山西衛(wèi)生健康職業(yè)學院《大數(shù)據與風險管理》2023-2024學年第二學期期末試卷

站名：站名：年級專業(yè)：姓名：學號：凡年級專業(yè)、姓名、學號錯寫、漏寫或字跡不清者，成績按零分記?！堋狻€…………第1頁，共1頁山西衛(wèi)生健康職業(yè)學院

《大數(shù)據與風險管理》2023-2024學年第二學期期末試卷題號一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共25個小題，每小題1分，共25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、數(shù)據分析中，數(shù)據倉庫的擴展性是滿足未來需求的關鍵。以下關于數(shù)據倉庫擴展性的說法中，錯誤的是？（）A.數(shù)據倉庫的擴展性應考慮數(shù)據量的增長、業(yè)務需求的變化和技術的發(fā)展等因素B.數(shù)據倉庫的擴展性可以通過分布式架構、云計算等技術來實現(xiàn)C.數(shù)據倉庫的擴展性只需要在建設初期進行規(guī)劃，后期不需要再進行調整D.數(shù)據倉庫的擴展性應保證系統(tǒng)的性能和穩(wěn)定性，不會因為擴展而降低2、在數(shù)據挖掘的關聯(lián)規(guī)則挖掘中，以下哪個指標用于衡量規(guī)則的有效性和實用性？（）A.支持度B.置信度C.提升度D.以上都是3、數(shù)據分析中的文本分析用于處理非結構化的文本數(shù)據。假設要從大量的客戶評論中提取關鍵信息和情感傾向，以下關于文本分析方法的描述，正確的是：（）A.僅使用簡單的關鍵詞計數(shù)，不考慮文本的語義和語境B.不進行文本的預處理和清洗，直接應用分析算法C.采用自然語言處理技術，包括詞法分析、句法分析、情感分析等，對文本進行預處理、特征提取和建模，以準確理解和挖掘文本中的信息D.認為文本分析結果一定準確可靠，不需要人工驗證和修正4、在進行數(shù)據挖掘任務時，關聯(lián)規(guī)則挖掘可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據中的頻繁項集。假設在一個超市購物數(shù)據集中，發(fā)現(xiàn)面包、牛奶和雞蛋經常一起被購買。如果要進一步提高關聯(lián)規(guī)則的實用性，以下哪個步驟可能是必要的？（）A.增加更多商品種類到分析中B.考慮商品的促銷活動對購買行為的影響C.分析不同時間段的購買模式差異D.以上步驟都可能有幫助5、在數(shù)據分析中，決策樹是一種常用的分類算法。假設要根據客戶的特征預測他們是否會購買某種產品，以下關于決策樹的描述，哪一項是不準確的？（）A.決策樹通過對數(shù)據進行逐步分裂，構建樹狀結構來進行分類預測B.可以通過剪枝技術來防止決策樹過擬合，提高模型的泛化能力C.決策樹的生成過程完全是自動的，不需要人工干預和調整D.隨機森林是基于決策樹的集成學習算法，能夠提高預測的準確性和穩(wěn)定性6、在數(shù)據分析中，相關性分析用于研究兩個變量之間的關系。假設要分析身高和體重之間的相關性，以下關于相關性分析的描述，哪一項是不準確的？（）A.可以使用皮爾遜相關系數(shù)來衡量線性相關性的強度和方向B.相關性強并不意味著存在因果關系，只是表明變量之間存在某種關聯(lián)C.即使相關系數(shù)為零，也不能完全排除變量之間存在非線性關系的可能D.相關性分析的結果不受數(shù)據范圍和樣本大小的影響7、數(shù)據分析師在處理數(shù)據時，需要考慮數(shù)據的來源和可靠性。假設我們從多個渠道收集了關于市場趨勢的數(shù)據。以下關于數(shù)據來源的描述，哪一項是錯誤的？（）A.官方統(tǒng)計數(shù)據通常具有較高的權威性和可靠性B.網絡爬蟲獲取的數(shù)據可能存在偏差和錯誤，需要謹慎使用C.內部數(shù)據庫中的數(shù)據一定是準確和完整的，無需進行驗證D.不同來源的數(shù)據可能存在格式和定義上的差異，需要進行統(tǒng)一和整合8、數(shù)據分析中的數(shù)據可視化不僅要美觀，還要具有交互性。