裝訂線裝訂線PAGE2第1頁，共3頁茅臺(tái)學(xué)院

《數(shù)據(jù)分析與商務(wù)智能》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷院(系)_______班級(jí)_______學(xué)號(hào)_______姓名_______題號(hào)一二三四總分得分批閱人一、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、數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)安全策略的制定應(yīng)考慮多方面因素。以下關(guān)于數(shù)據(jù)安全策略制定的說法中，錯(cuò)誤的是？（）A.數(shù)據(jù)安全策略的制定應(yīng)包括數(shù)據(jù)的加密、備份、訪問控制和審計(jì)等方面B.數(shù)據(jù)安全策略的制定應(yīng)根據(jù)數(shù)據(jù)的重要性和敏感性來確定不同的安全級(jí)別C.數(shù)據(jù)安全策略的制定應(yīng)定期進(jìn)行評(píng)估和調(diào)整，以適應(yīng)不斷變化的安全環(huán)境D.數(shù)據(jù)安全策略的制定只需要考慮企業(yè)內(nèi)部的安全需求，不需要考慮外部的安全威脅2、在數(shù)據(jù)分析中，若要評(píng)估一個(gè)預(yù)測模型的準(zhǔn)確性，以下哪個(gè)指標(biāo)是常用的？（）A.均方誤差B.標(biāo)準(zhǔn)差C.偏度D.峰度3、在處理大數(shù)據(jù)集時(shí)，分布式計(jì)算框架能夠提高計(jì)算效率。假設(shè)要分析海量的社交媒體數(shù)據(jù)，以下關(guān)于分布式計(jì)算框架選擇的描述，正確的是：（）A.Hadoop適合處理大規(guī)模的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，但對(duì)實(shí)時(shí)性要求高的任務(wù)不太適用B.Spark僅能處理批處理任務(wù)，無法支持流處理C.Flink在處理流數(shù)據(jù)方面表現(xiàn)不佳，主要用于批處理D.這些分布式計(jì)算框架都差不多，隨便選擇一個(gè)都能滿足需求4、在數(shù)據(jù)分析中，選擇合適的統(tǒng)計(jì)量來描述數(shù)據(jù)的集中趨勢(shì)和離散程度是很重要的。假設(shè)你有一組員工的工資數(shù)據(jù)，以下關(guān)于統(tǒng)計(jì)量的選擇，哪一項(xiàng)是最合適的？（）A.用中位數(shù)描述集中趨勢(shì)，用方差描述離散程度B.用均值描述集中趨勢(shì)，用標(biāo)準(zhǔn)差描述離散程度C.用眾數(shù)描述集中趨勢(shì)，用極差描述離散程度D.隨機(jī)選擇統(tǒng)計(jì)量，不考慮數(shù)據(jù)的特點(diǎn)5、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)可視化的原則有很多，其中簡潔明了是一個(gè)重要的原則。以下關(guān)于簡潔明了的描述中，錯(cuò)誤的是？（）A.簡潔明了的可視化圖表可以讓讀者更容易理解數(shù)據(jù)的含義B.簡潔明了的可視化圖表應(yīng)該避免使用過多的顏色和裝飾C.簡潔明了的可視化圖表可以通過減少數(shù)據(jù)的維度和細(xì)節(jié)來實(shí)現(xiàn)D.簡潔明了的可視化圖表只適用于簡單的數(shù)據(jù)展示，對(duì)于復(fù)雜的數(shù)據(jù)無法處理6、在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)挖掘的算法和技術(shù)有很多，其中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種常用的算法。以下關(guān)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的描述中，錯(cuò)誤的是？（）A.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以用于分類、回歸和聚類等問題B.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)包括輸入層、隱藏層和輸出層C.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程需要大量的數(shù)據(jù)和計(jì)算資源D.