江苏海洋大学《数据挖掘B》2023-2024学年第一学期期末试卷

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页江苏海洋大学《数据挖掘B》

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20个小题，每小题1分，共20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、在进行数据可视化时，若要展示数据的比例关系，以下哪种图表较为合适？（）A.柱状图B.饼图C.折线图D.箱线图2、假设要对海量图像数据进行分析，以下关于图像数据分析方法的描述，正确的是：（）A.直接使用传统的数据分析方法处理图像数据，效果良好B.基于深度学习的图像识别算法能够自动提取图像的特征C.图像数据的分辨率对分析结果没有影响D.不需要对图像数据进行预处理，直接输入模型进行分析3、在数据分析中的数据预处理阶段，以下关于数据标准化和归一化的叙述，不准确的是（）A.数据标准化是将数据转换为具有零均值和单位方差的分布，使不同特征在数值上具有可比性B.数据归一化是将数据映射到特定的区间，如[0,1]或[-1,1]，以消除量纲的影响C.标准化和归一化对于某些算法（如基于距离的算法）的性能提升有帮助，但不是必需的步骤D.无论数据的分布和特征如何，都应该进行标准化或归一化处理，以确保分析结果的准确性4、在数据分析中，深度学习模型在处理复杂数据方面表现出色。假设我们要使用深度学习进行图像识别。以下关于深度学习在数据分析中的描述，哪一项是错误的？（）A.卷积神经网络（CNN）是常用于图像识别的深度学习模型B.深度学习模型需要大量的训练数据和计算资源C.深度学习模型的训练过程简单，不需要进行调优和优化D.深度学习可以与传统的数据分析方法结合，提高分析效果5、假设要分析一个电商平台的用户评论数据，以提取用户的意见和情感倾向。以下哪种自然语言处理技术和方法可能是关键的？（）A.词袋模型B.情感分析C.命名实体识别D.以上都是6、数据分析中的文本分类任务需要对大量文本进行自动分类。假设要对新闻文章进行分类，如政治、经济、体育等类别，文本内容多样且语言表达复杂。以下哪种方法在处理这种多类别文本分类问题时更能提高分类准确性？（）A.使用深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）B.基于词向量的传统机器学习分类算法C.依赖人工制定的分类规则D.随机分类7、在数据分析中，时间序列分析用于处理具有时间顺序的数据。假设我们要分析股票价格的历史数据。以下关于时间序列分析的描述，哪一项是错误的？（）A.可以使用移动平均等方法对时间序列进行平滑处理，去除噪声B.自回归模型（AR）和移动平均模型（MA）可以用于预测时间序列的未来值C.时间序列数据一定是平稳的，不需要进行平稳性检验D.可以结合多种时间序列模型，提高预测的准确性8、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9、在数据分析中，大数据技术为处理海量数据提供了支持。假设要处理一个PB级别的数据集，以下关于大数据技术的描述，哪一项是不正确的？（）A.Hadoop生态系统中的HDFS用于分布式存储数据，能够扩展到大规模的集群B.MapReduce编程模型可以实现并行处理，提高数据处理的效率C.大数据技术只适用于处理结构化数据，对于非结构化和半结构化数据无能为力D.实时处理大数据可以使用SparkStreaming或Flink等框架10、在数据分析中，数据仓库的建设需要考虑多个因素，其中数据模型是一个重要的因素。以下关于数据模型的描述中，错误的是？（）A.数据模型是对数据的组织和存储方式的抽象描述B.数据模型可以分为概念模型、逻辑模型和物理模型三个层次C.数据模型的设计应该考虑数据的完整性、一致性和可扩展性D.数据模型的选择只取决于数据的类型和规模，与数据分析的需求无关11、在数据分析中，异常值检测对于发现数据中的异常情况非常重要。假设要检测一个生产线上产品质量数据中的异常值，这些数据受到多种因素的影响。以下哪种异常值检测方法在这种工业生产数据中更能准确地发现异常？（）A.基于统计的方法B.基于距离的方法C.基于密度的方法D.