裝訂線裝訂線PAGE2第1頁(yè)，共3頁(yè)貴州建設(shè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院

《大數(shù)據(jù)處理與智能決策》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷院(系)_______班級(jí)_______學(xué)號(hào)_______姓名_______題號(hào)一二三四總分得分批閱人一、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，若要比較不同組數(shù)據(jù)的離散程度，以下哪個(gè)指標(biāo)可以使用？（）A.方差B.均值C.中位數(shù)D.眾數(shù)2、在數(shù)據(jù)分析中，聚類分析用于將數(shù)據(jù)分組。假設(shè)要對(duì)客戶進(jìn)行細(xì)分，以下關(guān)于聚類分析的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.K-Means聚類算法需要預(yù)先指定聚類的數(shù)量B.層次聚類可以生成層次結(jié)構(gòu)的聚類結(jié)果，便于觀察不同層次的分組情況C.聚類分析的結(jié)果只取決于算法和數(shù)據(jù)，不受初始條件和參數(shù)的影響D.可以通過(guò)評(píng)估聚類的緊密度和分離度來(lái)選擇最優(yōu)的聚類方案3、數(shù)據(jù)預(yù)處理中的特征工程用于創(chuàng)建有意義的特征。假設(shè)要為一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)模型準(zhǔn)備輸入特征，以下關(guān)于特征工程的描述，正確的是：（）A.直接使用原始數(shù)據(jù)的所有特征，不進(jìn)行任何處理和轉(zhuǎn)換B.隨意創(chuàng)建新的特征，不考慮其合理性和有效性C.基于對(duì)數(shù)據(jù)的理解和業(yè)務(wù)知識(shí)，進(jìn)行特征選擇、提取、構(gòu)建和變換，以提高模型的性能和可解釋性D.認(rèn)為特征工程對(duì)模型性能影響不大，不重視這一環(huán)節(jié)4、假設(shè)要分析股票市場(chǎng)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(jiǎn)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(shuō)明股票價(jià)格的波動(dòng)性越小C.歷史波動(dòng)率對(duì)預(yù)測(cè)未來(lái)股票價(jià)格的波動(dòng)沒(méi)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5、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)清洗是至關(guān)重要的一步。假設(shè)我們有一個(gè)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(wèn)題。以下關(guān)于數(shù)據(jù)清洗的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以通過(guò)刪除包含大量缺失值的記錄來(lái)簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)，但可能會(huì)丟失有價(jià)值的信息B.對(duì)于錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)，可以根據(jù)數(shù)據(jù)的分布和邏輯關(guān)系進(jìn)行修正或刪除C.重復(fù)記錄的處理只需保留其中一條，對(duì)分析結(jié)果沒(méi)有實(shí)質(zhì)性影響D.數(shù)據(jù)清洗的目的是提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，為后續(xù)的分析提供可靠的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)6、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)清洗是非常重要的一步。以下關(guān)于數(shù)據(jù)清洗的描述，錯(cuò)誤的是：（）A.數(shù)據(jù)清洗旨在處理缺失值、異常值和重復(fù)值等問(wèn)題B.可以通過(guò)刪除包含缺失值的整行數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行處理C.對(duì)于異常值，應(yīng)一律刪除以保證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性D.