蘇州百年職業(yè)學(xué)院《數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)驗(yàn)》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷

學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁蘇州百年職業(yè)學(xué)院《數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)驗(yàn)》

2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷題號一二三四總分得分一、單選題（本大題共30個(gè)小題，每小題1分，共30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、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)可視化常常用于呈現(xiàn)復(fù)雜的數(shù)據(jù)關(guān)系。以下關(guān)于數(shù)據(jù)可視化工具的說法中，錯(cuò)誤的是？（）A.Tableau是一款功能強(qiáng)大的數(shù)據(jù)可視化軟件，可連接多種數(shù)據(jù)源進(jìn)行分析和展示B.PowerBI具有直觀的界面和豐富的可視化圖表類型，適合企業(yè)級數(shù)據(jù)分析C.Excel只能進(jìn)行簡單的數(shù)據(jù)可視化，對于大規(guī)模數(shù)據(jù)分析不夠?qū)嵱肈.數(shù)據(jù)可視化工具的選擇只取決于個(gè)人喜好，與數(shù)據(jù)類型和分析需求無關(guān)2、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)可視化的方法有很多，其中柱狀圖是一種常用的圖表類型。以下關(guān)于柱狀圖的描述中，錯(cuò)誤的是？（）A.柱狀圖可以用來比較不同類別之間的數(shù)據(jù)大小B.柱狀圖可以顯示數(shù)據(jù)的分布情況和趨勢C.柱狀圖的柱子寬度應(yīng)該根據(jù)數(shù)據(jù)的數(shù)量進(jìn)行調(diào)整D.柱狀圖的柱子顏色可以根據(jù)需要進(jìn)行選擇和設(shè)置3、在數(shù)據(jù)分析中，需要對缺失值進(jìn)行處理，例如在一個(gè)包含客戶信息的數(shù)據(jù)集里，部分客戶的年齡數(shù)據(jù)缺失。以下哪種處理缺失值的方法可能是合適的？（）A.直接刪除包含缺失值的記錄B.用平均值或中位數(shù)填充C.根據(jù)其他相關(guān)變量進(jìn)行推測填充D.以上都是4、對于數(shù)據(jù)分析中的優(yōu)化問題，假設(shè)要在一定的約束條件下最大化或最小化某個(gè)目標(biāo)函數(shù)。以下哪種優(yōu)化算法可能適用于解決這類復(fù)雜的優(yōu)化任務(wù)？（）A.線性規(guī)劃，處理線性目標(biāo)和約束B.遺傳算法，通過模擬進(jìn)化過程搜索最優(yōu)解C.模擬退火算法，避免陷入局部最優(yōu)D.不進(jìn)行優(yōu)化，隨機(jī)選擇解決方案5、數(shù)據(jù)分析中的模型融合可以結(jié)合多個(gè)模型的優(yōu)勢提高性能。假設(shè)已經(jīng)建立了多個(gè)不同的預(yù)測模型，如線性回歸、決策樹和隨機(jī)森林，要將它們?nèi)诤弦垣@得更準(zhǔn)確的預(yù)測結(jié)果。以下哪種模型融合策略在這種情況下更有可能提高預(yù)測精度？（）A.簡單平均融合B.加權(quán)平均融合C.基于投票的融合D.以上方法效果相同6、數(shù)據(jù)分析中的回歸分析常用于預(yù)測和建模。假設(shè)要建立一個(gè)模型來預(yù)測房屋價(jià)格，考慮房屋面積、地理位置、房齡等因素。以下哪種回歸分析方法在處理這種多因素預(yù)測問題時(shí)表現(xiàn)更為出色？（）A.線性回歸B.邏輯回歸C.多項(xiàng)式回歸D.