唐山科技职业技术学院《数据挖掘与分析》2023-2024学年第一学期期末试卷

装订线装订线PAGE2第1页，共3页唐山科技职业技术学院《数据挖掘与分析》

2023-2024学年第一学期期末试卷院(系)_______班级_______学号_______姓名_______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、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。假设你要检验一种新的营销策略是否有效，以下关于假设检验方法的选择，哪一项是最恰当的？（）A.选择t检验，比较两组数据的均值是否有显著差异B.运用方差分析，检验多组数据之间是否存在差异C.使用卡方检验，判断分类变量之间的关联D.不进行假设检验，凭直觉判断策略是否有效2、在进行数据分析时，如果需要对多个变量进行主成分分析，以下哪个软件或库提供了较为方便的实现？（）A.ExcelB.SPSSC.Python的sklearn库D.以上都是3、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4、数据分析在医疗领域有着重要的应用。以下关于数据分析在医疗中的作用，不准确的是（）A.可以帮助医疗机构分析患者的病历数据，优化治疗方案，提高医疗质量B.通过对医疗影像数据的分析，辅助疾病的诊断和筛查C.利用传感器收集的实时健康数据进行监测和预警，实现个性化的医疗服务D.数据分析在医疗领域的应用还处于初级阶段，对医疗实践的影响非常有限5、在数据仓库中，星型模型和雪花模型是常见的数据模型。以下关于这两种模型的比较，错误的是？（）A.星型模型比雪花模型更易于理解B.雪花模型比星型模型更节省存储空间C.星型模型的查询效率通常高于雪花模型D.雪花模型比星型模型更适合复杂的业务需求6、在建立回归模型时，如果数据存在多重共线性，以下哪种方法可以缓解这个问题？（）A.对自变量进行中心化和标准化B.增加样本量C.剔除一些相关的自变量D.以上都是7、在数据分析中，以下哪种抽样方法能够保证样本对总体具有较好的代表性，同时又能降低抽样误差？（）A.简单随机抽样B.分层抽样C.整群抽样D.系统抽样8、假设要分析股票市场数据的波动性，以下关于波动性分析方法的描述，正确的是：（）A.计算简单移动平均就能准确衡量股票价格的波动性B.标准差越大，说明股票价格的波动性越小C.历史波动率对预测未来股票价格的波动没有参考价值D.采用ARCH和GARCH模型可以更好地捕捉股票价格波动的聚类性和异方差性9、在数据分析中，数据挖掘的算法和技术有很多，其中神经网络是一种常用的算法。以下关于神经网络的描述中，错误的是？（）A.神经网络可以用于分类、回归和聚类等问题B.神经网络的结构包括输入层、隐藏层和输出层C.神经网络的训练过程需要大量的数据和计算资源D.神经网络的结果是确定性的，不会受到数据噪声和异常值的影响10、数据分析中的回归分析用于建立变量之间的定量关系。假设要建立一个线性回归模型来预测气温对空调销量的影响。如果模型的残差呈现出明显的非线性模式，可能表明什么？（）A.应该使用非线性回归模型来改进预测效果B.数据中存在异常值，需要进行处理C.模型的拟合效果很好，无需进一步改进D.收集的数据不足以进行有效的分析11、数据分析中的实时数据分析要求快速处理和响应数据。假设要构建一个实时监控系统来跟踪网站的流量变化，以下关于实时数据分析技术选择的描述，正确的是：（）A.选择传统的批处理技术，不考虑实时性要求B.采用复杂且难以维护的实时分析框架，不考虑实际需求和资源限制C.根据数据量、延迟要求和技术团队的能力，选择合适的实时数据分析技术，如Flink、KafkaStreams等，并进行性能优化和监控D.认为实时数据分析不需要考虑数据的准确性和完整性12、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13、在进行数据预处理时，数据标准化或归一化是常见的操作。假设要对一组包含不同量纲的特征数据进行标准化，以下哪种方法可能是最常用的？（）A.最小-最大标准化B.Z-score标准化C.小数定标标准化D.以上方法使用频率相同14、在数据分析中，数据质量是一个关键问题。以下关于数据质量的描述中，错误的是？（）A.