重復(fù)值的處理需要根據(jù)具體情況決定保留或刪除7、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(méi)有幫助8、假設(shè)我們有一組銷(xiāo)售數(shù)據(jù)，要分析不同產(chǎn)品類別的銷(xiāo)售額在總銷(xiāo)售額中的占比情況，以下哪種圖表最能直觀地展示結(jié)果？（）A.折線圖B.柱狀圖C.餅圖D.箱線圖9、在數(shù)據(jù)分析中，探索性數(shù)據(jù)分析（EDA）可以幫助我們初步了解數(shù)據(jù)的特征。假設(shè)你剛剛獲得一個(gè)新的數(shù)據(jù)集，以下關(guān)于EDA的步驟，哪一項(xiàng)是最應(yīng)該首先進(jìn)行的？（）A.繪制數(shù)據(jù)的直方圖和箱線圖B.計(jì)算數(shù)據(jù)的基本統(tǒng)計(jì)量，如均值、中位數(shù)等C.檢查數(shù)據(jù)的缺失值和異常值D.對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析10、假設(shè)要分析兩個(gè)變量之間的因果關(guān)系，以下關(guān)于因果分析方法的描述，正確的是：（）A.相關(guān)性強(qiáng)就意味著存在因果關(guān)系B.格蘭杰因果檢驗(yàn)可以確定變量之間的單向或雙向因果關(guān)系C.觀察兩個(gè)變量的變化趨勢(shì)就能判斷因果關(guān)系D.不需要考慮其他潛在因素的影響，直接得出因果結(jié)論11、對(duì)于一個(gè)包含時(shí)間戳的數(shù)據(jù)，若要按照時(shí)間順序進(jìn)行分組并計(jì)算每組的統(tǒng)計(jì)量，以下哪種方法在Python中較為便捷？（）A.使用pd.Grouper函數(shù)B.自定義函數(shù)進(jìn)行分組C.先對(duì)時(shí)間戳進(jìn)行排序，再進(jìn)行分組D.以上方法都可行12、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，若要研究?jī)蓚€(gè)變量之間的線性關(guān)系，通常會(huì)使用哪種統(tǒng)計(jì)方法？（）A.方差分析B.回歸分析C.因子分析D.聚類分析13、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)可視化不僅可以用于展示結(jié)果，還可以用于探索數(shù)據(jù)。假設(shè)要通過(guò)可視化探索兩個(gè)變量之間的關(guān)系，以下關(guān)于數(shù)據(jù)可視化探索的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.散點(diǎn)圖可以直觀地顯示兩個(gè)變量之間的線性或非線性關(guān)系B.熱力圖可以用于展示兩個(gè)變量在不同取值下的頻率或密度C.數(shù)據(jù)可視化探索只是輔助手段，不能替代統(tǒng)計(jì)分析和建模D.可以通過(guò)不斷調(diào)整可視化的參數(shù)和形式，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中隱藏的模式和趨勢(shì)14、在處理數(shù)據(jù)時(shí)，如果需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化，使其值在0到1之間，以下哪個(gè)公式可以實(shí)現(xiàn)？（）A.x-min(x)/(max(x)-min(x))B.(x-μ)/σC.x/sum(x)D.以上都不是15、數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)可視化的創(chuàng)新可以帶來(lái)更好的用戶體驗(yàn)。以下關(guān)于數(shù)據(jù)可視化創(chuàng)新的說(shuō)法中，錯(cuò)誤的是？（）A.數(shù)據(jù)可視化創(chuàng)新可以包括使用新的圖表類型、交互方式和可視化技術(shù)等B.數(shù)據(jù)可視化創(chuàng)新應(yīng)結(jié)合具體的問(wèn)題和數(shù)據(jù)特點(diǎn)，不能為了創(chuàng)新而創(chuàng)新C.數(shù)據(jù)可視化創(chuàng)新可以提高數(shù)據(jù)分析的效率和準(zhǔn)確性，增強(qiáng)數(shù)據(jù)的說(shuō)服力D.數(shù)據(jù)可視化創(chuàng)新只需要關(guān)注技術(shù)層面，不需要考慮用戶的需求和感受16、對(duì)于一個(gè)高維度的數(shù)據(jù)集，若要快速找到與給定數(shù)據(jù)點(diǎn)最相似的k個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)，以下哪種算法效率較高？（）A.K-Means算法B.KNN算法C.DBSCAN算法D.層次聚類算法17、在數(shù)據(jù)分析中，對(duì)于高維度的數(shù)據(jù)，例如基因表達(dá)數(shù)據(jù)、圖像數(shù)據(jù)等，需要進(jìn)行降維處理以簡(jiǎn)化分析。以下哪種降維方法可能是常用的？（）A.主成分分析（PCA）B.線性判別分析（LDA）C.局部線性嵌入（LLE）D.