北京工业大学《数据仓库与数据挖掘》2023-2024学年第二学期期末试卷

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页北京工业大学《数据仓库与数据挖掘》

2023-2024学年第二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2分，共40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、在进行数据抽样时，需要根据不同的目的选择合适的抽样方法。假设要对一个大型电商平台的用户购买行为数据进行抽样，以估计总体的平均消费金额，同时希望抽样结果具有较好的代表性。以下哪种抽样方法可能是最合适的？（）A.简单随机抽样B.分层抽样C.系统抽样D.整群抽样2、在处理大规模数据时，分布式计算框架能够提高计算效率。假设我们有海量的用户行为数据需要进行分析，以下哪个分布式计算框架在处理这种数据时可能具有优势？（）A.HadoopB.SparkC.FlinkD.以上都是3、某数据分析项目需要对大量文本数据进行情感分析。以下哪种技术常用于文本情感分析？（）A.决策树B.朴素贝叶斯C.支持向量机D.词袋模型4、假设要分析社交媒体上的舆论趋势，以下关于舆论分析方法的描述，正确的是：（）A.只统计帖子的数量就能了解舆论的走向B.对帖子的内容进行情感分析和主题提取，综合判断舆论趋势C.忽略社交媒体平台的特点和用户行为，直接进行分析D.舆论分析不需要考虑时间因素，只关注当前的热门话题5、数据分析中的文本分析是一个重要领域。假设你要对大量的客户评论进行情感分析，判断是正面、负面还是中性。以下关于文本分析方法的选择，哪一项是最重要的？（）A.使用词袋模型，基于词频统计进行分析B.运用深度学习模型，如卷积神经网络，自动提取特征C.借助词典和规则，根据预定义的情感词和句式判断D.随机抽取部分评论进行人工分析，以此类推整体6、在数据分析的预测模型选择中，假设数据具有非线性和复杂的特征，且样本数量有限。以下哪种模型可能在这种情况下表现更出色？（）A.决策树集成模型，如随机森林B.神经网络，具有强大的拟合能力C.支持向量回归，处理小样本D.坚持使用简单的线性模型7、假设我们正在分析一家公司的销售数据，以制定营销策略。以下关于数据分析目的和方法的描述，正确的是：（）A.主要目的是找出销售额最高的产品，通过简单排序就能实现B.为了预测未来销售趋势，应该使用时间序列分析方法C.分析客户地域分布对销售的影响时，无需考虑其他因素D.要评估不同营销渠道的效果，只需比较销售额的大小8、对于一个包含大量文本和数值混合数据的数据集，以下哪种预处理方法较为常见？（）A.文本向量化B.数值标准化C.特征工程D.以上都是9、对于数据分析中的优化问题，假设要在一定的约束条件下最大化或最小化某个目标函数。以下哪种优化算法可能适用于解决这类复杂的优化任务？（）A.线性规划，处理线性目标和约束B.遗传算法，通过模拟进化过程搜索最优解C.模拟退火算法，避免陷入局部最优D.不进行优化，随机选择解决方案10、在数据分析中，大数据技术为处理海量数据提供了支持。假设要处理一个PB级别的数据集，以下关于大数据技术的描述，哪一项是不正确的？（）A.Hadoop生态系统中的HDFS用于分布式存储数据，能够扩展到大规模的集群B.MapReduce编程模型可以实现并行处理，提高数据处理的效率C.大数据技术只适用于处理结构化数据，对于非结构化和半结构化数据无能为力D.实时处理大数据可以使用SparkStreaming或Flink等框架11、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12、数据分析中的生存分析用于研究事件发生的时间。假设我们要研究患者的生存时间。以下关于生存分析的描述，哪一项是不准确的？（）A.可以计算生存率、中位生存时间等指标B.Cox比例风险模型常用于生存分析中的风险因素评估C.生存分析只适用于医学领域，在其他领域没有应用D.