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頁貴陽信息科技學(xué)院

《數(shù)據(jù)導(dǎo)入與預(yù)處理》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷題號一二三四總分得分一、單選題（本大題共20個小題，每小題2分，共40分．在每小題給出的四個選項(xiàng)中，只有一項(xiàng)是符合題目要求的．）1、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目時(shí)，需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行探索性分析。以下哪個工具常用于探索性數(shù)據(jù)分析？（）A.ExcelB.SPSSC.PythonD.R2、在構(gòu)建數(shù)據(jù)分析模型時(shí)，特征工程起著關(guān)鍵作用。假設(shè)我們正在構(gòu)建一個預(yù)測房價(jià)的模型，擁有房屋面積、房間數(shù)量、地理位置等原始數(shù)據(jù)。以下哪種特征工程方法可能有助于提高模型的性能？（）A.對數(shù)值型特征進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理B.忽略地理位置特征，因?yàn)樗y以量化C.直接使用原始數(shù)據(jù)，不進(jìn)行任何處理D.將所有特征組合成一個綜合特征3、在對一個社交網(wǎng)絡(luò)的用戶關(guān)系數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，例如好友關(guān)系、群組活動等，以發(fā)現(xiàn)社區(qū)結(jié)構(gòu)和關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)。以下哪種算法可能在社區(qū)發(fā)現(xiàn)和關(guān)鍵人物識別中表現(xiàn)出色？（）A.PageRank算法B.K-Means算法C.Apriori算法D.以上都不是4、數(shù)據(jù)分析中的描述性統(tǒng)計(jì)能夠提供數(shù)據(jù)的基本特征。假設(shè)要分析一組學(xué)生的考試成績，以下關(guān)于描述性統(tǒng)計(jì)的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.均值可以反映成績的平均水平，但容易受到極端值的影響B(tài).中位數(shù)能夠較好地抵御極端值的干擾，代表數(shù)據(jù)的中間位置C.標(biāo)準(zhǔn)差越大，說明成績的分布越分散，但這并不一定意味著數(shù)據(jù)質(zhì)量差D.只要計(jì)算了均值和中位數(shù)，就足以全面了解數(shù)據(jù)的分布情況，不需要考慮其他統(tǒng)計(jì)量5、數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)可視化的創(chuàng)新可以帶來更好的用戶體驗(yàn)。以下關(guān)于數(shù)據(jù)可視化創(chuàng)新的說法中，錯誤的是？（）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6、在數(shù)據(jù)分析的深度學(xué)習(xí)模型中，以下關(guān)于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的描述，不準(zhǔn)確的是（）A.CNN適用于處理圖像和音頻等具有空間結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)B.CNN通過卷積層和池化層自動提取特征C.CNN的訓(xùn)練需要大量的數(shù)據(jù)和較高的計(jì)算資源D.CNN不能用于文本數(shù)據(jù)的處理7、在數(shù)據(jù)分析的模型評估中，假設(shè)建立了一個預(yù)測模型，需要評估其性能。除了準(zhǔn)確率，以下哪個評估指標(biāo)對于衡量模型的泛化能力可能更重要？（）A.召回率，衡量模型找到正例的能力B.F1值，綜合考慮準(zhǔn)確率和召回率C.均方誤差，用于連續(xù)值的預(yù)測D.不關(guān)注評估指標(biāo)，認(rèn)為模型是完美的8、在數(shù)據(jù)分析的過程中，需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化或歸一化處理，例如將不同單位和量級的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為統(tǒng)一的尺度。