云南民族大學《商業(yè)數據分析（雙語）》2023-2024學年第一學期期末試卷

學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號…………密…………封…………線…………內…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁云南民族大學

《商業(yè)數據分析（雙語）》2023-2024學年第一學期期末試卷題號一二三四總分得分一、單選題（本大題共20個小題，每小題1分，共20分．在每小題給出的四個選項中，只有一項是符合題目要求的．）1、對于一個不平衡的數據集（某一類別的樣本數量遠多于其他類別），以下哪種處理方法可能會提高模型性能？（）A.過采樣B.欠采樣C.生成對抗網絡D.以上都是2、在數據分析中，數據可視化的設計應遵循一定的原則。以下關于數據可視化設計原則的說法中，錯誤的是？（）A.數據可視化的設計應簡潔明了，避免過多的裝飾和復雜的圖表類型B.數據可視化的設計應突出重點，讓讀者能夠快速抓住關鍵信息C.數據可視化的設計應具有交互性，讓讀者能夠自主探索數據D.數據可視化的設計可以隨意發(fā)揮，不需要考慮讀者的需求和認知水平3、在進行數據清洗時，發(fā)現數據存在重復記錄。以下哪種方法可以有效地去除重復記錄？（）A.手動篩選B.使用數據庫的去重功能C.隨機刪除一部分重復記錄D.對重復記錄進行合并4、在數據分析的關聯規(guī)則挖掘中，以下關于支持度和置信度的說法，錯誤的是（）A.支持度表示項集在數據集中出現的頻率B.置信度表示在包含前提項集的事務中同時包含結果項集的概率C.支持度和置信度越高，關聯規(guī)則越有價值D.只考慮支持度和置信度就可以確定有效的關聯規(guī)則5、在數據分析中，因果推斷用于確定變量之間的因果關系。假設要研究廣告投入與銷售額之間的因果關系，以下關于因果推斷的描述，哪一項是不正確的？（）A.隨機對照實驗是確定因果關系的黃金標準，但在實際中可能難以實施B.觀察性研究可以通過控制混雜因素來推斷因果關系，但存在一定的局限性C.相關性強就意味著存在因果關系，可以直接根據相關性得出因果結論D.可以使用工具變量、雙重差分等方法來解決因果推斷中的內生性問題6、假設我們有一組關于學生成績的數據，包括語文、數學、英語等科目成績，要分析這些科目成績之間的相關性，以下哪種可視化方法較為直觀？（）A.熱力圖B.雷達圖C.散點圖矩陣D.以上都不是7、在進行數據分析時，需要考慮數據的時效性和動態(tài)性。假設要分析實時的交通流量數據，以優(yōu)化交通信號燈控制策略。以下哪種數據分析方法在處理這種實時動態(tài)數據時更能及時提供有效的決策支持？（）A.流數據分析B.批量數據分析C.離線數據分析D.以上方法效果相同8、數據分析在金融領域的應用越來越廣泛。以下關于數據分析在金融風險管理中的作用，不準確的是（）A.可以通過分析歷史數據來評估信用風險，預測違約概率B.利用市場數據進行風險模型的構建和壓力測試，防范系統(tǒng)性風險C.數據分析能夠實時監(jiān)測交易活動，發(fā)現異常和欺詐行為D.數據分析在金融風險管理中雖然有一定作用，但傳統(tǒng)的風險管理方法仍然是主要的手段，數據分析可以忽略9、在數據分析的探索性分析階段，假設面對一個包含消費者購買行為的大型數據集，包括購買金額、購買頻率、購買商品類別等多個變量。為了初步了解數據的特征、分布和潛在關系，以下哪種方法可能最為有效？（）A.計算各個變量的均值、中位數和標準差等統(tǒng)計量B.進行相關性分析，確定變量之間的關聯程度C.繪制直方圖和散點圖來觀察變量的分布和關系D.隨機抽取部分數據進行簡單觀察10、數據分析中，數據倉庫的架構設計需要考慮多方面因素。以下關于數據倉庫架構設計的說法中，錯誤的是？（）A.數據倉庫的架構設計應包括數據源、數據存儲、數據處理和數據訪問等部分B.數據倉庫的架構設計應考慮數據的規(guī)模、增長速度和使用頻率等因素C.數據倉庫的架構設計可以采用分層架構，將數據分為不同的層次進行管理D.數據倉庫的架構設計一旦確定就不能再進行調整和優(yōu)化，否則會影響系統(tǒng)的穩(wěn)定性11、在數據庫中，若要提高數據的寫入性能，以下哪種存儲引擎可能更適合？（）A.InnoDBB.MyISAMC.MemoryD.Archive12、在數據分析的聚類分析中，假設要將一組客戶根據其消費行為和偏好進行分組?？蛻魯祿ㄙ徺I歷史、瀏覽記錄和評價等多維度信息。為了得到有意義且區(qū)分度高的聚類結果，以下哪種聚類算法可能表現更優(yōu)？（）A.K-Means聚類，基于距離進行分組B.