嶺回歸7、數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)質(zhì)量評估包括準(zhǔn)確性、完整性、一致性等多個(gè)方面。假設(shè)一個(gè)數(shù)據(jù)集在準(zhǔn)確性方面表現(xiàn)良好，但在一致性方面存在問題，可能的原因是什么？（）A.數(shù)據(jù)錄入時(shí)的錯(cuò)誤B.不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)整合不當(dāng)C.數(shù)據(jù)更新不及時(shí)D.以上原因都有可能8、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)可視化的配色方案選擇也很重要。假設(shè)要?jiǎng)?chuàng)建一個(gè)展示銷售數(shù)據(jù)的圖表，以下關(guān)于配色方案選擇的描述，正確的是：（）A.隨意選擇喜歡的顏色，不考慮顏色的對比度和可讀性B.使用過于鮮艷和刺眼的顏色組合，以吸引注意力C.遵循色彩理論和設(shè)計(jì)原則，選擇對比度高、易于區(qū)分和視覺舒適的配色方案，使數(shù)據(jù)清晰可讀，并根據(jù)數(shù)據(jù)的性質(zhì)和重要性進(jìn)行顏色映射D.不考慮色盲和色弱人群的觀看體驗(yàn)，只追求美觀9、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)。假設(shè)我們有一個(gè)包含房屋屬性（面積、房間數(shù)量、地理位置等）和價(jià)格的數(shù)據(jù)集，以下關(guān)于特征工程的描述，正確的是：（）A.直接使用原始特征進(jìn)行建模，無需進(jìn)行任何特征轉(zhuǎn)換和構(gòu)建B.對地理位置進(jìn)行獨(dú)熱編碼可以有效地將其納入模型C.特征縮放對模型的性能沒有影響，可忽略D.增加一些與房屋價(jià)格無關(guān)的特征，能夠提高模型的準(zhǔn)確性10、數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)可視化能夠幫助我們更直觀地理解數(shù)據(jù)。假設(shè)我們要展示不同地區(qū)銷售額的分布情況。以下關(guān)于數(shù)據(jù)可視化的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.柱狀圖適合比較不同類別之間的數(shù)量差異B.折線圖常用于展示數(shù)據(jù)隨時(shí)間的變化趨勢C.餅圖能夠清晰地顯示各部分?jǐn)?shù)據(jù)占總體的比例關(guān)系，但不適合數(shù)據(jù)類別過多的情況D.數(shù)據(jù)可視化只是為了讓數(shù)據(jù)看起來更美觀，對數(shù)據(jù)分析的幫助不大11、在時(shí)間序列數(shù)據(jù)分析中，預(yù)測未來值是一個(gè)重要的應(yīng)用。假設(shè)我們有一個(gè)股票價(jià)格的時(shí)間序列數(shù)據(jù)，想要預(yù)測未來一段時(shí)間的價(jià)格走勢，以下哪種方法可能較為有效？（）A.移動(dòng)平均法B.指數(shù)平滑法C.ARIMA模型D.以上都有可能，取決于數(shù)據(jù)特點(diǎn)12、數(shù)據(jù)分析中的特征選擇用于篩選出對目標(biāo)變量最有預(yù)測能力的特征。假設(shè)要分析一個(gè)包含數(shù)百個(gè)特征的數(shù)據(jù)集，以預(yù)測某種疾病的發(fā)生概率。以下哪種特征選擇方法在處理這種高維度數(shù)據(jù)時(shí)更能有效地篩選出關(guān)鍵特征？（）A.過濾式特征選擇B.包裹式特征選擇C.嵌入式特征選擇D.以上方法效果相同13、數(shù)據(jù)分析中的模型評估指標(biāo)用于衡量模型的性能。假設(shè)要評估一個(gè)預(yù)測客戶流失的模型，以下關(guān)于評估指標(biāo)選擇的描述，正確的是：（）A.只關(guān)注準(zhǔn)確率，不考慮其他指標(biāo)如召回率和精確率B.不根據(jù)業(yè)務(wù)需求選擇合適的評估指標(biāo)，隨意使用通用指標(biāo)C.