吉林职业技术学院《数据挖掘技术与应用实验》2023-2024学年第一学期期末试卷

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页吉林职业技术学院《数据挖掘技术与应用实验》

2023-2024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1分，共15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，数据可视化是一种重要的手段。以下关于数据可视化的描述中，错误的是？（）A.数据可视化可以帮助人们更直观地理解数据B.数据可视化可以通过图表、图形等形式展示数据的特征和趋势C.数据可视化只适用于大型数据集，对于小数据集没有太大作用D.数据可视化可以提高数据分析的效率和准确性2、数据分析中的异常检测用于识别数据中的异常值或异常模式。假设你在分析一家公司的财务数据，以检测可能的欺诈行为。以下关于异常检测方法的选择，哪一项是最具挑战性的？（）A.基于统计的方法，如设定阈值来判断异常B.利用机器学习算法，如孤立森林，自动识别异常C.结合领域知识和人工判断来确定异常D.完全依赖数据的直观观察来发现异常3、在数据分析中，假设检验是一种常用的统计方法。假设要检验一种新的教学方法是否能显著提高学生的成绩，以下关于假设检验的描述，哪一项是不准确的？（）A.首先需要提出原假设和备择假设，然后根据样本数据计算检验统计量B.如果p值小于预先设定的显著性水平，就拒绝原假设，认为新教学方法有效C.假设检验的结果完全取决于样本数据的大小和分布，与研究问题的实际情况无关D.可以通过控制样本量和显著性水平来平衡检验的灵敏度和特异性4、在时间序列数据分析中，预测未来值是常见的任务。假设你要预测股票价格的未来走势，以下关于时间序列模型的选择，哪一项是最需要谨慎考虑的？（）A.选择简单的移动平均模型，基于历史均值进行预测B.应用自回归整合移动平均（ARIMA）模型，考虑序列的趋势和季节性C.采用深度学习中的循环神经网络（RNN）或长短期记忆网络（LSTM）D.不考虑时间序列的特点，使用通用的回归模型5、在数据仓库和数据集市的建设中，需要考虑数据的整合和存储。假设要为一个企业构建数据存储架构，以下关于数据仓库和数据集市选择的描述，正确的是：（）A.只建立数据仓库，不考虑数据集市，认为数据仓库能够满足所有分析需求B.盲目建立数据集市，不与数据仓库进行有效的集成和协调C.根据企业的规模、业务需求和数据特点，合理规划数据仓库和数据集市的架构，确保数据的一致性和可用性，并明确它们在数据分析中的角色和作用D.不考虑数据的更新和维护，只关注初始的建设6、在数据分析的伦理和法律方面，需要遵循一定的原则和规范。假设你处理的是包含个人敏感信息的数据，以下关于数据处理的做法，哪一项是最符合伦理和法律要求的？（）A.在未获得授权的情况下，将数据用于其他商业目的B.对数据进行匿名化处理，确保无法追溯到个人身份C.忽视数据的隐私保护，认为分析结果更重要D.随意分享数据给第三方机构7、数据分析在医疗领域有着重要的应用。假设一家医院想要分析患者的病历数据，以提高医疗服务质量。以下关于数据分析在医疗中的描述，哪一项是错误的？（）A.可以预测疾病的发生风险，提前采取预防措施B.分析治疗效果，优化治疗方案C.医疗数据的隐私保护不重要，只要能得到有价值的分析结果就行D.帮助医院进行资源规划和管理，提高运营效率8、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9、在进行数据抽样时，需要根据不同的目的选择合适的抽样方法。假设要对一个大型电商平台的用户购买行为数据进行抽样，以估计总体的平均消费金额，同时希望抽样结果具有较好的代表性。以下哪种抽样方法可能是最合适的？（）A.简单随机抽样B.分层抽样C.系统抽样D.整群抽样10、在处理文本数据时，除了常见的英文文本，还可能涉及到其他语言。假设我们要分析中文文本，以下哪个步骤在中文文本处理中可能与英文文本处理有所不同？（）A.分词B.词干提取C.停用词处理D.