學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場(chǎng)____________準(zhǔn)考證號(hào)學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場(chǎng)____________準(zhǔn)考證號(hào)…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁(yè)，共3頁(yè)上海電力大學(xué)

《數(shù)據(jù)模型與決策》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15個(gè)小題，每小題1分，共15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)挖掘中，若要對(duì)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，以下哪種技術(shù)可能會(huì)被用到？（）A.深度學(xué)習(xí)B.決策樹(shù)C.關(guān)聯(lián)規(guī)則D.因子分析2、對(duì)于一個(gè)分類(lèi)問(wèn)題，如果不同類(lèi)別的樣本數(shù)量差異較大，在評(píng)估模型性能時(shí)，以下哪種指標(biāo)需要特別關(guān)注？（）A.準(zhǔn)確率B.召回率C.F1值D.以上都是3、假設(shè)要分析一個(gè)游戲的玩家行為數(shù)據(jù)，包括游戲時(shí)長(zhǎng)、關(guān)卡完成情況、付費(fèi)行為等，以?xún)?yōu)化游戲設(shè)計(jì)和盈利模式。以下哪個(gè)指標(biāo)可能最能反映玩家的忠誠(chéng)度？（）A.游戲時(shí)長(zhǎng)B.付費(fèi)金額C.重復(fù)游玩頻率D.以上都是4、對(duì)于一個(gè)具有多個(gè)特征的數(shù)據(jù)集，若要進(jìn)行特征縮放，以下哪種方法可以將特征值映射到特定的區(qū)間？（）A.最小-最大縮放B.標(biāo)準(zhǔn)化C.正則化D.以上都是5、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，如果需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理以消除量綱的影響，以下哪種方法在Python中常用？（）A.StandardScaler類(lèi)B.MinMaxScaler類(lèi)C.Normalizer類(lèi)D.以上都是6、數(shù)據(jù)分析中的分類(lèi)算法用于將數(shù)據(jù)分為不同的類(lèi)別。假設(shè)要根據(jù)客戶(hù)的消費(fèi)行為將其分為高價(jià)值客戶(hù)和低價(jià)值客戶(hù)，以下關(guān)于分類(lèi)算法選擇的描述，正確的是：（）A.隨意選擇一種分類(lèi)算法，不考慮數(shù)據(jù)的特征和算法的適用性B.只關(guān)注分類(lèi)算法的準(zhǔn)確率，不考慮召回率和F1值等其他評(píng)估指標(biāo)C.深入分析數(shù)據(jù)特征和業(yè)務(wù)需求，比較不同分類(lèi)算法的性能，如決策樹(shù)、支持向量機(jī)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等，并選擇最適合的算法，同時(shí)結(jié)合多種評(píng)估指標(biāo)進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)D.認(rèn)為分類(lèi)算法的參數(shù)設(shè)置不重要，使用默認(rèn)參數(shù)即可7、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，如果想要研究?jī)蓚€(gè)變量之間是否存在因果關(guān)系，以下哪種方法比較合適？（）A.相關(guān)性分析B.回歸分析C.方差分析D.聚類(lèi)分析8、對(duì)于一個(gè)包含大量數(shù)值型數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集，在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析之前，需要判斷數(shù)據(jù)是否符合正態(tài)分布。以下哪種方法常用于檢驗(yàn)數(shù)據(jù)的正態(tài)性？（）A.Q-Q圖B.卡方檢驗(yàn)C.t檢驗(yàn)D.F檢驗(yàn)9、數(shù)據(jù)分析中的文本分析是一個(gè)重要領(lǐng)域。