結(jié)合業(yè)務(wù)場景和問題的嚴(yán)重性，綜合考慮準(zhǔn)確率、召回率、精確率、F1值、AUC等指標(biāo)，評估模型在不同方面的表現(xiàn)，并根據(jù)評估結(jié)果進(jìn)行優(yōu)化和改進(jìn)D.認(rèn)為模型評估指標(biāo)越高越好，不考慮指標(biāo)之間的平衡和trade-off14、關(guān)于數(shù)據(jù)分析中的多變量分析，假設(shè)要同時(shí)研究多個(gè)自變量對因變量的影響。以下哪種方法可以幫助我們理解變量之間的復(fù)雜關(guān)系和交互作用？（）A.多元線性回歸B.因子分析，提取公共因子C.偏最小二乘回歸D.只研究單個(gè)變量與因變量的關(guān)系15、在進(jìn)行地理數(shù)據(jù)分析時(shí)，以下關(guān)于地理數(shù)據(jù)分析方法的描述，正確的是：（）A.簡單的地圖繪制就能充分展示地理數(shù)據(jù)的特征B.空間聚類分析對于發(fā)現(xiàn)地理數(shù)據(jù)中的聚集模式?jīng)]有幫助C.地理加權(quán)回歸可以考慮空間異質(zhì)性對變量關(guān)系的影響D.不需要考慮地理坐標(biāo)系和投影的選擇，對分析結(jié)果影響不大16、在數(shù)據(jù)分析中，建立回歸模型用于預(yù)測是常見的任務(wù)。假設(shè)我們要根據(jù)房屋的面積、位置和房齡等因素來預(yù)測房價(jià)，以下哪種回歸模型可能在這種情況下表現(xiàn)較好？（）A.線性回歸B.邏輯回歸C.多項(xiàng)式回歸D.嶺回歸17、在對一個(gè)社交網(wǎng)絡(luò)的用戶關(guān)系數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，例如好友關(guān)系、群組活動(dòng)等，以發(fā)現(xiàn)社區(qū)結(jié)構(gòu)和關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)。以下哪種算法可能在社區(qū)發(fā)現(xiàn)和關(guān)鍵人物識別中表現(xiàn)出色？（）A.PageRank算法B.K-Means算法C.Apriori算法D.以上都不是18、在數(shù)據(jù)分析的探索性數(shù)據(jù)分析（EDA）中，以下不屬于常用方法的是（）A.繪制箱線圖B.進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)C.計(jì)算數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計(jì)量D.觀察數(shù)據(jù)的分布19、在構(gòu)建數(shù)據(jù)分析模型時(shí)，需要對模型進(jìn)行評估和選擇。假設(shè)我們構(gòu)建了多個(gè)預(yù)測模型，如線性回歸、決策樹和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以下哪種評估指標(biāo)可能最能反映模型在實(shí)際應(yīng)用中的性能？（）A.訓(xùn)練集上的準(zhǔn)確率B.測試集上的均方誤差C.模型的復(fù)雜度D.模型的訓(xùn)練時(shí)間20、在處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)時(shí)，除了考慮趨勢和季節(jié)性，還需要考慮數(shù)據(jù)的隨機(jī)性。假設(shè)要使用一種方法來平滑時(shí)間序列數(shù)據(jù)，同時(shí)保留數(shù)據(jù)的主要特征，以下哪種方法可能是合適的？（）A.簡單移動(dòng)平均B.加權(quán)移動(dòng)平均C.指數(shù)加權(quán)移動(dòng)平均D.以上方法都可以21、在數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目中，數(shù)據(jù)隱私和安全是需要重點(diǎn)關(guān)注的問題。