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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页池州学院

《大数据挖掘及应用》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,对于一个包含多个变量的数据集,需要确定哪些变量对目标变量的影响最大。假设变量之间存在复杂的非线性关系,以下哪种方法可能有助于进行变量筛选和特征工程?()A.逐步回归B.随机森林C.支持向量机D.以上都是2、数据分析中,数据可视化的创新可以带来更好的用户体验。以下关于数据可视化创新的说法中,错误的是?()A.数据可视化创新可以包括使用新的图表类型、交互方式和可视化技术等B.数据可视化创新应结合具体的问题和数据特点,不能为了创新而创新C.数据可视化创新可以提高数据分析的效率和准确性,增强数据的说服力D.数据可视化创新只需要关注技术层面,不需要考虑用户的需求和感受3、在数据挖掘中,若要对数据进行分类,以下哪种算法对噪声和缺失值具有较好的容忍性?()A.决策树B.朴素贝叶斯C.支持向量机D.随机森林4、在对一家公司的人力资源数据进行分析,例如员工的绩效评估、工作年限、培训经历等,以找出影响员工绩效的因素,并为人力资源决策提供支持。以下哪种分析方法可能有助于发现潜在的模式和关系?()A.主成分分析B.关联规则挖掘C.文本挖掘D.以上都是5、在数据分析的深度学习模型中,以下关于卷积神经网络(CNN)的描述,不准确的是()A.CNN适用于处理图像和音频等具有空间结构的数据B.CNN通过卷积层和池化层自动提取特征C.CNN的训练需要大量的数据和较高的计算资源D.CNN不能用于文本数据的处理6、在数据分析中,数据仓库的设计和实现需要考虑多个因素,其中数据粒度是一个重要的因素。以下关于数据粒度的描述中,错误的是?()A.数据粒度是指数据的详细程度和汇总程度B.数据粒度越细,数据的存储和管理成本越高C.数据粒度越粗,数据的查询和分析效率越高D.数据粒度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7、当分析两个变量之间的关系时,如果散点图呈现出非线性的趋势,以下哪种方法可以更好地拟合这种关系?()A.线性回归B.多项式回归C.逻辑回归D.岭回归8、在数据分析的过程中,数据清洗是至关重要的一步。假设我们有一个包含大量客户信息的数据集,其中存在缺失值、错误数据和重复记录等问题。为了获得高质量的数据用于后续分析,以下哪种数据清洗方法是首先应该考虑的?()A.直接删除包含缺失值或错误数据的记录B.采用均值或中位数填充缺失值C.通过数据验证规则修正错误数据D.利用机器学习算法预测缺失值9、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10、在数据分析的市场调研中,假设要了解消费者对新产品的偏好和需求。以下哪种数据收集方法可能获得更深入和真实的反馈?()A.在线调查问卷B.面对面访谈C.电话调查D.不进行调研,依靠以往经验推测11、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12、在数据分析中,若要研究变量之间的因果关系,以下哪种方法可能会被采用?()A.实验设计B.格兰杰因果检验C.结构方程模型D.以上都有可能13、在数据分析中,数据抽样是一种常用的方法。以下关于数据抽样的目的,错误的是?()A.减少数据的数量,降低数据分析的成本和时间B.保证样本具有代表性,能够反映总体的特征和趋势C.避免数据的过拟合,提高数据分析的结果的准确性和可靠性D.增加数据的多样性,提高数据分析的结果的创新性和实用性14、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15、在数据分析中,相关性分析用于研究两个变量之间的关系。假设要分析身高和体重之间的相关性,以下关于相关性分析的描述,哪一项是不准确的?()A.可以使用皮尔逊相关系数来衡量线性相关性的强度和方向B.相关性强并不意味着存在因果关系,只是表明变量之间存在某种关联C.即使相关系数为零,也不能完全排除变量之间存在非线性关系的可能D.相关性分析的结果不受数据范围和样本大小的影响16、在数据库中,若要实现多表之间的关联查询,以下哪种连接方式较为常用?()A.内连接B.外连接C.交叉连接D.自然连接17、当分析一个物流企业的配送数据,包括货物类型、配送地点、运输时间等,以优化配送路线和提高配送效率。考虑到实际的交通状况和限制条件,以下哪种优化方法可能是适用的?()A.线性规划B.模拟退火算法C.遗传算法D.以上都是18、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19、在数据分析中,回归分析是一种常用的方法。以下关于回归分析的描述中,错误的是?()A.回归分析可以用来建立变量之间的关系模型B.回归分析可以分为线性回归和非线性回归两种类型C.回归分析的结果可以用来预测因变量的值D.回归分析只能用于预测连续型变量,对于分类型变量无法处理20、在数据分析中,数据可视化的设计应遵循一定的原则。以下关于数据可视化设计原则的说法中,错误的是?()A.数据可视化的设计应简洁明了,避免过多的装饰和复杂的图表类型B.数据可视化的设计应突出重点,让读者能够快速抓住关键信息C.数据可视化的设计应具有交互性,让读者能够自主探索数据D.数据可视化的设计可以随意发挥,不需要考虑读者的需求和认知水平二、简答题(本大题共3个小题,共15分)1、(本题5分)解释什么是可解释性人工智能在数据分析中的重要性,列举提高模型可解释性的方法和技术,并举例分析。2、(本题5分)简述数据隐私保护在数据分析中的重要性,介绍常见的数据隐私保护技术和方法,如加密、匿名化等。3、(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。三、案例分析题(本大题共5个小题,共25分)1、(本题5分)一家动漫周边店收集了产品销售数据、动漫热门程度、顾客年龄分布等。优化动漫周边产品的进货和陈列策略。2、(本题5分)某在线医疗平台保存了患者的病历数据、在线咨询记录、药品购买记录等。探讨怎样利用这些数据改善医疗服务质量和药品管理。3、(本题5分)某医院保存了患者的病历信息、诊断结果、治疗方案等数据。分析疾病的发病规律和治疗效果,提升医疗服务质量和资源配置效率。4、(本题5分)某电商直播平台拥有主播的直播数据、观众互动数据、商品销售数据等。研究如何根据这些数据评估主播的表现和直播效果,优化直播运营策略。5、(本题5分)某在线课程平台收集了学生的课程完成率、作业提交情况、教师评价等。研究怎样借助这些数据评估课程质量和教师教学效果。四、论述题(本大题共2个小题,共20分)1、(本题10分)社交媒体平台产生了海量的用户生成数据。详细论述如何通过数据分析手段,例如情感分析、社交网络分析

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