江漢大學(xué)《數(shù)值優(yōu)化算法》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場(chǎng)____________準(zhǔn)考證號(hào)學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場(chǎng)____________準(zhǔn)考證號(hào)…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁(yè)，共3頁(yè)江漢大學(xué)

《數(shù)值優(yōu)化算法》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)庫(kù)中，若要優(yōu)化數(shù)據(jù)庫(kù)的存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)，以下哪個(gè)操作可能會(huì)被執(zhí)行？（）A.合并表B.拆分表C.增加索引D.以上都是2、在進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化時(shí)，若要展示數(shù)據(jù)的分布情況，以下哪種圖表最為合適？（）A.折線圖B.柱狀圖C.箱線圖D.餅圖3、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(lái)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(guò)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(guò)程，無(wú)法進(jìn)行血緣追蹤B.簡(jiǎn)單地記錄部分?jǐn)?shù)據(jù)的來(lái)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(guò)程，以便清晰地了解數(shù)據(jù)的來(lái)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4、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)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(cāng)庫(kù)性能優(yōu)化的描述中，錯(cuò)誤的是？（）A.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)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(cāng)庫(kù)性能優(yōu)化可以通過(guò)優(yōu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)、索引設(shè)計(jì)和查詢語(yǔ)句等方法來(lái)實(shí)現(xiàn)C.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)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(cāng)庫(kù)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(wú)需考慮軟件方面的優(yōu)化5、數(shù)據(jù)分析中的決策樹算法具有易于理解和解釋的特點(diǎn)。假設(shè)我們構(gòu)建了一個(gè)決策樹來(lái)預(yù)測(cè)客戶是否會(huì)購(gòu)買某產(chǎn)品，以下哪個(gè)因素可能影響決策樹的復(fù)雜度和準(zhǔn)確性？（）A.特征選擇B.分裂準(zhǔn)則C.剪枝策略D.以上都是6、在進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化時(shí)，若要展示數(shù)據(jù)的分布和趨勢(shì)，以下哪種組合的圖表較為合適？（）A.直方圖和折線圖B.箱線圖和散點(diǎn)圖C.餅圖和柱狀圖D.雷達(dá)圖和樹形圖7、在數(shù)據(jù)預(yù)處理階段，對(duì)于含有大量缺失值的數(shù)據(jù)，以下哪種處理方法不一定合適？（）A.直接刪除含有缺失值的記錄B.用均值、中位數(shù)或眾數(shù)來(lái)填充缺失值C.通過(guò)建立模型來(lái)預(yù)測(cè)缺失值D.對(duì)缺失值不做任何處理8、在構(gòu)建數(shù)據(jù)分析模型時(shí)，模型評(píng)估指標(biāo)是衡量模型性能的重要依據(jù)。假設(shè)你建立了一個(gè)客戶流失預(yù)測(cè)模型，以下關(guān)于評(píng)估指標(biāo)的選擇，哪一項(xiàng)是最能反映模型實(shí)際效果的？（）A.準(zhǔn)確率，即正確預(yù)測(cè)的比例B.召回率，即正確預(yù)測(cè)流失客戶的比例C.F1值，綜合考慮準(zhǔn)確率和召回率D.均方誤差，衡量預(yù)測(cè)值與實(shí)際值的差異9、對(duì)于數(shù)據(jù)預(yù)處理中的缺失值處理，以下方法中，可能會(huì)引入偏差的是：（）A.用均值填充B.用中位數(shù)填充C.用眾數(shù)填充D.直接刪除包含缺失值的記錄10、數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)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11、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，選擇合適的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)對(duì)于描述數(shù)據(jù)特征非常重要。假設(shè)要分析一組學(xué)生的考試成績(jī)分布情況，包括成績(jī)的集中趨勢(shì)和離散程度。以下哪個(gè)統(tǒng)計(jì)指標(biāo)組合最能全面地描述數(shù)據(jù)的分布特征？（）A.均值和標(biāo)準(zhǔn)差B.中位數(shù)和方差C.眾數(shù)和極差D.以上指標(biāo)都不夠全面12、在數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)中，若要存儲(chǔ)學(xué)生的課程成績(jī)，以下哪種數(shù)據(jù)類型較為合適？（）A.整數(shù)型B.浮點(diǎn)型C.字符型D.