西北师范大学《数据挖掘基础》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页西北师范大学《数据挖掘基础》

2023-2024学年第一学期期末试卷题号一二三四总分得分一、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2、在数据分析中，数据隐私和安全是必须要考虑的问题。假设我们处理的是敏感的个人数据。以下关于数据隐私和安全的描述，哪一项是不正确的？（）A.应该采取加密、匿名化等技术手段保护数据的隐私B.遵守相关的法律法规，如数据保护法、隐私政策等C.只要数据在内部使用，就不需要考虑数据隐私和安全问题D.对数据的访问和使用进行严格的权限管理，防止数据泄露3、数据分析在市场营销中有着广泛的应用。假设一家公司想要评估不同广告渠道的效果。以下关于数据分析在市场营销中的描述，哪一项是错误的？（）A.可以通过A/B测试比较不同广告版本的效果，确定最优方案B.客户细分能够帮助企业针对不同客户群体制定个性化的营销策略C.仅仅依靠数据分析就能够完全了解客户的需求和行为，无需进行市场调研D.数据分析可以监测营销活动的效果，及时调整策略，提高投资回报率4、当分析一组数据的离散程度时，以下哪个指标不仅考虑了数据的偏离程度，还考虑了数据的分布形态？（）A.方差B.标准差C.平均差D.变异系数5、数据分析中的分类算法用于将数据分为不同的类别。假设要根据客户的消费行为将其分为高价值客户和低价值客户，以下关于分类算法选择的描述，正确的是：（）A.随意选择一种分类算法，不考虑数据的特征和算法的适用性B.只关注分类算法的准确率，不考虑召回率和F1值等其他评估指标C.深入分析数据特征和业务需求，比较不同分类算法的性能，如决策树、支持向量机、神经网络等，并选择最适合的算法，同时结合多种评估指标进行综合评价D.认为分类算法的参数设置不重要，使用默认参数即可6、数据分析中的特征工程旨在从原始数据中提取有意义的特征。假设我们在分析文本数据，以下哪种特征提取方法可能有助于将文本转化为可用于模型训练的数值特征？（）A.词袋模型B.TF-IDFC.词嵌入D.以上都是7、数据分析中常用的软件有很多，其中Excel是一种广泛使用的工具。以下关于Excel在数据分析中的作用，错误的是？（）A.Excel可以进行数据的输入、编辑和存储B.Excel可以进行简单的数据分析，如计算均值、标准差等C.Excel可以制作各种类型的图表，进行数据可视化D.Excel可以处理大规模的数据集，适用于复杂的数据分析任务8、在处理缺失值时，如果缺失值的比例较高且数据呈现一定的规律性，以下哪种方法可能较为有效？（）A.基于模型的插补B.多重插补C.随机插补D.以上都不是9、在数据分析的实时数据分析场景中，假设要对不断产生的数据流进行快速处理和分析，以下哪种技术或架构可能是合适的选择？（）A.流处理框架，如ApacheFlinkB.批处理框架，如ApacheHadoopC.关系型数据库，进行实时查询D.不进行实时处理，先存储数据再事后分析10、假设要分析一个零售企业的库存数据，包括商品种类、库存数量、销售速度等，以制定合理的补货策略。以下哪个因素可能对库存管理的效率产生最大影响？（）A.商品的销售预测准确性B.供应商的交货时间C.库存成本D.以上都是11、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12、在数据分析中，数据抽样的方法有很多，其中随机抽样是一种常用的方法。以下关于随机抽样的描述中，错误的是？（）A.随机抽样可以保证样本的代表性和随机性B.随机抽样可以减少数据的数量和复杂度C.随机抽样可以提高数据分析的效率和准确性D.随机抽样只适用于大规模数据集，对于小数据集无法使用13、数据分析中的文本分析用于处理非结构化的文本数据。假设要从大量的客户评论中提取关键信息和情感倾向，以下关于文本分析方法的描述，正确的是：（）A.仅使用简单的关键词计数，不考虑文本的语义和语境B.不进行文本的预处理和清洗，直接应用分析算法C.