假設(shè)你要對(duì)大量的客戶(hù)評(píng)論進(jìn)行情感分析，判斷是正面、負(fù)面還是中性。以下關(guān)于文本分析方法的選擇，哪一項(xiàng)是最重要的？（）A.使用詞袋模型，基于詞頻統(tǒng)計(jì)進(jìn)行分析B.運(yùn)用深度學(xué)習(xí)模型，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，自動(dòng)提取特征C.借助詞典和規(guī)則，根據(jù)預(yù)定義的情感詞和句式判斷D.隨機(jī)抽取部分評(píng)論進(jìn)行人工分析，以此類(lèi)推整體10、在進(jìn)行數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析時(shí)，例如分析超市購(gòu)物籃中的商品組合。假設(shè)發(fā)現(xiàn)購(gòu)買(mǎi)面包的顧客往往也會(huì)購(gòu)買(mǎi)牛奶，這種關(guān)聯(lián)規(guī)則具有較高的支持度和置信度。這對(duì)超市的營(yíng)銷(xiāo)策略可能有什么啟示？（）A.可以將面包和牛奶放在相鄰的貨架上，方便顧客購(gòu)買(mǎi)B.降低面包或牛奶的價(jià)格，以促進(jìn)銷(xiāo)售C.減少面包或牛奶的庫(kù)存，避免積壓D.這種關(guān)聯(lián)對(duì)營(yíng)銷(xiāo)策略沒(méi)有實(shí)際意義11、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)用于存儲(chǔ)和管理大量的數(shù)據(jù)。假設(shè)要構(gòu)建一個(gè)企業(yè)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，以下關(guān)于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)通常采用多維數(shù)據(jù)模型，便于進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和查詢(xún)B.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)清洗、轉(zhuǎn)換和整合，具有較高的數(shù)據(jù)質(zhì)量C.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)只適合存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，對(duì)于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)無(wú)法處理D.可以通過(guò)建立數(shù)據(jù)集市，為不同部門(mén)和業(yè)務(wù)提供定制的數(shù)據(jù)服務(wù)12、假設(shè)要分析一個(gè)醫(yī)療保健系統(tǒng)中的患者病歷數(shù)據(jù)，包括診斷結(jié)果、治療方案、康復(fù)情況等，以發(fā)現(xiàn)疾病的趨勢(shì)和治療效果的影響因素。考慮到醫(yī)療數(shù)據(jù)的敏感性和隱私性，以下哪個(gè)方面需要特別注意？（）A.數(shù)據(jù)加密和安全保護(hù)B.快速得出分析結(jié)果C.忽略數(shù)據(jù)的隱私問(wèn)題D.公開(kāi)所有數(shù)據(jù)以獲取更多幫助13、假設(shè)要分析一個(gè)零售企業(yè)的庫(kù)存數(shù)據(jù)，包括商品種類(lèi)、庫(kù)存數(shù)量、銷(xiāo)售速度等，以制定合理的補(bǔ)貨策略。以下哪個(gè)因素可能對(duì)庫(kù)存管理的效率產(chǎn)生最大影響？（）A.商品的銷(xiāo)售預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性B.供應(yīng)商的交貨時(shí)間C.庫(kù)存成本D.以上都是14、在時(shí)間序列數(shù)據(jù)分析中，除了預(yù)測(cè)未來(lái)值，還可以進(jìn)行季節(jié)性分析。假設(shè)我們有一個(gè)銷(xiāo)售數(shù)據(jù)的時(shí)間序列，顯示出明顯的季節(jié)性特征，以下哪種方法可以用于提取和分析季節(jié)性成分？（）A.季節(jié)指數(shù)法B.移動(dòng)平均季節(jié)分解法C.加法模型D.以上都是15、當(dāng)分析一個(gè)網(wǎng)站的用戶(hù)訪問(wèn)數(shù)據(jù)，包括頁(yè)面瀏覽量、停留時(shí)間、跳出率等，以改進(jìn)網(wǎng)站的用戶(hù)體驗(yàn)和布局設(shè)計(jì)。