昆明幼儿师范高等专科学校《数据挖掘理论与技术》2023-2024学年第一学期期末试卷_第1页
昆明幼儿师范高等专科学校《数据挖掘理论与技术》2023-2024学年第一学期期末试卷_第2页
昆明幼儿师范高等专科学校《数据挖掘理论与技术》2023-2024学年第一学期期末试卷_第3页
昆明幼儿师范高等专科学校《数据挖掘理论与技术》2023-2024学年第一学期期末试卷_第4页
昆明幼儿师范高等专科学校《数据挖掘理论与技术》2023-2024学年第一学期期末试卷_第5页
已阅读5页,还剩1页未读 继续免费阅读

下载本文档

版权说明:本文档由用户提供并上传,收益归属内容提供方,若内容存在侵权,请进行举报或认领

文档简介

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页昆明幼儿师范高等专科学校《数据挖掘理论与技术》

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、数据分析中的主成分分析(PCA)用于数据降维。假设我们有一个高维的数据集。以下关于主成分分析的描述,哪一项是不准确的?()A.主成分是原始变量的线性组合,能够保留数据的主要信息B.通过计算协方差矩阵的特征值和特征向量来确定主成分C.主成分分析可以消除变量之间的相关性,使数据更易于分析D.主成分分析后的维度数量是固定的,不能根据需要进行调整2、对于一个具有多个分类变量的数据集,若要分析不同类别之间的差异,应选择哪种统计分析方法?()A.方差分析B.独立性检验C.相关分析D.描述性统计3、在数据分析中,数据可视化的目的是为了更好地传达数据的信息。以下关于数据可视化目的的描述中,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.数据可视化可以发现数据中的隐藏模式和趋势C.数据可视化可以提高数据的准确性和可靠性D.数据可视化可以增强数据的说服力和影响力4、在进行假设检验时,如果p值小于设定的显著性水平(如0.05),我们通常会得出以下哪种结论?()A.拒绝原假设B.接受原假设C.无法确定是否拒绝原假设D.需要重新进行实验5、假设我们正在分析一家公司的销售数据,发现某个月的销售额异常高。在进一步分析时,首先应该考虑的因素是?()A.促销活动B.数据录入错误C.市场需求突然增加D.竞争对手表现不佳6、假设我们有一组销售数据,要分析不同产品类别的销售额在总销售额中的占比情况,以下哪种图表最能直观地展示结果?()A.折线图B.柱状图C.饼图D.箱线图7、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8、在进行数据分析时,选择合适的统计量可以帮助我们更好地理解数据。关于均值、中位数和众数,以下描述错误的是:()A.均值容易受到极端值的影响B.中位数是将数据排序后位于中间位置的数值C.众数是数据中出现次数最多的数值,一定唯一D.对于偏态分布的数据,中位数可能比均值更能反映数据的中心位置9、在数据分析的社交网络分析中,假设要研究一个社交平台上用户之间的关系和信息传播。以下哪个指标或概念对于理解网络结构和影响力可能是重要的?()A.度中心性,衡量节点的连接数量B.介数中心性,反映节点在路径中的重要性C.接近中心性,体现节点与其他节点的接近程度D.不考虑网络结构,只关注用户发布的内容10、数据挖掘在发现潜在模式和知识方面具有重要作用。假设要从电商网站的用户购买记录中挖掘用户的购买行为模式,以下关于数据挖掘技术选择的描述,正确的是:()A.关联规则挖掘可以发现不同商品之间的关联关系,有助于推荐系统的构建B.决策树算法不适合处理这种大量且复杂的用户购买数据C.聚类分析不能用于区分具有不同购买行为的用户群体D.神经网络在数据挖掘中应用有限,效果不如传统方法11、在数据分析中,数据质量的评估指标有很多,其中准确性是一个重要的指标。以下关于准确性的描述中,错误的是?()A.准确性是指数据与实际情况的符合程度B.准确性可以通过计算数据的误差率来衡量C.提高数据的准确性可以通过数据清洗和验证等方法来实现D.数据的准确性只与数据的来源有关,与数据分析的方法和工具无关12、在数据分析中,数据分析的结果需要进行解释和评估。以下关于结果解释和评估的描述中,错误的是?()A.结果解释应该结合问题的背景和目的,进行合理的分析和推断B.结果评估应该使用客观的指标和方法,进行准确的评价和判断C.结果解释和评估可以根据需要进行调整和修改,以满足不同的需求D.结果解释和评估只需要关注数据分析的结果,无需考虑数据的质量和可靠性13、当分析一个金融投资组合的绩效数据,包括不同资产的收益率、风险指标、相关性等,以优化投资组合配置。