站名：站名：年級專業：姓名：學號：凡年級專業、姓名、學號錯寫、漏寫或字跡不清者，成績按零分記。…………密………………封………………線…………第1頁，共1頁廣州中醫藥大學《數據挖掘技術與應用實驗》

2023-2024學年第一學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30個小題，每小題1分，共30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、在數據分析中，數據質量評估是確保數據可靠性的重要手段。以下關于數據質量評估的說法中，錯誤的是？（）A.數據質量評估可以使用多種指標，如準確性、完整性、一致性等B.數據質量評估可以通過手動檢查和自動化工具相結合的方式進行C.數據質量評估應定期進行，及時發現和解決數據質量問題D.數據質量評估只需要在數據進入數據倉庫之前進行，之后就不需要再進行評估了2、數據分析中的生存分析用于研究事件發生的時間。假設我們要研究患者的生存時間。以下關于生存分析的描述，哪一項是不準確的？（）A.可以計算生存率、中位生存時間等指標B.Cox比例風險模型常用于生存分析中的風險因素評估C.生存分析只適用于醫學領域，在其他領域沒有應用D.可以考慮協變量對生存時間的影響3、對于一個包含多個數值型變量的數據集，若要判斷數據是否符合正態分布，應采用哪種檢驗方法？（）A.t檢驗B.卡方檢驗C.正態性檢驗D.F檢驗4、在進行數據融合時，將多個數據源的數據整合在一起。假設我們有來自不同部門的銷售數據和客戶數據，以下關于數據融合的描述，正確的是：（）A.直接將不同數據源的數據簡單拼接，無需考慮數據格式和字段的一致性B.數據融合可能會引入重復和不一致的數據，不需要處理C.建立統一的數據標準和數據清洗規則，能夠提高數據融合的質量D.數據融合只適用于結構相同的數據源，對于不同結構的數據源無法進行融合5、在進行數據分析時，選擇合適的統計指標能夠更好地描述數據特征。假設我們有一組學生的考試成績數據，以下關于統計指標選擇的描述，正確的是：（）A.計算均值可以準確反映學生成績的平均水平，不受極端值影響B.中位數能夠避免極端值的干擾，更好地代表成績的一般水平C.眾數適用于描述成績的集中趨勢，尤其當數據分布均勻時D.方差越大，說明學生成績越穩定，教學質量越高6、數據分析中的數據集成涉及將多個數據源的數據整合在一起。假設要整合來自不同部門的銷售數據、庫存數據和客戶數據，這些數據格式不一致且存在重復和沖突。以下哪種數據集成方法在處理這種復雜的數據整合問題時更能確保數據的一致性和準確性？（）A.基于ETL工具的集成B.手動編寫代碼進行集成C.直接合并數據，忽略沖突D.隨機選擇部分數據進行集成7、對于一個分類問題，如果不同類別的樣本數量差異較大，在評估模型性能時，以下哪種指標需要特別關注？（）A.準確率B.召回率C.F1值D.以上都是8、在數據分析中，數據清洗是至關重要的一步。假設我們有一個包含大量客戶信息的數據集，其中存在缺失值、錯誤數據和重復記錄等問題。為了得到高質量、準確且可用的數據，以下哪種數據清洗方法通常是首先考慮的？（）A.直接刪除包含缺失值或錯誤數據的記錄B.采用合適的方法填充缺失值，例如使用均值、中位數或其他統計值C.對重復記錄進行隨機選擇保留D.忽略數據中的問題，直接進行分析9、在處理大規模數據時，分布式計算框架變得非常重要。假設你有數十億行的銷售數據需要進行分析，以下關于分布式計算框架的選擇，哪一項是最關鍵的？（）A.考慮框架的易用性和學習成本，選擇容易上手的框架B.關注框架的性能和可擴展性，能否處理大規模數據并快速得出結果C.選擇開源且社區活躍的框架，以便獲取支持和資源D.依據公司已有的技術棧和團隊熟悉程度來決定框架10、數據分析中的數據質量評估包括準確性、完整性、一致性等多個方面。假設一個數據集在準確性方面表現良好，但在一致性方面存在問題，可能的原因是什么？（）A.數據錄入時的錯誤B.