浙江传媒学院《大数据技术与应用》2023-2024学年第一学期期末试卷

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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20个小题，每小题2分，共40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、在进行关联分析时，如果两个商品的支持度很高，但置信度很低，说明：（）A.这两个商品经常被同时购买，但这种关联不是很可靠B.这两个商品很少被同时购买，但一旦同时购买，关联很强C.这种关联是虚假的，没有实际意义D.无法得出明确的结论2、在进行数据可视化时，颜色的选择对于图表的可读性有很大影响。以下关于颜色选择的原则，错误的是？（）A.避免使用过于鲜艳的颜色B.使用对比强烈的颜色区分不同的数据C.随意选择颜色，只要美观D.考虑色盲人群的可辨识度3、进行数据分析时，需要对数据进行分类。以下关于分类算法的描述，错误的是：（）A.决策树算法易于理解和解释B.支持向量机在处理高维数据时表现出色C.K近邻算法对异常值不敏感D.朴素贝叶斯算法假设各个特征之间相互独立4、在数据分析中，数据挖掘的结果解释和评估是确保结果可靠性的重要环节。以下关于数据挖掘结果解释和评估的说法中，错误的是？（）A.数据挖掘结果解释和评估应结合具体的业务问题和背景进行B.数据挖掘结果解释和评估可以使用统计方法和可视化工具来辅助C.数据挖掘结果解释和评估应考虑结果的准确性、可靠性和实用性等方面D.数据挖掘结果解释和评估只需要由数据分析师进行，不需要其他人员参与5、在进行数据分析时，如果数据分布呈现右偏态，以下哪种统计量更能代表数据的集中趋势？（）A.均值B.中位数C.众数D.标准差6、在数据分析中，时间序列分析用于处理随时间变化的数据。假设要预测股票价格的未来走势，以下关于时间序列分析的描述，哪一项是不准确的？（）A.移动平均法可以平滑数据，去除短期波动，突出长期趋势B.指数平滑法能够根据历史数据的权重对未来进行预测，近期数据的权重通常较大C.自回归整合移动平均（ARIMA）模型可以捕捉时间序列的线性和季节性特征D.时间序列分析能够准确预测股票价格的未来值，不受市场不确定性和突发事件的影响7、在数据分析中，生存分析用于研究事件发生的时间。假设要分析患者的生存时间与治疗方案的关系，以下关于生存分析的描述，哪一项是不正确的？（）A.可以计算生存曲线来直观展示不同组患者的生存情况B.风险比（HazardRatio）用于比较不同组的风险程度C.生存分析只适用于医学领域，在其他领域没有应用价值D.考虑删失数据是生存分析的一个重要特点8、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9、数据分析中的推荐系统广泛应用于电商、娱乐等领域。假设要为一个在线音乐平台构建推荐系统，根据用户的历史播放记录和偏好为其推荐歌曲。以下哪种推荐算法在处理这种音乐推荐场景时更能满足用户的个性化需求？（）A.基于内容的推荐B.协同过滤推荐C.基于知识的推荐D.混合推荐10、在数据库管理中，若要确保数据的一致性和完整性，通常会使用哪种约束？（）A.主键约束B.外键约束C.唯一约束D.以上都是11、在数据分析中，数据抽样是一种常用的方法。以下关于数据抽样的说法中，错误的是？（）A.数据抽样可以减少数据分析的时间和成本，同时保证样本具有代表性B.随机抽样是一种常用的数据抽样方法，能够确保每个数据点被选中的概率相等C.分层抽样可以根据某些特征将数据分为不同层次，然后从各层次中进行抽样D.数据抽样的样本大小越大，分析结果就越准确，因此应尽量选择大样本12、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13、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14、在数据分析中，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。以下关于数据清洗方法的描述，正确的是：（）A.直接删除包含缺失值的记录，以快速简化数据集B.对于错误数据，可以根据其他相关字段的值进行推测和修正C.忽略重复记录，因为它们对数据分析结果影响不大D.不进行任何数据清洗操作，直接使用原始数据进行分析15、在数据挖掘中，K-Means聚类算法是一种常见的聚类方法。以下关于K-Means算法的缺点，不正确的是？（）A.对初始聚类中心敏感B.容易陷入局部最优解C.不能处理非球形的簇D.计算复杂度高16、在数据分析中，数据可视化的原则有很多，其中简洁明了是一个重要的原则。以下关于简洁明了的描述中，错误的是？（）A.简洁明了的可视化图表可以让读者更容易理解数据的含义B.简洁明了的可视化图表应该避免使用过多的颜色和装饰C.简洁明了的可视化图表可以通过减少数据的维度和细节来实现D.简洁明了的可视化图表只适用于简单的数据展示，对于复杂的数据无法处理17、数据分析中的数据降维技术常用于减少数据的维度，同时保留重要信息。假设你有一个高维的数据集，包含众多特征。以下关于数据降维方法的选择，哪一项是最需要考虑的因素？（）A.降维后的结果是否易于解释和可视化B.降维方法的计算复杂度和效率C.降维过程中是否会丢失关键的信息D.降维方法是否新颖和热门18、数据分析中的文本分类任务可以使用多种机器学习算法。假设我们要对大量的新闻文章进行分类，以下哪种算法在处理文本分类时可能需要更多的特征工程工作？（）A.决策树B.支持向量机C.朴素贝叶斯D.随机森林19、在处理时间序列数据时，除了考虑趋势和季节性，还需要考虑数据的随机性。假设要使用一种方法来平滑时间序列数据，同时保留数据的主要特征，以下哪种方法可能是合适的？（）A.简单移动平均B.加权移动平均C.指数加权移动平均D.以上方法都可以20、在数据分析中，建立合适的预测模型是常见的任务。假设你要预测下个月某产品的销售量，有历史销售数据和相关的市场因素数据。以下关于预测模型的选择，哪一项是最需要考虑的因素？（）A.模型的复杂程度，越复杂的模型通常预测效果越好B.数据的特点和规模，选择适合数据的模型C.模型的训练时间，选择训练速度快的模型D.模型在其他类似问题中的应用效果，直接套用二、简答题（本大题共3个小题，共15分)1、（本题5分）在进行数据分析时，如何结合业务知识进行数据解读和分析？阐述业务理解在数据分析中的重要性，并举例说明。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）描述数据挖掘中的半监督学习方法的概念和应用场景，如自训练、协同训练等，并举例说明在图像分类中的应用。三、案例分析题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）一家玩具店收集了玩具销售数据、儿童年龄层次、玩具流行趋势等。采购更受孩子欢迎的玩具，提升店铺业绩。2、（本题5分）某健身俱乐部保存了会员的锻炼记录、课程参与度、消费行为等数据。分析会员的健身需求和消费习惯，制定个性化的服务方案。3、（本题5分）某在线招聘平台保存了不同行业职位的招聘需求变化、求职者技能匹配度、面试成功率等。研究怎样借助这些数据提升招聘服务质量和行业趋势分析。4、（本题5分）某网约车平台收集了司机和乘客的行程数据、评价数据、投诉数据等。思考如何通过这些数据提升平台的服务质量和安全性。5、（本题5分）一家金融公司拥有客户的交易数据，包括交易类型、金额、时间、账户余额等。分析客户在不同时间段的交易活跃度，以及交易金额与账户余额的关联