北京城市學(xué)院《數(shù)據(jù)挖掘分析》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷_第1頁
北京城市學(xué)院《數(shù)據(jù)挖掘分析》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷_第2頁
北京城市學(xué)院《數(shù)據(jù)挖掘分析》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷_第3頁
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站名:站名:年級專業(yè):姓名:學(xué)號:凡年級專業(yè)、姓名、學(xué)號錯(cuò)寫、漏寫或字跡不清者,成績按零分記。…………密………………封………………線…………第1頁,共1頁北京城市學(xué)院《數(shù)據(jù)挖掘分析》

2023-2024學(xué)年第二學(xué)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15個(gè)小題,每小題2分,共30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、主成分分析(PCA)是一種數(shù)據(jù)降維技術(shù)。假設(shè)要對高維數(shù)據(jù)進(jìn)行降維以便于分析和可視化,以下關(guān)于主成分分析的描述,正確的是:()A.不考慮數(shù)據(jù)的方差和相關(guān)性,直接進(jìn)行主成分提取B.提取過多的主成分,導(dǎo)致信息冗余,增加分析的復(fù)雜性C.合理確定保留的主成分?jǐn)?shù)量,使其能夠在最大程度保留原始數(shù)據(jù)信息的同時(shí)降低維度,并解釋主成分的含義D.認(rèn)為主成分分析可以適用于所有類型的數(shù)據(jù),不進(jìn)行數(shù)據(jù)的預(yù)處理和適用性評估2、數(shù)據(jù)分析中的特征工程旨在從原始數(shù)據(jù)中提取有意義的特征。假設(shè)我們在分析文本數(shù)據(jù),以下哪種特征提取方法可能有助于將文本轉(zhuǎn)化為可用于模型訓(xùn)練的數(shù)值特征?()A.詞袋模型B.TF-IDFC.詞嵌入D.以上都是3、對于一個(gè)不平衡的數(shù)據(jù)集(例如,某一類別的樣本數(shù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)少于其他類別),以下哪種方法可以提高模型對少數(shù)類別的識別能力?()A.過采樣B.欠采樣C.調(diào)整分類閾值D.以上都是4、在數(shù)據(jù)庫中,若要優(yōu)化數(shù)據(jù)庫的存儲結(jié)構(gòu),以下哪個(gè)操作可能會(huì)被執(zhí)行?()A.合并表B.拆分表C.增加索引D.以上都是5、數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)質(zhì)量評估包括準(zhǔn)確性、完整性、一致性等多個(gè)方面。假設(shè)一個(gè)數(shù)據(jù)集在準(zhǔn)確性方面表現(xiàn)良好,但在一致性方面存在問題,可能的原因是什么?()A.數(shù)據(jù)錄入時(shí)的錯(cuò)誤B.不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)整合不當(dāng)C.數(shù)據(jù)更新不及時(shí)D.以上原因都有可能6、假設(shè)要分析社交媒體上的輿論趨勢,以下關(guān)于輿論分析方法的描述,正確的是:()A.只統(tǒng)計(jì)帖子的數(shù)量就能了解輿論的走向B.對帖子的內(nèi)容進(jìn)行情感分析和主題提取,綜合判斷輿論趨勢C.忽略社交媒體平臺的特點(diǎn)和用戶行為,直接進(jìn)行分析D.輿論分析不需要考慮時(shí)間因素,只關(guān)注當(dāng)前的熱門話題7、在進(jìn)行數(shù)據(jù)抽樣時(shí),需要選擇合適的抽樣方法。假設(shè)我們有一個(gè)大規(guī)模的數(shù)據(jù)集,以下關(guān)于抽樣方法選擇的描述,正確的是:()A.簡單隨機(jī)抽樣能夠保證樣本的代表性,適用于任何情況B.分層抽樣在數(shù)據(jù)存在明顯分層特征時(shí)效果不佳C.系統(tǒng)抽樣比隨機(jī)抽樣更能準(zhǔn)確反映總體特征D.整群抽樣可以節(jié)省抽樣成本,但可能導(dǎo)致樣本偏差較大8、在數(shù)據(jù)分析中,若要分析數(shù)據(jù)的偏態(tài)和峰態(tài),以下哪個(gè)統(tǒng)計(jì)量可以提供相關(guān)信息?()A.偏度系數(shù)B.峰度系數(shù)C.協(xié)方差D.相關(guān)系數(shù)9、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析以評估一個(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)確評估活動(dòng)的貢獻(xiàn),以下哪種方法可能是合適的?()A.建立對照組進(jìn)行對比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10、對于一個(gè)具有多個(gè)特征的數(shù)據(jù)集,若要進(jìn)行特征選擇,以下哪種方法是基于特征重要性評估的?