不同數據源的數據整合不當C.數據更新不及時D.以上原因都有可能11、在數據分析中，數據抽樣是一種常用的方法。以下關于數據抽樣的說法中，錯誤的是？（）A.數據抽樣可以減少數據分析的時間和成本，同時保證樣本具有代表性B.隨機抽樣是一種常用的數據抽樣方法，能夠確保每個數據點被選中的概率相等C.分層抽樣可以根據某些特征將數據分為不同層次，然后從各層次中進行抽樣D.數據抽樣的樣本大小越大，分析結果就越準確，因此應盡量選擇大樣本12、在進行數據分析時，發現數據集中存在一些離群點。對于離群點的處理，以下哪種方法較為恰當？（）A.直接刪除B.視為異常值，進行特殊分析C.用平均值替代D.忽略不管13、假設要分析某網站不同頁面的訪問量分布情況，以下哪種圖表能夠直觀地展示訪問量的集中程度和離散程度？（）A.直方圖B.箱線圖C.小提琴圖D.以上都不是14、在處理大規模數據時，分布式計算框架能夠提高計算效率。假設要對數十億條的用戶行為數據進行分析，需要快速完成復雜的計算任務。以下哪個分布式計算框架在處理這種海量數據時更具優勢？（）A.HadoopB.SparkC.FlinkD.Storm15、在數據分析中，數據倉庫是存儲和管理數據的重要工具。以下關于數據倉庫的說法中，錯誤的是？（）A.數據倉庫可以整合來自不同數據源的數據，為數據分析提供統一的數據視圖B.數據倉庫中的數據通常是經過清洗和轉換的，具有較高的數據質量C.數據倉庫的建設需要投入大量的時間和資源，且維護成本較高D.數據倉庫只適用于大型企業，對于中小企業來說沒有必要建設16、在處理時間序列數據時，除了考慮趨勢和季節性，還需要考慮數據的隨機性。假設要使用一種方法來平滑時間序列數據，同時保留數據的主要特征，以下哪種方法可能是合適的？（）A.簡單移動平均B.加權移動平均C.指數加權移動平均D.以上方法都可以17、數據分析中的數據隱私保護是一個重要的問題。假設一家公司要對員工的個人數據進行分析，同時需要確保數據的使用符合法律和道德規范。以下哪種措施可能有助于保護員工的隱私？（）A.匿名化處理數據B.只在公司內部網絡中分析數據C.獲得員工的明確同意D.以上措施都有助于保護隱私18、在數據分析中，數據清洗是重要的前置步驟。假設我們有一個包含大量客戶信息的數據集，其中存在缺失值、錯誤數據和重復記錄。以下關于數據清洗方法的描述，正確的是：（）A.直接刪除包含缺失值的記錄，以快速簡化數據集B.對于錯誤數據，可以根據經驗進行手動修正，無需考慮數據的分布和規律C.使用均值或中位數來填充缺失值，不考慮數據的特征和潛在影響D.采用合適的算法和工具，識別并處理重復記錄、缺失值和錯誤數據，同時考慮數據的特點和業務需求19、在數據挖掘中，若要對數據進行分類，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20、在數據分析中，評估模型的性能是重要的環節。假設我們已經建立了一個預測模型。以下關于模型評估的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以使用交叉驗證來評估模型的穩定性和泛化能力B.混淆矩陣可以幫助我們分析模型在不同類別上的預測情況C.準確率是評估模型性能的唯一指標，準確率越高模型越好D.可以根據具體問題選擇合適的評估指標，如召回率、F1值等21、在數據分析中，特征工程用于從原始數據中提取有意義的特征。假設要對文本數據進行特征工程，以下關于特征工程的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以使用詞頻-逆文檔頻率（TF-IDF）來衡量單詞在文本中的重要性B.詞嵌入技術，如Word2Vec，可以將單詞表示為低維向量C.特征工程只需要考慮數據的數值特征，對于文本等非數值特征不需要處理D.特征選擇可以去除冗余和無關的特征，提高模型的效率和性能22、在數據分析中，建立回歸模型用于預測是常見的任務。