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頁杭州醫學院《時間序列分析（初級）》

2023-2024學年第一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、對于一個時間序列數據，若要預測未來幾個時間點的值，以下哪種模型較為適用？（）A.移動平均模型B.指數平滑模型C.自回歸模型D.以上都可以2、數據分析在當今的各個領域都發揮著重要作用。在數據收集階段，以下關于數據質量的描述，不準確的是（）A.數據質量包括準確性、完整性、一致性和時效性等多個方面B.高質量的數據能夠為后續的分析提供可靠的基礎，確保分析結果的有效性C.數據收集時只需要關注數據的數量，質量問題可以在后續的分析中進行處理和修正D.為了保證數據質量，需要在收集過程中制定明確的數據標準和規范，并進行有效的數據驗證3、假設我們要評估一個分類模型的性能，除了準確率外，以下哪個指標還能反映模型對于不同類別的區分能力？（）A.召回率B.F1值C.均方誤差D.混淆矩陣4、在數據分析中，大數據技術為處理海量數據提供了支持。假設要處理一個PB級別的數據集，以下關于大數據技術的描述，哪一項是不正確的？（）A.Hadoop生態系統中的HDFS用于分布式存儲數據，能夠擴展到大規模的集群B.MapReduce編程模型可以實現并行處理，提高數據處理的效率C.大數據技術只適用于處理結構化數據，對于非結構化和半結構化數據無能為力D.實時處理大數據可以使用SparkStreaming或Flink等框架5、在進行數據分析時，數據的標準化或歸一化處理常常是必要的。假設我們有一組特征數據，取值范圍差異較大，以下哪種標準化方法可以將數據映射到特定的區間，例如[0,1]？（）A.最小-最大標準化B.Z-score標準化C.小數定標標準化D.以上都是6、在時間序列數據分析中，預測未來值是一個重要的應用。假設我們有一個股票價格的時間序列數據，想要預測未來一段時間的價格走勢，以下哪種方法可能較為有效？（）A.移動平均法B.指數平滑法C.ARIMA模型D.以上都有可能，取決于數據特點7、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8、對于一個包含大量文本和數值混合數據的數據集，以下哪種預處理方法較為常見？（）A.文本向量化B.數值標準化C.特征工程D.以上都是9、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10、在進行時間序列預測時，如果數據存在明顯的周期性，但周期長度不固定，以下哪種方法可能適用？（）A.Prophet模型B.LSTM神經網絡C.動態時間規整D.以上都不是11、在數據分析中，若要檢驗數據是否來自于某個特定的分布，應使用哪種檢驗方法？（）A.卡方擬合優度檢驗B.Kolmogorov-Smirnov檢驗C.Shapiro-Wilk檢驗D.以上都是12、主成分分析（PCA）是一種數據降維技術。假設要對高維數據進行降維以便于分析和可視化，以下關于主成分分析的描述，正確的是：（）A.不考慮數據的方差和相關性，直接進行主成分提取B.提取過多的主成分，導致信息冗余，增加分析的復雜性C.合理確定保留的主成分數量，使其能夠在最大程度保留原始數據信息的同時降低維度，并解釋主成分的含義D.認為主成分分析可以適用于所有類型的數據，不進行數據的預處理和適用性評估13、在數據預處理中，處理異常值是重要的環節。假設我們有一個包含員工工資的數據集，以下關于異常值處理的描述，正確的是：（）A.直接刪除異常值，不進行任何進一步的分析B.異常值一定是錯誤的數據，必須修正C.分析異常值產生的原因，根據具體情況決定處理方式D.異常值對數據分析沒有任何影響，無需關注14、數據分析中的回歸分析用于建立變量之間的定量關系。假設要建立一個線性回歸模型來預測氣溫對空調銷量的影響。如果模型的殘差呈現出明顯的非線性模式，可能表明什么？（）A.應該使用非線性回歸模型來改進預測效果B.數據中存在異常值，需要進行處理C.模型的擬合效果很好，無需進一步改進D.收集的數據不足以進行有效的分析15、在進行數據可視化時，選擇合適的圖表類型要根據數據的特點和分析目的。假設你要展示不同年齡段人群的收入分布情況，以下關于圖表選擇的建議，哪一項是最恰當的？（）A.使用折線圖，體現收入隨年齡的變化趨勢B.運用柱狀圖，比較不同年齡段的收入水平C.選擇餅圖，展示各年齡段收入在總體中的占比D.采用雷達圖，綜合展示多個相關變量二、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特征工程以適應深度學習模型？請闡述包括數據歸一化、特征提取等方法，并舉例說明。2、（本題5分）在進行時間序列數據分析時，如何進行季節性調整？解釋季節性調整的目的和常用方法，并舉例說明。3、（本題5分）闡述數據挖掘中的情感分析中的深度學習方法，如使用卷積神經網絡、循環神經網絡等，并舉例說明在客戶評論分析中的應用。4、（本題5分）解釋數據倉庫中的數據刷新機制，說明如何確保數據的及時性和準確性，包括全量刷新和增量刷新。三、論述題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）在物流行業的運輸路徑優化中，如何結合實時交通數據和客戶需求數據，運用智能算法找到最優的運輸路徑。2、（本題5分）在金融風險管理中，論述如何運用時間序列分析方法對市場數據進行預測，評估投資組合的風險，并制定相應的風險對沖策略。3、（本題5分）在廣告營銷領域，消費者的廣告反饋數據和市場調研數據日益豐富。分析如何借助數據分析手段，如廣告效果評估、目標受眾細分等，優化廣告投放策略，提高營銷效果，同時探討在數據造假識別、消費者行為變化快速和多渠道數據整合方面可能面臨的問題及應對方法。4、（本題5分）在航空業，航班調度、客戶滿意度和運營成本管理都需要數據分析的支持。以某航空公司為例，討論如何通過數據分析來優化航班路線、提升客戶服務質量、降低運營成本，以及如何處理航空數據的安全性和保密性要求。5、（本題5分）分析在金融市場的量化投資策略中，如何運用數據分析構建交易模型，優化投資決策，提高投資績效。四、案例分析題（本大題共4個小題，共40分)1、（本題10分）某金融公司擁有客戶的信用記錄、貸款金額、還款情況等數據。分析客戶的信用風險，構建信用評估模型，以降低貸款違約率。2、（本題10分）某在線英語繪本閱讀平臺收集了用戶