裝訂線裝訂線PAGE2第1頁，共3頁衡陽師范學院

《數(shù)據(jù)清洗》2023-2024學年第一學期期末試卷院(系)_______班級_______學號_______姓名_______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、對于一個具有時間戳的數(shù)據(jù)集合，若要進行時間序列分析，以下哪個工具或庫可能會被使用？（）A.PandasB.NumPyC.MatplotlibD.Scikit-learn2、數(shù)據(jù)分析在金融領域有著廣泛的應用。假設一家銀行要評估客戶的信用風險。以下關于數(shù)據(jù)分析在金融中的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以建立信用評分模型，預測客戶違約的可能性B.分析市場趨勢，制定投資策略C.數(shù)據(jù)分析在金融領域的應用完全沒有風險，不會導致錯誤的決策D.監(jiān)測金融交易，防范欺詐行為3、在數(shù)據(jù)挖掘中，K-Means聚類算法是一種常見的聚類方法。以下關于K-Means算法的缺點，不正確的是？（）A.對初始聚類中心敏感B.容易陷入局部最優(yōu)解C.不能處理非球形的簇D.計算復雜度高4、在數(shù)據(jù)分析的抽樣方法中，假設要從一個大規(guī)模的數(shù)據(jù)集中抽取一部分樣本進行分析。為了保證樣本具有代表性，以下哪種抽樣方法可能是較好的選擇？（）A.簡單隨機抽樣，每個個體被抽取的概率相等B.分層抽樣，按不同層次分別抽樣C.系統(tǒng)抽樣，按照一定的間隔抽取D.不進行抽樣，直接分析整個數(shù)據(jù)集5、數(shù)據(jù)分析中的異常值檢測對于識別數(shù)據(jù)中的異常情況非常重要。假設在一個生產過程的質量控制數(shù)據(jù)集中發(fā)現(xiàn)了異常值，以下哪種方法可能有助于確定這些異常值是由隨機誤差還是系統(tǒng)故障引起的？（）A.比較異常值與歷史數(shù)據(jù)的模式B.查看生產過程中的其他相關參數(shù)C.咨詢生產線上的工作人員D.以上方法都可能有幫助6、在進行數(shù)據(jù)分析時，如果想要了解數(shù)據(jù)的分布形態(tài)，以下哪種統(tǒng)計圖形最適合？（）A.直方圖B.折線圖C.餅圖D.散點圖7、數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)挖掘技術常用于發(fā)現(xiàn)隱藏在數(shù)據(jù)中的模式和關系。假設要從一個大型電商網站的用戶購買記錄中挖掘出用戶的購買行為模式，以便進行精準營銷。以下哪種數(shù)據(jù)挖掘算法在處理這種大規(guī)模交易數(shù)據(jù)時更有可能發(fā)現(xiàn)有價值的信息？（）A.決策樹算法B.關聯(lián)規(guī)則挖掘算法C.聚類算法D.神經網絡算法8、在數(shù)據(jù)挖掘中，以下哪種算法常用于對客戶進行分類，以實現(xiàn)精準營銷？（）A.決策樹算法B.聚類算法C.關聯(lián)規(guī)則挖掘算法D.神經網絡算法9、假設要分析消費者對新產品的反饋意見，以下關于意見分析方法的描述，正確的是：（）A.人工閱讀所有反饋意見，憑主觀判斷總結主要觀點B.利用自然語言處理技術對反饋進行分類和情感分析C.只關注反饋中的負面意見，忽略正面意見D.對于模糊不清的反饋意見，直接忽略不計10、在探索性數(shù)據(jù)分析（EDA）中，以下關于數(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.相關性分析對于所有類型的數(shù)據(jù)都能得出明確的結論D.EDA只是初步步驟，對后續(xù)的深入分析沒有幫助11、在數(shù)據(jù)分析中，異常值檢測對于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的異常情況非常重要。假設要檢測一個生產線上產品質量數(shù)據(jù)中的異常值，這些數(shù)據(jù)受到多種因素的影響。以下哪種異常值檢測方法在這種工業(yè)生產數(shù)據(jù)中更能準確地發(fā)現(xiàn)異常？（）A.基于統(tǒng)計的方法B.基于距離的方法C.基于密度的方法D.基于聚類的方法12、數(shù)據(jù)分析中，回歸分析用于建立變量之間的關系模型。以下關于回歸分析的說法中，錯誤的是？（）A.線性回歸是回歸分析中最常見的類型，用于建立因變量與一個或多個自變量之間的線性關系B.回歸分析可以用來預測因變量的值，根據(jù)自變量的變化情況進行推斷C.回歸分析的結果只適用于特定的數(shù)據(jù)集，不能推廣到其他情況D.在進行回歸分析時，需要對模型進行評估和驗證，確保其準確性和可靠性13、對于一個不平衡的數(shù)據(jù)集（例如，某一類別的樣本數(shù)量遠遠少于其他類別），以下哪種方法可以提高模型對少數(shù)類別的識別能力？