江西财经大学《数据建模与分析》2023-2024学年第一学期期末试卷

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《数据建模与分析》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、在数据分析中，数据清洗是至关重要的一步。假设我们面对一个包含大量缺失值、错误数据和重复记录的数据集，以下关于数据清洗的描述，哪一项是不准确的？（）A.可以通过删除包含过多缺失值的行或列来处理缺失数据，但这可能导致信息丢失B.对于错误数据，可以通过与其他可靠数据源进行对比或基于数据的逻辑关系进行修正C.重复记录可以直接保留，因为它们不会对数据分析结果产生太大影响D.运用数据填充技术，如使用均值、中位数或众数来填充缺失值，但需要谨慎选择填充方法2、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3、数据可视化是数据分析的重要手段之一。以下关于数据可视化的作用，不准确的是（）A.数据可视化能够将复杂的数据以直观、易懂的图形和图表形式呈现，帮助人们快速理解数据的含义和趋势B.通过数据可视化，可以发现数据中的隐藏模式、异常值和关系，为进一步的分析提供线索C.数据可视化只是为了让数据看起来更美观，对于数据分析的实质内容没有太大帮助D.好的数据可视化能够有效地传达信息，支持决策制定，并与他人分享分析结果4、在进行数据预处理时，特征工程是重要的环节。假设我们有一个包含房屋属性（面积、房间数量、地理位置等）和价格的数据集，以下关于特征工程的描述，正确的是：（）A.直接使用原始特征进行建模，无需进行任何特征转换和构建B.对地理位置进行独热编码可以有效地将其纳入模型C.特征缩放对模型的性能没有影响，可忽略D.增加一些与房屋价格无关的特征，能够提高模型的准确性5、在数据分析中，数据的归一化和标准化是常见的操作。假设你有一个包含不同量纲特征的数据集，以下关于这两种操作的作用，哪一项是最关键的？（）A.使数据符合正态分布，便于进行统计分析B.消除特征之间的量纲差异，使不同特征具有可比性C.增加数据的多样性和复杂性D.没有实际作用，可以忽略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、数据分析中的回归分析常用于预测和建模。假设要建立一个模型来预测房屋价格，考虑房屋面积、地理位置、房龄等因素。以下哪种回归分析方法在处理这种多因素预测问题时表现更为出色？（）A.线性回归B.逻辑回归C.多项式回归D.岭回归8、假设我们要分析一个网站的用户行为数据，以下哪种方法可以用于识别用户的访问模式？（）A.关联规则挖掘B.分类算法C.聚类分析D.回归分析9、在数据挖掘中，若要对图像数据进行分析，以下哪种技术可能会被用到？（）A.深度学习B.决策树C.关联规则D.因子分析10、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11、在数据分析的模型评估中，假设建立了一个预测模型，需要评估其性能。除了准确率，以下哪个评估指标对于衡量模型的泛化能力可能更重要？（）A.召回率，衡量模型找到正例的能力B.F1值，综合考虑准确率和召回率C.均方误差，用于连续值的预测D.不关注评估指标，认为模型是完美的12、在数据挖掘中，聚类分析是一种常用的方法。以下关于聚类分析的描述，错误的是？（）A.可以将数据分成不同的类别B.类别之间的差异明显C.不需要事先指定类别数量D.聚类结果是绝对准确的13、在数据分析中，数据分析的方法有很多，其中关联规则挖掘是一种常用的方法。以下关于关联规则挖掘的描述中，错误的是？（）A.关联规则挖掘可以用来发现数据中不同变量之间的关联关系B.关联规则挖掘的结果可以用支持度和置信度来衡量C.关联规则挖掘只适用于数值型数据，对于分类型数据无法处理D.关联规则挖掘可以帮助企业进行商品推荐和营销策略制定14、在进行数据分析时，发现数据集中存在一些离群点。对于离群点的处理，以下哪种方法较为恰当？（）A.直接删除B.视为异常值，进行特殊分析C.用平均值替代D.忽略不管15、在数据分析中，若要研究多个变量之间的非线性关系，以下哪种方法可能会被采用？（）A.多项式回归B.岭回归C.套索回归D.以上都有可能16、在数据分析的方差分析（ANOVA）中，以下关于组间方差和组内方差的描述，错误的是（）A.组间方差反映了不同组之间的差异B.组内方差反映了组内个体之间的差异C.如果组间方差显著大于组内方差，说明不同组之间存在显著差异D.组间方差和组内方差的比值越大，越说明组间差异不显著17、在进行数据分析时，若要研究某电商平台用户的购买行为与年龄、性别、地域等因素的关系，以下哪种分析方法最为合适？（）A.描述性统计分析B.相关性分析C.回归分析D.因子分析18、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19、在数据分析中，模型的过拟合和欠拟合是常见的问题。假设要训练一个预测房价的模型，以下关于防止过拟合和欠拟合的方法描述，正确的是：（）A.不进行数据划分和交叉验证，直接在整个数据集上训练模型B.增加模型的复杂度，不考虑数据的特点和规律C.采用正则化技术、增加数据量、进行特征选择、使用合适的模型架构和超参数调整等方法，平衡模型的复杂度和拟合能力，避免过拟合和欠拟合D.认为模型的性能只取决于数据，不关注模型的调整和优化20、数据分析在电商领域有着广泛的应用。以下关于数据分析在电商客户关系管理中的作用，不准确的是（）A.可以对客户进行细分，根据客户的购买行为和偏好提供个性化的推荐和服务B.通过分析客户的反馈和评价，改进产品和服务质量，提高客户满意度C.预测客户的流失风险，采取相应的措施进行客户保留和挽回D.数据分析在电商客户关系管理中作用不大，传统的客户关系管理方法更加有效二、简答题（本大题共3个小题，共15分)1、（本题5分）在数据分析中，数据清洗是重要的前置步骤。请详细阐述数据清洗的主要任务和常用方法，并举例说明数据清洗在实际项目中的应用。2、（本题5分）在进行数据分析时，如何处理数据中的长尾分布？阐述应对长尾分布的方法和策略，并举例说明。3、（本题5分）描述数据仓库中的数据立方体技术，说明其原理和在多维数据分析中的作用，并举例说明如何使用数据立方体进行快速查询和分析。三、案例分析题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）某在线漫画平台保存了漫画点击量、用户评论、付费意愿等数据。分析漫画市场需求，推出受欢迎的漫画作品。2、（本题5分）某在线象棋教学平台积累了学员对弈数据、棋艺进步情况、教学资源满意度等。丰富象棋教学资源，提高教学质量。3、（本题5分）一家物流公司的跨境电商物流业务记录了运输数据，包括商品类别、运输国家、运输方式、清关时效、物流成本等。研究不同商品类别和运输国家对运输方式选择和清关时效的影响。4、（本题5分）某在线房产中介平台积累了房源数据、客户需求、成交情况等。提高房产交易的效率和客户满意度。5、（本题5分）某快递公司收集了不同地区的快递收发量、配送时效、客户投诉等数据。研究怎样借助这些数据优化区域配送网络和服务质量。四、论述题（本大题共2个小题，共20分)1、（本题10分）随着智能交通