上海交通職業(yè)技術(shù)學(xué)院《商務(wù)智能分析》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

站名：站名：年級專業(yè)：姓名：學(xué)號：凡年級專業(yè)、姓名、學(xué)號錯寫、漏寫或字跡不清者，成績按零分記?！堋狻€…………第1頁，共1頁上海交通職業(yè)技術(shù)學(xué)院《商務(wù)智能分析》

2023-2024學(xué)年第一學(xué)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15個小題，每小題1分，共15分．在每小題給出的四個選項(xiàng)中，只有一項(xiàng)是符合題目要求的．）1、數(shù)據(jù)分析中的特征選擇用于篩選出對目標(biāo)變量最有預(yù)測能力的特征。假設(shè)要分析一個包含數(shù)百個特征的數(shù)據(jù)集，以預(yù)測某種疾病的發(fā)生概率。以下哪種特征選擇方法在處理這種高維度數(shù)據(jù)時更能有效地篩選出關(guān)鍵特征？（）A.過濾式特征選擇B.包裹式特征選擇C.嵌入式特征選擇D.以上方法效果相同2、數(shù)據(jù)分析中的假設(shè)檢驗(yàn)用于判斷樣本數(shù)據(jù)是否支持對總體的某種假設(shè)。假設(shè)我們想要檢驗(yàn)一種新的營銷策略是否顯著提高了產(chǎn)品的銷售額，設(shè)定顯著性水平為0.05。如果計(jì)算得到的p值小于0.05，我們可以得出什么結(jié)論？（）A.新的營銷策略顯著提高了銷售額B.新的營銷策略沒有顯著提高銷售額C.無法確定新策略對銷售額的影響D.以上結(jié)論都不正確3、數(shù)據(jù)分析中的回歸分析用于建立自變量和因變量之間的關(guān)系模型。假設(shè)我們要研究房價與房屋面積、地理位置等因素的關(guān)系。以下關(guān)于回歸分析的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.多元線性回歸可以同時考慮多個自變量對因變量的影響B(tài).回歸模型的擬合優(yōu)度可以通過R平方值來評估C.存在共線性問題時，回歸模型的參數(shù)估計(jì)會不準(zhǔn)確，但不影響預(yù)測效果D.可以通過逐步回歸等方法選擇對因變量有顯著影響的自變量4、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5、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)可視化的工具和技術(shù)有很多，其中Python是一種常用的編程語言。以下關(guān)于Python在數(shù)據(jù)可視化中的作用，錯誤的是？（）A.Python可以使用各種數(shù)據(jù)可視化庫，如Matplotlib、Seaborn等，進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化B.Python可以進(jìn)行數(shù)據(jù)的處理和分析，為數(shù)據(jù)可視化提供數(shù)據(jù)支持C.Python的數(shù)據(jù)可視化功能強(qiáng)大，可以制作各種復(fù)雜的圖表和圖形D.Python只適用于專業(yè)的數(shù)據(jù)分析師，對于非專業(yè)用戶來說難以掌握6、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7、在進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化時，若要展示多個變量之間的相關(guān)性，以下哪種圖表較為合適？（）A.熱力圖B.平行坐標(biāo)圖C.?；鶊DD.以上都是8、在數(shù)據(jù)倉庫中，星型模型和雪花模型是常見的數(shù)據(jù)模型。以下關(guān)于這兩種模型的比較，錯誤的是？（）A.星型模型比雪花模型更易于理解B.雪花模型比星型模型更節(jié)省存儲空間C.星型模型的查詢效率通常高于雪花模型D.雪花模型比星型模型更適合復(fù)雜的業(yè)務(wù)需求9、數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)質(zhì)量評估是確保數(shù)據(jù)可靠性的關(guān)鍵步驟。假設(shè)要評估一個新收集的數(shù)據(jù)集的質(zhì)量，以下關(guān)于數(shù)據(jù)質(zhì)量評估指標(biāo)的描述，正確的是：（）A.只關(guān)注數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性，忽略完整性和一致性B.不制定明確的評估指標(biāo)和標(biāo)準(zhǔn)，主觀判斷數(shù)據(jù)質(zhì)量C.綜合考慮準(zhǔn)確性、完整性、一致性、時效性、可用性等指標(biāo)，制定量化的評估標(biāo)準(zhǔn)和方法，對數(shù)據(jù)質(zhì)量進(jìn)行全面評估，并提出改進(jìn)措施D.認(rèn)為數(shù)據(jù)質(zhì)量評估是一次性的工作，不需要持續(xù)監(jiān)測和改進(jìn)10、在數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目中，數(shù)據(jù)隱私和安全是重要的考慮因素。假設(shè)要處理包含個人敏感信息的數(shù)據(jù)，以下關(guān)于數(shù)據(jù)隱私保護(hù)的描述，正確的是：（）A.不采取任何措施保護(hù)數(shù)據(jù)隱私，直接進(jìn)行分析B.簡單地對敏感數(shù)據(jù)進(jìn)行加密，不考慮加密算法的強(qiáng)度和安全性C.