以下哪種情況可能更需要進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化？（）A.數(shù)據(jù)的分布比較均勻B.數(shù)據(jù)的量級差異較大C.數(shù)據(jù)的類型比較單一D.以上都不是9、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)我們有一個包含大量客戶信息的數(shù)據(jù)集，其中存在缺失值、錯誤數(shù)據(jù)和重復(fù)記錄。以下關(guān)于數(shù)據(jù)清洗方法的描述，正確的是：（）A.直接刪除包含缺失值的記錄，以快速簡化數(shù)據(jù)集B.對于錯誤數(shù)據(jù)，可以根據(jù)其他相關(guān)字段的值進(jìn)行推測和修正C.忽略重復(fù)記錄，因?yàn)樗鼈儗?shù)據(jù)分析結(jié)果影響不大D.不進(jìn)行任何數(shù)據(jù)清洗操作，直接使用原始數(shù)據(jù)進(jìn)行分析10、數(shù)據(jù)分析中的模型融合可以結(jié)合多個模型的優(yōu)勢提高性能。假設(shè)已經(jīng)建立了多個不同的預(yù)測模型，如線性回歸、決策樹和隨機(jī)森林，要將它們?nèi)诤弦垣@得更準(zhǔn)確的預(yù)測結(jié)果。以下哪種模型融合策略在這種情況下更有可能提高預(yù)測精度？（）A.簡單平均融合B.加權(quán)平均融合C.基于投票的融合D.以上方法效果相同11、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理以提高分析的準(zhǔn)確性和效率。假設(shè)要處理一個包含大量文本數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集，需要將文本轉(zhuǎn)換為可分析的數(shù)值形式。以下哪種文本預(yù)處理方法在這種情況下最為常用和有效？（）A.詞袋模型B.TF-IDF加權(quán)C.主題模型D.情感分析12、對于一個分類問題，若訓(xùn)練集的準(zhǔn)確率很高，但測試集的準(zhǔn)確率很低，可能的原因是？（）A.模型過擬合B.模型欠擬合C.數(shù)據(jù)有偏差D.特征選擇不當(dāng)13、數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)安全策略的制定應(yīng)考慮多方面因素。以下關(guān)于數(shù)據(jù)安全策略制定的說法中，錯誤的是？（）A.數(shù)據(jù)安全策略的制定應(yīng)包括數(shù)據(jù)的加密、備份、訪問控制和審計(jì)等方面B.數(shù)據(jù)安全策略的制定應(yīng)根據(jù)數(shù)據(jù)的重要性和敏感性來確定不同的安全級別C.數(shù)據(jù)安全策略的制定應(yīng)定期進(jìn)行評估和調(diào)整，以適應(yīng)不斷變化的安全環(huán)境D.數(shù)據(jù)安全策略的制定只需要考慮企業(yè)內(nèi)部的安全需求，不需要考慮外部的安全威脅14、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，異常值的檢測和處理是重要的環(huán)節(jié)。假設(shè)我們在分析一組生產(chǎn)線上的產(chǎn)品質(zhì)量數(shù)據(jù)。以下關(guān)于異常值的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.異常值可能是由于數(shù)據(jù)錄入錯誤或特殊情況導(dǎo)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(yīng)該立即刪除，以免影響分析結(jié)果D.對異常值的處理需要根據(jù)具體情況進(jìn)行判斷，有時(shí)需要進(jìn)一步調(diào)查原因15、回歸分析用于建立變量之間的定量關(guān)系模型。假設(shè)要建立房價(jià)與房屋面積、地理位置等因素之間的回歸模型，以下關(guān)于回歸分析的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.線性回歸是一種常見的回歸方法，但對于非線性關(guān)系可能不適用B.多重共線性可能會導(dǎo)致回歸模型的參數(shù)估計(jì)不準(zhǔn)確，需要進(jìn)行檢測和處理C.