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)果是確定性的，不會(huì)受到數(shù)據(jù)噪聲和異常值的影響7、數(shù)據(jù)分析中的回歸分析常用于預(yù)測和建模。假設(shè)要建立一個(gè)模型來預(yù)測房屋價(jià)格，考慮房屋面積、地理位置、房齡等因素。以下哪種回歸分析方法在處理這種多因素預(yù)測問題時(shí)表現(xiàn)更為出色？（）A.線性回歸B.邏輯回歸C.多項(xiàng)式回歸D.嶺回歸8、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析以評(píng)估一個(gè)新的市場營銷活動(dòng)的效果時(shí)，比如分析活動(dòng)前后的客戶流量、購買轉(zhuǎn)化率和客戶滿意度等指標(biāo)的變化。由于活動(dòng)期間可能受到其他外部因素的干擾，為了準(zhǔn)確評(píng)估活動(dòng)的貢獻(xiàn)，以下哪種方法可能是合適的？（）A.建立對(duì)照組進(jìn)行對(duì)比B.只關(guān)注活動(dòng)期間的數(shù)據(jù)C.忽略外部因素的影響D.憑經(jīng)驗(yàn)主觀判斷9、在數(shù)據(jù)分析的實(shí)際應(yīng)用中，模型的部署和更新是重要環(huán)節(jié)。假設(shè)你已經(jīng)建立了一個(gè)預(yù)測模型并投入使用，以下關(guān)于模型更新的策略，哪一項(xiàng)是最合理的？（）A.定期重新訓(xùn)練模型，使用最新的數(shù)據(jù)B.只有當(dāng)模型性能明顯下降時(shí)才進(jìn)行更新C.從不更新模型，認(rèn)為初始模型足夠好D.隨機(jī)選擇時(shí)間更新模型10、假設(shè)要對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行快速排序，以下哪種算法在平均情況下性能較好？（）A.冒泡排序B.插入排序C.快速排序D.選擇排序11、數(shù)據(jù)分析中的因果推斷用于確定變量之間的因果關(guān)系。假設(shè)要研究廣告投放是否導(dǎo)致銷售額增長，以下關(guān)于因果推斷方法的描述，正確的是：（）A.僅僅基于相關(guān)性分析就得出因果結(jié)論，不考慮其他潛在因素B.不進(jìn)行實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)和控制變量，直接觀察數(shù)據(jù)C.采用隨機(jī)對(duì)照實(shí)驗(yàn)、工具變量法、雙重差分法等因果推斷方法，控制混雜因素，進(jìn)行嚴(yán)謹(jǐn)?shù)姆治龊屯茢啵⒃u(píng)估因果關(guān)系的強(qiáng)度和可靠性D.認(rèn)為因果關(guān)系是顯而易見的，不需要進(jìn)行專門的分析和驗(yàn)證12、數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)可視化的風(fēng)格應(yīng)根據(jù)不同的受眾和目的進(jìn)行選擇。以下關(guān)于數(shù)據(jù)可視化風(fēng)格選擇的說法中，錯(cuò)誤的是？（）A.數(shù)據(jù)可視化風(fēng)格可以分為簡潔明了、生動(dòng)形象、專業(yè)嚴(yán)謹(jǐn)?shù)炔煌愋虰.數(shù)據(jù)可視化風(fēng)格的選擇應(yīng)考慮受眾的背景、知識(shí)水平和需求等因素C.數(shù)據(jù)可視化風(fēng)格的選擇可以根據(jù)具體的問題和數(shù)據(jù)特點(diǎn)來確定D.數(shù)據(jù)可視化風(fēng)格一旦確定就不能再進(jìn)行調(diào)整和改變，否則會(huì)影響用戶體驗(yàn)13、數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估需要從多個(gè)方面衡量數(shù)據(jù)的優(yōu)劣。假設(shè)要評(píng)估一個(gè)收集的市場調(diào)研數(shù)據(jù)的質(zhì)量，包括準(zhǔn)確性、完整性、一致性和時(shí)效性等方面。以下哪種數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估指標(biāo)在綜合評(píng)估數(shù)據(jù)質(zhì)量時(shí)更具全面性和客觀性？（）A.數(shù)據(jù)質(zhì)量得分B.數(shù)據(jù)質(zhì)量矩陣C.數(shù)據(jù)質(zhì)量報(bào)告D.