以上都是18、對(duì)于一個(gè)具有時(shí)間序列特征的數(shù)據(jù)集合，若要進(jìn)行預(yù)測(cè)，以下哪種模型可能會(huì)考慮時(shí)間的滯后效應(yīng)？（）A.自回歸移動(dòng)平均模型B.支持向量回歸模型C.隨機(jī)森林回歸模型D.以上都可能19、假設(shè)要分析某電商平臺(tái)用戶的購(gòu)買(mǎi)行為隨時(shí)間的變化趨勢(shì)，以下哪種可視化方法較為合適？（）A.折線圖B.柱狀圖C.餅圖D.箱線圖20、在構(gòu)建數(shù)據(jù)分析模型時(shí)，過(guò)擬合是一個(gè)常見(jiàn)的問(wèn)題。假設(shè)一個(gè)模型在訓(xùn)練集上表現(xiàn)非常好，但在測(cè)試集上表現(xiàn)很差，這可能表明發(fā)生了什么？（）A.模型過(guò)于簡(jiǎn)單，無(wú)法捕捉數(shù)據(jù)中的復(fù)雜模式B.模型過(guò)于復(fù)雜，對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)過(guò)度擬合C.數(shù)據(jù)中存在噪聲，影響了模型的性能D.測(cè)試集的數(shù)據(jù)質(zhì)量有問(wèn)題21、對(duì)于數(shù)據(jù)分析中的優(yōu)化問(wèn)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(niǎo).遺傳算法，通過(guò)模擬進(jìn)化過(guò)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22、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(wèn)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23、數(shù)據(jù)可視化是數(shù)據(jù)分析的重要手段之一。以下關(guān)于數(shù)據(jù)可視化的作用，不準(zhǔn)確的是（）A.數(shù)據(jù)可視化能夠?qū)?fù)雜的數(shù)據(jù)以直觀、易懂的圖形和圖表形式呈現(xiàn)，幫助人們快速理解數(shù)據(jù)的含義和趨勢(shì)B.通過(guò)數(shù)據(jù)可視化，可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的隱藏模式、異常值和關(guān)系，為進(jìn)一步的分析提供線索C.數(shù)據(jù)可視化只是為了讓數(shù)據(jù)看起來(lái)更美觀，對(duì)于數(shù)據(jù)分析的實(shí)質(zhì)內(nèi)容沒(méi)有太大幫助D.好的數(shù)據(jù)可視化能夠有效地傳達(dá)信息，支持決策制定，并與他人分享分析結(jié)果24、在數(shù)據(jù)庫(kù)中，若要實(shí)現(xiàn)多表之間的關(guān)聯(lián)查詢，以下哪種連接方式較為常用？（）A.內(nèi)連接B.外連接C.交叉連接D.自然連接25、對(duì)于一組具有明顯層次結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)，以下哪種數(shù)據(jù)分析方法較為合適？（）A.層次聚類B.K-Means聚類C.密度聚類D.均值漂移聚類26、數(shù)據(jù)分析中的假設(shè)檢驗(yàn)用于判斷樣本數(shù)據(jù)是否支持某個(gè)假設(shè)。假設(shè)要檢驗(yàn)一種新的教學(xué)方法是否能顯著提高學(xué)生的考試成績(jī)，需要進(jìn)行嚴(yán)格的假設(shè)檢驗(yàn)。以下哪種假設(shè)檢驗(yàn)方法在這種教育評(píng)估場(chǎng)景中最為適用？（）A.t檢驗(yàn)B.z檢驗(yàn)C.F檢驗(yàn)D.卡方檢驗(yàn)27、在數(shù)據(jù)分析中，評(píng)估模型的性能是重要的環(huán)節(jié)。假設(shè)我們已經(jīng)建立了一個(gè)預(yù)測(cè)模型。以下關(guān)于模型評(píng)估的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以使用交叉驗(yàn)證來(lái)評(píng)估模型的穩(wěn)定性和泛化能力B.混淆矩陣可以幫助我們分析模型在不同類別上的預(yù)測(cè)情況C.準(zhǔn)確率是評(píng)估模型性能的唯一指標(biāo)，準(zhǔn)確率越高模型越好D.可以根據(jù)具體問(wèn)題選擇合適的評(píng)估指標(biāo)，如召回率、F1值等28、數(shù)據(jù)分析在當(dāng)今的各個(gè)領(lǐng)域都發(fā)揮著重要作用。在數(shù)據(jù)收集階段，以下關(guān)于數(shù)據(jù)質(zhì)量的描述，不準(zhǔn)確的是（）A.數(shù)據(jù)質(zhì)量包括準(zhǔn)確性、完整性、一致性和時(shí)效性等多個(gè)方面B.高質(zhì)量的數(shù)據(jù)能夠?yàn)楹罄m(xù)的分析提供可靠的基礎(chǔ)，確保分析結(jié)果的有效性C.