采用自然语言处理技术，包括词法分析、句法分析、情感分析等，对文本进行预处理、特征提取和建模，以准确理解和挖掘文本中的信息D.认为文本分析结果一定准确可靠，不需要人工验证和修正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、在数据分析中，数据可视化的工具和技术有很多，其中Python是一种常用的编程语言。以下关于Python在数据可视化中的作用，错误的是？（）A.Python可以使用各种数据可视化库，如Matplotlib、Seaborn等，进行数据可视化B.Python可以进行数据的处理和分析，为数据可视化提供数据支持C.Python的数据可视化功能强大，可以制作各种复杂的图表和图形D.Python只适用于专业的数据分析师，对于非专业用户来说难以掌握16、在进行数据分析时，选择合适的统计指标对于描述数据特征非常重要。假设要分析一组学生的考试成绩分布情况，包括成绩的集中趋势和离散程度。以下哪个统计指标组合最能全面地描述数据的分布特征？（）A.均值和标准差B.中位数和方差C.众数和极差D.以上指标都不够全面17、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18、在数据分析中，数据质量问题的根源可能来自多个方面。以下关于数据质量问题根源的说法中，错误的是？（）A.数据质量问题可能源于数据采集过程中的错误和不规范B.数据质量问题可能由于数据存储和管理不善导致C.数据质量问题可能是由于数据分析方法不当引起的D.数据质量问题只与数据本身有关，与数据处理的过程和人员无关19、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20、数据分析过程中，数据清洗是重要的环节。以下关于数据清洗目的的说法中，错误的是？（）A.去除数据中的噪声和异常值，提高数据质量，为后续分析提供可靠基础B.统一数据格式和单位，使不同来源的数据能够进行有效的整合和比较C.数据清洗可以增加数据的数量，从而提高数据分析结果的准确性D.修复数据中的缺失值，确保数据的完整性，避免因缺失数据而影响分析结果二、简答题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）在数据分析中，如何评估模型的泛化能力？请说明常见的评估方法和指标，并解释如何通过交叉验证等技术来提高模型的泛化能力。2、（本题5分）数据分析师在项目中需要与不同团队进行有效沟通。请论述在数据分析项目中，如何与技术团队、业务部门和管理层进行良好的沟通与协作。3、（本题5分）在数据分析中，如何处理数据中的离群点？请说明离群点的检测方法和处理策略，并举例说明在数据分析中的应用。4、（本题5分）解释什么是自动机器学习（AutoML），说明其在数据分析中的作用和优势，并举例分析其应用场景。5、（本题5分）聚类分析是一种无监督学习方法，请阐述常见的聚类算法，如K-Means算法、层次聚类算法等的基本原理和适用场景。三、案例分析题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）某社交媒体平台积累了用户的话题参与度、群组活动数据、信息传播路径等。探讨怎样利用这些数据进行社区运营和内容推荐优化。2、（本题5分）某外卖平台存有商家和用户的数据，包括菜品类别、销售额、配送时间、用户评价等。分析商家的菜品类别与销售额之间的关系以及配送时间对用户评价的影响。3、（本题5分）一家连锁超市收集了各门店的销售数据，涵盖商品种类、销售数量、销售额、促销活动等信息。探讨怎样利用这些数据来评估不同促销活动的效果，并制定更有效的促销方案。4、（本题5分）某电商平台积累了不同品类商品的退货数据、用户评价、商品描述等。分析怎样借助这些数据降低退货率和提高商品描述的准确性。5、（本题5分）一家手机应用商店的游戏类应用记录了数据，包括游戏类型、下载量、内购项目、用户留存率等。探讨游戏类型与下载量和用户留存率的关系。四、论述题（本大题共3个小题，共30分)1、（本题10分）在金融市场的信用衍生品定价中，如何运用数据分析