云南特殊教育職業(yè)學(xué)院《數(shù)據(jù)分析中俄》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第1頁
云南特殊教育職業(yè)學(xué)院《數(shù)據(jù)分析中俄》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第2頁
云南特殊教育職業(yè)學(xué)院《數(shù)據(jù)分析中俄》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第3頁
全文預(yù)覽已結(jié)束

下載本文檔

版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請(qǐng)進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)

文檔簡(jiǎn)介

站名:站名:年級(jí)專業(yè):姓名:學(xué)號(hào):凡年級(jí)專業(yè)、姓名、學(xué)號(hào)錯(cuò)寫、漏寫或字跡不清者,成績(jī)按零分記。…………密………………封………………線…………第1頁,共1頁云南特殊教育職業(yè)學(xué)院《數(shù)據(jù)分析中俄》

2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號(hào)一二三四總分得分一、單選題(本大題共20個(gè)小題,每小題2分,共40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、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí),需要選擇合適的評(píng)估指標(biāo)來衡量模型的性能。假設(shè)要評(píng)估一個(gè)分類模型的效果,以下關(guān)于評(píng)估指標(biāo)的描述,哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的?()A.準(zhǔn)確率是正確分類的樣本數(shù)占總樣本數(shù)的比例,但在類別不平衡的情況下可能不準(zhǔn)確B.召回率衡量了正類樣本被正確預(yù)測(cè)的比例,適用于關(guān)注正類樣本的情況C.F1值綜合了準(zhǔn)確率和召回率,是一個(gè)較為平衡的評(píng)估指標(biāo),但計(jì)算較為復(fù)雜D.評(píng)估指標(biāo)的選擇只取決于數(shù)據(jù)的特點(diǎn),與模型的類型和應(yīng)用場(chǎng)景無關(guān)2、在探索性數(shù)據(jù)分析(EDA)中,以下關(guān)于數(shù)據(jù)探索方法的描述,正確的是:()A.只查看數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)摘要,就能全面了解數(shù)據(jù)的特征B.繪制箱線圖可以直觀展示數(shù)據(jù)的分布和異常值情況C.相關(guān)性分析對(duì)于所有類型的數(shù)據(jù)都能得出明確的結(jié)論D.EDA只是初步步驟,對(duì)后續(xù)的深入分析沒有幫助3、在數(shù)據(jù)挖掘中,若要發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的頻繁項(xiàng)集,以下哪種算法是常用的?()A.FP-Growth算法B.PageRank算法C.LDA算法D.HITS算法4、在數(shù)據(jù)分析中,選擇合適的數(shù)據(jù)分析方法至關(guān)重要。關(guān)于描述性統(tǒng)計(jì)分析和推斷性統(tǒng)計(jì)分析,以下敘述不正確的是()A.描述性統(tǒng)計(jì)分析主要用于對(duì)數(shù)據(jù)的集中趨勢(shì)、離散程度和分布形態(tài)進(jìn)行描述和總結(jié)B.推斷性統(tǒng)計(jì)分析則是基于樣本數(shù)據(jù)對(duì)總體特征進(jìn)行估計(jì)和假設(shè)檢驗(yàn)C.描述性統(tǒng)計(jì)分析只能提供數(shù)據(jù)的基本信息,對(duì)于深入了解數(shù)據(jù)的內(nèi)在規(guī)律和關(guān)系作用有限D(zhuǎn).在實(shí)際應(yīng)用中,通常先進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)分析,然后根據(jù)研究目的和數(shù)據(jù)特點(diǎn)選擇是否進(jìn)行推斷性統(tǒng)計(jì)分析5、在進(jìn)行數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析時(shí),需要找出不同變量之間的關(guān)系。假設(shè)要分析消費(fèi)者的購買行為與廣告投放之間的關(guān)聯(lián),數(shù)據(jù)量龐大且變量眾多。以下哪種關(guān)聯(lián)分析方法在處理這種復(fù)雜的商業(yè)數(shù)據(jù)時(shí)更能發(fā)現(xiàn)有價(jià)值的關(guān)聯(lián)規(guī)則?()A.Apriori算法B.FP-Growth算法C.Eclat算法D.