甘肃农业职业技术学院《数据分析与挖掘》2023-2024学年第二学期期末试卷

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《数据分析与挖掘》2023-2024学年第二学期期末试卷题号一二三四总分得分批阅人一、单选题（本大题共15个小题，每小题1分，共15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、在数据分析中，数据仓库的建设需要多方面的专业知识。以下关于数据仓库建设所需专业知识的说法中，错误的是？（）A.数据仓库建设需要数据库管理、数据建模、数据分析等方面的专业知识B.数据仓库建设需要了解业务需求和数据特点，以便设计出合适的架构和模型C.数据仓库建设只需要技术人员参与，业务人员不需要了解数据仓库的建设过程D.数据仓库建设需要不断学习和掌握新的技术和方法，以适应不断变化的需求2、对于一个不平衡的数据集（某一类别的样本数量远多于其他类别），以下哪种处理方法可能会提高模型性能？（）A.过采样B.欠采样C.生成对抗网络D.以上都是3、在进行数据分析时，数据的可视化呈现方式会影响对数据的理解和解读。假设我们要展示不同年龄段人群的收入分布情况。以下关于数据可视化呈现的描述，哪一项是不准确的？（）A.可以使用小提琴图同时展示数据的分布和密度B.雷达图适合比较多个变量在不同类别上的表现C.3D图表能够更生动地展示数据，应尽量使用3D图表D.选择合适的数据可视化呈现方式要考虑数据的特点和分析目的4、在数据库中，若要实现多表之间的关联查询，以下哪种连接方式较为常用？（）A.内连接B.外连接C.交叉连接D.自然连接5、在进行数据分析时，异常值检测是重要的环节。假设要在一组销售数据中检测异常值，以下关于异常值检测的描述，哪一项是不准确的？（）A.可以基于数据的统计特征，如均值和标准差，来确定异常值的范围B.箱线图能够直观地展示数据的分布情况，并帮助识别异常值C.异常值一定是错误的数据，应该直接删除，以免影响分析结果D.考虑数据的业务背景和上下文信息，有助于更准确地判断异常值6、在数据分析中，数据挖掘算法的选择很重要。以下关于数据挖掘算法选择的说法中，错误的是？（）A.数据挖掘算法的选择应根据数据的特点、分析目的和计算资源等因素来确定B.不同的数据挖掘算法适用于不同类型的数据和问题，没有一种算法是万能的C.选择数据挖掘算法时，可以参考其他类似项目的经验，但不能完全照搬D.数据挖掘算法的选择只需要考虑算法的准确性，其他因素如计算效率等可以忽略不计7、在时间序列数据分析中，预测未来值是常见的任务。假设我们有一组月度销售数据，以下关于时间序列预测方法的描述，正确的是：（）A.简单线性回归可以准确预测时间序列数据的未来值B.ARIMA模型适用于具有明显季节性和趋势性的时间序列C.不考虑数据的平稳性，直接应用预测模型D.预测的时间跨度越长，预测结果的准确性就越高8、假设要分析不同年龄段消费者对某产品的满意度，以下关于数据分组和分析的描述，正确的是：（）A.分组越细，对消费者满意度的分析就越准确B.不考虑样本量的大小，随意划分年龄段进行分组C.对于每个年龄段，只计算满意度的平均值就足够了D.分析不同年龄段满意度的差异时，需要进行假设检验9、对于一个具有多个特征的数据集合，若要进行特征工程，以下哪些操作可能会被执行？（）A.特征缩放B.特征选择C.特征构建D.以上都是10、对于一个具有时间戳的数据集合，若要进行时间序列分析，以下哪个工具或库可能会被使用？（）A.PandasB.NumPyC.MatplotlibD.Scikit-learn11、在数据挖掘中，Apriori算法常用于挖掘频繁项集。以下关于Apriori算法的描述，正确的是？（）A.它是一种无监督学习算法B.它只能处理数值型数据C.它的计算复杂度较低D.它需要事先指定频繁项集的支持度阈值12、数据预处理中的特征工程用于创建有意义的特征。假设要为一个机器学习模型准备输入特征，以下关于特征工程的描述，正确的是：（）A.直接使用原始数据的所有特征，不进行任何处理和转换B.随意创建新的特征，不考虑其合理性和有效性C.基于对数据的理解和业务知识，进行特征选择、提取、构建和变换，以提高模型的性能和可解释性D.认为特征工程对模型性能影响不大，不重视这一环节13、在进行地理数据分析时，以下关于地理数据分析方法的描述，正确的是：（）A.简单的地图绘制就能充分展示地理数据的特征B.空间聚类分析对于发现地理数据中的聚集模式没有帮助C.地理加权回归可以考虑空间异质性对变量关系的影响D.不需要考虑地理坐标系和投影的选择，对分析结果影响不大14、关于数据分析中的客户细分，假设要根据客户的购买行为、人口统计信息和在线活动将客户分为不同的细分群体。以下哪种细分方法可能更能揭示客户的潜在需求和行为模式？（）A.RFM模型，基于消费频率、金额和最近消费时间B.基于聚类的细分，自动发现相似群体C.基于决策树的细分，根据规则划分D.不进行客户细分，对所有客户采用相同的策略15、对于一个高维度的数据集，若要快速找到与给定数据点最相似的k个数据点，以下哪种算法效率较高？（）A.K-Means算法B.KNN算法C.DBSCAN算法D.层次聚类算法二、简答题（本大题共4个小题，共20分)1、（本题5分）解释什么是强化学习在数据分析中的应用，说明其与监督学习和无监督学习的区别，并举例分析。2、（本题5分）阐述数据挖掘中的图像挖掘，包括图像分类、目标检测等，说明其技术和应用场景。3、（本题5分）说明在数据分析中如何进行数据的异常值检测和修正？请阐述常见的检测方法和修正策略，并举例说明在工业生产数据中的应用。4、（本题5分）在进行回归分析时，如何处理非线性关系？请介绍一些处理非线性关系的方法，如多项式回归、样条回归等，并举例说明。三、论述题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）在在线旅游预订平台的竞争中，数据分析可以提升用户满意度和差异化服务。以某在线旅游预订平台为例，论述如何利用数据分析来了解用户需求偏好、提供个性化服务、优化价格策略，以及如何与合作伙伴共享数据实现互利共赢。2、（本题5分）分析在制造业的质量控制中，如何运用数据分析监控生产过程中的质量波动，及时发现质量问题并采取改进措施。3、（本题5分）影视娱乐行业通过在线平台收集了大量的用户观影和消费数据。分析如何运用数据分析手段，如内容推荐算法优化、观众喜好预测等，制作更符合观众需求的影视作品，提高用户满意度和平台收益，同时探讨在数据多样性处理和文化差异影响方面可能面临的问题及应对方法。4、（本题5分）在物流行业的绿色物流发展中，如何利用数据分析评估物流活动的环境影响，制定节能减排策略，实现可持续物流。5、（本题5分）在社交媒体的内容管理中，数据分析可以提高内容质量和传播效果。以某社交媒体平台的内容运营为例，分析如何运用数据分析来了解用户对不同类型内容的喜好、评估内容的影响力、优化内容推荐算法，以及如何根据数据分析创作更受欢迎的内容。四、案例分析题（本大题共4个小题，共40分)1、（本题10分）某超市积累了不同时间段的顾客流量、商品销售数据、促销活动效果等。分析如何根据这些数据优化店铺布局和人员安排。2、（本题10分）某在线滑