日期型13、在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時(shí)，分布式計(jì)算框架變得非常重要。假設(shè)你有數(shù)十億行的銷售數(shù)據(jù)需要進(jìn)行分析，以下關(guān)于分布式計(jì)算框架的選擇，哪一項(xiàng)是最關(guān)鍵的？（）A.考慮框架的易用性和學(xué)習(xí)成本，選擇容易上手的框架B.關(guān)注框架的性能和可擴(kuò)展性，能否處理大規(guī)模數(shù)據(jù)并快速得出結(jié)果C.選擇開源且社區(qū)活躍的框架，以便獲取支持和資源D.依據(jù)公司已有的技術(shù)棧和團(tuán)隊(duì)熟悉程度來(lái)決定框架14、在數(shù)據(jù)挖掘中，關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘是一種常見的方法。以下關(guān)于關(guān)聯(lián)規(guī)則的描述，正確的是：（）A.關(guān)聯(lián)規(guī)則只能用于發(fā)現(xiàn)商品之間的購(gòu)買關(guān)聯(lián)B.支持度表示同時(shí)購(gòu)買兩種商品的顧客比例C.置信度越高，說(shuō)明規(guī)則的可靠性越強(qiáng)D.提升度小于1時(shí)，表示兩種商品存在負(fù)相關(guān)關(guān)系15、在數(shù)據(jù)分析的地理信息分析中，假設(shè)要分析不同地區(qū)的銷售數(shù)據(jù)與地理因素的關(guān)系。以下哪種技術(shù)或方法可能有助于可視化和理解這種空間關(guān)系？（）A.地理信息系統(tǒng)（GIS），繪制地圖和疊加數(shù)據(jù)B.空間自相關(guān)分析，檢測(cè)數(shù)據(jù)的空間依賴性C.克里金插值，估計(jì)未采樣點(diǎn)的值D.不考慮地理因素，僅分析銷售數(shù)據(jù)的數(shù)值特征二、簡(jiǎn)答題（本大題共4個(gè)小題，共20分)1、（本題5分）闡述數(shù)據(jù)分析中的可解釋性機(jī)器學(xué)習(xí)模型，如線性回歸、決策樹等的優(yōu)點(diǎn)和局限性，并說(shuō)明如何提高復(fù)雜模型的可解釋性。2、（本題5分）解釋數(shù)據(jù)分析中的偏差和方差的概念，說(shuō)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）決策樹是一種常用的數(shù)據(jù)分析算法，請(qǐng)解釋其工作原理和如何通過(guò)剪枝來(lái)避免過(guò)擬合，以及在哪些領(lǐng)域有廣泛應(yīng)用。4、（本題5分）闡述在數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目中，如何進(jìn)行需求分析，包括與業(yè)務(wù)部門的溝通、問題定義和目標(biāo)確定等關(guān)鍵步驟。三、論述題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）交通領(lǐng)域的數(shù)據(jù)，如交通流量、路況信息、公共交通運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)等，具有重要的價(jià)值。探討如何運(yùn)用數(shù)據(jù)分析來(lái)優(yōu)化交通規(guī)劃、緩解交通擁堵、提高公共交通的服務(wù)質(zhì)量，并分析數(shù)據(jù)分析在智能交通系統(tǒng)中的關(guān)鍵技術(shù)和應(yīng)用挑戰(zhàn)。2、（本題5分）在物流倉(cāng)儲(chǔ)領(lǐng)域，貨物存儲(chǔ)數(shù)據(jù)、庫(kù)存周轉(zhuǎn)率數(shù)據(jù)等日益重要。分析如何借助數(shù)據(jù)分析手段，如倉(cāng)庫(kù)布局優(yōu)化、庫(kù)存管理策略制定等，提高倉(cāng)儲(chǔ)空間利用率和庫(kù)存管理水平，同時(shí)探討在數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)更新要求高、貨物種類多樣和倉(cāng)儲(chǔ)成本控制方面可能面臨的問題及應(yīng)對(duì)方法。3、（本題5分）對(duì)于企業(yè)的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)分析，論述如何運(yùn)用數(shù)據(jù)分析監(jiān)測(cè)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的動(dòng)態(tài)、評(píng)估自身的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)和劣勢(shì)，制定相應(yīng)的競(jìng)爭(zhēng)策略。4、（本題5分）隨著智能手機(jī)和移動(dòng)應(yīng)用的普及，產(chǎn)生了大量的移動(dòng)數(shù)據(jù)。以某移動(dòng)運(yùn)營(yíng)商為例，探討如何運(yùn)用數(shù)據(jù)分析來(lái)優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)資源配置、提升用戶體驗(yàn)、發(fā)現(xiàn)潛在客戶，以及如何解決數(shù)據(jù)隱私保護(hù)和數(shù)據(jù)安全方面的挑戰(zhàn)。5、（本題5分）房地產(chǎn)市場(chǎng)的數(shù)據(jù)分析對(duì)于投資決策和市場(chǎng)預(yù)測(cè)至關(guān)重要。以某房地產(chǎn)開發(fā)商為例，論述如何利用數(shù)據(jù)分析來(lái)評(píng)估項(xiàng)目可行性、預(yù)測(cè)房?jī)r(jià)走勢(shì)、分析市場(chǎng)供需關(guān)系，以及如何處理房地產(chǎn)數(shù)據(jù)的地域特殊性和宏觀經(jīng)濟(jì)因素的影響。四、案例分析題（本大題共4個(gè)小題，共40分)1、（本題10分）某在線烘焙教學(xué)平臺(tái)保存了教學(xué)視頻觀看數(shù)據(jù)、用戶實(shí)踐成果、課程改進(jìn)建議等。優(yōu)化教學(xué)內(nèi)容和互動(dòng)環(huán)節(jié)。2、（本題10分）某在線票務(wù)平臺(tái)收集了不同演出、賽事的票務(wù)銷售數(shù)據(jù)、觀眾座位選擇、退票情況等。分析如何依據(jù)這些數(shù)據(jù)優(yōu)化票務(wù)定