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文档简介
学校________________班级____________姓名____________考场____________准考证号学校________________班级____________姓名____________考场____________准考证号…………密…………封…………线…………内…………不…………要…………答…………题…………第1页,共3页广东新安职业技术学院《时间序列分析课程》2025-2026学年第一学期期末试卷题号一二三四总分得分一、单选题(本大题共20个小题,每小题1分,共20分.在每小题给出的四个选项中,只有一项是符合题目要求的.)1、对于数据分析中的关联规则挖掘,假设要从超市的销售数据中发现商品之间的购买关联,例如哪些商品经常一起被购买。以下哪种关联规则挖掘算法可能会产生更有价值的结果?()A.Apriori算法,基于频繁项集挖掘B.FP-Growth算法,提高挖掘效率C.Eclat算法,基于垂直数据格式D.不进行关联规则挖掘,依靠直觉判断商品关联2、在处理大数据集时,分布式计算框架能够提高计算效率。假设要分析海量的社交媒体数据,以下关于分布式计算框架选择的描述,正确的是:()A.Hadoop适合处理大规模的结构化数据,但对实时性要求高的任务不太适用B.Spark仅能处理批处理任务,无法支持流处理C.Flink在处理流数据方面表现不佳,主要用于批处理D.这些分布式计算框架都差不多,随便选择一个都能满足需求3、数据分析中的随机森林是一种集成学习算法。假设我们使用随机森林进行分类任务,以下哪个因素会影响随机森林的性能?()A.决策树的数量B.特征的随机选择C.样本的随机抽样D.以上都是4、在数据分析的抽样方法中,假设要从一个大规模的数据集中抽取一部分样本进行分析。为了保证样本具有代表性,以下哪种抽样方法可能是较好的选择?()A.简单随机抽样,每个个体被抽取的概率相等B.分层抽样,按不同层次分别抽样C.系统抽样,按照一定的间隔抽取D.不进行抽样,直接分析整个数据集5、在数据挖掘中,K-Means聚类算法是一种常见的聚类方法。以下关于K-Means算法的缺点,不正确的是?()A.对初始聚类中心敏感B.容易陷入局部最优解C.不能处理非球形的簇D.计算复杂度高6、对于一个包含分类变量和数值变量的数据集,若要进行关联规则挖掘,以下哪种方法较为合适?()A.Apriori算法B.FP-Growth算法C.Eclat算法D.以上都是7、在数据分析过程中,数据清洗是一个关键步骤。以下关于数据清洗的目的,错误的是?()A.去除数据中的噪声和异常值,提高数据的质量B.统一数据的格式和单位,便于后续的分析和处理C.增加数据的数量,提高数据分析的结果的可靠性D.修复数据中的缺失值,确保数据的完整性8、对于一个包含多个变量的数据集,若要找出变量之间的潜在结构关系,以下哪种方法较为有效?()A.主成分分析B.判别分析C.对应分析D.典型相关分析9、在数据清洗过程中,若发现数据存在异常值,以下哪种处理方式较为合理?()A.直接删除异常值B.对异常值进行修正C.将异常值视为缺失值处理D.分析异常值产生的原因后再决定处理方式10、在数据分析中,数据预处理是一个重要的步骤。以下关于数据预处理的目的,错误的是?()A.去除数据中的噪声和异常值,提高数据的质量B.统一数据的格式和单位,便于后续的分析和处理C.对数据进行编码和转换,使其适合特定的数据分析方法D.增加数据的数量,提高数据分析的结果的可靠性11、数据分析在市场营销中有着广泛的应用。假设一家公司想要评估不同广告渠道的效果。以下关于数据分析在市场营销中的描述,哪一项是错误的?()A.可以通过A/B测试比较不同广告版本的效果,确定最优方案B.客户细分能够帮助企业针对不同客户群体制定个性化的营销策略C.仅仅依靠数据分析就能够完全了解客户的需求和行为,无需进行市场调研D.数据分析可以监测营销活动的效果,及时调整策略,提高投资回报率12、在数据分析中,数据可视化的目的不仅仅是展示数据。以下关于数据可视化目的的说法中,错误的是?()A.数据可视化的目的是帮助人们更好地理解数据,发现数据中的规律和趋势B.数据可视化的目的是提高数据分析的效率,减少分析时间和成本C.