以上算法效果相同6、數(shù)據(jù)分析中的回歸分析用于建立自變量和因變量之間的關(guān)系模型。假設(shè)我們要研究房?jī)r(jià)與房屋面積、地理位置等因素的關(guān)系。以下關(guān)于回歸分析的描述,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.多元線性回歸可以同時(shí)考慮多個(gè)自變量對(duì)因變量的影響B(tài).回歸模型的擬合優(yōu)度可以通過R平方值來評(píng)估C.存在共線性問題時(shí),回歸模型的參數(shù)估計(jì)會(huì)不準(zhǔn)確,但不影響預(yù)測(cè)效果D.可以通過逐步回歸等方法選擇對(duì)因變量有顯著影響的自變量7、在數(shù)據(jù)分析中,描述性統(tǒng)計(jì)是常用的方法之一。以下關(guān)于描述性統(tǒng)計(jì)指標(biāo)的說法中,錯(cuò)誤的是?()A.均值是一組數(shù)據(jù)的平均值,能反映數(shù)據(jù)的集中趨勢(shì)B.中位數(shù)是將數(shù)據(jù)從小到大排序后位于中間位置的數(shù)值,不受極端值影響C.標(biāo)準(zhǔn)差反映了數(shù)據(jù)的離散程度,標(biāo)準(zhǔn)差越大,數(shù)據(jù)的波動(dòng)越小D.描述性統(tǒng)計(jì)指標(biāo)可以幫助我們快速了解數(shù)據(jù)的基本特征和分布情況8、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9、在數(shù)據(jù)分析的倫理和法律方面,需要遵循一定的原則和規(guī)范。假設(shè)你處理的是包含個(gè)人敏感信息的數(shù)據(jù),以下關(guān)于數(shù)據(jù)處理的做法,哪一項(xiàng)是最符合倫理和法律要求的?()A.在未獲得授權(quán)的情況下,將數(shù)據(jù)用于其他商業(yè)目的B.對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行匿名化處理,確保無法追溯到個(gè)人身份C.忽視數(shù)據(jù)的隱私保護(hù),認(rèn)為分析結(jié)果更重要D.隨意分享數(shù)據(jù)給第三方機(jī)構(gòu)10、在數(shù)據(jù)分析中,對(duì)于一個(gè)包含多個(gè)變量的數(shù)據(jù)集,需要確定哪些變量對(duì)目標(biāo)變量的影響最大。假設(shè)變量之間存在復(fù)雜的非線性關(guān)系,以下哪種方法可能有助于進(jìn)行變量篩選和特征工程?()A.逐步回歸B.隨機(jī)森林C.支持向量機(jī)D.以上都是11、在數(shù)據(jù)分析中,如果想要比較兩個(gè)獨(dú)立樣本的均值是否有顯著差異,應(yīng)該使用哪種檢驗(yàn)方法?()A.t檢驗(yàn)B.方差分析C.卡方檢驗(yàn)D.秩和檢驗(yàn)12、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí),可能需要對(duì)多個(gè)數(shù)據(jù)集進(jìn)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(xiàng),哪一項(xiàng)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13、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí),發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)集中存在一些離群點(diǎn)。對(duì)于離群點(diǎn)的處理,以下哪種方法較為恰當(dāng)?()A.直接刪除B.視為異常值,進(jìn)行特殊分析C.用平均值替代D.忽略不管14、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)換過程,無法進(jìn)行血緣追蹤B.簡(jiǎn)單地記錄部分?jǐn)?shù)據(jù)的來源,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、聚合等全過程,以便清晰地了解數(shù)據(jù)的來龍去脈和影響范圍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15、在數(shù)據(jù)分析中,數(shù)據(jù)倉庫的性能優(yōu)化是提高數(shù)據(jù)分析效率的關(guān)鍵。以下關(guān)于數(shù)據(jù)倉庫性能優(yōu)化的說法中,錯(cuò)誤的是?()A.數(shù)據(jù)倉庫性能優(yōu)化可以從硬件、軟件和數(shù)據(jù)三個(gè)方面入手B.硬件方面可以通過升級(jí)服務(wù)器、增加內(nèi)存和存儲(chǔ)等方式提高性能C.軟件方面可以通過優(yōu)化數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)、調(diào)整查詢語句和使用索引等方式提高性能D.