制定完善的數(shù)據(jù)隱私保護(hù)策略，采用合適的加密技術(shù)、訪問控制和數(shù)據(jù)匿名化方法，確保數(shù)據(jù)在收集、存儲、處理和傳輸過程中的安全性和合規(guī)性D.認(rèn)為只要數(shù)據(jù)不泄露，就不需要關(guān)注數(shù)據(jù)的使用目的和用戶授權(quán)11、在構(gòu)建數(shù)據(jù)分析模型時，特征工程起著關(guān)鍵作用。假設(shè)我們正在構(gòu)建一個預(yù)測房價的模型，擁有房屋面積、房間數(shù)量、地理位置等原始數(shù)據(jù)。以下哪種特征工程方法可能有助于提高模型的性能？（）A.對數(shù)值型特征進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理B.忽略地理位置特征，因?yàn)樗y以量化C.直接使用原始數(shù)據(jù)，不進(jìn)行任何處理D.將所有特征組合成一個綜合特征12、數(shù)據(jù)分析在電商領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。以下關(guān)于數(shù)據(jù)分析在電商客戶關(guān)系管理中的作用，不準(zhǔn)確的是（）A.可以對客戶進(jìn)行細(xì)分，根據(jù)客戶的購買行為和偏好提供個性化的推薦和服務(wù)B.通過分析客戶的反饋和評價，改進(jìn)產(chǎn)品和服務(wù)質(zhì)量，提高客戶滿意度C.預(yù)測客戶的流失風(fēng)險，采取相應(yīng)的措施進(jìn)行客戶保留和挽回D.數(shù)據(jù)分析在電商客戶關(guān)系管理中作用不大，傳統(tǒng)的客戶關(guān)系管理方法更加有效13、在建立回歸模型時，如果數(shù)據(jù)存在異方差性，以下哪種方法可以解決這個問題？（）A.加權(quán)最小二乘法B.嶺回歸C.套索回歸D.以上都不是14、在數(shù)據(jù)分析的實(shí)際應(yīng)用中，模型的部署和更新是重要環(huán)節(jié)。假設(shè)你已經(jīng)建立了一個預(yù)測模型并投入使用，以下關(guān)于模型更新的策略，哪一項(xiàng)是最合理的？（）A.定期重新訓(xùn)練模型，使用最新的數(shù)據(jù)B.只有當(dāng)模型性能明顯下降時才進(jìn)行更新C.從不更新模型，認(rèn)為初始模型足夠好D.隨機(jī)選擇時間更新模型15、在數(shù)據(jù)分析中，若要比較不同組數(shù)據(jù)的離散程度，以下哪個指標(biāo)可以使用？（）A.方差B.均值C.中位數(shù)D.眾數(shù)二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)清洗是重要的前置步驟。請?jiān)敿?xì)闡述數(shù)據(jù)清洗的主要任務(wù)和常用方法，并舉例說明數(shù)據(jù)清洗在實(shí)際項(xiàng)目中的應(yīng)用。2、（本題5分）在數(shù)據(jù)分析中，如何進(jìn)行模型的可解釋性分析？請介紹一些可解釋性方法，如局部可解釋模型-解釋（LIME）、SHAP值等，并舉例說明。3、（本題5分）說明在數(shù)據(jù)分析中如何進(jìn)行數(shù)據(jù)的降維以提高計(jì)算效率和可視化效果？請闡述常見的降維方法和技術(shù)，并舉例說明。4、（本題5分）簡述數(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，說明其在社交平臺和企業(yè)中的應(yīng)用。三、論述題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）在電商供應(yīng)鏈金融領(lǐng)域，供應(yīng)商交易數(shù)據(jù)、資金流動數(shù)據(jù)等不斷增多。詳細(xì)論述如何運(yùn)用數(shù)據(jù)分析，例如供應(yīng)商信用評估、融資風(fēng)險控制等，推動電商供應(yīng)鏈金融發(fā)展，同時分析在數(shù)據(jù)造假防范、金融監(jiān)管合規(guī)和供應(yīng)鏈穩(wěn)定性方面的挑戰(zhàn)及解決辦法。2、（本題5分）電商直播的選品策略可以通過數(shù)據(jù)分析來優(yōu)化。請討論如何依據(jù)銷售數(shù)據(jù)、用戶需求和市場趨勢來選擇合適的商品進(jìn)行直播銷售，提高銷售轉(zhuǎn)化率和用戶滿意度。3、（本題5分）對于企業(yè)的供應(yīng)鏈風(fēng)險管理，論述如何運(yùn)用數(shù)據(jù)分析識別潛在的風(fēng)險因素，制定風(fēng)險應(yīng)對策略，保障供應(yīng)鏈的穩(wěn)定性。4、（本題5分）在物流快遞行業(yè)，包裹的運(yùn)輸軌跡數(shù)據(jù)、派送時效數(shù)據(jù)等豐富多樣。分析如何借助數(shù)據(jù)分析手段，如配送路線優(yōu)化、網(wǎng)點(diǎn)布局規(guī)劃等，提高物流配送效率，降低運(yùn)營成本，同時探討在數(shù)據(jù)實(shí)時更新、地理信息系統(tǒng)應(yīng)用和客戶需求多樣化方面可能面臨的問題及應(yīng)對方法。5、（本題5分）在電商退貨管理中，數(shù)據(jù)分析可以幫助降低成本和提高客戶滿意度。以某大型電商企業(yè)為例，論述如何運(yùn)用數(shù)據(jù)分析來預(yù)測退貨率、分析退貨原因、改進(jìn)產(chǎn)品質(zhì)量和服務(wù)，以及如何建立有效的退貨處理流程。四、案例分析題（本大題共4個小題，共40分)1、（本題10分）某電商平臺記錄了用戶在不同終端（PC、手機(jī)、平板）的訪問和購買數(shù)據(jù)。思考如何通過這些數(shù)據(jù)優(yōu)化跨終端的用戶體驗(yàn)和營銷策略。2、（本題10分）某社交媒體平臺積累了