数据可视化的目的是增强数据的说服力和影响力,使分析结果更容易被接受D.数据可视化的目的是为了让数据分析报告看起来更漂亮,没有其他实际作用13、某电商平台想要了解商品销量与广告投入之间的关系,收集了大量数据。以下关于数据预处理的步骤,不正确的是?()A.检查数据的完整性B.直接删除所有缺失值C.处理异常值D.对数据进行标准化14、数据可视化是数据分析的重要手段之一。以下关于数据可视化的作用,不准确的是()A.数据可视化能够将复杂的数据以直观、易懂的图形和图表形式呈现,帮助人们快速理解数据的含义和趋势B.通过数据可视化,可以发现数据中的隐藏模式、异常值和关系,为进一步的分析提供线索C.数据可视化只是为了让数据看起来更美观,对于数据分析的实质内容没有太大帮助D.好的数据可视化能够有效地传达信息,支持决策制定,并与他人分享分析结果15、在对一家公司的人力资源数据进行分析,例如员工的绩效评估、工作年限、培训经历等,以找出影响员工绩效的因素,并为人力资源决策提供支持。以下哪种分析方法可能有助于发现潜在的模式和关系?()A.主成分分析B.关联规则挖掘C.文本挖掘D.以上都是16、对于一个包含大量数值型数据的数据集,若要快速找到数据的中位数,以下哪种算法较为高效?()A.排序后取中间值B.基于分治思想的算法C.随机选择算法D.以上算法效率差不多17、数据分析中的数据集成涉及将多个数据源的数据合并在一起。假设要将来自不同数据库的客户信息和交易数据集成,以下哪个问题可能是最具挑战性的?()A.数据格式不一致B.数据字段的命名差异C.数据的重复和冲突D.以上问题都很具有挑战性18、在处理文本数据时,除了常见的英文文本,还可能涉及到其他语言。假设我们要分析中文文本,以下哪个步骤在中文文本处理中可能与英文文本处理有所不同?()A.分词B.词干提取C.停用词处理D.以上都是19、在数据分析中,数据安全是一个重要的问题。以下关于数据安全的描述中,错误的是?()A.数据安全包括数据的保密性、完整性和可用性等方面B.数据安全问题可能会导致数据泄露、篡改和丢失等后果C.提高数据安全可以通过加密、备份和访问控制等方法来实现D.数据安全只与数据的存储和传输有关,与数据分析的过程无关20、在进行数据分析时,发现数据集中存在一些离群点。对于离群点的处理,以下哪种方法较为恰当?()A.直接删除B.视为异常值,进行特殊分析C.用平均值替代D.忽略不管二、简答题(本大题共5个小题,共25分)1、(本题5分)阐述数据仓库中的数据归档策略,说明如何确定需要归档的数据、归档的频率和存储方式,以优化数据仓库的性能。2、(本题5分)在数据分析中,如何进行数据的降采样和升采样?请说明它们的目的和方法,并举例说明其应用场景。3、(本题5分)简述数据挖掘中的文本分类技术,如朴素贝叶斯、支持向量机等在文本分类中的应用,并比较它们的性能。4、(本题5分)解释什么是推荐系统,说明其工作原理和在电商、娱乐等领域的应用,列举常见的推荐算法。5、(本题5分)简述数据挖掘中的音频挖掘,包括音频分类、语音识别等,说明其应用领域和挑战。三、案例分析题(本大题共5个小题,共25分)1、(本题5分)某物流仓储企业拥有库存数据、货物出入库频率、仓库空间利用等信息。优化仓库布局和库存管理,降低成本提高效率。2、(本题5分)一家手机制造商收集了产品的销售数据,包括型号、颜色、配置、销售地区、销售数量等。研究各地区对不同型号和配置手机的偏好差异以及销售趋势。3、(本题5分)某航空公司拥有乘客的订票信息、行程安排、常旅客数据等。思考如何通过这些数据优化航班安排和客户忠诚度计划。4、(本题5分)某视频网站的纪录片类目拥有用户观看数据,如纪录片主题、观看时长、评论热度、分享意愿等。分析纪录片主题与观看时长和评论热度、分享意愿的相关性。5、(本题5分)某电商平台记录了用户的搜索关键词、浏览商品类别、购买决策时间等。探讨怎样利用这些数据优化搜索引擎和购物流程。四、论述题(本大题共3个小题,共30分)1、(本题10分)金融投资组合管理中,如何运用数据分析来选择资产、分散风险和优化收益?请论述数据分析在投资决策中的作用、模型的构建和风险控制方法。2、(本题10分)在游戏行业,玩家的行为数据对于游戏设计和运营具有重要价值。以某热门游
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