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《數據挖掘》2023-2024學年第二學期期末試卷院(系)_______班級_______學號_______姓名_______題號一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共20個小題，每小題2分，共40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、在對一家餐廳的營業數據進行分析，例如菜品銷售數量、顧客評價、營業時間段等，以制定營銷策略和優化菜單。以下哪個因素可能對餐廳的盈利能力產生最大影響？（）A.熱門菜品的推廣B.營業時間段的調整C.菜單的更新和優化D.以上都是2、在數據分析中，數據預處理包括數據標準化、歸一化等操作。假設要對不同量級的數據進行處理，以下關于數據預處理的描述，哪一項是不準確的？（）A.標準化可以將數據轉換為均值為0，標準差為1的分布，使得不同特征具有可比性B.歸一化可以將數據映射到特定的區間，如[0,1]，但可能會改變數據的分布C.數據預處理對后續的分析和建模影響不大，可以根據個人喜好選擇是否進行D.對于數值型數據和分類型數據，需要采用不同的數據預處理方法3、在數據挖掘中，Apriori算法常用于挖掘頻繁項集。以下關于Apriori算法的描述，正確的是？（）A.它是一種無監督學習算法B.它只能處理數值型數據C.它的計算復雜度較低D.它需要事先指定頻繁項集的支持度閾值4、在進行數據抽樣時，需要根據不同的目的選擇合適的抽樣方法。假設要對一個大型電商平臺的用戶購買行為數據進行抽樣，以估計總體的平均消費金額，同時希望抽樣結果具有較好的代表性。以下哪種抽樣方法可能是最合適的？（）A.簡單隨機抽樣B.分層抽樣C.系統抽樣D.整群抽樣5、數據分析中，經常需要對數據進行可視化展示。以下關于數據可視化的說法，不正確的是：（）A.柱狀圖適合用于比較不同類別之間的數據差異B.折線圖常用于展示數據隨時間的變化趨勢C.餅圖能夠清晰地反映出各部分數據占總體的比例關系D.箱線圖主要用于展示數據的分布范圍，對于數據的集中趨勢展示效果不佳6、在進行數據分析項目時，需要制定合理的項目計劃和流程。假設要在三個月內完成一個大型企業的銷售數據分析項目，包括數據收集、清洗、分析和報告撰寫。以下哪種項目管理方法在確保按時交付高質量結果方面更具指導意義？（）A.瀑布模型B.敏捷開發C.螺旋模型D.以上方法效果相同7、數據分析中的描述性統計能夠提供數據的基本特征。假設要分析一組學生的考試成績，以下關于描述性統計的描述，哪一項是不正確的？（）A.均值可以反映成績的平均水平，但容易受到極端值的影響B.中位數能夠較好地抵御極端值的干擾，代表數據的中間位置C.標準差越大，說明成績的分布越分散，但這并不一定意味著數據質量差D.只要計算了均值和中位數，就足以全面了解數據的分布情況，不需要考慮其他統計量8、在數據分析中，若要研究多個變量之間的非線性關系，以下哪種方法可能會被采用？（）A.多項式回歸B.嶺回歸C.套索回歸D.以上都有可能9、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10、數據分析中的數據預處理包括數據標準化和歸一化。假設要處理一個包含不同量綱特征的數據集，如身高、體重和年齡，為了使這些特征在后續分析中具有可比性。以下哪種數據標準化或歸一化方法更適合？（）A.Z-score標準化B.Min-Max歸一化C.Decimalscaling標準化D.以上方法效果相同11、在時間序列數據分析中，預測未來值是常見的任務。假設我們有一組月度銷售數據，以下關于時間序列預測方法的描述，正確的是：（）A.簡單線性回歸可以準確預測時間序列數據的未來值B.ARIMA模型適用于具有明顯季節性和趨勢性的時間序列C.不考慮數據的平穩性，直接應用預測模型D.