以上方法效果相同14、在數(shù)據(jù)分析的深度學(xué)習(xí)模型中，以下關(guān)于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的描述，不準(zhǔn)確的是（）A.CNN適用于處理圖像和音頻等具有空間結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)B.CNN通過卷積層和池化層自動(dòng)提取特征C.CNN的訓(xùn)練需要大量的數(shù)據(jù)和較高的計(jì)算資源D.CNN不能用于文本數(shù)據(jù)的處理15、對(duì)于一個(gè)分類問題，若訓(xùn)練集的準(zhǔn)確率很高，但測試集的準(zhǔn)確率很低，可能的原因是？（）A.模型過擬合B.模型欠擬合C.數(shù)據(jù)有偏差D.特征選擇不當(dāng)二、簡答題（本大題共4個(gè)小題，共20分)1、（本題5分）在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)清洗是非常重要的一個(gè)環(huán)節(jié)，請(qǐng)解釋數(shù)據(jù)清洗的主要步驟以及每個(gè)步驟的目的和常用方法。2、（本題5分）簡述異常值檢測的方法和原理，說明異常值對(duì)數(shù)據(jù)分析結(jié)果的影響，以及如何在實(shí)際數(shù)據(jù)中識(shí)別和處理異常值。3、（本題5分）簡述數(shù)據(jù)挖掘中的圖挖掘，包括社交網(wǎng)絡(luò)分析、知識(shí)圖譜等，說明其應(yīng)用場景和相關(guān)技術(shù)。4、（本題5分）說明在數(shù)據(jù)倉庫中如何進(jìn)行數(shù)據(jù)的更新和維護(hù)？請(qǐng)闡述更新的策略和方法，并舉例說明在實(shí)際業(yè)務(wù)中的應(yīng)用。三、論述題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）在電商平臺(tái)的個(gè)性化營銷中，數(shù)據(jù)分析能夠?qū)崿F(xiàn)精準(zhǔn)觸達(dá)客戶。以某電商平臺(tái)的營銷活動(dòng)為例，闡述如何通過數(shù)據(jù)分析來細(xì)分客戶群體、制定個(gè)性化營銷方案、評(píng)估營銷活動(dòng)的效果，以及如何利用實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)調(diào)整營銷策略。2、（本題5分）電商直播行業(yè)的興起帶來了新的數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)和機(jī)遇。以某電商直播平臺(tái)為例，闡述如何運(yùn)用數(shù)據(jù)分析來評(píng)估主播表現(xiàn)、優(yōu)化直播內(nèi)容、提高觀眾參與度，以及如何利用實(shí)時(shí)互動(dòng)數(shù)據(jù)進(jìn)行精準(zhǔn)營銷。3、（本題5分）游戲行業(yè)利用數(shù)據(jù)分析來優(yōu)化游戲體驗(yàn)、用戶留存和盈利模式。請(qǐng)深入探討如何通過玩家行為數(shù)據(jù)的分析來實(shí)現(xiàn)這些目標(biāo)，包括游戲關(guān)卡設(shè)計(jì)、付費(fèi)機(jī)制調(diào)整等方面，并分析數(shù)據(jù)隱私和倫理問題。4、（本題5分）在汽車金融服務(wù)領(lǐng)域，車輛貸款數(shù)據(jù)、客戶信用數(shù)據(jù)等不斷豐富。探討如何利用數(shù)據(jù)分析方法，比如貸款違約預(yù)測、客戶風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估等，優(yōu)化汽車金融服務(wù)，同時(shí)研究在數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊、金融政策變化和市場競爭激烈方面所面臨的困難及解決途徑。5、（本題5分）在物流配送中，如何借助數(shù)據(jù)分析來優(yōu)化配送路線、降低運(yùn)輸成本和提高配送準(zhǔn)時(shí)率？請(qǐng)?jiān)敿?xì)分析數(shù)據(jù)的采集和處理方式，以及可能遇到的交通、天氣等因素的干擾。四、案例分析題（本大題共4個(gè)小題，共40分)1、（本題10分）一家金融公司擁有客戶的交易數(shù)據(jù)，包括交易類型、金額、時(shí)間、賬戶余額等。分析客戶在不同時(shí)間段的交易活躍度，以及交易金額與賬戶余額的關(guān)聯(lián)。2、（本題10分）某在線視頻平臺(tái)保存了用戶的彈幕數(shù)據(jù)、評(píng)論內(nèi)容