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《數據分析與挖掘》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20個小題，每小題2分，共40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、在進行數據關聯分析時，需要找出不同變量之間的關系。假設要分析客戶購買行為與促銷活動之間的關聯，以下關于關聯分析方法的描述，正確的是：（）A.只關注表面的關聯，不深入分析內在的因果關系B.不考慮數據的分布和異常值，直接進行關聯分析C.運用關聯規則挖掘、相關性分析等方法，同時考慮數據的特點和業務背景，挖掘有價值的關聯模式，并對結果進行解釋和驗證D.認為關聯分析結果一定能直接用于制定營銷策略，不進行進一步的評估和優化2、數據分析中的數據質量評估是確保數據可靠性的關鍵步驟。假設要評估一個新收集的數據集的質量，以下關于數據質量評估指標的描述，正確的是：（）A.只關注數據的準確性，忽略完整性和一致性B.不制定明確的評估指標和標準，主觀判斷數據質量C.綜合考慮準確性、完整性、一致性、時效性、可用性等指標，制定量化的評估標準和方法，對數據質量進行全面評估，并提出改進措施D.認為數據質量評估是一次性的工作，不需要持續監測和改進3、數據分析在交通領域的應用日益重要。以下關于數據分析在交通流量預測中的作用，不準確的是（）A.可以基于歷史交通數據和實時監測數據，預測未來一段時間內的交通流量變化B.幫助交通管理部門優化信號燈設置，緩解交通擁堵C.數據分析能夠為智能導航系統提供實時的路況信息，為駕駛員規劃最優路線D.數據分析在交通流量預測中的作用有限，無法應對突發的交通事件和特殊情況4、假設要分析一個市場調研數據集，了解消費者對不同品牌、產品特性和價格的偏好。在設計調查問卷和收集數據時，以下哪個原則可能是最重要的，以確保數據的質量和有效性？（）A.問題的清晰性和簡潔性B.盡量多設置問題以獲取更多信息C.引導消費者給出特定答案D.不考慮消費者的反饋5、數據分析中，數據安全是至關重要的問題。以下關于數據安全的說法中，錯誤的是？（）A.數據安全包括數據的保密性、完整性和可用性等方面B.數據安全問題可能會導致數據泄露、篡改和丟失等嚴重后果C.采取加密、備份和訪問控制等措施可以提高數據的安全性D.數據安全只需要在數據存儲和傳輸過程中關注，在數據分析過程中無需考慮6、在數據庫中，若要執行事務處理以確保數據的一致性，以下哪個特性是關鍵的？（）A.原子性B.一致性C.隔離性D.持久性7、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8、在數據分析中，數據可視化是重要的環節。若要展示不同年齡段人群的收入分布情況，以下哪種圖表最為合適？（）A.折線圖B.餅圖C.箱線圖D.柱狀圖9、數據分析中的數據探索不僅包括數值型數據，也包括類別型數據。假設要分析一個包含職業信息的類別型數據集，以下哪種方法可能有助于了解不同職業的分布情況？（）A.計算每個職業的頻數B.繪制職業的直方圖C.進行職業的聚類分析D.以上方法都可以10、數據分析中的特征選擇旨在從眾多特征中挑選出最有價值的特征。假設要從一組高度相關的特征中進行選擇，以下哪種方法可能是合適的？（）A.基于相關性的特征選擇B.基于遞歸消除的特征選擇C.基于隨機森林的特征重要性評估D.以上方法都可以11、在數據分析中，評估模型的性能是關鍵步驟。假設建立了一個預測客戶流失的模型，需要評估模型在不同閾值下的準確性、召回率和F1值等指標。以下哪種評估方法在這種客戶關系管理場景中能夠更全面地評估模型的性能？（）A.交叉驗證B.留出法C.自助法D.以上方法效果相同12、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13、數據分析中的數據血緣追蹤用于了解數據的來源和流向。假設要追蹤一個分析報告中數據的演變過程，以下關于數據血緣追蹤的描述，正確的是：（）A.不記錄數據的處理步驟和轉換過程，無法進行血緣追蹤B.簡單地記錄部分數據的來源，不考慮整個流程C.建立完善的數據血緣管理系統，記錄數據的采集、清洗、轉換、聚合等全過程，以便清晰地了解數據的來龍去脈和影響范圍D.認為數據血緣追蹤是額外的工作，對數據分析沒有幫助14、在數據分析中，若要分析數據的偏態和峰態，以下哪個統計量可以提供相關信息？（）A.偏度系數B.峰度系數C.協方差D.相關系數15、數據分析中的決策樹算法具有易于理解和解釋的特點。假設我們構建了一個決策樹來預測客戶是否會購買某產品，以下哪個因素可能影響決策樹的復雜度和準確性？（）A.特征選擇B.分裂準則C.剪枝策略D.以上都是16、數據分析中的數據質量評估需要從多個方面衡量數據的優劣。假設要評估一個收集的市場調研數據的質量，包括準確性、完整性、一致性和時效性等方面。以下哪種數據質量評估指標在綜合評估數據質量時更具全面性和客觀性？（）A.數據質量得分B.數據質量矩陣C.數據質量報告D.以上方法效果相同17、在處理大量數據時，為了提高數據處理效率，以下哪種數據結構更適合快速查找和插入操作？（）A.數組B.鏈表C.棧D.隊列18、數據分析中的數據挖掘技術常用于發現隱藏在數據中的模式和關系。假設要從一個大型電商網站的用戶購買記錄中挖掘出用戶的購買行為模式，以便進行精準營銷。以下哪種數據挖掘算法在處理這種大規模交易數據時更有可能發現有價值的信息？（）A.決策樹算法B.關聯規則挖掘算法C.聚類算法D.神經網絡算法19、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等問題。為了得到準確和可靠的分析結果，需要對數據進行有效的清洗。以下哪種數據清洗方法在處理這種復雜的數據質量問題時最為有效？（）A.直接刪除包含缺失值或錯誤數據的記錄B.采用均值或中位數填充缺失值C.通過數據驗證規則糾正錯誤數據D.以上方法結合使用20、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3個小題，共15分)1、（本題5分）解釋什么是模型壓縮技術，說明其在減少模型計算量和存儲需求方面的應用和方法，并舉例分析。2、（本題5分）解釋什么是模型融合，說明其在提高模型性能中的作用，并列舉至少兩種模型融合的方法和應用場景。3、（本題5分）解釋什么是自動機器學習（AutoML），說明其在數據分析中的作用和優勢，并舉例分析其應用場景。三、案例分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）某口腔醫院保存了患者病歷數據、治療項目、收費情況等。優化醫院的診療流程和服務定價。2、（本題5分）某醫院保存了患者的病歷信息、診斷結果、治療方案、用藥情況等數據。研究如何運用這些數據輔助疾病診斷和治療方案的制定。3、（本題5分）某手機制造商收集了產品的銷售數據、用戶反饋、故障報告等信息。探討如何利用這些數據改進產品設計和質量控制，提高用戶滿意度。4、（本題5分）某社交媒體平臺記錄了用戶的關注關系、互動頻率、內容發布時間等數據。探討如何依據這些數據發現社交網絡中的關鍵節點和傳播規律。5、（本題5分）一家珠寶品牌的節日限定首飾收集了數據，包括設計主題、材質、價格、銷售時間、銷售數量等。研究設計主題和銷售時間對節日限定首飾銷售數量和價格的影響。四、論述題（本大題共2個小題，共20分)1、（本題10分）在物流行業