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頁南京中醫藥大學翰林學院《數據分析與挖掘》

2023-2024學年第二學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個小題，每小題2分，共30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、在處理大數據集時，分布式計算框架可以提高計算效率。假設要對海量的用戶行為數據進行分析，以下關于分布式計算框架選擇的描述，正確的是：（）A.不考慮數據規模和計算需求，隨意選擇一個分布式框架B.選擇一個復雜但功能強大的分布式框架，不考慮團隊的技術能力和維護成本C.根據數據特點、計算任務和團隊技術水平，選擇合適的分布式計算框架，如Hadoop、Spark等，并進行合理的配置和優化D.認為分布式計算框架可以解決所有性能問題，不關注數據的分區和并行處理策略2、在進行數據可視化時，顏色的選擇對于圖表的可讀性有很大影響。以下關于顏色選擇的原則，錯誤的是？（）A.避免使用過于鮮艷的顏色B.使用對比強烈的顏色區分不同的數據C.隨意選擇顏色，只要美觀D.考慮色盲人群的可辨識度3、數據分析中的數據可視化有助于直觀理解數據。假設要展示不同地區的銷售額分布情況，以下關于數據可視化選擇的描述，正確的是：（）A.使用餅圖，因為它能清晰展示各地區銷售額占比B.采用折線圖，以反映銷售額隨地區的變化趨勢C.運用柱狀圖，直觀比較不同地區銷售額的差異D.選擇箱線圖，全面展示銷售額的分布特征，包括四分位數和異常值4、對于一個包含多個變量的數據集，若要找出變量之間的潛在結構關系，以下哪種方法較為有效？（）A.主成分分析B.判別分析C.對應分析D.典型相關分析5、在數據分析的假設檢驗中，假設要檢驗一種新的營銷策略是否顯著提高了產品的銷售額。收集了實施前后的銷售數據，以下哪種假設檢驗方法可能是合適的選擇？（）A.t檢驗，比較兩組均值B.方差分析，比較多組均值C.卡方檢驗，檢驗分類變量的關系D.不進行假設檢驗，主觀判斷營銷策略的效果6、在處理時間序列數據時，如果需要對數據進行季節性分解，以下哪種方法在Python中常用？（）A.statsmodels庫中的seasonal_decompose函數B.scikit-learn庫中的decomposition模塊C.pandas庫中的resample函數D.matplotlib庫中的plot函數7、在構建數據分析模型時，模型評估指標是衡量模型性能的重要依據。假設你建立了一個客戶流失預測模型，以下關于評估指標的選擇，哪一項是最能反映模型實際效果的？（）A.準確率，即正確預測的比例B.召回率，即正確預測流失客戶的比例C.F1值，綜合考慮準確率和召回率D.均方誤差，衡量預測值與實際值的差異8、在數據分析的探索性數據分析（EDA）中，以下不屬于常用方法的是（）A.繪制箱線圖B.進行假設檢驗C.計算數據的描述性統計量D.觀察數據的分布9、在數據分析中，數據可視化的配色方案選擇也很重要。假設要創建一個展示銷售數據的圖表，以下關于配色方案選擇的描述，正確的是：（）A.隨意選擇喜歡的顏色，不考慮顏色的對比度和可讀性B.使用過于鮮艷和刺眼的顏色組合，以吸引注意力C.遵循色彩理論和設計原則，選擇對比度高、易于區分和視覺舒適的配色方案，使數據清晰可讀，并根據數據的性質和重要性進行顏色映射D.不考慮色盲和色弱人群的觀看體驗，只追求美觀10、在進行數據分析時，如果數據不符合正態分布，以下哪種統計方法可能不再適用？（）A.t檢驗B.方差分析C.線性回歸D.以上都是11、數據分析中的模型部署是將訓練好的模型應用到實際生產環境中。假設要將一個預測模型部署為在線服務，以下哪個方面可能是需要重點關注的？（）A.模型的性能和響應時間B.數據的安全性和隱私保護C.系統的可擴展性和穩定性D.以上方面都需要重點關注12、對于數據分析中的數據隱私保護，假設處理的數據包含敏感的個人信息。以下哪種方法可能有助于在數據分析過程中確保數據的安全性和合規性？（）A.數據匿名化，去除可識別個人的信息B.加密技術，對數據進行加密處理C.訪問控制，限制對數據的訪問權限D.不采取任何保護措施，直接處理數據13、數據挖掘在發現隱藏在數據中的模式和知識方面發揮著重要作用。假設要從一個電商網站的用戶購買記錄中挖掘潛在的消費模式，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經常一起購買的商品組合B.分類算法可以預測新用戶可能感興趣的商品類別C.數據挖掘的結果總是準確無誤的，可以直接用于決策，無需進一步驗證D.聚類分析可以將用戶分為具有相似購買行為的不同群體14、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15、在進行數據分析時，如果需要對數據進行降維并保留數據的主要特征，以下哪種方法基于矩陣分解？（）A.主成分分析B.因子分析C.獨立成分分析D.以上都是二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）闡述數據分析師在處理大規模數據時應注意的問題，包括內存管理、計算效率等，并介紹一些優化技巧。2、（本題5分）解釋什么是異常值檢測，說明其在數據分析中的重要性，并列舉至少兩種異常值檢測的方法和適用場景。3、（本題5分）聚類分析是一種無監督學習方法，請闡述常見的聚類算法，如K-Means算法、層次聚類算法等的基本原理和適用場景。三、論述題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）在影視娛樂行業，觀眾的觀看行為和評價數據對于內容創作和推薦具有重要意義。以某在線視頻平臺為例，分析如何運用數據分析來制作受歡迎的影視作品、優化內容推薦算法、評估用戶滿意度，以及如何平衡個性化推薦和熱門內容推薦。2、（本題5分）探討在社交媒體的用戶隱私保護策略制定中，如何運用數據分析平衡用戶體驗和隱私保護的需求。3、（本題5分）交通領域的擁堵和出行需求管理需要數據分析的支持。以某城市的交通管理部門為例，討論如何利用數據分析來優化交通信號燈設置、預測出行需求、規劃公共交通線路，以及如何整合多源交通數據和應對數據更新的及時性問題。4、（本題5分）隨著智能制造的推進，工廠的生產設備運行數據、生產流程數據等日益豐富。論述如何通過數據分析技術，像生產效率優化、設備故障預測等，實現制造業的智能化升級，同時思考在數據標準化難度大、工業協議多樣和行業經驗依賴方面的挑戰及應對措施。5、（本題5分）隨著共享經濟的發展，共享單車和共享汽車平臺積累了大量的使用數據。以某共享出行平臺為例，論述如何運用數據分析來優化車輛投放策略、提高車輛利用率、預測用戶需求，以及如何解決數據稀疏性和動態變化的問題。四、案例分析題（本大題共3個小題，共30分)1、（本題10分）一家文具店擁有銷售數據、學生需求、流行