中國石油大學(xué)（北京）《數(shù)據(jù)挖掘分析》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷

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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20個小題，每小題2分，共40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、假設(shè)要從多個數(shù)據(jù)分析模型中選擇最優(yōu)的一個，以下關(guān)于模型選擇的描述，正確的是：（）A.選擇模型參數(shù)最多的那個，因?yàn)樗鼜?fù)雜，性能更好B.根據(jù)訓(xùn)練集上的表現(xiàn)來選擇模型，無需考慮測試集C.綜合考慮模型的復(fù)雜度、準(zhǔn)確性和泛化能力來做出選擇D.只要模型在某個特定指標(biāo)上表現(xiàn)出色，就選擇該模型2、關(guān)于數(shù)據(jù)分析中的回歸分析，假設(shè)要研究員工的工作年限與工資收入之間的關(guān)系。數(shù)據(jù)存在一定的噪聲和非線性特征。以下哪種回歸模型可能更適合捕捉這種復(fù)雜的關(guān)系？（）A.線性回歸，假設(shè)關(guān)系是線性的B.多項(xiàng)式回歸，考慮非線性關(guān)系C.邏輯回歸，處理二分類問題D.不進(jìn)行回歸分析，僅通過描述性統(tǒng)計觀察3、數(shù)據(jù)挖掘在發(fā)現(xiàn)隱藏模式和知識方面發(fā)揮著重要作用。假設(shè)要從大量銷售數(shù)據(jù)中挖掘潛在的客戶購買模式，以下關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)選擇的描述，正確的是：（）A.僅使用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘，不考慮其他技術(shù)B.盲目應(yīng)用所有的數(shù)據(jù)挖掘算法，不考慮數(shù)據(jù)特點(diǎn)和業(yè)務(wù)需求C.結(jié)合聚類分析、分類算法和關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘等技術(shù)，根據(jù)數(shù)據(jù)特點(diǎn)和問題需求選擇合適的方法D.認(rèn)為數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果一定準(zhǔn)確，無需進(jìn)一步驗(yàn)證和解釋4、在數(shù)據(jù)庫管理中，若要確保數(shù)據(jù)的一致性和完整性，通常會使用哪種約束？（）A.主鍵約束B.外鍵約束C.唯一約束D.以上都是5、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)分析的流程包括多個步驟，其中數(shù)據(jù)探索是一個重要的步驟。以下關(guān)于數(shù)據(jù)探索的描述中，錯誤的是？（）A.數(shù)據(jù)探索可以幫助人們了解數(shù)據(jù)的特征和分布B.數(shù)據(jù)探索可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的異常值和噪聲C.數(shù)據(jù)探索可以確定數(shù)據(jù)分析的方法和工具D.數(shù)據(jù)探索只需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行簡單的統(tǒng)計分析，無需進(jìn)行深入的挖掘和探索6、數(shù)據(jù)分析中的特征工程旨在從原始數(shù)據(jù)中提取有意義的特征。假設(shè)要分析股票市場數(shù)據(jù)，需要從歷史價格、成交量等原始數(shù)據(jù)中構(gòu)建有效的特征。以下哪種特征構(gòu)建方法在股票數(shù)據(jù)分析中可能最為有效？（）A.基于時間序列的特征提取B.基于統(tǒng)計的特征構(gòu)建C.基于主成分分析的特征降維D.基于深度學(xué)習(xí)的自動特征學(xué)習(xí)7、在數(shù)據(jù)庫中，若要對數(shù)據(jù)進(jìn)行分組統(tǒng)計，以下哪個關(guān)鍵字通常會被使用？（）A.GROUPBYB.ORDERBYC.WHERED.HAVING8、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(xiàng)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9、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時，選擇合適的統(tǒng)計指標(biāo)能夠準(zhǔn)確地描述數(shù)據(jù)特征。假設(shè)我們正在分析一組學(xué)生的考試成績。以下關(guān)于統(tǒng)計指標(biāo)的描述，哪一項(xiàng)是錯誤的？（）A.平均數(shù)能夠反映數(shù)據(jù)的集中趨勢，但容易受到極端值的影響B(tài).中位數(shù)不受極端值的影響，能更穩(wěn)健地表示數(shù)據(jù)的中心位置C.標(biāo)準(zhǔn)差越大，說明數(shù)據(jù)的離散程度越小，數(shù)據(jù)越穩(wěn)定D.方差是標(biāo)準(zhǔn)差的平方，同樣可以反映數(shù)據(jù)的離散程度10、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11、在進(jìn)行數(shù)據(jù)融合時，將多個數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)整合在一起。假設(shè)我們有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)融合的描述，正確的是：（）A.直接將不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)簡單拼接，無需考慮數(shù)據(jù)格式和字段的一致性B.數(shù)據(jù)融合可能會引入重復(fù)和不一致的數(shù)據(jù)，不需要處理C.建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)和數(shù)據(jù)清洗規(guī)則，能夠提高數(shù)據(jù)融合的質(zhì)量D.