可以考虑协变量对生存时间的影响13、数据分析中的异常检测用于识别数据中的异常值或异常模式。假设你在分析一家公司的财务数据，以检测可能的欺诈行为。以下关于异常检测方法的选择，哪一项是最具挑战性的？（）A.基于统计的方法，如设定阈值来判断异常B.利用机器学习算法，如孤立森林，自动识别异常C.结合领域知识和人工判断来确定异常D.完全依赖数据的直观观察来发现异常14、在数据分析中，数据预处理的效果可以通过多种方式进行评估。以下关于数据预处理效果评估的说法中，错误的是？（）A.数据预处理效果可以通过比较预处理前后的数据质量指标来评估B.数据预处理效果可以通过对预处理后的数据进行分析和建模来评估C.数据预处理效果评估应考虑数据的特点和分析目的，选择合适的评估方法D.数据预处理效果评估只需要关注数据的准确性，其他方面可以忽略不计15、在数据分析中，数据分析报告是传达分析结果的重要方式。以下关于数据分析报告的说法中，错误的是？（）A.数据分析报告应包括问题背景、分析方法、结果呈现和结论建议等内容B.数据分析报告应使用简洁明了的语言，避免使用专业术语和复杂的公式C.数据分析报告的结果应具有客观性和可靠性，不能带有主观偏见D.数据分析报告的格式和风格可以随意选择，只要能表达清楚分析结果即可16、在进行数据挖掘任务时，关联规则挖掘可以发现数据中的频繁项集。假设在一个超市购物数据集中，发现面包、牛奶和鸡蛋经常一起被购买。如果要进一步提高关联规则的实用性，以下哪个步骤可能是必要的？（）A.增加更多商品种类到分析中B.考虑商品的促销活动对购买行为的影响C.分析不同时间段的购买模式差异D.以上步骤都可能有帮助17、假设要分析一个电商平台的用户评论数据，以提取用户的意见和情感倾向。以下哪种自然语言处理技术和方法可能是关键的？（）A.词袋模型B.情感分析C.命名实体识别D.以上都是18、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19、在数据分析中，数据仓库的设计和实现需要考虑多个因素，其中数据粒度是一个重要的因素。以下关于数据粒度的描述中，错误的是？（）A.数据粒度是指数据的详细程度和汇总程度B.数据粒度越细，数据的存储和管理成本越高C.数据粒度越粗，数据的查询和分析效率越高D.数据粒度的选择只取决于数据的类型和规模，与数据分析的需求无关20、在数据分析中，因果推断用于确定变量之间的因果关系。假设要研究广告投入与销售额之间的因果关系，以下关于因果推断的描述，哪一项是不正确的？（）A.随机对照实验是确定因果关系的黄金标准，但在实际中可能难以实施B.观察性研究可以通过控制混杂因素来推断因果关系，但存在一定的局限性C.相关性强就意味着存在因果关系，可以直接根据相关性得出因果结论D.可以使用工具变量、双重差分等方法来解决因果推断中的内生性问题二、简答题（本大题共3个小题，共15分)1、（本题5分）在数据挖掘中，如何处理数据的缺失值和异常值？请综合介绍处理这两种情况的方法和策略，并举例说明。2、（本题5分）简述数据挖掘中的Web挖掘，包括网页内容挖掘、用户行为挖掘等，说明其在互联网领域的应用。3、（本题5分）在大数据环境下，数据存储和处理面临诸多挑战。请说明Hadoop生态系统中的关键组件，如HDFS、MapReduce等的作用和工作原理。三、案例分析题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）某在线购物平台保存了用户的购物车放弃数据、支付失败记录、售后反馈等。思考如何通过这些数据改善用户购物体验和解决支付问题。2、（本题5分）某服装品牌收集了不同款式、颜色服装的销售数据和时尚潮流信息。分析如何根据这些数据进行服装设计和生产决策。3、（本题5分）某旅游公司收集了游客的出行目的地、行程安排、消费金额等数据。分析热门旅游线路和游客的消费模式，制定更有吸引力的旅游产品和定价策略。4、（本题5分）某在线医疗平台的心理健康咨询服务数据包含咨询问题类型、咨询时长、咨询师资质、患者满意度等。分析咨询问题类型和咨询师资质对咨询时长和患者满意度的影响。5、（本题5分）某民宿预订平台拥有房源数据