數(shù)據(jù)方面可以通過增加數(shù)據(jù)量和提高數(shù)據(jù)質(zhì)量來提高性能16、在對(duì)一個(gè)社交媒體平臺(tái)的用戶興趣數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,例如關(guān)注的話題、參與的討論組等,以進(jìn)行精準(zhǔn)的廣告投放。以下哪種數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可能在用戶畫像和廣告定向中發(fā)揮重要作用?()A.分類算法B.聚類算法C.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘D.以上都是17、某電商平臺(tái)想要了解商品銷量與廣告投入之間的關(guān)系,收集了大量數(shù)據(jù)。以下關(guān)于數(shù)據(jù)預(yù)處理的步驟,不正確的是?()A.檢查數(shù)據(jù)的完整性B.直接刪除所有缺失值C.處理異常值D.對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化18、對(duì)于一個(gè)包含大量數(shù)值型數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集,若要快速找到數(shù)據(jù)的中位數(shù),以下哪種算法較為高效?()A.排序后取中間值B.基于分治思想的算法C.隨機(jī)選擇算法D.以上算法效率差不多19、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí),需要考慮數(shù)據(jù)的時(shí)效性和動(dòng)態(tài)性。假設(shè)要分析實(shí)時(shí)的交通流量數(shù)據(jù),以優(yōu)化交通信號(hào)燈控制策略。以下哪種數(shù)據(jù)分析方法在處理這種實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)時(shí)更能及時(shí)提供有效的決策支持?()A.流數(shù)據(jù)分析B.批量數(shù)據(jù)分析C.離線數(shù)據(jù)分析D.以上方法效果相同20、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.以上原因都有可能二、簡(jiǎn)答題(本大題共3個(gè)小題,共15分)1、(本題5分)在數(shù)據(jù)分析中,如何處理數(shù)據(jù)的缺失值和異常值同時(shí)存在的情況?請(qǐng)說明綜合的處理方法和策略,并舉例說明。2、(本題5分)數(shù)據(jù)分析中常使用回歸分析來研究變量之間的關(guān)系。請(qǐng)解釋線性回歸和非線性回歸的區(qū)別,并說明在何種情況下應(yīng)選擇非線性回歸模型。3、(本題5分)在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí),如何處理數(shù)據(jù)中的語義歧義?闡述自然語言處理中的消歧方法和應(yīng)用。三、案例分析題(本大題共5個(gè)小題,共25分)1、(本題5分)某在線音樂平臺(tái)的流行音樂類目擁有用戶數(shù)據(jù),包括歌手、歌曲播放量、下載次數(shù)、分享行為等。分析歌手知名度與歌曲播放量和下載次數(shù)的相關(guān)性。2、(本題5分)一家金融公司積累了客戶的信用記錄、貸款金額、還款情況、收入水平等數(shù)據(jù)。分析怎樣運(yùn)用這些數(shù)據(jù)建立信用評(píng)估模型,降低貸款風(fēng)險(xiǎn)。3、(本題5分)某餐飲外賣平臺(tái)積累了商家的出餐速度、菜品質(zhì)量、用戶評(píng)價(jià)等。探討怎樣利用這些數(shù)據(jù)優(yōu)化外賣配送服務(wù)和商家管理。4、(本題5分)某金融科技平臺(tái)收集了用戶的投資行為、風(fēng)險(xiǎn)偏好、資產(chǎn)配置等。研究怎樣借助這些數(shù)據(jù)提供個(gè)性化的投資建議和財(cái)富管理服務(wù)。5、(本題5分)一家家具品牌的高端產(chǎn)品線收集了銷售數(shù)據(jù),包括產(chǎn)品款式、材質(zhì)、價(jià)格

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請(qǐng)下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請(qǐng)聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 人人文庫網(wǎng)僅提供信息存儲(chǔ)空間,僅對(duì)用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對(duì)用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對(duì)任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請(qǐng)與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評(píng)論

0/150

提交評(píng)論