假設(shè)我們在處理包含個(gè)人敏感信息的數(shù)據(jù)，以下哪種措施可以有效地保護(hù)數(shù)據(jù)隱私？（）A.數(shù)據(jù)加密B.匿名化處理C.訪問控制D.以上都是22、在數(shù)據(jù)分析中，描述性統(tǒng)計(jì)是常用的方法之一。以下關(guān)于描述性統(tǒng)計(jì)指標(biāo)的說法中，錯(cuò)誤的是？（）A.均值是一組數(shù)據(jù)的平均值，能反映數(shù)據(jù)的集中趨勢B.中位數(shù)是將數(shù)據(jù)從小到大排序后位于中間位置的數(shù)值，不受極端值影響C.標(biāo)準(zhǔn)差反映了數(shù)據(jù)的離散程度，標(biāo)準(zhǔn)差越大，數(shù)據(jù)的波動(dòng)越小D.描述性統(tǒng)計(jì)指標(biāo)可以幫助我們快速了解數(shù)據(jù)的基本特征和分布情況23、在數(shù)據(jù)分析的抽樣方法中，假設(shè)要從一個(gè)大規(guī)模的數(shù)據(jù)集中抽取一部分樣本進(jìn)行分析。為了保證樣本具有代表性，以下哪種抽樣方法可能是較好的選擇？（）A.簡單隨機(jī)抽樣，每個(gè)個(gè)體被抽取的概率相等B.分層抽樣，按不同層次分別抽樣C.系統(tǒng)抽樣，按照一定的間隔抽取D.不進(jìn)行抽樣，直接分析整個(gè)數(shù)據(jù)集24、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)質(zhì)量評估是確保數(shù)據(jù)可靠性的重要手段。以下關(guān)于數(shù)據(jù)質(zhì)量評估的說法中，錯(cuò)誤的是？（）A.數(shù)據(jù)質(zhì)量評估可以使用多種指標(biāo)，如準(zhǔn)確性、完整性、一致性等B.數(shù)據(jù)質(zhì)量評估可以通過手動(dòng)檢查和自動(dòng)化工具相結(jié)合的方式進(jìn)行C.數(shù)據(jù)質(zhì)量評估應(yīng)定期進(jìn)行，及時(shí)發(fā)現(xiàn)和解決數(shù)據(jù)質(zhì)量問題D.數(shù)據(jù)質(zhì)量評估只需要在數(shù)據(jù)進(jìn)入數(shù)據(jù)倉庫之前進(jìn)行，之后就不需要再進(jìn)行評估了25、數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)倉庫的擴(kuò)展性是滿足未來需求的關(guān)鍵。以下關(guān)于數(shù)據(jù)倉庫擴(kuò)展性的說法中，錯(cuò)誤的是？（）A.數(shù)據(jù)倉庫的擴(kuò)展性應(yīng)考慮數(shù)據(jù)量的增長、業(yè)務(wù)需求的變化和技術(shù)的發(fā)展等因素B.數(shù)據(jù)倉庫的擴(kuò)展性可以通過分布式架構(gòu)、云計(jì)算等技術(shù)來實(shí)現(xiàn)C.數(shù)據(jù)倉庫的擴(kuò)展性只需要在建設(shè)初期進(jìn)行規(guī)劃，后期不需要再進(jìn)行調(diào)整D.數(shù)據(jù)倉庫的擴(kuò)展性應(yīng)保證系統(tǒng)的性能和穩(wěn)定性，不會因?yàn)閿U(kuò)展而降低26、假設(shè)我們要分析一個(gè)網(wǎng)站的用戶行為數(shù)據(jù)，以下哪種方法可以用于識別用戶的訪問模式？（）A.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘B.分類算法C.聚類分析D.回歸分析27、在建立分類模型時(shí)，如果數(shù)據(jù)存在類別不平衡問題，以下哪種技術(shù)可以用于數(shù)據(jù)增強(qiáng)？（）A.生成對抗網(wǎng)絡(luò)B.自編碼器C.變分自編碼器D.以上都不是28、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，若要研究不同地區(qū)消費(fèi)者對某一產(chǎn)品的購買意愿差異，以下哪種數(shù)據(jù)分析方法最為適用？（）A.描述性統(tǒng)計(jì)分析B.相關(guān)性分析C.方差分析D.