广东外语外贸大学《数值计算方法》2023-2024学年第一学期期末试卷

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《数值计算方法》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、在数据分析的过程中，数据清洗是至关重要的一步。假设你获取了一份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。以下关于数据清洗方法的选择，哪一项是最为关键的？（）A.直接删除包含缺失值或错误数据的记录，以保持数据的简洁性B.采用均值或中位数来填充缺失值，不考虑数据的分布特征C.通过数据验证和逻辑检查来修正错误数据，并去除重复记录D.忽略数据中的问题，直接进行后续的分析2、数据分析中的关联规则挖掘可以发现不同项之间的关联关系。假设我们在分析超市的销售数据，想要找出经常一起被购买的商品组合，以下哪个关联规则度量指标可以用来评估规则的强度？（）A.支持度B.置信度C.提升度D.以上都是3、在数据分析中，若要对数据进行标准化处理，以下哪种方法较为常见？（）A.Z-score标准化B.Min-Max标准化C.小数定标标准化D.以上都是4、数据分析中的数据标注对于监督学习算法至关重要。假设要对图像数据进行分类标注，以下关于数据标注方法的描述，正确的是：（）A.让非专业人员进行标注，不进行质量控制B.不制定标注规范和标准，导致标注结果不一致C.组织专业的标注团队，制定明确的标注规范和流程，进行质量检查和审核，确保标注数据的准确性和一致性D.认为数据标注是简单的任务，不需要投入太多资源和时间5、数据分析中，数据挖掘的过程包括多个步骤。以下关于数据挖掘过程的说法中，错误的是？（）A.数据挖掘的过程包括数据准备、数据挖掘、结果解释和评估等步骤B.数据准备阶段包括数据清洗、数据集成和数据转换等工作C.数据挖掘阶段可以使用多种算法和技术，如决策树、聚类、关联规则挖掘等D.数据挖掘的结果不需要进行解释和评估，直接应用于实际问题即可6、在进行数据分析时，数据的标准化或归一化处理常常是必要的。假设我们有一组特征数据，取值范围差异较大，以下哪种标准化方法可以将数据映射到特定的区间，例如[0,1]？（）A.最小-最大标准化B.Z-score标准化C.小数定标标准化D.以上都是7、在数据分析中，选择合适的统计量来描述数据的集中趋势和离散程度是很重要的。假设你有一组员工的工资数据，以下关于统计量的选择，哪一项是最合适的？（）A.用中位数描述集中趋势，用方差描述离散程度B.用均值描述集中趋势，用标准差描述离散程度C.用众数描述集中趋势，用极差描述离散程度D.随机选择统计量，不考虑数据的特点8、在数据库设计中，若要存储学生的课程成绩，以下哪种数据类型较为合适？（）A.整数型B.浮点型C.字符型D.日期型9、关于数据分析中的客户细分，假设要根据客户的购买行为、人口统计信息和在线活动将客户分为不同的细分群体。以下哪种细分方法可能更能揭示客户的潜在需求和行为模式？（）A.RFM模型，基于消费频率、金额和最近消费时间B.基于聚类的细分，自动发现相似群体C.基于决策树的细分，根据规则划分D.不进行客户细分，对所有客户采用相同的策略10、在数据分析中，数据的归一化和标准化是常见的操作。假设你有一个包含不同量纲特征的数据集，以下关于这两种操作的作用，哪一项是最关键的？（）A.使数据符合正态分布，便于进行统计分析B.消除特征之间的量纲差异，使不同特征具有可比性C.增加数据的多样性和复杂性D.没有实际作用，可以忽略11、在数据分析的特征工程中，假设要从原始数据中提取有意义的特征以提高模型的性能。原始数据包含大量的文本和数值信息。以下哪种特征提取方法可能更有助于提升模型的准确性？（）A.词袋模型，将文本转换为向量B.主成分分析，降低数据维度C.特征选择，挑选重要的特征D.不进行特征工程，直接使用原始数据12、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13、数据分析中的抽样方法用于从总体中选取部分样本进行分析。假设我们要对一个大型数据集进行抽样。以下关于抽样方法的描述，哪一项是错误的？（）A.简单随机抽样每个样本被选中的概率相等B.分层抽样可以保证样本在不同层次上具有代表性C.整群抽样效率高，但可能导致样本的偏差D.抽样方法对数据分析的结果没有影响，任何抽样方法都可以使用14、在数据分析中，数据仓库的架构有很多种，其中星型架构是一种常用的架构。以下关于星型架构的描述中，错误的是？（）A.星型架构由事实表和维度表组成B.事实表中包含了大量的详细数据，维度表中包含了对事实表的描述信息C.星型架构的数据查询效率较高，适用于大规模数据集D.星型架构的设计和维护比较复杂，需要专业的技术和知识15、对于数据分析中的数据融合，假设要整合来自多个数据源的数据，这些数据源的数据格式、字段和含义可能不同。以下哪种数据融合方法可能更有助于实现数据的一致性和可用性？（）A.基于规则的融合，制定明确的融合规则B.基于模型的融合，利用机器学习算法C.手动整合数据，逐个处理D.不进行数据融合，分别分析各个数据源的数据二、简答题（本大题共4个小题，共20分)1、（本题5分）描述在数据分析中，如何进行数据的版本控制和管理，包括使用版本控制系统和记录数据变更的重要性。2、（本题5分）简述数据分析师在项目中的风险管理，包括识别风险、评估风险影响、制定应对策略等，并举例说明可能的风险和应对方法。3、（本题5分）阐述在数据分析中，如何评估模型的泛化能力，包括使用交叉验证等技术，解释其原理和作用，并说明如何提高模型的泛化能力。4、（本题5分）简述数据预处理的步骤和目的，包括数据标准化、归一化等操作，并解释为什么数据预处理对后续分析至关重要。三、论述题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）随着物联网技术的发展，智能家居设备产生了大量的数据。以某智能家居系统为例，论述如何运用数据分析来优化能源管理、提升家居安全性、实现个性化的用户体验，以及如何解决设备兼容性和数据标准化的问题。2、（本题5分）交通领域的拥堵和出行需求管理需要数据分析的支持。以某城市的交通管理部门为例，讨论如何利用数据分析来优化交通信号灯设置、预测出行需求、规划公共交通线路，以及如何整合多源交通数据和应对数据更新的及时性问题。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）金融行业面临着复杂的风险和竞争。选取一家商业银行，论述如何利用数据分析来评估客户信用风险，包括数据来源、变量选择、建立信用评分模型，以及如何通过模型监控和优化来降低不良贷款率，同时提高信贷审批效率和准确性。5、（本题5分）在金融监管领域，金融机构的交易数据、合规数据等不断被监测和收集。详细论述如何运用数据分析，例如风险监测模型构建、违规行为识别等，加强金融监管，维护金融市场稳定，同时分析在数据海量复杂、监管政策变化和跨机构数据整合方面的挑战及解决办法。四、案例分析题（本大题共4个小题，共40分)1、（本题10分）一家手机应用商店的摄影类应用记录了数据，包括应用功能、用户评分、更新频率、下载量等。探讨应用功能和更新频率对用户评分和下载量的作用。2、（本题10分）某物流公司积累了货物运输的