江西師范大學(xué)《數(shù)據(jù)挖掘與可視化》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷_第1頁
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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頁江西師范大學(xué)《數(shù)據(jù)挖掘與可視化》

2023-2024學(xué)年第二學(xué)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20個小題,每小題1分,共20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、在數(shù)據(jù)分析中,數(shù)據(jù)預(yù)處理的自動化是提高效率的重要手段。以下關(guān)于數(shù)據(jù)預(yù)處理自動化的說法中,錯誤的是?()A.數(shù)據(jù)預(yù)處理自動化可以使用腳本和工具來實現(xiàn),減少手動處理的工作量B.數(shù)據(jù)預(yù)處理自動化可以提高數(shù)據(jù)的一致性和準(zhǔn)確性,減少人為錯誤C.數(shù)據(jù)預(yù)處理自動化需要根據(jù)具體的數(shù)據(jù)和問題進行定制化開發(fā),不能通用D.數(shù)據(jù)預(yù)處理自動化可以完全替代手動處理,不需要人工干預(yù)2、關(guān)于數(shù)據(jù)分析中的多變量分析,假設(shè)要同時研究多個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.只研究單個變量與因變量的關(guān)系3、在進行數(shù)據(jù)分析時,如果需要對數(shù)據(jù)進行分組統(tǒng)計,以下哪個函數(shù)在Python中經(jīng)常被使用?()A.groupby()B.merge()C.concat()D.pivot_table()4、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的潛在模式和關(guān)系方面發(fā)揮著重要作用。假設(shè)我們要從電商網(wǎng)站的用戶購買記錄中挖掘用戶的購買行為模式。以下關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘的描述,哪一項是不正確的?()A.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘可以發(fā)現(xiàn)不同商品之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系,幫助進行商品推薦B.分類算法能夠根據(jù)已知的類別標(biāo)簽對新的數(shù)據(jù)進行分類預(yù)測C.聚類分析將數(shù)據(jù)分為不同的組,但這些組必須事先定義好D.數(shù)據(jù)挖掘需要大量的數(shù)據(jù)和計算資源,同時結(jié)果需要進一步的分析和驗證5、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)要根據(jù)客戶的消費行為將其分為高價值客戶和低價值客戶,以下關(guān)于分類算法選擇的描述,正確的是:()A.隨意選擇一種分類算法,不考慮數(shù)據(jù)的特征和算法的適用性B.只關(guān)注分類算法的準(zhǔn)確率,不考慮召回率和F1值等其他評估指標(biāo)C.深入分析數(shù)據(jù)特征和業(yè)務(wù)需求,比較不同分類算法的性能,如決策樹、支持向量機、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等,并選擇最適合的算法,同時結(jié)合多種評估指標(biāo)進行綜合評價D.認為分類算法的參數(shù)設(shè)置不重要,使用默認參數(shù)即可6、在數(shù)據(jù)分析中,若要分析數(shù)據(jù)的偏態(tài)和峰態(tài),以下哪個統(tǒng)計量可以提供相關(guān)信息?()A.偏度系數(shù)B.峰度系數(shù)C.協(xié)方差D.相關(guān)系數(shù)7、數(shù)據(jù)分析中,數(shù)據(jù)分析方法的有效性可以通過多種方式進行評估。以下關(guān)于數(shù)據(jù)分析方法有效性評估的說法中,錯誤的是?()A.數(shù)據(jù)分析方法的有效性可以通過與實際情況進行對比來評估B.數(shù)據(jù)分析方法的有效性可以通過與其他方法進行比較來評估C.數(shù)據(jù)分析方法的有效性可以通過模擬數(shù)據(jù)進行測試來評估D.數(shù)據(jù)分析方法的有效性一旦確定就不能再進行調(diào)整和改進8、在數(shù)據(jù)挖掘中,若要對數(shù)據(jù)進行分類,以下哪種算法對噪聲和缺失值具有較好的容忍性?()A.決策樹B.樸素貝葉斯C.支持向量機D.隨機森林9、在進行數(shù)據(jù)可視化時,選擇合適的圖表類型要根據(jù)數(shù)據(jù)的特點和分析目的。假設(shè)你要展示不同年齡段人群的收入分布情況,以下關(guān)于圖表選擇的建議,哪一項是最恰當(dāng)?shù)??()A.使用折線圖,體現(xiàn)收入隨年齡的變化趨勢B.運用柱狀圖,比較不同年齡段的收入水平C.選擇餅圖,展示各年齡段收入在總體中的占比D.采用雷達圖,綜合展示多個相關(guān)變量10、在數(shù)據(jù)分析中,建立合適的預(yù)測模型是常見的任務(wù)。假設(shè)你要預(yù)測下個月某產(chǎn)品的銷售量,有歷史銷售數(shù)據(jù)和相關(guān)的市場因素數(shù)據(jù)。以下關(guān)于預(yù)測模型的選擇,哪一項是最需要考慮的因素?()A.模型的復(fù)雜程度,越復(fù)雜的模型通常預(yù)測效果越好B.數(shù)據(jù)的特點和規(guī)模,選擇適合數(shù)據(jù)的模型C.模型的訓(xùn)練時間,選擇訓(xùn)練速度快的模型D.模型在其他類似問題中的應(yīng)用效果,直接套用11、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)隨時間的變化趨勢C.