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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页浙江财经大学

《数据挖掘》2022-2023学年第一学期期末试卷题号一二三四总分得分批阅人一、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、数据分析中的数据可视化能够帮助我们更直观地理解数据。假设要展示一个公司在过去十年中不同产品的销售额变化趋势,同时要对比不同地区的销售情况。以下哪种数据可视化方式最能清晰地呈现这些信息,便于分析和决策?()A.折线图B.柱状图C.饼图D.箱线图2、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3、假设要分析一个城市的交通流量数据,以优化交通信号灯的设置和道路规划。数据包括不同时间段、不同路段的车流量、车速等信息。为了找到交通拥堵的规律和原因,以下哪个分析角度可能是关键的?()A.时空分析B.基于车型的分类分析C.只关注高峰时段的分析D.随机抽样分析4、在数据分析的过程中,数据清洗是至关重要的一步。假设你获取了一份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。以下关于数据清洗方法的选择,哪一项是最为关键的?()A.直接删除包含缺失值或错误数据的记录,以保持数据的简洁性B.采用均值或中位数来填充缺失值,不考虑数据的分布特征C.通过数据验证和逻辑检查来修正错误数据,并去除重复记录D.忽略数据中的问题,直接进行后续的分析5、在数据分析中,若要对数据进行预处理以去除噪声,以下哪种方法可能会被使用?()A.中值滤波B.均值滤波C.高斯滤波D.以上都是6、在数据分析中,数据可视化的目的不仅仅是展示数据。以下关于数据可视化目的的说法中,错误的是?()A.数据可视化的目的是帮助人们更好地理解数据,发现数据中的规律和趋势B.数据可视化的目的是提高数据分析的效率,减少分析时间和成本C.数据可视化的目的是增强数据的说服力和影响力,使分析结果更容易被接受D.数据可视化的目的是为了让数据分析报告看起来更漂亮,没有其他实际作用7、数据分析中,数据安全是至关重要的问题。以下关于数据安全的说法中,错误的是?()A.数据安全包括数据的保密性、完整性和可用性等方面B.数据安全问题可能会导致数据泄露、篡改和丢失等严重后果C.采取加密、备份和访问控制等措施可以提高数据的安全性D.数据安全只需要在数据存储和传输过程中关注,在数据分析过程中无需考虑8、数据分析中的随机森林是一种集成学习算法。假设我们使用随机森林进行分类任务,以下哪个因素会影响随机森林的性能?()A.决策树的数量B.特征的随机选择C.样本的随机抽样D.以上都是9、假设要分析某产品在不同地区的销售情况,同时考虑地区的经济发展水平和人口密度等因素,以下哪种分析方法较为合适?()A.方差分析B.多元回归分析C.因子分析D.对应分析10、在数据分析中,模型评估不仅要看准确率等指标,还要考虑模型的可解释性。假设要解释一个决策树模型的决策过程,以下关于模型可解释性的描述,哪一项是不正确的?()A.可以通过查看决策树的结构和节点的分裂条件来理解模型的决策逻辑B.特征重要性评估可以帮助确定哪些特征对模型的决策影响较大C.模型的可解释性只对简单模型如决策树重要,对于复杂模型如深度学习模型不重要D.向业务人员和决策者解释模型的决策过程,有助于增强对模型的信任和应用11、在数据分析中,数据清洗是非常重要的一步。以下关于数据清洗的描述,错误的是:()A.数据清洗旨在处理缺失值、异常值和重复值等问题B.可以通过删除包含缺失值的整行数据来进行处理C.对于异常值,应一律删除以保证数据的准确性D.重复值的处理需要根据具体情况决定保留或删除12、在进行数据分析时,如果数据不符合正态分布,以下哪种统计方法可能不再适用?()A.t检验B.方差分析C.线性回归D.以上都是13、对于一个分类问题,若训练集的准确率很高,但测试集的准确率很低,可能的原因是?()A.模型过拟合B.模型欠拟合C.数据有偏差D.特征选择不当14、对于一个包含大量数值型数据的数据集,若要快速找到数据的中位数,以下哪种算法较为高效?()A.排序后取中间值B.基于分治思想的算法C.随机选择算法D.以上算法效率差不多15、在数据分析中,模型选择和调优是提高性能的关键步骤。假设要在多个分类模型中选择最优的模型,以下关于模型选择和调优的描述,哪一项是不准确的?()A.可以通过交叉验证等技术来评估不同模型在不同参数下的性能B.网格搜索和随机搜索是常用的参数调优方法,可以找到较优的参数组合C.模型的复杂度越高,性能就越好,应该优先选择复杂的模型D.结合业务需求和数据特点,选择适合的模型和调优方法二、简答题(本大题共3个小题,共15分)1、(本题5分)简述数据可视化中的地图可视化,包括地理信息系统(GIS)的应用、热力图等,说明其在数据分析中的作用。2、(本题5分)说明在数据仓库中如何进行数据的更新和维护?请阐述更新的策略和方法,并举例说明在实际业务中的应用。3、(本题5分)在进行时间序列分析时,如何进行季节性调整?请说明季节性调整的目的和常用方法,并举例说明其应用。三、论述题(本大题共5个小题,共25分)1、(本题5分)探讨在社交媒体的舆情监测和危机管理中,如何运用数据分析及时发现负面舆情,制定应对策略,维护企业和品牌形象。2、(本题5分)在电商供应链金融领域,供应商交易数据、资金流动数据等不断增多。详细论述如何运用数据分析,例如供应商信用评估、融资风险控制等,推动电商供应链金融发展,同时分析在数据造假防范、金融监管合规和供应链稳定性方面的挑战及解决办法。3、(本题5分)社交媒体广告投放需要精准的数据分析。以某社交媒体平台为例,分析如何利用数据分析来确定目标受众、优化广告投放策略、评估广告效果,以及如何应对广告欺诈和虚假流量的问题。4、(本题5分)对于企业的市场竞争分析,论述如何运用数据分析监测竞争对手的动态、评估自身的竞争优势和劣势,制定相应的竞争策略。5、(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。四、案例分析题(本大题共3个小题,共30分)1、(本题10分)某物流企业掌握了不同运输方式的成本数据、运输时效、货物损坏率等。探讨怎样利用这些数据选择最优

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