清華大學(xué)《數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷_第1頁
清華大學(xué)《數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷_第2頁
清華大學(xué)《數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷_第3頁
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《數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷題號(hào)一二三四總分得分批閱人一、單選題(本大題共15個(gè)小題,每小題1分,共15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)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2、在數(shù)據(jù)清洗過程中,若發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)存在異常值,以下哪種處理方式較為合理?()A.直接刪除異常值B.對(duì)異常值進(jìn)行修正C.將異常值視為缺失值處理D.分析異常值產(chǎn)生的原因后再?zèng)Q定處理方式3、數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)融合是將多個(gè)數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)整合在一起。假設(shè)要整合來自不同部門的銷售數(shù)據(jù)和客戶數(shù)據(jù),以下關(guān)于數(shù)據(jù)融合方法的描述,正確的是:()A.簡(jiǎn)單地將數(shù)據(jù)拼接在一起,不處理數(shù)據(jù)格式和語義的差異B.不進(jìn)行數(shù)據(jù)的清洗和轉(zhuǎn)換,直接使用原始數(shù)據(jù)進(jìn)行融合C.運(yùn)用數(shù)據(jù)清洗、轉(zhuǎn)換和匹配技術(shù),解決數(shù)據(jù)格式、單位和語義的不一致,確保融合后數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可用性D.認(rèn)為數(shù)據(jù)融合不會(huì)引入誤差和沖突,不進(jìn)行質(zhì)量檢查4、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5、數(shù)據(jù)分析中的文本挖掘用于從大量文本數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值的信息。假設(shè)要從客戶的評(píng)價(jià)文本中挖掘他們的滿意度,以下關(guān)于文本挖掘的描述,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.可以使用詞袋模型將文本轉(zhuǎn)換為數(shù)值向量,以便進(jìn)行后續(xù)的分析B.情感分析能夠判斷文本的情感傾向,如積極、消極或中性C.主題模型可以發(fā)現(xiàn)文本中的潛在主題,但無法確定每個(gè)文本所屬的具體主題D.文本挖掘不需要對(duì)文本進(jìn)行預(yù)處理,如分詞和去除停用詞6、數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)可視化不僅要美觀,還要具有交互性。假設(shè)要構(gòu)建一個(gè)交互式的數(shù)據(jù)可視化報(bào)表,允許用戶根據(jù)自己的需求篩選和查看數(shù)據(jù),以下哪種工具可能是最合適的?()A.ExcelB.TableauC.PowerBID.matplotlib7、在數(shù)據(jù)分析的過程中,數(shù)據(jù)清洗是至關(guān)重要的一步。假設(shè)你獲取了一份包含大量客戶信息的數(shù)據(jù)集,其中存在缺失值、錯(cuò)誤數(shù)據(jù)和重復(fù)記錄等問題。以下關(guān)于數(shù)據(jù)清洗方法的選擇,哪一項(xiàng)是最為關(guān)鍵的?()A.直接刪除包含缺失值或錯(cuò)誤數(shù)據(jù)的記錄,以保持?jǐn)?shù)據(jù)的簡(jiǎn)潔性B.采用均值或中位數(shù)來填充缺失值,不考慮數(shù)據(jù)的分布特征C.通過數(shù)據(jù)驗(yàn)證和邏輯檢查來修正錯(cuò)誤數(shù)據(jù),并去除重復(fù)記錄D.忽略數(shù)據(jù)中的問題,直接進(jìn)行后續(xù)的分析8、在數(shù)據(jù)分析中,數(shù)據(jù)倉庫的性能優(yōu)化是一個(gè)重要的問題。以下關(guān)于數(shù)據(jù)倉庫性能優(yōu)化的描述中,錯(cuò)誤的是?()A.數(shù)據(jù)倉庫性能優(yōu)化可以提高數(shù)據(jù)查詢和分析的效率B.