預測的時間跨度越長，預測結果的準確性就越高12、假設要分析不同年齡段消費者對某產品的滿意度，以下關于數據分組和分析的描述，正確的是：（）A.分組越細，對消費者滿意度的分析就越準確B.不考慮樣本量的大小，隨意劃分年齡段進行分組C.對于每個年齡段，只計算滿意度的平均值就足夠了D.分析不同年齡段滿意度的差異時，需要進行假設檢驗13、假設我們要分析一個網站的用戶行為數據，以下哪種方法可以用于識別用戶的訪問模式？（）A.關聯規則挖掘B.分類算法C.聚類分析D.回歸分析14、在數據分析中，數據安全的措施有很多，其中訪問控制是一種重要的措施。以下關于訪問控制的描述中，錯誤的是？（）A.訪問控制可以限制用戶對數據的訪問權限B.訪問控制可以防止數據的泄露和篡改C.訪問控制可以分為身份認證和授權兩個環節D.訪問控制只適用于企業內部的數據管理，對于外部數據無法進行控制15、數據分析中，數據質量問題會影響分析結果的準確性和可靠性。以下關于數據質量的說法中，錯誤的是？（）A.數據質量包括準確性、完整性、一致性、時效性等多個方面B.數據質量問題可以通過數據清洗、驗證和監控等方法來解決C.提高數據質量需要從數據的采集、存儲、處理等各個環節入手D.一旦數據進入數據倉庫，就不需要再關注數據質量問題了16、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17、假設我們有一組銷售數據，要分析不同產品類別的銷售額在總銷售額中的占比情況，以下哪種圖表最能直觀地展示結果？（）A.折線圖B.柱狀圖C.餅圖D.箱線圖18、數據分析中，數據挖掘技術可以發現數據中的隱藏模式和規律。以下關于數據挖掘的說法中，錯誤的是？（）A.數據挖掘可以使用多種算法，如決策樹、聚類、關聯規則挖掘等B.數據挖掘的結果需要進行解釋和評估，以確定其有效性和實用性C.數據挖掘只適用于大規模數據集，對于小數據集沒有太大作用D.數據挖掘可以幫助企業做出更明智的決策，提高競爭力19、在數據分析中，數據預處理是必不可少的步驟。以下關于數據預處理的說法中，錯誤的是？（）A.數據預處理包括數據清洗、數據轉換、數據集成等多個環節B.數據預處理的目的是提高數據的質量，為后續分析提供更好的數據基礎C.數據預處理可以使用自動化工具和算法，也可以手動進行處理D.數據預處理只需要在數據分析的開始階段進行，一旦完成就不需要再進行調整20、關于數據分析中的數據倉庫設計，假設要構建一個企業級的數據倉庫來支持決策制定。以下哪個設計原則可能對于數據的存儲、管理和查詢性能至關重要？（）A.規范化設計，減少數據冗余B.維度建模，便于分析和查詢C.分布式存儲，提高可擴展性D.不設計數據倉庫，直接使用原始業務數據庫二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）在進行數據分析時，如何確定樣本量的大小？請闡述影響樣本量的因素和計算樣本量的常用方法，并舉例說明。2、（本題5分）闡述數據挖掘中的異常檢測在網絡安全中的應用，說明如何通過異常檢測發現網絡攻擊和異常行為。3、（本題5分）簡述數據分析師如何在項目中進行成本效益分析，包括考慮數據收集、處理和分析的成本與預期收益。三、案例分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）某在線旅游平臺掌握了不同目的地的旅游產品預訂數據、用戶評價、旅游淡旺季等信息。研究怎樣利用這些數據進行目的地營銷和產品優化。2、（本題5分）某辦公用品電商平臺擁有商品銷售數據、企業采購行為、市場趨勢等。分析企業辦公用品的采購需求，提供定制化服務。3、（本題5分）一家家具制造商收集了產品數據，包括款式、材質、顏色、生產成本、銷售價格等。研究不同款式和材質的家具在生產成本和銷售價格上的關系。4、（本題5分）某視頻平臺擁有用戶觀看時長、視頻類型偏好、付費行為等數據。分析用戶的內容消費習慣，制定內容創作和付費策略。5、（本題5分）某餐飲連鎖企業收集了不同門店的食材采購