同濟(jì)大學(xué)《Python數(shù)據(jù)分析》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

站名：站名：年級(jí)專業(yè)：姓名：學(xué)號(hào)：凡年級(jí)專業(yè)、姓名、學(xué)號(hào)錯(cuò)寫、漏寫或字跡不清者，成績按零分記?！堋狻€…………第1頁，共1頁同濟(jì)大學(xué)《Python數(shù)據(jù)分析》

2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號(hào)一二三四總分得分一、單選題（本大題共20個(gè)小題，每小題1分，共20分．在每小題給出的四個(gè)選項(xiàng)中，只有一項(xiàng)是符合題目要求的．）1、數(shù)據(jù)分析中的假設(shè)檢驗(yàn)用于判斷樣本數(shù)據(jù)是否支持某個(gè)假設(shè)。假設(shè)要檢驗(yàn)一種新的教學(xué)方法是否能顯著提高學(xué)生的成績，以下關(guān)于假設(shè)檢驗(yàn)的描述，正確的是：（）A.不設(shè)定原假設(shè)和備擇假設(shè)，直接進(jìn)行檢驗(yàn)B.忽略檢驗(yàn)的顯著性水平，隨意得出結(jié)論C.正確設(shè)定原假設(shè)和備擇假設(shè)，選擇合適的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量，根據(jù)顯著性水平和樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行推斷，并解釋檢驗(yàn)結(jié)果的實(shí)際意義D.只關(guān)注檢驗(yàn)結(jié)果是否拒絕原假設(shè)，不考慮效應(yīng)大小和實(shí)際應(yīng)用價(jià)值2、數(shù)據(jù)分析中的分類算法用于將數(shù)據(jù)分為不同的類別。假設(shè)要構(gòu)建一個(gè)分類模型來預(yù)測客戶是否會(huì)流失，以下哪種算法可能對(duì)處理不平衡的數(shù)據(jù)集（流失客戶數(shù)量遠(yuǎn)少于未流失客戶）表現(xiàn)較好？（）A.邏輯回歸B.決策樹C.支持向量機(jī)D.隨機(jī)森林3、當(dāng)分析數(shù)據(jù)的相關(guān)性時(shí)，以下哪個(gè)統(tǒng)計(jì)量的值在-1到1之間？（）A.協(xié)方差B.相關(guān)系數(shù)C.決定系數(shù)D.方差4、在處理不平衡數(shù)據(jù)集時(shí)，即某些類別樣本數(shù)量遠(yuǎn)少于其他類別，以下關(guān)于數(shù)據(jù)分析方法的調(diào)整，哪一項(xiàng)是最有效的？（）A.直接使用常規(guī)的分類算法，不做特殊處理B.對(duì)少數(shù)類樣本進(jìn)行過采樣，增加其數(shù)量C.對(duì)多數(shù)類樣本進(jìn)行欠采樣，減少其數(shù)量D.以上三種方法結(jié)合使用，根據(jù)數(shù)據(jù)特點(diǎn)進(jìn)行優(yōu)化5、關(guān)于數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)降維，假設(shè)數(shù)據(jù)集具有高維度，但其中可能存在冗余和無關(guān)的特征。為了減少計(jì)算復(fù)雜度并提高分析效率，以下哪種降維方法可能是有效的？（）A.主成分分析（PCA），提取主要成分B.線性判別分析（LDA），考慮類別信息C.局部線性嵌入（LLE），保留局部結(jié)構(gòu)D.不進(jìn)行降維，直接處理高維數(shù)據(jù)6、在對(duì)一個(gè)社交媒體平臺(tái)的用戶興趣數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，例如關(guān)注的話題、參與的討論組等，以進(jìn)行精準(zhǔn)的廣告投放。以下哪種數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可能在用戶畫像和廣告定向中發(fā)揮重要作用？（）A.分類算法B.聚類算法C.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘D.以上都是7、數(shù)據(jù)分析中的隨機(jī)森林是一種集成學(xué)習(xí)算法。假設(shè)我們使用隨機(jī)森林進(jìn)行分類任務(wù)，以下哪個(gè)因素會(huì)影響隨機(jī)森林的性能？（）A.決策樹的數(shù)量B.特征的隨機(jī)選擇C.樣本的隨機(jī)抽樣D.以上都是8、時(shí)間序列分析用于研究數(shù)據(jù)隨時(shí)間的變化規(guī)律。