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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页五邑大学

《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、在构建数据分析模型时,过拟合是一个常见的问题。假设一个模型在训练集上表现非常好,但在测试集上表现很差,这可能表明发生了什么?()A.模型过于简单,无法捕捉数据中的复杂模式B.模型过于复杂,对训练数据过度拟合C.数据中存在噪声,影响了模型的性能D.测试集的数据质量有问题2、数据分析中的因果推断旨在确定变量之间的因果关系,而非仅仅是相关性。假设你想研究广告投入与产品销售之间的关系,以下关于因果推断方法的选择,哪一项是最关键的?()A.进行随机对照实验,控制其他因素来确定因果关系B.基于观察数据,使用回归分析来推断因果关系C.仅仅依靠相关系数来判断因果关系D.主观猜测和经验判断因果关系3、在处理大量数据时,为了提高数据处理效率,以下哪种数据结构更适合快速查找和插入操作?()A.数组B.链表C.栈D.队列4、在数据分析中,描述性统计是常用的方法之一。以下关于描述性统计指标的说法中,错误的是?()A.均值是一组数据的平均值,能反映数据的集中趋势B.中位数是将数据从小到大排序后位于中间位置的数值,不受极端值影响C.标准差反映了数据的离散程度,标准差越大,数据的波动越小D.描述性统计指标可以帮助我们快速了解数据的基本特征和分布情况5、在数据仓库中,星型模型和雪花模型是常见的数据模型。以下关于这两种模型的比较,错误的是?()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节省存储空间C.星型模型的查询效率通常高于雪花模型D.雪花模型比星型模型更适合复杂的业务需求6、假设要分析股票市场数据的波动性,以下关于波动性分析方法的描述,正确的是:()A.计算简单移动平均就能准确衡量股票价格的波动性B.标准差越大,说明股票价格的波动性越小C.历史波动率对预测未来股票价格的波动没有参考价值D.采用ARCH和GARCH模型可以更好地捕捉股票价格波动的聚类性和异方差性7、在数据分析中,决策树是一种常用的分类算法。假设要根据客户的特征预测他们是否会购买某种产品,以下关于决策树的描述,哪一项是不准确的?()A.决策树通过对数据进行逐步分裂,构建树状结构来进行分类预测B.可以通过剪枝技术来防止决策树过拟合,提高模型的泛化能力C.决策树的生成过程完全是自动的,不需要人工干预和调整D.随机森林是基于决策树的集成学习算法,能够提高预测的准确性和稳定性8、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9、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10、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11、在数据分析的模型评估中,假设建立了一个预测模型,需要评估其性能。除了准确率,以下哪个评估指标对于衡量模型的泛化能力可能更重要?()A.召回率,衡量模型找到正例的能力B.F1值,综合考虑准确率和召回率C.均方误差,用于连续值的预测D.不关注评估指标,认为模型是完美的12、在数据预处理中,处理异常值是重要的环节。假设我们有一个包含员工工资的数据集,以下关于异常值处理的描述,正确的是:()A.直接删除异常值,不进行任何进一步的分析B.异常值一定是错误的数据,必须修正C.分析异常值产生的原因,根据具体情况决定处理方式D.异常值对数据分析没有任何影响,无需关注13、在数据分析中,假设检验是常用的方法之一。在进行双侧检验时,如果P值小于0.05,我们可以得出什么结论?()A.拒绝原假设B.接受原假设C.无法得出结论D.原假设可能成立14、在进行回归分析时,如果自变量之间存在高度的多重共线性,会对模型产生什么影响?()A.提高模型的准确性B.使模型更易于解释C.导致系数估计不准确D.增加模型的稳定性15、在数据分析的探索性数据分析(EDA)中,以下不属于常用方法的是()A.绘制箱线图B.进行假设检验C.计算数据的描述性统计量D.观察数据的分布16、数据分析中的模型融合可以结合多个模型的优势提高性能。假设已经建立了多个不同的预测模型,如线性回归、决策树和随机森林,要将它们融合以获得更准确的预测结果。以下哪种模型融合策略在这种情况下更有可能提高预测精度?()A.简单平均融合B.加权平均融合C.基于投票的融合D.以上方法效果相同17、数据分析中的分类算法用于将数据分为不同的类别。假设要构建一个分类模型来预测客户是否会流失,以下哪种算法可能对处理不平衡的数据集(流失客户数量远少于未流失客户)表现较好?()A.逻辑回归B.决策树C.支持向量机D.随机森林18、在数据分析的异常检测中,假设要从大量的交易数据中找出异常的交易行为,例如高额、频繁或不符合常规模式的交易。以下哪种异常检测方法可能更能有效地发现这些异常?()A.基于统计的方法,设定阈值判断异常B.基于距离的方法,计算数据点之间的距离C.基于密度的方法,根据数据的局部密度D.不进行异常检测,认为所有交易都是正常的19、在数据分析中,空间数据分析用于处理与地理位置相关的数据。假设要分析不同地区的犯罪率分布,以下关于空间数据分析的描述,哪一项是不正确的?()A.可以使用空间自相关分析来研究犯罪率在空间上的聚集或分散情况B.地理信息系统(GIS)为空间数据分析提供了强大的工具和平台C.空间数据分析只适用于宏观尺度的研究,如国家或省份层面,不适用于微观尺度的分析D.考虑空间权重矩阵可以更准确地捕捉空间关系对数据分析的影响20、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.以上都是二、简答题(本大题共5个小题,共25分)1、(本题5分)在数据仓库中,如何进行数据的一致性和完整性维护?请说明维护的策略和方法,并举例说明。2、(本题5分)阐述数据挖掘中的图像挖掘的主要任务和方法,如图像分类、目标检测等,并举例说明在医疗影像数据分析中的应用。3、(本题5分)简述数据分析师如何适应不断变化的数据分析技术和业务需求,包括学习新技能、更新知识体系等。4、(本题5分)解释数据仓库中的数据分区策略,说明其目的和常见的分区方式,如范围分区、哈希分区等,并举例说明。5、(本题5分)简述数据分析师在面对复杂业务问题时,如何进行问题分解和逐步解决,包括使用的分析方法和工具。三、案例分析题(本大题共5个小题,共25分)1、(本题5分)一家汽车销售公司拥有车辆销售数据,包括车型、价格、颜色、销售地点、购买者年龄等。探究不同年龄层购买者对车型和颜色的选择偏好以及价格敏感度。2、(本题5分)某网约车平台收集了司机的接单习惯、服务评价、工作时间等。研究怎样借助这些数据提高司机的服务质量和工作效率。3、(本题5分)某在线教育平台存有学生的学习记录,包含课程选择、学习时长、作业完成情况、考试成绩等。剖析不同课程的学生学习时长与考试成绩之间的关系,挖掘对成绩影响显著的学习行为。4、(本题5分)某社交媒体平台积累了用户的话题参与度、群组活动数据、信息传播路径等。探讨怎样利用这些数据进行社区运营和内容推荐优化。5、(本题5分)某金融科技平台收集了用户的投资行为、风险偏好、资产配置等。研究怎样借助这些数据提供个性化的投资建议和财富管理服务。四、论述题(本大题共3个小题,共30分)1、(本题10分)在航空业,航班调度、客户满意度和运营成本管理都需要数据分析的支持。以某航空公司为例,讨论如何通过数据分析来优化航班路线、提升客户服务质量、降低运营成本,以及如何处理航空数据的安全性和保密性要求。2、(本题10分)医

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