餅圖能夠清晰地顯示各部分數(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12、在數(shù)據(jù)庫設(shè)計中,以下哪個原則有助于提高數(shù)據(jù)庫的性能和可擴展性?()A.規(guī)范化B.反規(guī)范化C.減少冗余D.增加索引13、對于一個具有分類和數(shù)值型特征的數(shù)據(jù)集合,若要進行預(yù)處理,以下哪些步驟可能會被包括?()A.編碼分類特征B.處理異常值C.標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)值型特征D.以上都是14、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.不進行優(yōu)化,隨機選擇解決方案15、在數(shù)據(jù)分析中,數(shù)據(jù)可視化是重要的環(huán)節(jié)。若要展示不同年齡段人群的收入分布情況,以下哪種圖表最為合適?()A.折線圖B.餅圖C.箱線圖D.柱狀圖16、在進行數(shù)據(jù)分析時,可能需要對多個數(shù)據(jù)集進行合并和整合。假設(shè)你有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)合并的注意事項,哪一項是最關(guān)鍵的?()A.確保數(shù)據(jù)的格式和字段名稱一致,便于合并B.不考慮數(shù)據(jù)的重復(fù)和沖突,直接合并C.只合并部分重要的數(shù)據(jù)字段,忽略其他D.隨意選擇合并的順序和方式17、在數(shù)據(jù)分析中,數(shù)據(jù)的可解釋性對于決策支持很重要。假設(shè)要向管理層解釋一個預(yù)測銷售趨勢的模型結(jié)果,以下關(guān)于數(shù)據(jù)可解釋性方法的描述,正確的是:()A.使用復(fù)雜的數(shù)學(xué)公式和技術(shù)術(shù)語,讓管理層難以理解B.不提供任何解釋,讓管理層自行判斷C.采用簡單直觀的圖表、案例分析和通俗易懂的語言,解釋模型的輸入、輸出和決策依據(jù),幫助管理層做出明智的決策D.認為數(shù)據(jù)可解釋性不重要,只要模型預(yù)測準(zhǔn)確就行18、在數(shù)據(jù)分析中,數(shù)據(jù)可視化的目的是為了更好地傳達數(shù)據(jù)的信息。以下關(guān)于數(shù)據(jù)可視化目的的描述中,錯誤的是?()A.數(shù)據(jù)可視化可以幫助人們更直觀地理解數(shù)據(jù)B.數(shù)據(jù)可視化可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的隱藏模式和趨勢C.數(shù)據(jù)可視化可以提高數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可靠性D.數(shù)據(jù)可視化可以增強數(shù)據(jù)的說服力和影響力19、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)建一個交互式的數(shù)據(jù)可視化報表,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.matplotlib20、假設(shè)要分析社交媒體上的輿論趨勢,以下關(guān)于輿論分析方法的描述,正確的是:()A.只統(tǒng)計帖子的數(shù)量就能了解輿論的走向B.對帖子的內(nèi)容進行情感分析和主題提取,綜合判斷輿論趨勢C.忽略社交媒體平臺的特點和用戶行為,直接進行分析D.輿論分析不需要考慮時間因素,只關(guān)注當(dāng)前的熱門話題二、簡答題(本大題共5個小題,共25分)1、(本題5分)在進行數(shù)據(jù)分析時,如何處理數(shù)據(jù)中的概念漂移?闡述檢測和適應(yīng)概念漂移的方法,并舉例說明。2、(本題5分)闡述數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)立方體技術(shù),說明其概念和優(yōu)勢,以及如何構(gòu)建和使用數(shù)據(jù)立方體進行多維分析。3、(本題5分)闡述數(shù)據(jù)挖掘中的視頻挖掘,包括視頻內(nèi)容分析、行為識別等,說明其技術(shù)和應(yīng)用前景。4、(本題5分)簡述數(shù)據(jù)分析師如何與利益相關(guān)者進行有效的溝通,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。5、(本題5分)解釋什么是零樣本學(xué)習(xí)和少樣本學(xué)習(xí),說明其在數(shù)據(jù)稀缺情況下的應(yīng)用和挑戰(zhàn),并舉例分析。三、案例分析題(本大題共5個小題,共25分)1、(本題5分)某超市的進口食品類目記錄了銷售數(shù)據(jù),包括食品種類、產(chǎn)地、價格、促銷活動、消費者收入水平等。分析不同產(chǎn)地和消費者收入水平對進口食品銷售和促銷活動效果的影響。2、(本題5分)某快遞公司收集了不同地區(qū)的快遞收發(fā)量、配送時效、客戶投訴等數(shù)據(jù)。研究怎樣借助這些數(shù)據(jù)優(yōu)化區(qū)域配送網(wǎng)絡(luò)和服務(wù)質(zhì)量。3、(本題5分)某社交媒體平臺掌握了用戶的興趣標(biāo)簽、關(guān)注話題、分享行為等數(shù)據(jù)。研究怎樣利用這些數(shù)據(jù)進行精準(zhǔn)的廣告投放和內(nèi)容推薦。4、(本題5分)某在線攝影器材租賃平臺掌握了租賃數(shù)據(jù)、器材損壞情況、用戶租賃周期等。優(yōu)化攝影器材租賃服務(wù)和維護管理。5、(本題5分)某社交媒體平臺記錄了用戶的關(guān)注取消行為、消息推送點擊率、互動頻率變化等。探討怎樣利用這些數(shù)據(jù)優(yōu)化內(nèi)容推送策略和用戶留存機制。四、論述題(本大題共3個小題,共30分)1、(本題10分)旅游業(yè)依賴數(shù)據(jù)分析來了解游客需求和優(yōu)化旅游服務(wù)。請詳細探討如何運用數(shù)據(jù)分析來預(yù)測旅游需求、優(yōu)化旅游線路設(shè)計和提升游客滿意度,分析在跨區(qū)域和多源數(shù)據(jù)整合過程中可能出現(xiàn)的問題及解決辦法,同時考慮文化和地域差異對數(shù)據(jù)分

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