假設要構建一個交互式的數(shù)據可視化報表，允許用戶根據自己的需求篩選和查看數(shù)據，以下哪種工具可能是最合適的？（）A.ExcelB.TableauC.PowerBID.matplotlib9、在數(shù)據分析中，假設檢驗是常用的方法之一。在進行雙側檢驗時，如果P值小于0.05，我們可以得出什么結論？（）A.拒絕原假設B.接受原假設C.無法得出結論D.原假設可能成立10、數(shù)據分析中的數(shù)據可視化能夠幫助我們更直觀地理解數(shù)據。假設我們要展示不同地區(qū)的銷售額及其隨時間的變化趨勢，以下哪種可視化圖表可能是最適合的？（）A.餅圖B.柱狀圖C.折線圖D.箱線圖11、在進行數(shù)據分析時，如果需要對數(shù)據進行分組統(tǒng)計，以下哪個函數(shù)在Python中經常被使用？（）A.groupby()B.merge()C.concat()D.pivot_table()12、當分析一個金融投資組合的績效數(shù)據，包括不同資產的收益率、風險指標、相關性等，以優(yōu)化投資組合配置。以下哪個原則可能是在風險和收益平衡中需要首要考慮的？（）A.最大化收益率B.最小化風險C.符合投資者的風險偏好D.以上都不是13、對于一個具有多個特征的數(shù)據集，若要進行特征選擇，以下哪種方法是基于特征重要性評估的？（）A.遞歸特征消除B.基于隨機森林的特征重要性評估C.基于LASSO回歸的特征選擇D.以上都是14、數(shù)據分析中的探索性數(shù)據分析（EDA）有助于理解數(shù)據的特征和分布。假設我們正在分析一個關于股票市場的數(shù)據集，包括股票價格、成交量等變量。在進行EDA時，以下哪種可視化方法可能最有助于發(fā)現(xiàn)價格和成交量之間的潛在關系？（）A.柱狀圖B.折線圖C.散點圖D.箱線圖15、在數(shù)據分析中，數(shù)據預處理包括數(shù)據標準化、歸一化等操作。假設要對不同量級的數(shù)據進行處理，以下關于數(shù)據預處理的描述，哪一項是不準確的？（）A.標準化可以將數(shù)據轉換為均值為0，標準差為1的分布，使得不同特征具有可比性B.歸一化可以將數(shù)據映射到特定的區(qū)間，如[0,1]，但可能會改變數(shù)據的分布C.數(shù)據預處理對后續(xù)的分析和建模影響不大，可以根據個人喜好選擇是否進行D.對于數(shù)值型數(shù)據和分類型數(shù)據，需要采用不同的數(shù)據預處理方法16、在進行數(shù)據分析時，異常值的檢測和處理是重要的環(huán)節(jié)。假設我們在分析一組生產線上的產品質量數(shù)據。以下關于異常值的描述，哪一項是不準確的？（）A.異常值可能是由于數(shù)據錄入錯誤或特殊情況導致的B.可以通過箱線圖等方法直觀地檢測異常值C.對于異常值，應該立即刪除，以免影響分析結果D.對異常值的處理需要根據具體情況進行判斷，有時需要進一步調查原因17、數(shù)據分析中，數(shù)據安全是至關重要的問題。以下關于數(shù)據安全的說法中，錯誤的是？（）A.數(shù)據安全包括數(shù)據的保密性、完整性和可用性等方面B.數(shù)據安全問題可能會導致數(shù)據泄露、篡改和丟失等嚴重后果C.采取加密、備份和訪問控制等措施可以提高數(shù)據的安全性D.數(shù)據安全只需要在數(shù)據存儲和傳輸過程中關注，在數(shù)據分析過程中無需考慮18、假設要分析一個市場調研數(shù)據集，了解消費者對不同品牌、產品特性和價格的偏好。在設計調查問卷和收集數(shù)據時，以下哪個原則可能是最重要的，以確保數(shù)據的質量和有效性？（）A.問題的清晰性和簡潔性B.盡量多設置問題以獲取更多信息C.引導消費者給出特定答案D.不考慮消費者的反饋19、對于一個包含大量數(shù)值型數(shù)據的數(shù)據集，在進行數(shù)據分析之前，需要判斷數(shù)據是否符合正態(tài)分布。以下哪種方法常用于檢驗數(shù)據的正態(tài)性？