假設我們要根據房屋的面積、位置和房齡等因素來預測房價，以下哪種回歸模型可能在這種情況下表現較好？（）A.線性回歸B.邏輯回歸C.多項式回歸D.嶺回歸23、在數據分析的倫理和法律方面，需要遵循一定的原則和規范。假設你處理的是包含個人敏感信息的數據，以下關于數據處理的做法，哪一項是最符合倫理和法律要求的？（）A.在未獲得授權的情況下，將數據用于其他商業目的B.對數據進行匿名化處理，確保無法追溯到個人身份C.忽視數據的隱私保護，認為分析結果更重要D.隨意分享數據給第三方機構24、數據分析中的特征選擇用于篩選出對目標變量最有預測能力的特征。假設要分析一個包含數百個特征的數據集，以預測某種疾病的發生概率。以下哪種特征選擇方法在處理這種高維度數據時更能有效地篩選出關鍵特征？（）A.過濾式特征選擇B.包裹式特征選擇C.嵌入式特征選擇D.以上方法效果相同25、當分析兩個變量之間的關系時，如果散點圖呈現出非線性的趨勢，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26、假設要分析某電商平臺用戶的購買行為隨時間的變化趨勢，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27、在進行時間序列分析時，如果數據存在明顯的長期趨勢和季節性變動，以下哪種模型較為適用？（）A.ARIMA模型B.SARIMA模型C.Holt-Winters模型D.以上都不是28、在構建數據分析模型時，特征工程起著關鍵作用。假設我們正在構建一個預測房價的模型，擁有房屋面積、房間數量、地理位置等原始數據。以下哪種特征工程方法可能有助于提高模型的性能？（）A.對數值型特征進行標準化處理B.忽略地理位置特征，因為它難以量化C.直接使用原始數據，不進行任何處理D.將所有特征組合成一個綜合特征29、假設要分析股票市場數據的波動性，以下關于波動性分析方法的描述，正確的是：（）A.計算簡單移動平均就能準確衡量股票價格的波動性B.標準差越大，說明股票價格的波動性越小C.歷史波動率對預測未來股票價格的波動沒有參考價值D.采用ARCH和GARCH模型可以更好地捕捉股票價格波動的聚類性和異方差性30、在數據分析中，評估模型的性能是關鍵步驟。假設建立了一個預測客戶流失的模型，需要評估模型在不同閾值下的準確性、召回率和F1值等指標。以下哪種評估方法在這種客戶關系管理場景中能夠更全面地評估模型的性能？（）A.交叉驗證B.留出法C.自助法D.以上方法效果相同二、論述題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）對于企業的供應鏈風險管理，論述如何運用數據分析識別潛在的風險因素，制定風險應對策略，保障供應鏈的穩定性。2、（本題5分）在制造業的設備故障預測中，如何利用傳感器數據和歷史維修數據進行建模，提前預測設備故障，降低生產中斷的風險。3、（本題5分）探討在社交媒體的用戶隱私保護策略制定中，如何運用數據分析平衡用戶體驗和隱私保護的需求。4、（本題5分）在供應鏈管理中，如何借助數據分析來預測需求波動、優化庫存水平和選擇供應商？請詳細論述數據分析在供應鏈各個環節的應用和價值，以及可能面臨的數據不準確和市場變化的風險。5、（本題5分）社交媒體廣告投放需要精準的數據分析。以某社交媒體平臺為例，分析如何利用數據分析來確定目標受眾、優化廣告投放策略、評估廣告效果，以及如何應對廣告欺詐和虛假流量的問題。三、簡答題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）在進行聚類分析時，如何評估聚類結果的穩定性？請介紹評估聚類穩定性的方法和指標，并舉例說明。2、（本題5分）在數據分析中，如何進行假設檢驗？請詳細說明假設檢驗的步驟、常見的檢驗方法（如t檢驗、方差分析）及適用場景。3、（本題5分）在進行時間序列預測時，如何考慮外部因素的影響？請舉例說明如何將外部因素納入預測模型中。4、（本