假設(shè)要預(yù)測未來幾個(gè)月的股票價(jià)格走勢，以下關(guān)于時(shí)間序列分析方法選擇的描述，正確的是：（）A.僅僅使用簡單移動(dòng)平均法，不考慮其他更復(fù)雜的模型B.隨意選擇一種時(shí)間序列模型，不進(jìn)行數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性檢驗(yàn)和模型評(píng)估C.對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)和預(yù)處理，根據(jù)數(shù)據(jù)特點(diǎn)和預(yù)測需求選擇合適的模型，如ARIMA模型，并進(jìn)行模型評(píng)估和參數(shù)調(diào)整D.不考慮外部因素對(duì)股票價(jià)格的影響，僅基于歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測9、在進(jìn)行數(shù)據(jù)探索性分析時(shí)，以下關(guān)于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的異常值的方法，哪一項(xiàng)是最常用的？（）A.計(jì)算數(shù)據(jù)的均值和標(biāo)準(zhǔn)差，超出一定范圍的值視為異常值B.繪制箱線圖，觀察超出箱體范圍的值C.對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行排序，查看兩端的值D.隨機(jī)抽取部分?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行檢查10、數(shù)據(jù)分析中的文本挖掘用于從文本數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值的信息。假設(shè)要分析大量的客戶評(píng)論數(shù)據(jù)，以了解客戶對(duì)產(chǎn)品的滿意度，以下哪種技術(shù)可能是關(guān)鍵的第一步？（）A.詞頻統(tǒng)計(jì)B.情感分析C.主題建模D.命名實(shí)體識(shí)別11、在處理大量數(shù)據(jù)時(shí)，為了提高數(shù)據(jù)處理效率，以下哪種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)更適合快速查找和插入操作？（）A.數(shù)組B.鏈表C.棧D.隊(duì)列12、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)抽樣的方法有很多，其中隨機(jī)抽樣是一種常用的方法。以下關(guān)于隨機(jī)抽樣的描述中，錯(cuò)誤的是？（）A.隨機(jī)抽樣可以保證樣本的代表性和隨機(jī)性B.隨機(jī)抽樣可以減少數(shù)據(jù)的數(shù)量和復(fù)雜度C.隨機(jī)抽樣可以提高數(shù)據(jù)分析的效率和準(zhǔn)確性D.隨機(jī)抽樣只適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集，對(duì)于小數(shù)據(jù)集無法使用13、假設(shè)我們正在分析客戶的購買行為數(shù)據(jù)，想要了解客戶購買某一產(chǎn)品的頻率分布。以下哪種統(tǒng)計(jì)量最適合描述這種數(shù)據(jù)？（）A.均值B.中位數(shù)C.眾數(shù)D.標(biāo)準(zhǔn)差14、對(duì)于一個(gè)包含多個(gè)數(shù)值型變量的數(shù)據(jù)集，若要判斷數(shù)據(jù)是否符合正態(tài)分布，應(yīng)采用哪種檢驗(yàn)方法？（）A.t檢驗(yàn)B.卡方檢驗(yàn)C.正態(tài)性檢驗(yàn)D.F檢驗(yàn)15、對(duì)于一個(gè)不平衡的數(shù)據(jù)集（某一類別的樣本數(shù)量遠(yuǎn)多于其他類別），以下哪種處理方法可能會(huì)提高模型性能？（）A.過采樣B.欠采樣C.生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)D.以上都是16、在進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析時(shí)，如果兩個(gè)商品的支持度很高，但置信度很低，說明：（）A.這兩個(gè)商品經(jīng)常被同時(shí)購買，但這種關(guān)聯(lián)不是很可靠B.這兩個(gè)商品很少被同時(shí)購買，但一旦同時(shí)購買，關(guān)聯(lián)很強(qiáng)C.這種關(guān)聯(lián)是虛假的，沒有實(shí)際意義D.無法得出明確的結(jié)論17、在進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理時(shí)，特征工程是重要的環(huán)節(jié)。