（）A.Q-Q圖B.卡方檢驗C.t檢驗D.F檢驗20、某電商平臺想要了解商品銷量與廣告投入之間的關系，收集了大量數(shù)據。以下關于數(shù)據預處理的步驟，不正確的是？（）A.檢查數(shù)據的完整性B.直接刪除所有缺失值C.處理異常值D.對數(shù)據進行標準化21、數(shù)據分析中的特征工程旨在從原始數(shù)據中提取有意義的特征。假設我們在分析文本數(shù)據，以下哪種特征提取方法可能有助于將文本轉化為可用于模型訓練的數(shù)值特征？（）A.詞袋模型B.TF-IDFC.詞嵌入D.以上都是22、數(shù)據分析中的模型部署是將訓練好的模型應用到實際生產環(huán)境中。假設要將一個預測模型部署為在線服務，以下哪個方面可能是需要重點關注的？（）A.模型的性能和響應時間B.數(shù)據的安全性和隱私保護C.系統(tǒng)的可擴展性和穩(wěn)定性D.以上方面都需要重點關注23、在數(shù)據分析中，聚類分析用于將數(shù)據分組。假設要對客戶進行細分，以下關于聚類分析的描述，哪一項是不正確的？（）A.K-Means聚類算法需要預先指定聚類的數(shù)量B.層次聚類可以生成層次結構的聚類結果，便于觀察不同層次的分組情況C.聚類分析的結果只取決于算法和數(shù)據，不受初始條件和參數(shù)的影響D.可以通過評估聚類的緊密度和分離度來選擇最優(yōu)的聚類方案24、數(shù)據分析中的假設檢驗用于判斷樣本數(shù)據是否支持對總體的某種假設。假設我們想要檢驗一種新的營銷策略是否顯著提高了產品的銷售額，設定顯著性水平為0.05。如果計算得到的p值小于0.05，我們可以得出什么結論？（）A.新的營銷策略顯著提高了銷售額B.新的營銷策略沒有顯著提高銷售額C.無法確定新策略對銷售額的影響D.以上結論都不正確25、假設我們要分析某地區(qū)不同年齡段人口的收入水平，以下哪種數(shù)據分析方法可以直觀地展示收入隨年齡的變化趨勢？（）A.分組柱狀圖B.折線圖C.箱線圖D.直方圖二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）說明在數(shù)據分析項目中如何進行項目管理，包括項目計劃制定、進度跟蹤、風險管理等方面，并闡述項目管理對項目成功的重要性。2、（本題5分）解釋數(shù)據可視化中的可視化編碼原則，說明如何通過合適的編碼方式傳達數(shù)據的信息，避免視覺混淆。3、（本題5分）說明在數(shù)據分析中如何進行數(shù)據的質量監(jiān)控和預警？請闡述監(jiān)控的指標、方法和預警機制，并舉例說明在生產數(shù)據中的應用。4、（本題5分）闡述數(shù)據可視化中的小數(shù)據可視化的設計原則和方法，說明如何在數(shù)據量較小時有效地傳達信息，并舉例說明。三、案例分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）某在線古箏教學平臺收集了學員彈奏水平數(shù)據、曲目難度選擇、琴弦更換頻率等。優(yōu)化古箏教學課程和琴弦配套服務。2、（本題5分）某在線醫(yī)療平臺的慢性病管理數(shù)據包含患者信息、疾病類型、治療周期、復診情況等。分析不同慢性病類型的治療周期和復診規(guī)律。3、（本題5分）某金融公司擁有客戶的信用記錄、貸款金額、還款情況等數(shù)據。分析客戶的信用風險，構建信用評估模型，以降低貸款違約率。4、（本題5分）某在線拉丁舞教學平臺積累了學員學習數(shù)據、舞蹈比賽成績、教學資源需求等。提升拉丁舞教學質量和比賽成績。5、（本題5分）某電商平臺擁有大量的用戶交易數(shù)據，包括商品類別、購買時間、購買金額等。分析如何通過這些數(shù)據挖掘用戶的購買偏好，以優(yōu)化商品推薦策略。四、論述題（本大題共3個小題，共30分)1、（本題10分）在金融市場的量化交易中，如何運用數(shù)據分析來制定交易策略、控制風險和提高盈利能力？請論述量化交易模型的構建、數(shù)據的選擇和處理，以及市場變化對交易策略的影響。2、（本題1