站名：站名：年級專業：姓名：學號：凡年級專業、姓名、學號錯寫、漏寫或字跡不清者，成績按零分記。…………密………………封………………線…………第1頁，共1頁中國礦業大學（北京）《營銷數據分析》

2023-2024學年第二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、在數據分析中，假設檢驗是一種常用的統計方法。假設要檢驗一種新的教學方法是否能顯著提高學生的成績，以下關于假設檢驗的描述，哪一項是不準確的？（）A.首先需要提出原假設和備擇假設，然后根據樣本數據計算檢驗統計量B.如果p值小于預先設定的顯著性水平，就拒絕原假設，認為新教學方法有效C.假設檢驗的結果完全取決于樣本數據的大小和分布，與研究問題的實際情況無關D.可以通過控制樣本量和顯著性水平來平衡檢驗的靈敏度和特異性2、數據挖掘技術在發現數據中的潛在模式和關系方面發揮著重要作用。假設我們要從電商網站的用戶購買記錄中挖掘用戶的購買行為模式。以下關于數據挖掘的描述，哪一項是不正確的？（）A.關聯規則挖掘可以發現不同商品之間的關聯關系，幫助進行商品推薦B.分類算法能夠根據已知的類別標簽對新的數據進行分類預測C.聚類分析將數據分為不同的組，但這些組必須事先定義好D.數據挖掘需要大量的數據和計算資源，同時結果需要進一步的分析和驗證3、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4、對于數據分析中的文本情感分析，假設要分析大量的產品評論，判斷其是正面、負面還是中性情感。以下哪種方法在處理自然語言的情感傾向時可能更有效？（）A.使用情感詞典，匹配關鍵詞B.基于機器學習的分類模型C.深度學習模型，如循環神經網絡D.人工閱讀和判斷每條評論的情感5、數據分析中的關聯規則挖掘可以發現不同項之間的關聯關系。假設我們在分析超市的銷售數據，想要找出經常一起被購買的商品組合，以下哪個關聯規則度量指標可以用來評估規則的強度？（）A.支持度B.置信度C.提升度D.以上都是6、在數據分析中，數據安全的重要性不言而喻。以下關于數據安全重要性的描述中，錯誤的是？（）A.數據安全可以保護企業的商業機密和客戶隱私B.數據安全可以防止數據的泄露和篡改C.數據安全可以提高數據分析的結果的準確性和可靠性D.數據安全只需要關注數據的存儲和傳輸過程，無需考慮數據分析的過程7、在數據分析中，模型的可解釋性對于理解和信任模型結果很重要。假設你建立了一個復雜的機器學習模型，以下關于提高模型可解釋性的方法，哪一項是最有效的？（）A.使用黑盒模型，不關注可解釋性B.繪制模型的決策樹，直觀展示決策過程C.只關注模型的預測準確率，不考慮解釋性D.對模型的內部工作原理不做任何解釋，讓用戶自行理解8、某數據分析項目需要對大量文本數據進行情感分析。以下哪種技術常用于文本情感分析？（）A.決策樹B.樸素貝葉斯C.支持向量機D.詞袋模型9、在數據挖掘中，K-Means聚類算法是一種常見的聚類方法。以下關于K-Means算法的缺點，不正確的是？（）A.對初始聚類中心敏感B.容易陷入局部最優解C.不能處理非球形的簇D.計算復雜度高10、對于一個包含時間戳的數據，若要按照時間順序進行分組并計算每組的統計量，以下哪種方法在Python中較為便捷？（）A.使用pd.Grouper函數B.自定義函數進行分組C.先對時間戳進行排序，再進行分組D.以上方法都可行11、在進行數據分析的實驗時，交叉驗證是常用的評估模型穩定性的方法。假設你在比較不同的分類算法，以下關于交叉驗證策略的選擇，哪一項是最合理的？（）A.簡單隨機劃分數據集，進行多次訓練和驗證B.使用K折交叉驗證，平均多個結果以獲得更可靠的評估C.采用留一法交叉驗證，確保每個樣本都被用于驗證D.不進行交叉驗證，只進行一次訓練和驗證12、數據分析中的數據隱私保護是一個重要的問題。假設一家公司要對員工的個人數據進行分析，同時需要確保數據的使用符合法律和道德規范。以下哪種措施可能有助于保護員工的隱私？（）A.匿名化處理數據B.只在公司內部網絡中分析數據C.獲得員工的明確同意D.以上措施都有助于保護隱私13、假設要分析某電商平臺用戶的購買行為隨時間的變化趨勢，以下哪種可視化方法較為合適？（）A.折線圖B.柱狀圖C.餅圖D.箱線圖14、數據分析中的主成分分析（PCA）用于數據降維。假設我們有一個高維的數據集。以下關于主成分分析的描述，哪一項是不準確的？（）A.主成分是原始變量的線性組合，能夠保留數據的主要信息B.通過計算協方差矩陣的特征值和特征向量來確定主成分C.主成分分析可以消除變量之間的相關性，使數據更易于分析D.主成分分析后的維度數量是固定的，不能根據需要進行調整15、數據倉庫是數據分析的重要基礎設施。假設一個企業要構建數據倉庫來整合來自不同業務系統的數據，以下哪個步驟是首先要進行的？（）A.確定數據倉庫的架構B.進行數據清洗和轉換C.定義數據模型D.選擇合適的數據庫管理系統二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）描述數據挖掘中的集成學習中的Bagging方法和Boosting方法的原理和區別，并舉例說明在分類問題中的應用。2、（本題5分）闡述隨機森林算法的特點和優勢，與單個決策樹相比，它在性能和穩定性方面有何改進，并舉例說明其應用。3、（本題5分）說明在數據分析中如何進行數據的降維以提高計算效率和可視化效果？請闡述常見的降維方法和技術，并舉例說明。4、（本題5分）闡述數據可視化中的動畫效果運用，說明如何通過動畫效果增強數據展示的動態性和吸引力，并避免過度使用。三、論述題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）在醫療科研領域，臨床實驗數據、基因數據等大量產生。詳細論述如何運用數據分析，例如疾病標志物發現、藥物研發輔助等，加速醫療科研進展，同時分析在數據質量控制、生物信息學專業知識要求和倫理審查方面的挑戰及解決辦法。2、（本題5分）在社交媒體的用戶增長和留存中，數據分析可以制定有效的策略。以某新興社交媒體平臺為例，分析如何運用數據分析來了解用戶獲取渠道、優化用戶注冊流程、提高用戶活躍度和留存率，以及如何根據用戶生命周期價值進行精細化運營。3、（本題5分）在人力資源招聘中，如何運用數據分析評估求職者的簡歷和面試表現，預測其在崗位上的適應性和績效，提高招聘的準確性和效率。4、（本題5分）在金融衍生品交易中，如何運用數據分析來評估風險敞口、定價模型的合理性和交易策略的優化？請論述數據分析在復雜金融工具交易中的應用、模型風險和市場波動的應對。5、（本題5分）分析在電商平臺的跨境電商物流服務評價中，如何運用數據分析發現服務中的問題，提升跨境物流服務質量。四、案例分析題（本大題共4個小題，共40分)1、（本題10分）一家手機應用商店的工具類應用記錄了下載和使用數據，包括應用功能、下載量、使用頻率、用戶評分等。探討應用功能與下載量和使用頻率的相關性。2、（本題10分）某寵物用品電商平