以下關(guān)于特征工程的描述，錯(cuò)誤的是：（）A.特征縮放可以加快模型的訓(xùn)練速度B.特征選擇可以去除無關(guān)或冗余的特征C.特征構(gòu)建是從原始數(shù)據(jù)中創(chuàng)造新的特征D.特征工程對(duì)模型的性能沒有影響18、在數(shù)據(jù)分析中，聚類分析用于將數(shù)據(jù)分組。假設(shè)要對(duì)客戶進(jìn)行細(xì)分，以下關(guān)于聚類分析的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.K-Means聚類算法需要預(yù)先指定聚類的數(shù)量B.層次聚類可以生成層次結(jié)構(gòu)的聚類結(jié)果，便于觀察不同層次的分組情況C.聚類分析的結(jié)果只取決于算法和數(shù)據(jù)，不受初始條件和參數(shù)的影響D.可以通過評(píng)估聚類的緊密度和分離度來選擇最優(yōu)的聚類方案19、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)預(yù)處理是一個(gè)重要的步驟。以下關(guān)于數(shù)據(jù)預(yù)處理的目的，錯(cuò)誤的是？（）A.去除數(shù)據(jù)中的噪聲和異常值，提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量B.統(tǒng)一數(shù)據(jù)的格式和單位，便于后續(xù)的分析和處理C.對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行編碼和轉(zhuǎn)換，使其適合特定的數(shù)據(jù)分析方法D.增加數(shù)據(jù)的數(shù)量，提高數(shù)據(jù)分析的結(jié)果的可靠性20、假設(shè)要分析某電商平臺(tái)用戶的購買行為隨時(shí)間的變化趨勢，以下哪種可視化方法較為合適？（）A.折線圖B.柱狀圖C.餅圖D.箱線圖二、簡答題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）簡述數(shù)據(jù)挖掘中的Web挖掘，包括網(wǎng)頁內(nèi)容挖掘、用戶行為挖掘等，說明其在互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的應(yīng)用。2、（本題5分）解釋數(shù)據(jù)分析中的偏差和方差的概念，說明它們對(duì)模型性能的影響，并闡述如何在模型訓(xùn)練中平衡偏差和方差。3、（本題5分）闡述數(shù)據(jù)分析中的模型融合中的Stacking方法的原理和步驟，并舉例說明如何通過Stacking提高模型的預(yù)測性能。4、（本題5分）在數(shù)據(jù)分析中，如何進(jìn)行模型的可解釋性分析？請介紹一些可解釋性方法，如局部可解釋模型-解釋（LIME）、SHAP值等，并舉例說明。5、（本題5分）闡述因子分析的原理和應(yīng)用，說明如何通過因子分析提取公共因子，并解釋因子得分的計(jì)算和意義。三、案例分析題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）一家茶葉專賣店收集了茶葉銷售數(shù)據(jù)、顧客品鑒反饋、茶葉產(chǎn)地信息等。優(yōu)化茶葉采購和銷售策略，滿足顧客口味需求。2、（本題5分）某電商平臺(tái)記錄了用戶在不同終端（PC、手機(jī)、平板）的訪問和購買數(shù)據(jù)。思考如何通過這些數(shù)據(jù)優(yōu)化跨終端的用戶體驗(yàn)和營銷策略。3、（本題5分）某金融科技公司積累了大量的移動(dòng)支付數(shù)據(jù)，包括交易金額、交易時(shí)間、交易地點(diǎn)等。探討如何利用這些數(shù)據(jù)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和反欺詐監(jiān)測。4、（本題5分）某鮮花電商平臺(tái)收集了鮮花銷售數(shù)據(jù)、節(jié)日需求、配送區(qū)域等。優(yōu)化鮮花采購和配送策略，應(yīng)對(duì)節(jié)日高峰需求。5、（本題5分）某在線英語繪本閱讀平臺(tái)收集了用戶閱讀數(shù)據(jù)、繪本難度評(píng)價(jià)、孩子興趣反饋等。推薦適合不同年齡段孩子的英語繪本。四、論述題（本大題共3個(gè)小題，共30分)1、（本題10分）在環(huán)保領(lǐng)域，環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)、污染源數(shù)據(jù)等不斷豐富。探討如何利用數(shù)據(jù)分析方法，比如空氣質(zhì)量預(yù)測