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站名:站名:年级专业:姓名:学号:凡年级专业、姓名、学号错写、漏写或字迹不清者,成绩按零分记。…………密………………封………………线…………第1页,共1页福建江夏学院《数据仓库与数据挖掘实验》
2022-2023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、在数据分析中,对于高维度的数据,例如基因表达数据、图像数据等,需要进行降维处理以简化分析。以下哪种降维方法可能是常用的?()A.主成分分析(PCA)B.线性判别分析(LDA)C.局部线性嵌入(LLE)D.以上都是2、在进行数据清洗时,发现数据存在重复记录。以下哪种方法可以有效地去除重复记录?()A.手动筛选B.使用数据库的去重功能C.随机删除一部分重复记录D.对重复记录进行合并3、在数据分析的风险评估中,假设要评估一个投资项目的风险水平。以下哪种方法可能更全面地考虑各种不确定性和潜在损失?()A.敏感性分析,研究参数变化的影响B.蒙特卡罗模拟,随机生成多种可能结果C.风险矩阵,评估风险的可能性和影响程度D.不进行风险评估,盲目投资4、在进行数据关联和融合时,需要确保数据的一致性和准确性。假设你有来自不同系统的销售数据和库存数据,要进行关联分析。以下关于数据关联方法的选择,哪一项是最需要注意的?()A.根据共同的主键或标识符进行精确匹配关联B.使用模糊匹配算法,允许一定程度的差异进行关联C.不进行任何预处理,直接将数据合并,期望自动关联D.随机选择一种关联方法,不考虑数据的特点5、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6、在数据分析中,特征工程用于从原始数据中提取有意义的特征。假设要对文本数据进行特征工程,以下关于特征工程的描述,哪一项是不正确的?()A.可以使用词频-逆文档频率(TF-IDF)来衡量单词在文本中的重要性B.词嵌入技术,如Word2Vec,可以将单词表示为低维向量C.特征工程只需要考虑数据的数值特征,对于文本等非数值特征不需要处理D.特征选择可以去除冗余和无关的特征,提高模型的效率和性能7、数据分析在金融领域有着广泛的应用。假设一家银行要评估客户的信用风险。以下关于数据分析在金融中的描述,哪一项是不正确的?()A.可以建立信用评分模型,预测客户违约的可能性B.分析市场趋势,制定投资策略C.数据分析在金融领域的应用完全没有风险,不会导致错误的决策D.监测金融交易,防范欺诈行为8、数据分析师在处理数据时,需要考虑数据的来源和可靠性。假设我们从多个渠道收集了关于市场趋势的数据。以下关于数据来源的描述,哪一项是错误的?()A.官方统计数据通常具有较高的权威性和可靠性B.网络爬虫获取的数据可能存在偏差和错误,需要谨慎使用C.内部数据库中的数据一定是准确和完整的,无需进行验证D.不同来源的数据可能存在格式和定义上的差异,需要进行统一和整合9、在进行数据分析项目时,需要制定合理的项目计划和流程。假设要在三个月内完成一个大型企业的销售数据分析项目,包括数据收集、清洗、分析和报告撰写。以下哪种项目管理方法在确保按时交付高质量结果方面更具指导意义?()A.瀑布模型B.敏捷开发C.螺旋模型D.以上方法效果相同10、在数据分析的过程中,数据清洗是至关重要的一步。假设我们有一个包含大量客户信息的数据集,其中存在缺失值、错误数据和重复记录等问题。为了获得高质量的数据用于后续分析,以下哪种数据清洗方法是首先应该考虑的?()A.直接删除包含缺失值或错误数据的记录B.采用均值或中位数填充缺失值C.通过数据验证规则修正错误数据D.利用机器学习算法预测缺失值11、在对一家公司的人力资源数据进行分析,例如员工的绩效评估、工作年限、培训经历等,以找出影响员工绩效的因素,并为人力资源决策提供支持。以下哪种分析方法可能有助于发现潜在的模式和关系?()A.主成分分析B.关联规则挖掘C.文本挖掘D.以上都是12、在进行数据分析时,特征工程对于模型的性能有着重要影响。假设你正在处理一个预测房价的数据集,包含房屋面积、房间数量、地理位置等特征。以下关于特征工程的操作,哪一项是最需要谨慎处理的?()A.对数值型特征进行标准化或归一化处理,使其具有相同的量纲B.将地理位置转换为经纬度数值,并作为新的特征C.基于现有特征创建新的交互特征,如房屋面积与房间数量的乘积D.随意删除一些看起来不重要的特征,以简化模型13、对于一个包含多个变量的数据集,若要找出变量之间的潜在结构关系,以下哪种方法较为有效?()A.主成分分析B.判别分析C.对应分析D.典型相关分析14、在时间序列数据分析中,预测未来值是一个重要的应用。假设我们有一个股票价格的时间序列数据,想要预测未来一段时间的价格走势,以下哪种方法可能较为有效?()A.移动平均法B.指数平滑法C.ARIMA模型D.以上都有可能,取决于数据特点15、在数据分析中,对于一个包含多个变量的数据集,需要确定哪些变量对目标变量的影响最大。假设变量之间存在复杂的非线性关系,以下哪种方法可能有助于进行变量筛选和特征工程?()A.逐步回归B.随机森林C.支持向量机D.以上都是二、简答题(本大题共3个小题,共15分)1、(本题5分)描述在数据分析中,如何使用SQL语言进行数据查询和处理,包括复杂的连接操作、聚合函数的应用等。2、(本题5分)描述在数据分析中,如何进行数据的敏感性分析,包括确定敏感因素、评估影响程度和采取应对措施。3、(本题5分)在处理金融数据时,常用的数据分析方法和技术有哪些?解释风险评估、投资组合优化等概念,并举例说明应用。三、论述题(本大题共5个小题,共25分)1、(本题5分)在在线广告投放的效果评估中,数据分析能够提供精准的反馈。以某广告投放平台为例,探讨如何运用数据分析来衡量广告曝光量、点击率、转化率等指标,分析广告效果的影响因素,以及如何基于数据优化广告投放策略和提高投资回报率。2、(本题5分)在医疗临床研究中,如何通过数据分析来验证新药物的疗效、评估治疗方案的有效性和安全性?请详细阐述数据分析的方法和流程,以及如何处理临床试验数据中的复杂性和不确定性。3、(本题5分)在旅游景区的管理中,游客流量和行为数据对于服务优化至关重要。以某著名旅游景区为例,阐述如何通过数据分析来合理规划景区设施、优化游览路线、预测游客高峰,以及如何提升景区的可持续发展能力。4、(本题5分)在物流行业的绿色物流发展中,如何利用数据分析评估物流活动的环境影响,制定节能减排策略,实现可持续物流。5、(本题5分)在在线招聘平台,求职者和企业的行为数据对于匹配效率和服务质量提升具有重要意义。以某在线招聘网站为例,探讨如何运用数据分析来优化职位推荐、评估企业招聘效果、提高求职者满意度,以及如何处理数据的敏感性和隐私保护问题。四、案例分析题(本大题共3个小题,共30分)1、(本题10分)某共享单车企业掌握了车辆的
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