（）A.過采樣B.欠采樣C.調整分類閾值D.以上都是14、在進行關聯(lián)分析時，如果兩個商品的支持度很高，但置信度很低，說明：（）A.這兩個商品經常被同時購買，但這種關聯(lián)不是很可靠B.這兩個商品很少被同時購買，但一旦同時購買，關聯(lián)很強C.這種關聯(lián)是虛假的，沒有實際意義D.無法得出明確的結論15、當分析兩個變量之間的關系時，如果散點圖呈現(xiàn)出非線性的趨勢，以下哪種方法可以更好地擬合這種關系？（）A.線性回歸B.多項式回歸C.邏輯回歸D.嶺回歸16、在處理不平衡數(shù)據(jù)集時，即某些類別樣本數(shù)量遠少于其他類別，以下關于數(shù)據(jù)分析方法的調整，哪一項是最有效的？（）A.直接使用常規(guī)的分類算法，不做特殊處理B.對少數(shù)類樣本進行過采樣，增加其數(shù)量C.對多數(shù)類樣本進行欠采樣，減少其數(shù)量D.以上三種方法結合使用，根據(jù)數(shù)據(jù)特點進行優(yōu)化17、在建立回歸模型時，如果數(shù)據(jù)存在多重共線性，以下哪種方法可以緩解這個問題？（）A.對自變量進行中心化和標準化B.增加樣本量C.剔除一些相關的自變量D.以上都是18、對于一個包含時間戳的數(shù)據(jù)，若要按照時間順序進行分組并計算每組的統(tǒng)計量，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)進行分組C.先對時間戳進行排序，再進行分組D.以上方法都可行19、對于數(shù)據(jù)分析中的因果推斷，假設要確定一個因素是否真正導致了某種結果。以下哪種方法或思路在進行因果分析時可能是關鍵的？（）A.隨機對照試驗B.觀察性研究結合工具變量C.反事實推理D.僅根據(jù)相關性得出因果結論20、數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)挖掘的過程包括多個步驟。以下關于數(shù)據(jù)挖掘過程的說法中，錯誤的是？（）A.數(shù)據(jù)挖掘的過程包括數(shù)據(jù)準備、數(shù)據(jù)挖掘、結果解釋和評估等步驟B.數(shù)據(jù)準備階段包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集成和數(shù)據(jù)轉換等工作C.數(shù)據(jù)挖掘階段可以使用多種算法和技術，如決策樹、聚類、關聯(lián)規(guī)則挖掘等D.數(shù)據(jù)挖掘的結果不需要進行解釋和評估，直接應用于實際問題即可二、簡答題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）解釋什么是神經架構搜索（NAS），說明其在自動尋找最優(yōu)模型架構中的應用和原理，并舉例分析。2、（本題5分）描述在數(shù)據(jù)分析中，如何進行特征的交互作用分析，解釋其重要性和常用方法，并舉例說明在實際問題中的應用。3、（本題5分）解釋什么是數(shù)據(jù)偏斜，說明其在數(shù)據(jù)分析中的影響，并列舉至少兩種解決數(shù)據(jù)偏斜問題的方法和適用場景。4、（本題5分）在進行分類任務時，對比決策樹、隨機森林和支持向量機等算法的優(yōu)缺點，以及如何根據(jù)數(shù)據(jù)特點選擇合適的分類算法。5、（本題5分）在數(shù)據(jù)分析中，如何進行數(shù)據(jù)的特征縮放？請介紹特征縮放的方法和目的，并舉例說明其在模型訓練中的作用。三、案例分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）某社交電商平臺記錄了用戶的分享行為、購買轉化率、社群活躍度等數(shù)據(jù)。研究社交因素對銷售的影響，優(yōu)化平臺的社交功能和營銷活動。2、（本題5分）某電商平臺的母嬰產品類目擁有銷售數(shù)據(jù)，包括品牌、產品類別、價格、銷量、用戶年齡等。分析不同年齡段用戶對母嬰產品品牌和類別的選擇偏好。3、（本題5分）一家物流公司的冷鏈倉儲業(yè)務記錄了倉儲數(shù)據(jù)，包括貨物種類、存儲時間、溫度要求、倉儲費用等。研究貨物種類和存儲時間對溫度要求和倉儲費用的影響。4、（本題5分）某在線醫(yī)療平臺存有患者的就診數(shù)據(jù)，包括疾病類型、就診時間、醫(yī)生診斷、治療方案等。分析不同疾病類型在不同時間段的就診頻率和治療方案的特點。5、（本題5分）某電商平臺記錄了用戶的搜索關鍵詞、瀏覽商品類別、購買決策時間等。探討怎樣利用這些數(shù)據(jù)優(yōu)化搜索引擎和購物流程。四、論述題（本大題共3個小題，共30分)1、（本題10分）探討在電商平臺的商品評價數(shù)據(jù)中，如何運用文本挖掘技術提取關鍵信息，改進商品質量和服務。2、（本題10分）醫(yī)療健康領域的可穿戴設備產生了個人健康數(shù)