學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號…………密…………封…………線…………內…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁上海電力大學

《數據模型與決策》2023-2024學年第一學期期末試卷題號一二三四總分得分一、單選題（本大題共15個小題，每小題1分，共15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、在數據挖掘中，若要對圖像數據進行分析，以下哪種技術可能會被用到？（）A.深度學習B.決策樹C.關聯規則D.因子分析2、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3、假設要分析一個游戲的玩家行為數據，包括游戲時長、關卡完成情況、付費行為等，以優化游戲設計和盈利模式。以下哪個指標可能最能反映玩家的忠誠度？（）A.游戲時長B.付費金額C.重復游玩頻率D.以上都是4、對于一個具有多個特征的數據集，若要進行特征縮放，以下哪種方法可以將特征值映射到特定的區間？（）A.最小-最大縮放B.標準化C.正則化D.以上都是5、在進行數據分析時，如果需要對數據進行標準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B.MinMaxScaler類C.Normalizer類D.以上都是6、數據分析中的分類算法用于將數據分為不同的類別。假設要根據客戶的消費行為將其分為高價值客戶和低價值客戶，以下關于分類算法選擇的描述，正確的是：（）A.隨意選擇一種分類算法，不考慮數據的特征和算法的適用性B.只關注分類算法的準確率，不考慮召回率和F1值等其他評估指標C.深入分析數據特征和業務需求，比較不同分類算法的性能，如決策樹、支持向量機、神經網絡等，并選擇最適合的算法，同時結合多種評估指標進行綜合評價D.認為分類算法的參數設置不重要，使用默認參數即可7、在進行數據分析時，如果想要研究兩個變量之間是否存在因果關系，以下哪種方法比較合適？（）A.相關性分析B.回歸分析C.方差分析D.聚類分析8、對于一個包含大量數值型數據的數據集，在進行數據分析之前，需要判斷數據是否符合正態分布。以下哪種方法常用于檢驗數據的正態性？（）A.Q-Q圖B.卡方檢驗C.t檢驗D.F檢驗9、數據分析中的文本分析是一個重要領域。假設你要對大量的客戶評論進行情感分析，判斷是正面、負面還是中性。以下關于文本分析方法的選擇，哪一項是最重要的？（）A.使用詞袋模型，基于詞頻統計進行分析B.運用深度學習模型，如卷積神經網絡，自動提取特征C.借助詞典和規則，根據預定義的情感詞和句式判斷D.隨機抽取部分評論進行人工分析，以此類推整體10、在進行數據關聯分析時，例如分析超市購物籃中的商品組合。假設發現購買面包的顧客往往也會購買牛奶，這種關聯規則具有較高的支持度和置信度。這對超市的營銷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，方便顧客購買B.降低面包或牛奶的價格，以促進銷售C.減少面包或牛奶的庫存，避免積壓D.這種關聯對營銷策略沒有實際意義11、在數據分析中，數據倉庫用于存儲和管理大量的數據。假設要構建一個企業的數據倉庫，以下關于數據倉庫的描述，哪一項是不正確的？（）A.數據倉庫通常采用多維數據模型，便于進行數據分析和查詢B.數據倉庫中的數據經過清洗、轉換和整合，具有較高的數據質量C.數據倉庫只適合存儲結構化數據，對于非結構化數據無法處理D.可以通過建立數據集市，為不同部門和業務提供定制的數據服務12、假設要分析一個醫療保健系統中的患者病歷數據，包括診斷結果、治療方案、康復情況等，以發現疾病的趨勢和治療效果的影響因素。考慮到醫療數據的敏感性和隱私性，以下哪個方面需要特別注意？（）A.數據加密和安全保護B.快速得出分析結果C.忽略數據的隱私問題D.公開所有數據以獲取更多幫助13、假設要分析一個零售企業的庫存數據，包括商品種類、庫存數量、銷售速度等，以制定合理的補貨策略。以下哪個因素可能對庫存管理的效率產生最大影響？（）A.商品的銷售預測準確性B.供應商的交貨時間C.庫存成本D.以上都是14、在時間序列數據分析中，除了預測未來值，還可以進行季節性分析。假設我們有一個銷售數據的時間序列，顯示出明顯的季節性特征，以下哪種方法可以用于提取和分析季節性成分？（）A.季節指數法B.移動平均季節分解法C.加法模型D.以上都是15、當分析一個網站的用戶訪問數據，包括頁面瀏覽量、停留時間、跳出率等，以改進網站的用戶體驗和布局設計。為了確定哪些頁面需要重點優化，以下哪個指標可能是最有價值的？（）A.頁面瀏覽量B.平均停留時間C.跳出率D.以上都是二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）簡述數據挖掘的概念和主要流程，解釋數據挖掘與傳統數據分析方法的區別，并說明數據挖掘在商業領域中的應用場景。2、（本題5分）解釋數據可視化中的多變量可視化，說明如何同時展示多個變量之間的關系，如平行坐標圖、雷達圖等。3、（本題5分）在數據分析中，如何處理數據中的重復記錄？請說明常見的處理方法和注意事項，并舉例說明在數據庫操作中的應用。4、（本題5分）闡述數據分析中的可解釋性機器學習模型，如線性回歸、決策樹等的優點和局限性，并說明如何提高復雜模型的可解釋性。三、論述題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）社交媒體平臺如何通過數據分析來發現熱門話題、引導輿論和增強用戶粘性？請詳細闡述數據的監測和分析方法，以及如何在尊重用戶隱私的前提下實現平臺的發展目標。2、（本題5分）在金融風險管理中，壓力測試和情景分析需要基于數據分析。以某銀行為例，討論如何運用數據分析來構建壓力測試模型、評估極端情況下的風險承受能力、制定應急預案，以及如何將壓力測試結果融入日常風險管理決策。3、（本題5分）房地產中介如何通過數據分析來評估房屋價值、預測市場趨勢和滿足客戶需求？請論述數據分析在房地產交易中的重要性、數據的準確性和時效性問題。4、（本題5分）在電信行業，用戶通話記錄、網絡流量數據等大量存在。探討如何利用數據分析方法，比如客戶流失預測、網絡優化等，提高電信服務質量，增強用戶粘性，同時研究在數據隱私保護法規嚴格和技術更新換代快方面所面臨的困難及解決途徑。5、（本題5分）隨著物聯網技術的發展，智能家居設備產生了大量的數據。以某智能家居系統為例，論述如何運用數據分析來優化能源管理、提升家居安全性、實現個性化的用戶體驗，以及如何解決設備兼容性和數據標準化的問題。四、案例分析題（本大題共4個小題，共40分)1、（本題10分）某在線音樂平臺的古典音樂類目擁有用戶數據，包括收聽時長、曲目、演奏家、收藏行為等。分析用戶對不同演奏家的曲目收聽偏好和收藏特點。2、（本題10分）某社交媒體平臺掌握了用戶的興趣標簽、關注話題、分享行為等