()A.遞歸特征消除B.基于隨機(jī)森林的特征重要性評估C.基于LASSO回歸的特征選擇D.以上都是11、在建立回歸模型時(shí),如果自變量的數(shù)量較多,為了篩選出對因變量有顯著影響的自變量,以下哪種方法經(jīng)常被使用?()A.逐步回歸B.嶺回歸C.套索回歸D.以上都是12、在構(gòu)建數(shù)據(jù)分析模型時(shí),模型評估指標(biāo)是衡量模型性能的重要依據(jù)。假設(shè)你建立了一個(gè)客戶流失預(yù)測模型,以下關(guān)于評估指標(biāo)的選擇,哪一項(xiàng)是最能反映模型實(shí)際效果的?()A.準(zhǔn)確率,即正確預(yù)測的比例B.召回率,即正確預(yù)測流失客戶的比例C.F1值,綜合考慮準(zhǔn)確率和召回率D.均方誤差,衡量預(yù)測值與實(shí)際值的差異13、數(shù)據(jù)分析中的因果推斷旨在確定變量之間的因果關(guān)系,而不僅僅是相關(guān)性。假設(shè)我們想要研究某種藥物是否真正導(dǎo)致了病情的改善,以下哪種方法或設(shè)計(jì)可以幫助我們進(jìn)行因果推斷?()A.隨機(jī)對照試驗(yàn)B.觀察性研究中的工具變量法C.斷點(diǎn)回歸設(shè)計(jì)D.以上都是14、數(shù)據(jù)分析中的模型部署是將訓(xùn)練好的模型應(yīng)用到實(shí)際生產(chǎn)環(huán)境中。假設(shè)要將一個(gè)預(yù)測模型部署為在線服務(wù),以下哪個(gè)方面可能是需要重點(diǎn)關(guān)注的?()A.模型的性能和響應(yīng)時(shí)間B.數(shù)據(jù)的安全性和隱私保護(hù)C.系統(tǒng)的可擴(kuò)展性和穩(wěn)定性D.以上方面都需要重點(diǎn)關(guān)注15、數(shù)據(jù)分析中的決策樹算法具有易于理解和解釋的特點(diǎn)。假設(shè)我們要使用決策樹算法進(jìn)行分類任務(wù)。以下關(guān)于決策樹的描述,哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的?()A.決策樹通過對數(shù)據(jù)的遞歸劃分來構(gòu)建分類規(guī)則B.可以使用信息增益或基尼指數(shù)來選擇最優(yōu)的劃分屬性C.決策樹容易受到噪聲數(shù)據(jù)的影響,導(dǎo)致過擬合D.決策樹的深度越深,分類效果就一定越好二、簡答題(本大題共3個(gè)小題,共15分)1、(本題5分)闡述數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)審計(jì)和監(jiān)控,說明如何確保數(shù)據(jù)的完整性、準(zhǔn)確性和一致性,以及及時(shí)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)異常。2、(本題5分)闡述數(shù)據(jù)分析師如何處理多源異構(gòu)數(shù)據(jù),包括數(shù)據(jù)整合、轉(zhuǎn)換和清洗的方法,并舉例說明在實(shí)際項(xiàng)目中的應(yīng)用。3、(本題5分)在數(shù)據(jù)可視化中,如何設(shè)計(jì)有效的數(shù)據(jù)故事?請說明數(shù)據(jù)故事的結(jié)構(gòu)和元素,并舉例說明在數(shù)據(jù)報(bào)告中的應(yīng)用。三、論述題(本大題共5個(gè)小題,共25分)1、(本題5分)社交媒體平臺如何通過數(shù)據(jù)分析來發(fā)現(xiàn)熱門話題、引導(dǎo)輿論和增強(qiáng)用戶粘性?請?jiān)敿?xì)闡述數(shù)據(jù)的監(jiān)測和分析方法,以及如何在尊重用戶隱私的前提下實(shí)現(xiàn)平臺的發(fā)展目標(biāo)。2、(本題5分)探討在社交媒體的輿情監(jiān)測和危機(jī)管理中,如何運(yùn)用數(shù)據(jù)分析及時(shí)發(fā)現(xiàn)負(fù)面輿情,制定應(yīng)對策略,維護(hù)企業(yè)和品牌形象。3、(本題5分)電商直播的選品策略可以通過數(shù)據(jù)分析來優(yōu)化。請討論如何依據(jù)銷售數(shù)據(jù)、用戶需求和市場趨勢來選擇合適的商品進(jìn)行直播銷售,提高銷售轉(zhuǎn)化率和用戶滿意度。4、(本題5分)探討在社交媒體用戶畫像構(gòu)建中,如何整合多源數(shù)據(jù),包括用戶基本信息、社交行為和興趣愛好等,實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)的用戶分類和營銷。5、(本題5分)在金融市場的資產(chǎn)組合優(yōu)化中,如何運(yùn)用數(shù)據(jù)分析考慮風(fēng)險(xiǎn)偏好和投資目標(biāo),實(shí)現(xiàn)資產(chǎn)的最優(yōu)配置。四、案例分析題(本大題共3個(gè)小題,共30分)1、(本題10分)某在線教育平臺記錄了學(xué)生的學(xué)習(xí)課程、學(xué)習(xí)時(shí)長、作業(yè)完成情況、考試成

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