為了確定哪些頁(yè)面需要重點(diǎn)優(yōu)化，以下哪個(gè)指標(biāo)可能是最有價(jià)值的？（）A.頁(yè)面瀏覽量B.平均停留時(shí)間C.跳出率D.以上都是二、簡(jiǎn)答題（本大題共4個(gè)小題，共20分)1、（本題5分）簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)挖掘的概念和主要流程，解釋數(shù)據(jù)挖掘與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析方法的區(qū)別，并說(shuō)明數(shù)據(jù)挖掘在商業(yè)領(lǐng)域中的應(yīng)用場(chǎng)景。2、（本題5分）解釋數(shù)據(jù)可視化中的多變量可視化，說(shuō)明如何同時(shí)展示多個(gè)變量之間的關(guān)系，如平行坐標(biāo)圖、雷達(dá)圖等。3、（本題5分）在數(shù)據(jù)分析中，如何處理數(shù)據(jù)中的重復(fù)記錄？請(qǐng)說(shuō)明常見(jiàn)的處理方法和注意事項(xiàng)，并舉例說(shuō)明在數(shù)據(jù)庫(kù)操作中的應(yīng)用。4、（本題5分）闡述數(shù)據(jù)分析中的可解釋性機(jī)器學(xué)習(xí)模型，如線性回歸、決策樹(shù)等的優(yōu)點(diǎn)和局限性，并說(shuō)明如何提高復(fù)雜模型的可解釋性。三、論述題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）社交媒體平臺(tái)如何通過(guò)數(shù)據(jù)分析來(lái)發(fā)現(xiàn)熱門(mén)話題、引導(dǎo)輿論和增強(qiáng)用戶(hù)粘性？請(qǐng)?jiān)敿?xì)闡述數(shù)據(jù)的監(jiān)測(cè)和分析方法，以及如何在尊重用戶(hù)隱私的前提下實(shí)現(xiàn)平臺(tái)的發(fā)展目標(biāo)。2、（本題5分）在金融風(fēng)險(xiǎn)管理中，壓力測(cè)試和情景分析需要基于數(shù)據(jù)分析。以某銀行為例，討論如何運(yùn)用數(shù)據(jù)分析來(lái)構(gòu)建壓力測(cè)試模型、評(píng)估極端情況下的風(fēng)險(xiǎn)承受能力、制定應(yīng)急預(yù)案，以及如何將壓力測(cè)試結(jié)果融入日常風(fēng)險(xiǎn)管理決策。3、（本題5分）房地產(chǎn)中介如何通過(guò)數(shù)據(jù)分析來(lái)評(píng)估房屋價(jià)值、預(yù)測(cè)市場(chǎng)趨勢(shì)和滿足客戶(hù)需求？請(qǐng)論述數(shù)據(jù)分析在房地產(chǎn)交易中的重要性、數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和時(shí)效性問(wèn)題。4、（本題5分）在電信行業(yè)，用戶(hù)通話記錄、網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)等大量存在。探討如何利用數(shù)據(jù)分析方法，比如客戶(hù)流失預(yù)測(cè)、網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化等，提高電信服務(wù)質(zhì)量，增強(qiáng)用戶(hù)粘性，同時(shí)研究在數(shù)據(jù)隱私保護(hù)法規(guī)嚴(yán)格和技術(shù)更新?lián)Q代快方面所面臨的困難及解決途徑。5、（本題5分）隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，智能家居設(shè)備產(chǎn)生了大量的數(shù)據(jù)。以某智能家居系統(tǒng)為例，論述如何運(yùn)用數(shù)據(jù)分析來(lái)優(yōu)化能源管理、提升家居安全性、實(shí)現(xiàn)個(gè)性化的用戶(hù)體驗(yàn)，以及如何解決設(shè)備兼容性和數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化的問(wèn)題。四、案例分析題（本大題共4個(gè)小題，共40分)1、（本題10分）某在線音樂(lè)平臺(tái)的古典音樂(lè)類(lèi)目擁有用戶(hù)數(shù)據(jù)，包括收聽(tīng)時(shí)長(zhǎng)、曲目、演奏家、收藏行為等。分析用戶(hù)對(duì)不同演奏家的曲目收聽(tīng)偏好和收藏特點(diǎn)。2、（本題10分）某社交媒體平臺(tái)掌握了用戶(hù)的興趣標(biāo)簽、關(guān)注話題、分享行為等