數(shù)據(jù)倉庫性能優(yōu)化可以通過優(yōu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)、索引設(shè)計(jì)和查詢語句等方法來實(shí)現(xiàn)C.數(shù)據(jù)倉庫性能優(yōu)化需要考慮數(shù)據(jù)的規(guī)模、復(fù)雜度和使用頻率等因素D.數(shù)據(jù)倉庫性能優(yōu)化只需要關(guān)注硬件設(shè)備的升級(jí)和擴(kuò)展,無需考慮軟件方面的優(yōu)化9、對(duì)于一個(gè)聚類問題,如果事先不知道聚類的類別數(shù),以下哪種方法可以幫助確定合適的類別數(shù)?()A.肘部法則B.輪廓系數(shù)C.Calinski-Harabasz指數(shù)D.以上都是10、在數(shù)據(jù)分析中,選擇合適的數(shù)據(jù)分析方法至關(guān)重要。關(guān)于描述性統(tǒng)計(jì)分析和推斷性統(tǒng)計(jì)分析,以下敘述不正確的是()A.描述性統(tǒng)計(jì)分析主要用于對(duì)數(shù)據(jù)的集中趨勢(shì)、離散程度和分布形態(tài)進(jìn)行描述和總結(jié)B.推斷性統(tǒng)計(jì)分析則是基于樣本數(shù)據(jù)對(duì)總體特征進(jìn)行估計(jì)和假設(shè)檢驗(yàn)C.描述性統(tǒng)計(jì)分析只能提供數(shù)據(jù)的基本信息,對(duì)于深入了解數(shù)據(jù)的內(nèi)在規(guī)律和關(guān)系作用有限D(zhuǎn).在實(shí)際應(yīng)用中,通常先進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)分析,然后根據(jù)研究目的和數(shù)據(jù)特點(diǎn)選擇是否進(jìn)行推斷性統(tǒng)計(jì)分析11、在數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)中,以下哪個(gè)原則有助于提高數(shù)據(jù)庫的性能和可擴(kuò)展性?()A.規(guī)范化B.反規(guī)范化C.減少冗余D.增加索引12、在選擇數(shù)據(jù)分析工具時(shí),需要考慮多種因素。假設(shè)要為一個(gè)小型團(tuán)隊(duì)選擇合適的數(shù)據(jù)分析工具,以下關(guān)于工具選擇的描述,正確的是:()A.只追求功能強(qiáng)大的高端工具,不考慮成本和團(tuán)隊(duì)的使用難度B.隨意選擇一個(gè)流行的工具,不考慮其與團(tuán)隊(duì)需求的匹配度C.評(píng)估團(tuán)隊(duì)的技術(shù)水平、數(shù)據(jù)規(guī)模、分析需求和預(yù)算等因素,選擇易于使用、功能滿足需求且性價(jià)比高的數(shù)據(jù)分析工具,如Excel、Python、R等D.認(rèn)為一旦選擇了一個(gè)工具,就不能更換,不考慮工具的更新和發(fā)展13、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(cè)未來幾個(gè)月的股票價(jià)格走勢(shì),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(jiǎn)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(cè)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(cè)14、數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)血緣追蹤用于了解數(shù)據(jù)的來源和流向。假設(shè)要追蹤一個(gè)分析報(bào)告中數(shù)據(jù)的演變過程,以下關(guān)于數(shù)據(jù)血緣追蹤的描述,正確的是:()A.不記錄數(shù)據(jù)的處理步驟和轉(zhuǎn)換過程,無法進(jìn)行血緣追蹤B.簡(jiǎn)單地記錄部分?jǐn)?shù)據(jù)的來源,不考慮整個(gè)流程C.建立完善的數(shù)據(jù)血緣管理系統(tǒng),記錄數(shù)據(jù)的采集、清洗、轉(zhuǎn)換、聚合等全過程,以便清晰地了解數(shù)據(jù)的來龍去脈和影響范圍D.認(rèn)為數(shù)據(jù)血緣追蹤是額外的工作,對(duì)數(shù)據(jù)分析沒有幫助15、在數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目中,項(xiàng)目管理和團(tuán)隊(duì)協(xié)作至關(guān)重要。假設(shè)一個(gè)團(tuán)隊(duì)正在進(jìn)行一個(gè)大型數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目。以下關(guān)于項(xiàng)目管理的描述,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.