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学校________________班级____________姓名____________考场____________准考证号学校________________班级____________姓名____________考场____________准考证号…………密…………封…………线…………内…………不…………要…………答…………题…………第1页,共3页北京理工大学《时间序列分析》
2023-2024学年第一学期期末试卷题号一二三四总分得分一、单选题(本大题共15个小题,每小题2分,共30分.在每小题给出的四个选项中,只有一项是符合题目要求的.)1、数据分析中的文本挖掘用于从文本数据中提取有价值的信息。假设要分析大量的客户评论数据,以了解客户对产品的满意度,以下哪种技术可能是关键的第一步?()A.词频统计B.情感分析C.主题建模D.命名实体识别2、在数据分析中,模型的可解释性对于理解模型的决策过程和结果非常重要。假设建立了一个用于信用评估的模型,需要向决策者解释模型是如何做出信用评分的。以下哪种模型在提供可解释性方面更具优势?()A.决策树模型B.神经网络模型C.随机森林模型D.以上模型可解释性相同3、对于一个包含多个数值型变量的数据集,若要判断数据是否符合正态分布,应采用哪种检验方法?()A.t检验B.卡方检验C.正态性检验D.F检验4、当分析一个在线教育平台的课程评价数据,以评估教师的教学质量和课程的效果。考虑到评价的主观性和多样性,以下哪种方式可能有助于更客观地综合评价?()A.计算平均值B.去除极端值后计算平均值C.采用众数D.以上都是5、在对一个城市的空气质量数据进行分析,例如污染物浓度、气象条件、季节因素等,以制定环境政策和改善空气质量。以下哪种分析方法可能有助于找出主要的污染源和影响因素?()A.方差分析B.因果分析C.判别分析D.以上都是6、假设要分析一个项目的成本效益,以下关于成本效益分析方法的描述,正确的是:()A.只考虑直接成本和直接收益,忽略间接成本和潜在收益B.净现值(NPV)为正数时,项目一定可行C.内部收益率(IRR)越高,项目的效益越好D.不考虑项目的风险和不确定性,进行简单的成本效益计算7、在数据分析的过程中,数据的预处理和特征工程可能会占用大量时间。假设你面临时间紧迫的情况,以下关于时间分配的策略,哪一项是最明智的?()A.跳过预处理和特征工程,直接进行建模分析B.减少数据清洗的工作,重点放在特征工程上C.合理分配时间,确保预处理和特征工程的质量,以提高模型性能D.把大部分时间花在模型选择和调优上,忽略数据准备8、在数据分析项目中,数据隐私和安全是重要的考虑因素。假设要处理包含个人敏感信息的数据,以下关于数据隐私保护的描述,正确的是:()A.不采取任何措施保护数据隐私,直接进行分析B.简单地对敏感数据进行加密,不考虑加密算法的强度和安全性C.制定完善的数据隐私保护策略,采用合适的加密技术、访问控制和数据匿名化方法,确保数据在收集、存储、处理和传输过程中的安全性和合规性D.认为只要数据不泄露,就不需要关注数据的使用目的和用户授权9、在数据分析的关联规则挖掘中,以下关于支持度和置信度的说法,错误的是()A.支持度表示项集在数据集中出现的频率B.置信度表示在包含前提项集的事务中同时包含结果项集的概率C.支持度和置信度越高,关联规则越有价值D.只考虑支持度和置信度就可以确定有效的关联规则10、在数据分析中,模型的过拟合和欠拟合是常见的问题。假设要训练一个预测房价的模型,以下关于防止过拟合和欠拟合的方法描述,正确的是:()A.不进行数据划分和交叉验证,直接在整个数据集上训练模型B.增加模型的复杂度,不考虑数据的特点和规律C.采用正则化技术、增加数据量、进行特征选择、使用合适的模型架构和超参数调整等方法,平衡模型的复杂度和拟合能力,避免过拟合和欠拟合D.认为模型的性能只取决于数据,不关注模型的调整和优化11、在数据分析中,数据预处理的步骤有很多,其中数据清理是一个重要的步骤。以下关于数据清理的描述中,错误的是?()A.数据清理可以去除数据中的噪声和异常值B.数据清理可以填补数据中的缺失值C.数据清理可以统一数据的格式和单位D.数据清理可以增加数据的数量和多样性12、在数据分析中,若要评估一个预测模型的准确性,以下哪个指标是常用的?()A.均方误差B.标准差C.偏度D.峰度13、关于数据分析中的数据降维,假设数据集具有高维度,但其中可能存在冗余和无关的特征。为了减少计算复杂度并提高分析效率,以下哪种降维方法可能是有效的?()A.主成分分析(PCA),提取主要成分B.线性判别分析(LDA),考虑类别信息C.局部线性嵌入(LLE),保留局部结构D.不进行降维,直接处理高维数据14、数据分析中的贝叶斯方法基于概率推理。假设我们要根据新的数据更新对某个事件的概率估计,以下哪个贝叶斯定理的应用场景是常见的?()A.垃圾邮件过滤B.疾病诊断C.市场预测D.以上都是15、在进行数据分析时,若要检验两个总体的方差是否相等,应使用哪种检验方法?()A.F检验B.t检验C.卡方检验D.秩和检验二、简答题(本大题共3个小题,共15分)1、(本题5分)简述数据仓库中的存储过程的作用和编写原则,说明如何通过存储过程提高数据处理的效率和可维护性。2、(本题5分)说明在数据分析中如何进行数据的异常值检测和修正?请阐述常见的检测方法和修正策略,并举例说明在工业生产数据中的应用。3、(本题5分)阐述数据分析中的模型压缩技术,如剪枝、量化等的原理和应用场景,并举例说明在移动端模型部署中的应用。三、论述题(本大题共5个小题,共25分)1、(本题5分)对于电商平台的退换货数据,论述如何运用数据分析找出产品质量和服务的问题,改进供应链管理和售后服务。2、(本题5分)能源行业的数据具有多样性和复杂性,数据分析有助于能源的合理分配和节能减排。请深入论述如何利用数据分析来预测能源需求、优化能源供应网络和监测能源消耗,举例说明数据分析在新能源开发和传统能源管理中的应用,以及面临的技术和政策障碍。3、(本题5分)在餐饮外卖领域,订单数据、配送数据和用户评价数据等日益增多。分析如何借助数据分析手段,如配送效率提升、餐厅菜品优化等,提高餐饮外卖服务质量,同时探讨在数据隐私保护、配送人员管理和市场竞争激烈方面可能面临的问题及应对方法。4、(本题5分)物流行业在货物运输和仓储管理中积累了丰富的数据。探讨如何借助数据分析方法,比如运输路径优化、库存水平预测等,降低物流成本、提高物流服务的时效性和准确性,同时研究在数据实时性要求、供应链不确定性和物流信息系统集成方面所面临的挑战及解决途径。5、(本题5分)电商平台的用户评论包含丰富的信息。以某知名电商平台为例,分析如何运用文本挖掘和情感分析技术从用户评论中提取有价值的见解,如产品优缺点、用户需求和期望,以及如何将这些信息反馈给产品研发和客服部门以改进服务。四、案例分析题(本大题共3个小题,共30分)1、(本题10分)一家在线教育机构积累了学生的学习课程、学习时长、考试成绩等数据。探讨学生的学习行为与成绩之
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