.置信度越高,說明規(guī)則的可靠性越強(qiáng)D.提升度小于1時(shí),表示兩種商品存在負(fù)相關(guān)關(guān)系15、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(cuò)誤的是?()A.數(shù)據(jù)抽樣可以減少數(shù)據(jù)分析的時(shí)間和成本,同時(shí)保證樣本具有代表性B.隨機(jī)抽樣是一種常用的數(shù)據(jù)抽樣方法,能夠確保每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)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16、在數(shù)據(jù)分析中,聚類算法用于將數(shù)據(jù)分為不同的組。假設(shè)我們要對(duì)客戶進(jìn)行細(xì)分。以下關(guān)于聚類算法的描述,哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的?()A.K-Means算法需要事先指定聚類的數(shù)量B.層次聚類可以形成層次結(jié)構(gòu)的聚類結(jié)果C.聚類算法的結(jié)果是唯一確定的,不受初始值和參數(shù)的影響D.可以根據(jù)業(yè)務(wù)需求和數(shù)據(jù)特點(diǎn)選擇合適的聚類算法17、數(shù)據(jù)分析中,數(shù)據(jù)分析方法的有效性可以通過多種方式進(jìn)行評(píng)估。以下關(guān)于數(shù)據(jù)分析方法有效性評(píng)估的說法中,錯(cuò)誤的是?()A.數(shù)據(jù)分析方法的有效性可以通過與實(shí)際情況進(jìn)行對(duì)比來評(píng)估B.數(shù)據(jù)分析方法的有效性可以通過與其他方法進(jìn)行比較來評(píng)估C.數(shù)據(jù)分析方法的有效性可以通過模擬數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)試來評(píng)估D.數(shù)據(jù)分析方法的有效性一旦確定就不能再進(jìn)行調(diào)整和改進(jìn)18、在數(shù)據(jù)挖掘中,以下哪種算法常用于對(duì)客戶進(jìn)行分類,以實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營銷?()A.決策樹算法B.關(guān)聯(lián)規(guī)則算法C.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法D.遺傳算法19、在數(shù)據(jù)分析的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中,以下關(guān)于支持度和置信度的說法,錯(cuò)誤的是()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)集的事務(wù)中同時(shí)包含結(jié)果項(xiàng)集的概率C.支持度和置信度越高,關(guān)聯(lián)規(guī)則越有價(jià)值D.只考慮支持度和置信度就可以確定有效的關(guān)聯(lián)規(guī)則20、在數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目中,需要對(duì)兩個(gè)不同來源的數(shù)據(jù)集進(jìn)行整合和融合,例如一個(gè)是銷售數(shù)據(jù),另一個(gè)是客戶信息數(shù)據(jù)。由于兩個(gè)數(shù)據(jù)集的格式和字段可能不一致,以下哪種方法可能有助于順利完成數(shù)據(jù)整合?()A.手動(dòng)匹配和轉(zhuǎn)換B.使用數(shù)據(jù)清洗工具C.建立數(shù)據(jù)倉庫D.以上都是二、簡(jiǎn)答題(本大題共3個(gè)小題,共15分)1、(本題5分)數(shù)據(jù)倉庫在企業(yè)數(shù)據(jù)分析中起著重要作用,請(qǐng)說明數(shù)據(jù)倉庫的概念、架構(gòu)和建設(shè)過程中的關(guān)鍵步驟。2、(本題5分)在數(shù)據(jù)分析中,如何處理缺失值?請(qǐng)介紹多種處理缺失值的方法,并分析它們的優(yōu)缺點(diǎn)及適用場(chǎng)景。3、(本題5分)描述在數(shù)據(jù)分析中,如何進(jìn)行數(shù)據(jù)的魯棒性評(píng)估,包括對(duì)噪聲、異常值和缺失值的容忍程度評(píng)估。三、案例分析題(本大題共5個(gè)小題,共25分)1、(本題5分)某在線足球裝備銷售平臺(tái)記錄了銷售數(shù)據(jù)、足球賽事影響、用戶偏好變化等。及時(shí)調(diào)整足球裝備的庫存和營銷策略。2、(本題5分)某電商平臺(tái)記錄了不同品牌商品的銷售數(shù)據(jù)、市場(chǎng)份額、品牌知名度等。思考如何通過這些數(shù)據(jù)制定品牌合作策略和市場(chǎng)推廣計(jì)劃。3、(本題5分)某在線圍棋教學(xué)平臺(tái)保存了學(xué)生對(duì)弈數(shù)據(jù)、棋力提升情況、教學(xué)方法評(píng)價(jià)等。優(yōu)化圍棋教學(xué)模式和課程安排。4、(本題5分)某網(wǎng)約車平臺(tái)收集了司機(jī)的接單習(xí)慣、服務(wù)評(píng)價(jià)、工作時(shí)間等。研究怎樣借助這些數(shù)據(jù)提高司機(jī)的服務(wù)質(zhì)量和工作效率。5、(本題5分)一家寵物店收集了寵物用品銷售數(shù)據(jù)、寵物種類、顧客消費(fèi)習(xí)慣等。優(yōu)化寵物用品的種類和陳列。四、論述題(本大題共2個(gè)小題,共20分)1、(本題10分)在文化娛樂產(chǎn)業(yè),影視作品的播放數(shù)據(jù)、觀眾評(píng)論數(shù)據(jù)等不斷積累。

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