明確項(xiàng)目目標(biāo)和需求,制定詳細(xì)的項(xiàng)目計(jì)劃和時(shí)間表B.合理分配團(tuán)隊(duì)成員的任務(wù),充分發(fā)揮每個(gè)人的優(yōu)勢(shì)C.項(xiàng)目過程中不需要進(jìn)行溝通和協(xié)調(diào),各自完成自己的任務(wù)即可D.及時(shí)監(jiān)控項(xiàng)目進(jìn)度,對(duì)出現(xiàn)的問題和風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行有效的管理和控制二、簡(jiǎn)答題(本大題共4個(gè)小題,共20分)1、(本題5分)在處理物流數(shù)據(jù)時(shí),常用的數(shù)據(jù)分析方法和技術(shù)有哪些?解釋路徑優(yōu)化、庫存管理等概念,并舉例說明應(yīng)用。2、(本題5分)簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)分析師如何與利益相關(guān)者進(jìn)行有效的溝通,以確保數(shù)據(jù)分析結(jié)果得到正確理解和應(yīng)用,包括溝通技巧和注意事項(xiàng)。3、(本題5分)解釋數(shù)據(jù)可視化中的動(dòng)態(tài)可視化,說明如何通過動(dòng)態(tài)效果展示數(shù)據(jù)隨時(shí)間或其他變量的變化,舉例說明其應(yīng)用場(chǎng)景。4、(本題5分)解釋什么是推薦系統(tǒng),說明其工作原理和在電商、娛樂等領(lǐng)域的應(yīng)用,列舉常見的推薦算法。三、論述題(本大題共5個(gè)小題,共25分)1、(本題5分)在金融風(fēng)險(xiǎn)管理中,如何運(yùn)用數(shù)據(jù)分析來評(píng)估市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)、信用風(fēng)險(xiǎn)和操作風(fēng)險(xiǎn)?請(qǐng)論述風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型的構(gòu)建、數(shù)據(jù)的需求和驗(yàn)證,以及風(fēng)險(xiǎn)管理策略的制定。2、(本題5分)在游戲行業(yè),玩家行為數(shù)據(jù)和游戲運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)具有重要價(jià)值。分析如何運(yùn)用數(shù)據(jù)分析優(yōu)化游戲設(shè)計(jì)、提升玩家留存率、實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營(yíng)銷,并探討數(shù)據(jù)分析在電子競(jìng)技領(lǐng)域的應(yīng)用。3、(本題5分)在農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)領(lǐng)域,農(nóng)作物受災(zāi)數(shù)據(jù)、保險(xiǎn)理賠數(shù)據(jù)等日益重要。探討如何利用數(shù)據(jù)分析方法,比如災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、保險(xiǎn)費(fèi)率制定等,優(yōu)化農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)業(yè)務(wù),同時(shí)研究在數(shù)據(jù)采集困難、災(zāi)害預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性和政策補(bǔ)貼影響方面所面臨的困難及解決途徑。4、(本題5分)對(duì)于電商平臺(tái)的個(gè)性化營(yíng)銷活動(dòng)策劃,論述如何運(yùn)用數(shù)據(jù)分析確定目標(biāo)用戶群體、營(yíng)銷時(shí)機(jī)和營(yíng)銷內(nèi)容。5、(本題5分)在零售銀行的個(gè)人貸款業(yè)務(wù)中,數(shù)據(jù)分析對(duì)于風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和定價(jià)至關(guān)重要。以某零售銀行為例,論述如何利用數(shù)據(jù)分析來評(píng)估借款人信用風(fēng)險(xiǎn)、確定貸款利率、優(yōu)化貸款審批流程,以及如何監(jiān)控貸款組合的風(fēng)險(xiǎn)狀況。四、案例分析題(本大題共4個(gè)小題,共40分)1、(本題10分)某在線瑜伽用品銷售平臺(tái)積累了產(chǎn)品銷售數(shù)據(jù)、用戶需求特點(diǎn)、品牌競(jìng)爭(zhēng)情況等。推出符合市場(chǎng)需求的瑜伽用品和促銷活動(dòng)。2、(本題10分)某智能家居公

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