基于聚类的方法12、数据分析中的描述性统计能够提供数据的基本特征。假设要分析一组学生的考试成绩，以下关于描述性统计的描述，哪一项是不正确的？（）A.均值可以反映成绩的平均水平，但容易受到极端值的影响B.中位数能够较好地抵御极端值的干扰，代表数据的中间位置C.标准差越大，说明成绩的分布越分散，但这并不一定意味着数据质量差D.只要计算了均值和中位数，就足以全面了解数据的分布情况，不需要考虑其他统计量13、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14、在进行数据可视化时，若要展示数据的分布情况，以下哪种图表最为合适？（）A.折线图B.柱状图C.箱线图D.饼图15、假设要分析社交媒体上的舆论趋势，以下关于舆论分析方法的描述，正确的是：（）A.只统计帖子的数量就能了解舆论的走向B.对帖子的内容进行情感分析和主题提取，综合判断舆论趋势C.忽略社交媒体平台的特点和用户行为，直接进行分析D.舆论分析不需要考虑时间因素，只关注当前的热门话题16、在数据分析的地理信息分析中，假设要分析不同地区的销售数据与地理因素的关系。以下哪种技术或方法可能有助于可视化和理解这种空间关系？（）A.地理信息系统（GIS），绘制地图和叠加数据B.空间自相关分析，检测数据的空间依赖性C.克里金插值，估计未采样点的值D.不考虑地理因素，仅分析销售数据的数值特征17、当分析数据的相关性时，以下哪个统计量的值在-1到1之间？（）A.协方差B.相关系数C.决定系数D.方差18、在进行数据分析时，如果需要对数据进行标准化处理以消除量纲的影响，以下哪种方法在Python中常用？（）A.StandardScaler类B.MinMaxScaler类C.Normalizer类D.以上都是19、在数据预处理阶段，若发现数据中存在大量缺失值，以下哪种处理方法较为合适？（）A.直接删除含缺失值的记录B.用均值或中位数填充缺失值C.根据其他变量推测缺失值D.以上方法均可20、数据分析中的探索性数据分析（EDA）有助于理解数据的特征和分布。假设我们正在分析一个关于股票市场的数据集，包括股票价格、成交量等变量。在进行EDA时，以下哪种可视化方法可能最有助于发现价格和成交量之间的潜在关系？（）A.柱状图B.折线图C.散点图D.箱线图二、简答题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）描述数据仓库中的维度建模方法，包括星型模型和雪花模型的特点和适用场景，并说明如何根据业务需求选择合适的模型。2、（本题5分）解释什么是胶囊网络（CapsuleNetwork），说明其在图像数据分析中的特点和优势，并举例分析。3、（本题5分）简述异常值检测的方法和原理，说明异常值对数据分析结果的影响，以及如何在实际数据中识别和处理异常值。4、（本题5分）解释数据可视化中的可视化编码原则，说明如何通过合适的编码方式传达数据的信息，避免视觉混淆。5、（本题5分）阐述数据可视化中的动画效果运用，说明如何通过动画效果增强数据展示的动态性和吸引力，并避免过度使用。三、案例分析题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）某银行拥有客户的账户交易记录、理财产品购买记录、风险偏好等数据。研究如何基于这些数据为客户提供个性化的金融服务建议。2、（本题5分）某物流仓储企业拥有库存数据、货物出入库频率、仓库空间利用等信息。优化仓库布局和库存管理，降低成本提高效率。3、（本题5分）某在线游戏平台记录了玩家的组队行为、游戏内社交关系、充值记录等。分析如何依据这些数据推出更具社交性的游戏玩法和促销活动。4、（本题5分）某在线教育平台记录了不同地区学生的学习数据，包括课程选择、学习进度、考试成绩等。分析如何依据这些数据制定区域化的教育资源分配策略。5、（本题5分）某在线日语学习平台积累了学习数据、用户学习目标、教学效果反馈等。改进教学方法和课程设置。四、论述题（本大题共3个小题，共30分)1、（本题10分）在人力资源管理中，员工的绩效、培训和离职等数据具有重要价值。以某大型企业为例，论述如何通过数据分析来进行人才选拔、员工绩效评估、培训需求分析，以及如何利用分析结果制定个性化的人力资源发展策略。2、（本题10分）在农业物联网领域，传感器收集的土壤湿度、温度和作物生长数据等丰富多样。