數(shù)據(jù)融合只適用于結(jié)構(gòu)相同的數(shù)據(jù)源，對于不同結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)源無法進(jìn)行融合12、數(shù)據(jù)分析中的聚類分析用于將數(shù)據(jù)分為不同的組或簇。假設(shè)要對一組學(xué)生的學(xué)習(xí)成績數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類，以發(fā)現(xiàn)不同學(xué)習(xí)水平的群體。如果聚類結(jié)果中存在一個簇的規(guī)模遠(yuǎn)大于其他簇，可能意味著什么？（）A.數(shù)據(jù)分布不均衡，需要重新聚類B.大部分學(xué)生的學(xué)習(xí)水平相似C.聚類算法選擇不當(dāng)D.這種情況是正常的，無需進(jìn)一步處理13、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)隱私和安全是必須要考慮的問題。假設(shè)我們處理的是敏感的個人數(shù)據(jù)。以下關(guān)于數(shù)據(jù)隱私和安全的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.應(yīng)該采取加密、匿名化等技術(shù)手段保護(hù)數(shù)據(jù)的隱私B.遵守相關(guān)的法律法規(guī)，如數(shù)據(jù)保護(hù)法、隱私政策等C.只要數(shù)據(jù)在內(nèi)部使用，就不需要考慮數(shù)據(jù)隱私和安全問題D.對數(shù)據(jù)的訪問和使用進(jìn)行嚴(yán)格的權(quán)限管理，防止數(shù)據(jù)泄露14、在數(shù)據(jù)分析中，需要對缺失值進(jìn)行處理，例如在一個包含客戶信息的數(shù)據(jù)集里，部分客戶的年齡數(shù)據(jù)缺失。以下哪種處理缺失值的方法可能是合適的？（）A.直接刪除包含缺失值的記錄B.用平均值或中位數(shù)填充C.根據(jù)其他相關(guān)變量進(jìn)行推測填充D.以上都是15、對于一個不平衡的數(shù)據(jù)集，若要通過采樣方法來平衡數(shù)據(jù)，以下哪種采樣策略可能會導(dǎo)致過擬合？（）A.隨機(jī)過采樣B.隨機(jī)欠采樣C.SMOTE采樣D.以上都有可能16、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時，若要檢驗(yàn)兩個總體的方差是否相等，應(yīng)使用哪種檢驗(yàn)方法？（）A.F檢驗(yàn)B.t檢驗(yàn)C.卡方檢驗(yàn)D.秩和檢驗(yàn)17、在數(shù)據(jù)挖掘的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中，以下哪個指標(biāo)用于衡量規(guī)則的有效性和實(shí)用性？（）A.支持度B.置信度C.提升度D.以上都是18、在進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化時，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19、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)可視化的目的是為了更好地傳達(dá)數(shù)據(jù)的信息。以下關(guān)于數(shù)據(jù)可視化目的的描述中，錯誤的是？（）A.數(shù)據(jù)可視化可以幫助人們更直觀地理解數(shù)據(jù)B.數(shù)據(jù)可視化可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的隱藏模式和趨勢C.數(shù)據(jù)可視化可以提高數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可靠性D.數(shù)據(jù)可視化可以增強(qiáng)數(shù)據(jù)的說服力和影響力20、在數(shù)據(jù)分析的過程中，建立數(shù)據(jù)模型是常見的做法。關(guān)于數(shù)據(jù)模型的選擇，以下說法不正確的是（）A.線性回歸模型適用于分析自變量和因變量之間的線性關(guān)系B.決策樹模型能夠處理非線性關(guān)系，并且具有較好的可解釋性C.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在處理大規(guī)模、復(fù)雜的數(shù)據(jù)時表現(xiàn)出色，但模型的解釋性較差D.選擇數(shù)據(jù)模型時，只需要考慮模型的預(yù)測準(zhǔn)確性，而不需要考慮模型的復(fù)雜度和計算資源需求二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）在處理時間序列數(shù)據(jù)時，常用的分析方法有哪些？解釋這些方法的基本原理和適用情況，并舉例說明其在預(yù)測中的應(yīng)用。2、（本題5分）描述數(shù)據(jù)質(zhì)量評估的指標(biāo)體系，包括準(zhǔn)確性、完整性、一致性等，并說明如何通過這些指標(biāo)來評估數(shù)據(jù)質(zhì)量和采取改進(jìn)措施。3、（本題5分）說明在數(shù)據(jù)分析中如何進(jìn)行數(shù)據(jù)的特征工程以適應(yīng)深度學(xué)習(xí)模型？請闡述包括數(shù)據(jù)歸一化、特征提取等方法，并舉例說明。三、案例分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）某在線足球裝備銷售平臺記錄了銷售數(shù)據(jù)、足球賽事影響、用戶偏好變化等。及時調(diào)整足球裝備的庫存和營銷策略。2、（本題5分）某醫(yī)院保存了患者的病歷信息、診斷結(jié)果、治療方案、用藥情況等數(shù)據(jù)。研究如何運(yùn)用這些數(shù)據(jù)輔助疾病診斷和治療方案的制定。3、（本題5分）某共享單車企業(yè)掌握了車輛的使用頻率、停放位置、損壞情況等數(shù)據(jù)。思考如何通過這些數(shù)據(jù)優(yōu)化車輛投放和維護(hù)策略。4、（本題5分）某外賣平臺的早餐類目存有商家數(shù)據(jù)，包括菜品類型、銷售額、配送時間、用戶下單時間等。分析不同菜品類型的銷售額與配送時間和用戶下單時間的關(guān)聯(lián)。5、（本題5分）某健身俱樂部保存了會員的鍛煉記錄、課程參與度、消費(fèi)行為等數(shù)據(jù)。分析會員的健身需求和消費(fèi)習(xí)慣，制定個性化的服務(wù)方案。四、論述題（本大題