回歸分析29、假設(shè)要分析股票市場數(shù)據(jù)的波動(dòng)性，以下關(guān)于波動(dòng)性分析方法的描述，正確的是：（）A.計(jì)算簡單移動(dòng)平均就能準(zhǔn)確衡量股票價(jià)格的波動(dòng)性B.標(biāo)準(zhǔn)差越大，說明股票價(jià)格的波動(dòng)性越小C.歷史波動(dòng)率對預(yù)測未來股票價(jià)格的波動(dòng)沒有參考價(jià)值D.采用ARCH和GARCH模型可以更好地捕捉股票價(jià)格波動(dòng)的聚類性和異方差性30、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)安全的措施有很多，其中訪問控制是一種重要的措施。以下關(guān)于訪問控制的描述中，錯(cuò)誤的是？（）A.訪問控制可以限制用戶對數(shù)據(jù)的訪問權(quán)限B.訪問控制可以防止數(shù)據(jù)的泄露和篡改C.訪問控制可以分為身份認(rèn)證和授權(quán)兩個(gè)環(huán)節(jié)D.訪問控制只適用于企業(yè)內(nèi)部的數(shù)據(jù)管理，對于外部數(shù)據(jù)無法進(jìn)行控制二、論述題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）隨著電商行業(yè)的迅猛發(fā)展，數(shù)據(jù)成為了驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)增長的關(guān)鍵因素。請深入探討如何利用數(shù)據(jù)分析來改善電商平臺的用戶體驗(yàn)，包括個(gè)性化推薦、頁面優(yōu)化和購物流程改進(jìn)等方面，同時(shí)分析在這個(gè)過程中可能遇到的數(shù)據(jù)質(zhì)量、隱私保護(hù)等問題及應(yīng)對策略。2、（本題5分）在金融市場的資產(chǎn)組合優(yōu)化中，如何運(yùn)用數(shù)據(jù)分析考慮風(fēng)險(xiǎn)偏好和投資目標(biāo)，實(shí)現(xiàn)資產(chǎn)的最優(yōu)配置。3、（本題5分）在保險(xiǎn)行業(yè)，如何運(yùn)用數(shù)據(jù)分析來進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評估、保費(fèi)定價(jià)和欺詐檢測？請?jiān)敿?xì)分析數(shù)據(jù)來源、分析方法和模型的有效性，并探討保險(xiǎn)業(yè)務(wù)中的數(shù)據(jù)安全和合規(guī)要求。4、（本題5分）在體育賽事的組織和運(yùn)營中，如何利用數(shù)據(jù)分析來安排賽程、評估運(yùn)動(dòng)員表現(xiàn)和預(yù)測比賽結(jié)果？請?jiān)敿?xì)闡述數(shù)據(jù)分析的方法和作用，以及如何應(yīng)對數(shù)據(jù)的不確定性和突發(fā)事件的影響。5、（本題5分）零售行業(yè)競爭激烈，數(shù)據(jù)分析成為提升競爭力的關(guān)鍵手段。請深入探討如何通過數(shù)據(jù)分析來優(yōu)化商品組合、定價(jià)策略和店鋪布局，分析消費(fèi)者行為數(shù)據(jù)在零售決策中的作用和挑戰(zhàn)，如數(shù)據(jù)的時(shí)效性和消費(fèi)者偏好的變化。三、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)倉庫中的緩慢變化維處理方法，說明在不同業(yè)務(wù)場景下如何選擇合適的處理方式，并舉例說明。2、（本題5分）在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)存儲和處理面臨諸多挑戰(zhàn)。請說明Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中的關(guān)鍵組件，如HDFS、MapReduce等的作用和工作原理。3、（本題5分）解釋什么是模型融合，說明其在提高模型性能中的作用，并列舉至少兩種模型融合的方法和應(yīng)用場景。4、（本題5分）解