回歸模型的擬合優(yōu)度可以用R平方值來衡量，R平方值越接近1，模型擬合效果越好D.一旦建立了回歸模型，就不需要再對模型進(jìn)行評估和改進(jìn)，可以直接用于預(yù)測16、數(shù)據(jù)分析中的回歸分析用于建立變量之間的定量關(guān)系。假設(shè)要建立一個線性回歸模型來預(yù)測氣溫對空調(diào)銷量的影響。如果模型的殘差呈現(xiàn)出明顯的非線性模式，可能表明什么？（）A.應(yīng)該使用非線性回歸模型來改進(jìn)預(yù)測效果B.數(shù)據(jù)中存在異常值，需要進(jìn)行處理C.模型的擬合效果很好，無需進(jìn)一步改進(jìn)D.收集的數(shù)據(jù)不足以進(jìn)行有效的分析17、在數(shù)據(jù)倉庫中，星型模型和雪花模型是常見的數(shù)據(jù)模型。以下關(guān)于這兩種模型的比較，錯誤的是？（）A.星型模型比雪花模型更易于理解B.雪花模型比星型模型更節(jié)省存儲空間C.星型模型的查詢效率通常高于雪花模型D.雪花模型比星型模型更適合復(fù)雜的業(yè)務(wù)需求18、在數(shù)據(jù)分析中，以下哪種方法可以用于降低數(shù)據(jù)的維度同時(shí)保持?jǐn)?shù)據(jù)的局部結(jié)構(gòu)？（）A.t-SNE算法B.MDS算法C.UMAP算法D.以上都是19、數(shù)據(jù)分析中的抽樣方法用于從總體中選取部分樣本進(jìn)行分析。假設(shè)我們要對一個大型數(shù)據(jù)集進(jìn)行抽樣。以下關(guān)于抽樣方法的描述，哪一項(xiàng)是錯誤的？（）A.簡單隨機(jī)抽樣每個樣本被選中的概率相等B.分層抽樣可以保證樣本在不同層次上具有代表性C.整群抽樣效率高，但可能導(dǎo)致樣本的偏差D.抽樣方法對數(shù)據(jù)分析的結(jié)果沒有影響，任何抽樣方法都可以使用20、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)挖掘的算法有很多，其中決策樹是一種常用的算法。以下關(guān)于決策樹的描述中，錯誤的是？（）A.決策樹可以用于分類和回歸問題B.決策樹的構(gòu)建過程是自頂向下的C.決策樹的葉子節(jié)點(diǎn)表示最終的分類結(jié)果或預(yù)測值D.決策樹的算法復(fù)雜度較低，適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）闡述數(shù)據(jù)挖掘中的分類不平衡問題，說明解決該問題的方法和技術(shù)，如代價(jià)敏感學(xué)習(xí)，并舉例說明其應(yīng)用。2、（本題5分）描述數(shù)據(jù)可視化中的動態(tài)可視化技術(shù)，如動畫、交互可視化等的特點(diǎn)和適用場景，并舉例說明在實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)監(jiān)測中的應(yīng)用。3、（本題5分）在進(jìn)行回歸分析時(shí)，如何判斷模型的擬合優(yōu)度？解釋常用的評估指標(biāo)如R平方值的含義和作用，并說明如何改進(jìn)擬合不好的模型。三、案例分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）某智能家居公司掌握了產(chǎn)品銷售數(shù)據(jù)、用戶使用習(xí)慣、售后反饋等。改進(jìn)產(chǎn)品功能和服務(wù)，滿足用戶對智能家居的需求。2、（本題5分）某社交游戲平臺的休閑游戲存有用戶數(shù)據(jù)，如游戲時(shí)長、游戲關(guān)卡、道具購買、用戶年齡等。分析不同年齡用戶的游戲時(shí)長和道具購買在游戲關(guān)卡中的表現(xiàn)。3、（本題5分）某辦公用品電商平臺擁有商品銷售數(shù)據(jù)、企業(yè)采購行為、市場趨勢等。分析企業(yè)辦公用品的采購需求，提供定制化服務(wù)。4、（本題5分）某視頻網(wǎng)站的教育類視頻擁有用戶行為數(shù)據(jù)，如觀看時(shí)長、視頻內(nèi)容、收藏次數(shù)、評論內(nèi)容等。分析用戶對不同教育內(nèi)容的觀看時(shí)長和收藏評論差異。5、（本題5分）某農(nóng)產(chǎn)品電商平臺擁有農(nóng)產(chǎn)品銷售數(shù)據(jù)、產(chǎn)地信息、消費(fèi)者反饋等。研究農(nóng)產(chǎn)品的市場需求和質(zhì)量問題，保障供應(yīng)和提升品質(zhì)。四、論述題（本大題共2個小題，共20分)1