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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页广东金融学院

《结构方程模型》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15个小题,每小题1分,共15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,抽样是一种常用的方法。以下关于抽样的描述,错误的是:()A.简单随机抽样保证了每个样本被抽取的概率相等B.分层抽样可以保证样本在不同层次上具有代表性C.整群抽样的效率较高,但精度可能较低D.抽样不会引入偏差,能完全反映总体的特征2、对于一个具有多个变量的数据集合,若要进行降维处理,以下哪种方法可能会被使用?()A.主成分分析B.线性判别分析C.独立成分分析D.以上都是3、数据分析中,数据质量问题会影响分析结果的准确性和可靠性。以下关于数据质量的说法中,错误的是?()A.数据质量包括准确性、完整性、一致性、时效性等多个方面B.数据质量问题可以通过数据清洗、验证和监控等方法来解决C.提高数据质量需要从数据的采集、存储、处理等各个环节入手D.一旦数据进入数据仓库,就不需要再关注数据质量问题了4、在数据分析中,数据分析的流程包括多个步骤,其中问题定义是第一个步骤。以下关于问题定义的描述中,错误的是?()A.问题定义应该明确数据分析的目的和需求B.问题定义应该考虑数据的可用性和可获取性C.问题定义应该确定数据分析的方法和工具D.问题定义可以根据需要进行调整和修改,以适应不同的情况5、在对一个社交媒体平台的用户兴趣数据进行分析,例如关注的话题、参与的讨论组等,以进行精准的广告投放。以下哪种数据挖掘技术可能在用户画像和广告定向中发挥重要作用?()A.分类算法B.聚类算法C.关联规则挖掘D.以上都是6、在对一个城市的空气质量数据进行分析,例如污染物浓度、气象条件、季节因素等,以制定环境政策和改善空气质量。以下哪种分析方法可能有助于找出主要的污染源和影响因素?()A.方差分析B.因果分析C.判别分析D.以上都是7、在进行数据分析时,若数据的样本量较小,以下哪种统计方法需要谨慎使用?()A.方差分析B.t检验C.非参数检验D.回归分析8、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9、假设我们要预测未来一段时间内的股票价格,以下哪种数据分析方法可能不太适用?()A.时间序列分析B.线性回归C.聚类分析D.神经网络10、数据分析中的文本挖掘用于从大量文本数据中提取有价值的信息。假设要从客户的评价文本中挖掘他们的满意度,以下关于文本挖掘的描述,哪一项是不正确的?()A.可以使用词袋模型将文本转换为数值向量,以便进行后续的分析B.情感分析能够判断文本的情感倾向,如积极、消极或中性C.主题模型可以发现文本中的潜在主题,但无法确定每个文本所属的具体主题D.文本挖掘不需要对文本进行预处理,如分词和去除停用词11、在数据分析中,数据挖掘是一种高级的技术。以下关于数据挖掘的描述中,错误的是?()A.数据挖掘可以从大量的数据中发现隐藏的模式和规律B.数据挖掘可以使用机器学习算法进行数据的分类、聚类和预测C.数据挖掘需要专业的技术和知识,对于普通用户来说难以掌握D.数据挖掘的结果一定是准确无误的,可以直接用于决策12、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13、在进行数据分类任务时,需要评估模型的性能。假设我们训练了一个分类模型,以下哪个评估指标能够综合考虑模型的查准率和查全率?()A.F1值B.准确率C.召回率D.AUC值14、在数据分析中,数据仓库是一种重要的存储和管理数据的方式。以下关于数据仓库的描述中,错误的是?()A.数据仓库可以将来自不同数据源的数据整合在一起B.数据仓库可以提供高效的数据查询和分析功能C.数据仓库中的数据是实时更新的,反映了最新的业务状态D.数据仓库的建设需要投入大量的时间和资源15、当分析两个连续变量之间的线性关系时,以下哪个统计量的值在-1到1之间?()A.相关系数B.决定系数C.方差膨胀因子D.协方差二、简答题(本大题共4个小题,共20分)1、(本题5分)解释什么是图神经网络(GNN),说明其在图结构数据分析中的应用和优势,并举例分析。2、(本题5分)阐述数据仓库中的维度建模方法,包括星型模型、雪花模型等,说明它们的特点和适用场景,并举例说明。3、(本题5分)在处理文本分类问题时,除了传统的机器学习算法,深度学习方法如Transformer架构有何优势?举例说明其应用。4、(本题5分)在进行分类问题的数据分析时,除了决策树和随机森林,还有哪些常见的分类算法?请对比它们的优缺点。三、论述题(本大题共5个小题,共25分)1、(本题5分)探讨在社交媒体的用户增长分析中,如何运用数据分析了解用户获取和留存的关键因素,制定有效的用户增长策略。2、(本题5分)金融科技公司在创新金融服务时需要依靠数据分析。以某金融科技企业为例,分析如何运用数据分析来开发新的金融产品、评估风险、优化用户体验,以及如何应对金融监管和数据合规方面的要求。3、(本题5分)在电商平台的搜索推荐中,数据分析能够提高搜索准确性和推荐相关性。以某大型电商平台的搜索功能为例,分析如何运用数据分析来优化搜索算法、理解用户意图、提升推荐商品的点击率和转化率,以及如何处理搜索和推荐中的冷启动问题。4、(本题5分)体育行业越来越依赖数据分析来提升运动员表现、赛事运营和观众体验。请详细论述如何利用数据分析进行运动员体能监测、比赛战术分析和球迷行为研究,探讨数据分析在体育产业中的发展趋势和潜在风险,如数据的过度依赖和误判。5、(本题5分)社交媒体舆论监测和引导需要有效的数据分析支持。请详细阐述如何通过数据分析来及时发现热点话题、掌握舆论走向和进行正面引导,同时避免虚假信息和恶意言论的传播,维护网络舆论环境的健康和稳定。四、案例分析题(本大题共4个小题,共40分)1、(本题10分)一家手机制造商收集了产品的销售数据,包括型号、颜色、配置、销售地区、销售数量等。研究各地区对不同型号和配置手机的偏好差异以及销售趋势。2、(本题10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

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