學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號…………密…………封…………線…………內…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁四川大學

《數據采集與清洗》2023-2024學年第一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25個小題，每小題1分，共25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，時間序列分析用于處理隨時間變化的數據。假設要預測股票價格的未來走勢，以下關于時間序列分析的描述，哪一項是不準確的？（）A.移動平均法可以平滑數據，去除短期波動，突出長期趨勢B.指數平滑法能夠根據歷史數據的權重對未來進行預測，近期數據的權重通常較大C.自回歸整合移動平均（ARIMA）模型可以捕捉時間序列的線性和季節性特征D.時間序列分析能夠準確預測股票價格的未來值，不受市場不確定性和突發事件的影響3、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4、在數據分析中，時間序列分析用于處理具有時間順序的數據。假設我們要分析股票價格的歷史數據。以下關于時間序列分析的描述，哪一項是錯誤的？（）A.可以使用移動平均等方法對時間序列進行平滑處理，去除噪聲B.自回歸模型（AR）和移動平均模型（MA）可以用于預測時間序列的未來值C.時間序列數據一定是平穩的，不需要進行平穩性檢驗D.可以結合多種時間序列模型，提高預測的準確性5、在數據預處理階段，若發現數據中存在大量缺失值，以下哪種處理方法較為合適？（）A.直接刪除含缺失值的記錄B.用均值或中位數填充缺失值C.根據其他變量推測缺失值D.以上方法均可6、對于數據可視化，假設要展示不同地區在過去十年間的經濟增長趨勢。數據涵蓋多個指標，且地區之間存在較大差異。為了清晰、直觀地呈現數據的變化和對比，以下哪種可視化圖表可能是最適合的？（）A.柱狀圖，分別展示每個地區每年的經濟數據B.折線圖，呈現每個地區經濟數據隨時間的變化C.餅圖，展示各地區在某一年的經濟占比D.箱線圖，反映數據的分布情況7、當分析數據的分布特征時，以下哪個圖形可以直觀地展示數據的眾數？（）A.直方圖B.莖葉圖C.箱線圖D.餅圖8、在數據分析中，數據分析報告是一種重要的成果輸出形式。以下關于數據分析報告的描述中，錯誤的是？（）A.數據分析報告應該包括問題的背景、分析的方法、結果的呈現和結論的建議等內容B.數據分析報告應該使用簡潔明了的語言，避免使用專業術語和復雜的公式C.數據分析報告應該具有邏輯性和條理性，便于讀者理解和接受D.數據分析報告的結果可以根據需要進行調整和修改，以滿足不同的需求9、在數據分析中，數據清洗是至關重要的一步。假設我們有一個包含大量客戶信息的數據集，其中存在缺失值、錯誤數據和重復記錄。以下關于數據清洗方法的描述，正確的是：（）A.直接刪除包含缺失值的記錄，以快速簡化數據集B.對于錯誤數據，可以根據其他相關字段的值進行推測和修正C.忽略重復記錄，因為它們對數據分析結果影響不大D.不進行任何數據清洗操作，直接使用原始數據進行分析10、數據分析中的隨機森林是一種集成學習算法。假設我們使用隨機森林進行分類任務，以下哪個因素會影響隨機森林的性能？（）A.決策樹的數量B.特征的隨機選擇C.樣本的隨機抽樣D.以上都是11、在數據挖掘中，以下哪種算法常用于對客戶進行分類，以實現精準營銷？（）A.決策樹算法B.關聯規則算法C.神經網絡算法D.遺傳算法12、對于一個具有多個特征的數據集合，若要進行特征工程，以下哪些操作可能會被執行？（）A.特征縮放B.特征選擇C.特征構建D.以上都是13、在進行數據分析時，如果需要對數據進行缺失值處理，同時考慮數據的分布特征，以下哪種方法較為合適？（）A.隨機森林插補B.基于聚類的插補C.基于回歸的插補D.以上都不是14、數據分析中的文本挖掘用于從大量文本數據中提取有價值的信息。假設要從客戶的評價文本中挖掘他們的滿意度，以下關于文本挖掘的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以使用詞袋模型將文本轉換為數值向量，以便進行后續的分析B.情感分析能夠判斷文本的情感傾向，如積極、消極或中性C.主題模型可以發現文本中的潛在主題，但無法確定每個文本所屬的具體主題D.