数据质量包括数据的准确性、完整性、一致性和时效性等方面B.数据质量问题可能会导致数据分析结果的错误和不可靠C.提高数据质量可以通过数据清洗、数据验证和数据监控等方法来实现D.数据质量只与数据的来源有关，与数据分析的方法和工具无关15、假设要分析电商平台上的用户购买行为随时间的变化，以下关于时间序列分析的描述，正确的是：（）A.不考虑季节性因素，直接进行时间序列建模B.时间序列分解可以将数据分解为趋势、季节性和随机成分，有助于深入分析C.短期的时间序列数据比长期的数据更有分析价值D.时间序列分析只能用于预测未来，不能用于解释过去的行为模式16、在进行数据关联分析时，需要找出不同变量之间的关系。假设要分析消费者的购买行为与广告投放之间的关联，数据量庞大且变量众多。以下哪种关联分析方法在处理这种复杂的商业数据时更能发现有价值的关联规则？（）A.Apriori算法B.FP-Growth算法C.Eclat算法D.以上算法效果相同17、在数据分析中，探索性数据分析（EDA）可以帮助我们初步了解数据的特征。假设你刚刚获得一个新的数据集，以下关于EDA的步骤，哪一项是最应该首先进行的？（）A.绘制数据的直方图和箱线图B.计算数据的基本统计量，如均值、中位数等C.检查数据的缺失值和异常值D.对数据进行聚类分析18、数据分析在市场营销中有着广泛的应用。以下关于数据分析在市场营销中的作用，不正确的是（）A.可以帮助企业了解客户的行为和偏好，进行精准的市场定位和目标客户筛选B.通过分析销售数据和市场趋势，预测产品的需求，优化库存管理和供应链C.数据分析只能用于评估营销活动的效果，无法在活动策划阶段提供有价值的建议D.基于数据分析的结果，企业可以制定个性化的营销策略，提高客户满意度和忠诚度19、数据分析中的特征选择用于筛选出对目标变量最有预测能力的特征。假设要分析一个包含数百个特征的数据集，以预测某种疾病的发生概率。以下哪种特征选择方法在处理这种高维度数据时更能有效地筛选出关键特征？（）A.过滤式特征选择B.包裹式特征选择C.嵌入式特征选择D.以上方法效果相同20、在进行数据分析时，如果需要对数据进行降维并保留数据的主要特征，以下哪种方法基于矩阵分解？（）A.主成分分析B.因子分析C.独立成分分析D.以上都是二、简答题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）在进行数据分析时，如何进行数据的探索性分析（EDA）？解释EDA的主要步骤和目的，以及常用的工具和技术。2、（本题5分）解释数据可视化中的动态可视化，说明如何通过动态效果展示数据随时间或其他变量的变化，举例说明其应用场景。3、（本题5分）解释什么是模型并行和数据并行，说明它们在分布式训练中的应用和区别，并举例分析。4、（本题5分）在数据仓库中，如何进行数据的ETL（Extract,Transform,Load）过程设计和优化？请说明ETL的流程和关键步骤，并举例说明。5、（本题5分）在处理工业大数据时，常用的数据分析方法和技术有哪些？解释设备故障预测、质量控制等概念，并举例说明应用。三、案例分析题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）某汽车租赁公司保存了车辆租赁记录、客户信息、租赁时长等数据。分析客户的租赁习惯和需求，优化车辆配置和服务。2、（本题5分）某在线招聘平台拥有求职者的简历数据、企业招聘需求、面试评价等信息。思考如何通过这些数据提高人才匹配度和招聘效率。3、（本题5分）一家手机应用商店记录了应用的下载数据，包括应用类型、下载量、评分、更新频率等。探讨不同类型应用的下载量与评分的相关性以及更新频率的作用。4、（本题5分）某在线音乐平台保存了用户的音乐偏好、播放列表、收藏歌手等。探讨怎样利用这些数据举办个性化的线上音乐活动。5、（本题5分）某社交媒体平台掌握了用户的兴趣标签、关注话题、分享行为等数据。研究怎样利用这些数据进行精准的广告投放和内容推荐。四、论述题（本大题共3个小题，共30分)1、（本题10分）教育领域逐渐重视数据分析在教学改进中的作用。探讨如何通过对学生学习行为数据、考试成绩等的分析，运用数据挖掘算法和学习分析技术，实现个性化学习路径规划、教学资源优化配置，提升教育效果，同时思考数据伦理和学生隐私保护等问题及应对策略。2、（本题10分）在电信增值服务领域，用户的增值服务使用数据