數(shù)據(jù)收集時(shí)只需要關(guān)注數(shù)據(jù)的數(shù)量，質(zhì)量問(wèn)題可以在后續(xù)的分析中進(jìn)行處理和修正D.為了保證數(shù)據(jù)質(zhì)量，需要在收集過(guò)程中制定明確的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范，并進(jìn)行有效的數(shù)據(jù)驗(yàn)證29、在數(shù)據(jù)分析的市場(chǎng)調(diào)研中，假設(shè)要了解消費(fèi)者對(duì)新產(chǎn)品的偏好和需求。以下哪種數(shù)據(jù)收集方法可能獲得更深入和真實(shí)的反饋？（）A.在線調(diào)查問(wèn)卷B.面對(duì)面訪談C.電話調(diào)查D.不進(jìn)行調(diào)研，依靠以往經(jīng)驗(yàn)推測(cè)30、在時(shí)間序列數(shù)據(jù)分析中，預(yù)測(cè)未來(lái)值是常見(jiàn)的任務(wù)。假設(shè)你要預(yù)測(cè)股票價(jià)格的未來(lái)走勢(shì)，以下關(guān)于時(shí)間序列模型的選擇，哪一項(xiàng)是最需要謹(jǐn)慎考慮的？（）A.選擇簡(jiǎn)單的移動(dòng)平均模型，基于歷史均值進(jìn)行預(yù)測(cè)B.應(yīng)用自回歸整合移動(dòng)平均（ARIMA）模型，考慮序列的趨勢(shì)和季節(jié)性C.采用深度學(xué)習(xí)中的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）或長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）D.不考慮時(shí)間序列的特點(diǎn)，使用通用的回歸模型二、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(zhǎng)的關(guān)鍵因素。請(qǐng)深入探討如何利用數(shù)據(jù)分析來(lái)改善電商平臺(tái)的用戶體驗(yàn)，包括個(gè)性化推薦、頁(yè)面優(yōu)化和購(gòu)物流程改進(jìn)等方面，同時(shí)分析在這個(gè)過(guò)程中可能遇到的數(shù)據(jù)質(zhì)量、隱私保護(hù)等問(wèn)題及應(yīng)對(duì)策略。2、（本題5分）在醫(yī)療健康領(lǐng)域，可穿戴設(shè)備收集了大量的個(gè)人健康數(shù)據(jù)。以某健康管理公司為例，探討如何運(yùn)用數(shù)據(jù)分析來(lái)提供個(gè)性化的健康建議、疾病預(yù)防、運(yùn)動(dòng)指導(dǎo)，以及如何確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可靠性。3、（本題5分）對(duì)于電商平臺(tái)的個(gè)性化營(yíng)銷(xiāo)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(xiāo)時(shí)機(jī)和營(yíng)銷(xiāo)內(nèi)容。4、（本題5分）金融行業(yè)擁有豐富的交易數(shù)據(jù)和客戶信息。分析如何運(yùn)用數(shù)據(jù)分析技術(shù)，像風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型、投資組合優(yōu)化等，識(shí)別金融風(fēng)險(xiǎn)、發(fā)現(xiàn)投資機(jī)會(huì)，提升金融機(jī)構(gòu)的風(fēng)險(xiǎn)管理能力和盈利能力，同時(shí)探討在數(shù)據(jù)質(zhì)量、模型準(zhǔn)確性和監(jiān)管要求方面所面臨的挑戰(zhàn)及解決方案。5、（本題5分）在物流企業(yè)的成本管理中，如何利用數(shù)據(jù)分析來(lái)降低運(yùn)輸成本、倉(cāng)儲(chǔ)成本和運(yùn)營(yíng)成本？請(qǐng)深入探討成本數(shù)據(jù)的收集和分析方法，以及基于數(shù)據(jù)分析的成本控制策略和效果評(píng)估。三、簡(jiǎn)答題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）闡述數(shù)據(jù)分析中的特征工程中的特征編碼方法，如獨(dú)熱編碼、數(shù)值編碼等的原理和適用場(chǎng)景，并舉例說(shuō)明在機(jī)器學(xué)習(xí)中的應(yīng)用。2、（本題5分）解釋什么是異常值檢測(cè)，說(shuō)明其在數(shù)據(jù)分析中的重要性，并列舉至少兩種異常值檢測(cè)的方法和適用場(chǎng)景。3、（本題5分）闡述主成分分析（PCA）的原理和用途，說(shuō)明如何通過(guò)PCA實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)降維，并解釋降維對(duì)數(shù)據(jù)分析的意義。4、（本題5分）說(shuō)明在數(shù)據(jù)分析中如何