文本挖掘不需要對文本進行預處理，如分詞和去除停用詞15、在數據分析中的分類算法評估指標中，以下關于準確率和召回率的說法，不正確的是（）A.準確率是指分類正確的樣本數占總樣本數的比例B.召回率是指被正確分類的正例樣本數占實際正例樣本數的比例C.在某些情況下，準確率和召回率可能存在矛盾，需要根據具體問題權衡二者的重要性D.為了綜合評估分類算法的性能，只需要關注準確率和召回率其中一個指標即可，另一個可以忽略16、假設我們正在分析一家公司的銷售數據，以制定營銷策略。以下關于數據分析目的和方法的描述，正確的是：（）A.主要目的是找出銷售額最高的產品，通過簡單排序就能實現B.為了預測未來銷售趨勢，應該使用時間序列分析方法C.分析客戶地域分布對銷售的影響時，無需考慮其他因素D.要評估不同營銷渠道的效果，只需比較銷售額的大小17、在聚類分析中，以下關于K-Means算法的描述，不正確的是：（）A.算法需要事先指定聚類的個數KB.初始聚類中心的選擇對最終結果影響不大C.算法通過不斷迭代來優化聚類結果D.適用于處理大規模數據18、進行數據分析時，需要對數據進行分類。以下關于分類算法的描述，錯誤的是：（）A.決策樹算法易于理解和解釋B.支持向量機在處理高維數據時表現出色C.K近鄰算法對異常值不敏感D.樸素貝葉斯算法假設各個特征之間相互獨立19、對于一個具有大量數據的數據庫，若要提高查詢效率，以下哪種技術可能會被使用？（）A.緩存B.分區C.索引優化D.以上都是20、對于數據分析中的分類問題，假設要預測一個郵件是否為垃圾郵件，基于郵件的內容、發件人、主題等特征。以下哪種分類算法在處理這種文本分類任務時可能效果較好？（）A.決策樹，通過一系列規則進行分類B.支持向量機，尋找最優分類超平面C.樸素貝葉斯，基于概率進行分類D.不進行分類，將所有郵件視為正常郵件21、在處理大數據時，分布式計算框架發揮了重要作用。以下關于分布式計算框架的描述，正確的是：（）A.Hadoop僅適用于數據存儲，不支持數據處理B.Spark相比Hadoop，在迭代計算方面性能更優C.分布式計算框架可以解決數據的一致性問題，但無法提高計算效率D.分布式計算框架中的節點之間不需要進行通信和協調22、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23、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24、對于一個具有多個分類變量的數據集，若要分析不同類別之間的差異，應選擇哪種統計分析方法？（）A.方差分析B.獨立性檢驗C.相關分析D.描述性統計25、在數據挖掘中，以下哪種算法常用于對客戶進行分類，以實現精準營銷？（）A.決策樹算法B.聚類算法C.關聯規則挖掘算法D.神經網絡算法二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）說明在數據分析中如何進行數據的質量監控和預警？請闡述監控的指標、方法和預警機制，并舉例說明在生產數據中的應用。2、（本題5分）在數據分析中，如何處理高維數據？請闡述常見的降維方法，如特征選擇、主成分分析等的原理和適用場景。3、（本題5分）描述在數據分析中，如何進行模型的部署和上線，包括模型的轉換、優化和監控等關鍵步驟。4、（本題5分）闡述數據分析師應具備的技能和素質，包括技術能力、業務理解能力、溝通能力等，并說明如何培養和提升這些能力。三、案例分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（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。2、（本題5分）某電商平臺的母嬰產品類目擁有銷售數據，包括品牌、產品類別、價格、銷量、用戶年齡等。分析不同年齡段用戶對母嬰產品品牌和類別的選擇偏好。3、（本題5分）某在線英語學習平臺保存了學生學習數據、課程難度反饋、教師教學評價等。優化課程設置和教師培訓，提高學習效果。4、（本題5分）一家數碼產品專賣店擁有銷售數據、產品熱度、顧客咨詢問題等。調整數碼產品的進貨策略和銷售重點。5、（本題5分）某餐飲企業積累了菜品銷售數據、顧客評價、食材采購成本等信息。思考如何利用這些數據進行菜品優化和成本控制，提高經營效益。四、論述題（本大題共3個小題，共30分)1、（本題10分）在影視制作領域，影片的拍攝成本數據、票房數據和觀眾反饋數據等逐漸豐富。探討如何利用數據分析方法，比如影片投資風險評估、觀眾喜好預測等，指導影視制作決策，同時研究在數據