以上都是11、数据分析中的关联规则挖掘可以发现不同项之间的关联关系。假设我们在分析超市的销售数据，想要找出经常一起被购买的商品组合，以下哪个关联规则度量指标可以用来评估规则的强度？（）A.支持度B.置信度C.提升度D.以上都是12、数据分析中的回归分析用于建立自变量和因变量之间的关系模型。假设我们要研究房价与房屋面积、地理位置等因素的关系。以下关于回归分析的描述，哪一项是不正确的？（）A.多元线性回归可以同时考虑多个自变量对因变量的影响B.回归模型的拟合优度可以通过R平方值来评估C.存在共线性问题时，回归模型的参数估计会不准确，但不影响预测效果D.可以通过逐步回归等方法选择对因变量有显著影响的自变量13、数据分析中的关联规则挖掘可以发现数据中项之间的关联关系。假设我们要分析超市购物篮数据。以下关于关联规则挖掘的描述，哪一项是错误的？（）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情况下，包含结果项集的概率C.提升度大于1表示关联规则是有效的，小于1表示是无效的D.关联规则挖掘只能发现简单的两两关联关系，不能处理复杂的关联模式14、在数据可视化中，选择合适的图表类型对于清晰传达信息至关重要。假设要展示不同地区在过去十年间的人口增长趋势，以下哪种图表可能是最合适的？（）A.饼图B.雷达图C.折线图D.气泡图15、关于数据分析中的客户细分，假设要根据客户的购买行为、人口统计信息和在线活动将客户分为不同的细分群体。以下哪种细分方法可能更能揭示客户的潜在需求和行为模式？（）A.RFM模型，基于消费频率、金额和最近消费时间B.基于聚类的细分，自动发现相似群体C.基于决策树的细分，根据规则划分D.不进行客户细分，对所有客户采用相同的策略二、简答题（本大题共4个小题，共20分)1、（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。2、（本题5分）描述数据质量评估的指标体系，包括准确性、完整性、一致性等，并说明如何通过这些指标来评估数据质量和采取改进措施。3、（本题5分）解释什么是多模态数据分析，说明其在融合多种数据类型（如图像、文本、音频）中的应用和挑战，并举例分析。4、（本题5分）异常检测在数据分析中具有重要意义，请阐述常见的异常检测算法，如基于统计的方法、基于距离的方法等的原理和应用场景。三、论述题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）在影视制作领域，影片的拍摄成本数据、票房数据和观众反馈数据等逐渐丰富。探讨如何利用数据分析方法，比如影片投资风险评估、观众喜好预测等，指导影视制作决策，同时研究在数据样本偏差、市场不确定性和艺术创作与数据分析平衡方面所面临的困难及解决途径。2、（本题5分）在公共服务领域，如教育、医疗和社保等，积累了大量的公民服务数据。分析如何借助数据分析手段，如资源分配优化、服务质量评估等，提高公共服务的公平性和效率，同时探讨在数据安全性要求高、政策导向影响和公众参与度方面可能面临的问题及应对方法。3、（本题5分）随着移动应用的广泛使用，产生了大量的用户行为数据。论述如何通过数据分析技术，像用户留存分析、应用内购买行为研究等，优化移动应用的功能设计、提升用户体验，增加应用的商业价值，同时思考数据碎片化和跨平台数据整合的困难及应对措施。4、（本题5分）在游戏行业，玩家行为数据和游戏运营数据具有重要价值。分析如何运用数据分析优化游戏设计、提升玩家留存率、实现精准营销，并探讨数据分析在电子竞技领域的应用。5、（本题5分）餐饮行业积累了大量的顾客订单数据和评价数据。详细论述如何运用数据分析，例如菜品受欢迎程度分析、顾客消费习惯研究等，优化菜单设计、改进服务质量，提升餐厅的经营效益，同时分析在数据时效性、口味偏好地区差异和市场动态变化方面的挑战及解决办法。四、案例分析题（本大题共4个小题，共40分)1、（本题10分）某在线视频平台掌握了用户的观看时长、暂停行为、跳过片段等数据。分析如何依据这些数据评估视频内容的质量和吸引力。2、（本题10分）一家手机应用商店记录了