以下哪个原则可能是在风险和收益平衡中需要首要考虑的?()A.最大化收益率B.最小化风险C.符合投资者的风险偏好D.以上都不是14、在处理时间序列数据时,例如股票价格的历史数据。假设要预测未来一段时间的股票价格,以下哪种方法可能会受到数据季节性波动的较大影响?()A.移动平均法B.指数平滑法C.ARIMA模型D.随机森林模型15、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16、数据分析中的假设检验用于判断样本数据是否支持某个假设。假设我们要检验一种新的营销策略是否有效。以下关于假设检验的描述,哪一项是不正确的?()A.零假设通常表示没有差异或没有效果B.通过计算检验统计量和p值来决定是否拒绝零假设C.p值越小,说明拒绝零假设的证据越充分D.假设检验的结果一定能够准确地反映实际情况,不存在误差17、在数据分析的过程中,需要对数据进行标准化或归一化处理,例如将不同单位和量级的数据转换为统一的尺度。以下哪种情况可能更需要进行数据标准化?()A.数据的分布比较均匀B.数据的量级差异较大C.数据的类型比较单一D.以上都不是18、数据分析中,假设检验是常用的方法之一。以下关于假设检验的描述,错误的是:()A.原假设和备择假设是相互对立的B.当P值小于显著性水平时,拒绝原假设C.第一类错误是指错误地拒绝了原假设D.样本量越大,越容易犯第二类错误19、在数据分析中,探索性数据分析(EDA)用于初步了解数据的特征和规律。假设要对一个新的数据集进行EDA,以下关于EDA的描述,哪一项是不正确的?()A.可以通过绘制直方图、箱线图等图形来观察数据的分布情况B.计算数据的基本统计量,如均值、中位数、众数等,有助于了解数据的集中趋势和离散程度C.EDA只是一个初步的过程,对后续的深入分析和建模作用不大D.发现数据中的异常值和缺失值,并思考它们可能的原因和影响20、在进行数据分析以评估一个新的市场营销活动的效果时,比如分析活动前后的客户流量、购买转化率和客户满意度等指标的变化。由于活动期间可能受到其他外部因素的干扰,为了准确评估活动的贡献,以下哪种方法可能是合适的?()A.建立对照组进行对比B.只关注活动期间的数据C.忽略外部因素的影响D.凭经验主观判断二、简答题(本大题共3个小题,共15分)1、(本题5分)说明在数据分析中如何进行数据的降维以提高计算效率和可视化效果?请阐述常见的降维方法和技术,并举例说明。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)解释什么是社交网络分析,说明其在社交媒体、人际关系等领域的应用场景和常用方法,并举例分析。三、案例分析题(本大题共5个小题,共25分)1、(本题5分)某共享单车企业掌握了车辆使用数据、用户出行轨迹、热点区域等信息。优化车辆投放策略,提高车辆利用率和用户体验。2、(本题5分)某电商平台积累了大量的商品评论数据,包括文字评价和评分。探讨如何对这些评论数据进行情感分析,了解用户对商品的满意度。3、(本题5分)某社交媒体平台记录了用户的关注关系、互动频率、内容发布时间等数据。探讨如何依据这些数据发现社交网络中的关键节点和传播规律。4、(本题5分)某在线手工制作材料销售平台记录了材料销售数据、用户作品分享、热门手工类型等。推出热门手工材料套餐和教程。5、(本题5分)一家物流公司的冷链运输业务记录了运输数据,包括货物种类、运输距离、温度要求、运输成本等。

温馨提示

  • 1. 本站所有资源如无特殊说明,都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。图纸软件为CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.压缩文件请下载最新的WinRAR软件解压。
  • 2. 本站的文档不包含任何第三方提供的附件图纸等,如果需要附件,请联系上传者。文件的所有权益归上传用户所有。
  • 3. 本站RAR压缩包中若带图纸,网页内容里面会有图纸预览,若没有图纸预览就没有图纸。
  • 4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。
  • 5. 人人文库网仅提供信息存储空间,仅对用户上传内容的表现方式做保护处理,对用户上传分享的文档内容本身不做任何修改或编辑,并不能对任何下载内容负责。
  • 6. 下载文件中如有侵权或不适当内容,请与我们联系,我们立即纠正。
  • 7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。

评论

0/150

提交评论