層次聚類，構建層次結構C.密度聚類，基于數據的密度分布D.隨機將客戶分配到不同的組13、對于一個具有分類和數值型特征的數據集合，若要進行預處理，以下哪些步驟可能會被包括？（）A.編碼分類特征B.處理異常值C.標準化數值型特征D.以上都是14、在數據分析中，數據可視化的目的是為了更好地傳達數據的信息。以下關于數據可視化目的的描述中，錯誤的是？（）A.數據可視化可以幫助人們更直觀地理解數據B.數據可視化可以發(fā)現數據中的隱藏模式和趨勢C.數據可視化可以提高數據的準確性和可靠性D.數據可視化可以增強數據的說服力和影響力15、數據挖掘技術在發(fā)現數據中的潛在模式和關系方面發(fā)揮著重要作用。假設我們要從電商網站的用戶購買記錄中挖掘用戶的購買行為模式。以下關于數據挖掘的描述，哪一項是不正確的？（）A.關聯規(guī)則挖掘可以發(fā)現不同商品之間的關聯關系，幫助進行商品推薦B.分類算法能夠根據已知的類別標簽對新的數據進行分類預測C.聚類分析將數據分為不同的組，但這些組必須事先定義好D.數據挖掘需要大量的數據和計算資源，同時結果需要進一步的分析和驗證16、在建立回歸模型時，如果數據存在異方差性，以下哪種方法可以解決這個問題？（）A.加權最小二乘法B.嶺回歸C.套索回歸D.以上都不是17、數據分析中，回歸分析用于建立變量之間的關系模型。以下關于回歸分析的說法中，錯誤的是？（）A.線性回歸是回歸分析中最常見的類型，用于建立因變量與一個或多個自變量之間的線性關系B.回歸分析可以用來預測因變量的值，根據自變量的變化情況進行推斷C.回歸分析的結果只適用于特定的數據集，不能推廣到其他情況D.在進行回歸分析時，需要對模型進行評估和驗證，確保其準確性和可靠性18、數據分析中的文本挖掘用于從文本數據中提取有價值的信息。假設要分析大量的客戶評論數據，以了解客戶對產品的滿意度，以下哪種技術可能是關鍵的第一步？（）A.詞頻統(tǒng)計B.情感分析C.主題建模D.命名實體識別19、數據分析過程中，數據清洗是重要的環(huán)節(jié)。以下關于數據清洗目的的說法中，錯誤的是？（）A.去除數據中的噪聲和異常值，提高數據質量，為后續(xù)分析提供可靠基礎B.統(tǒng)一數據格式和單位，使不同來源的數據能夠進行有效的整合和比較C.數據清洗可以增加數據的數量，從而提高數據分析結果的準確性D.修復數據中的缺失值，確保數據的完整性，避免因缺失數據而影響分析結果20、數據分析中的主成分分析（PCA）用于數據降維。假設要對一個高維的數據集進行降維，以下關于主成分分析的描述，哪一項是不正確的？（）A.主成分是原始變量的線性組合，能夠保留數據的大部分方差B.通過選擇前幾個主成分，可以在減少數據維度的同時盡量保持數據的重要信息C.主成分分析可以消除變量之間的相關性，但可能會導致數據的物理意義變得不明確D.主成分分析適用于任何類型的數據，不需要對數據進行預處理和標準化二、簡答題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）描述在數據分析中，如何進行數據的特征工程以提高模型的可解釋性，包括特征選擇和構建的策略。2、（本題5分）簡述數據挖掘中的圖挖掘，包括社交網絡分析、知識圖譜等，說明其應用場景和相關技術。3、（本題5分）簡述數據分析師如何在團隊中發(fā)揮領導作用，包括項目管理、團隊協(xié)作等方面，并舉例說明。4、（本題5分）闡述隨機森林算法的特點和優(yōu)勢，與單個決策樹相比，它在性能和穩(wěn)定性方面有何改進，并舉例說明其應用。5、（本題5分）解釋數據分析中的模型選擇和超參數調優(yōu)的方法，如網格搜索、隨機搜索等，并說明如何根據數據特點和問題選擇合適的模型和調優(yōu)策略。三、案例分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）某銀行擁有客戶的賬戶交易記錄、理財產品購買記錄、風險偏好等數據。研究如何基于這些數據為客戶提供個性化的金融服務建議。2、（本題5分）一家房地產中介公司擁有房屋租賃數據，包括房屋位置、戶型、面積、租金、租賃周期等。研究不同位置和戶型的房屋租金與租賃周期的關系。3、（本題5分）某餐飲企業(yè)積累了菜品銷售數據、顧客評價、食材采購成本等信息。思考如何利用這些數據進行菜品優(yōu)化和成本控制，提高經營效益。4、（本題5分）某在線拉丁舞鞋銷售平臺記錄了銷售數據、舞鞋款式熱度、用戶尺碼分布等。及時補貨熱門款式和尺碼，提高銷售效率。5、（本題5分）某在線爵士舞教學平臺積累了學員學習數據、舞蹈風格喜好、教學場地需求等。改善爵士舞教學環(huán)境和教學內容。四、論述題（本大題共3個