杭州师范大学钱江学院《数据导入与预处理》2023-2024学年第一学期期末试卷

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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、数据分析中的聚类分析用于将数据分为不同的组或簇。假设要对一组学生的学习成绩数据进行聚类，以发现不同学习水平的群体。如果聚类结果中存在一个簇的规模远大于其他簇，可能意味着什么？（）A.数据分布不均衡，需要重新聚类B.大部分学生的学习水平相似C.聚类算法选择不当D.这种情况是正常的，无需进一步处理2、在数据分析中，若要比较不同组数据的离散程度，以下哪个指标可以使用？（）A.方差B.均值C.中位数D.众数3、在进行数据分析时，选择合适的算法和模型需要考虑数据的特点和分析目的。假设我们有一个不平衡的数据集，其中一个类别占比极少，以下哪种方法可以处理这种不平衡问题？（）A.过采样B.欠采样C.调整分类阈值D.以上都是4、对于一个不平衡的数据集（某一类别的样本数量远多于其他类别），以下哪种处理方法可能会提高模型性能？（）A.过采样B.欠采样C.生成对抗网络D.以上都是5、数据分析中的数据可视化能够帮助我们更直观地理解数据。假设要展示不同地区在过去十年间的经济增长趋势，以下关于数据可视化的描述，哪一项是不正确的？（）A.可以使用折线图清晰地呈现经济指标随时间的变化B.柱状图能够有效地对比不同地区在特定时间点的经济数值C.为了使图表更美观，可以添加过多的装饰元素，即使这可能会干扰数据的解读D.选择合适的颜色和标记，能够增强图表的可读性和吸引力6、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7、在数据分析中的分类算法评估指标中，以下关于准确率和召回率的说法，不正确的是（）A.准确率是指分类正确的样本数占总样本数的比例B.召回率是指被正确分类的正例样本数占实际正例样本数的比例C.在某些情况下，准确率和召回率可能存在矛盾，需要根据具体问题权衡二者的重要性D.为了综合评估分类算法的性能，只需要关注准确率和召回率其中一个指标即可，另一个可以忽略8、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9、在数据分析中，数据清洗是重要的前置步骤。假设我们有一个包含大量客户信息的数据集，其中存在部分缺失值、错误值和重复数据。如果不进行有效的数据清洗，直接进行数据分析，可能会导致什么样的结果？（）A.分析结果不准确，得出错误的结论B.分析速度加快，提高工作效率C.能够发现更多隐藏的信息和模式D.对分析结果没有任何影响10、某电商平台想要了解商品销量与广告投入之间的关系，收集了大量数据。以下关于数据预处理的步骤，不正确的是？（）A.检查数据的完整性B.直接删除所有缺失值C.处理异常值D.对数据进行标准化11、对于一个高维度的数据集，若要快速找到与给定数据点最相似的k个数据点，以下哪种算法效率较高？（）A.K-Means算法B.KNN算法C.DBSCAN算法D.层次聚类算法12、在数据库中，若要执行事务处理以确保数据的一致性，以下哪个特性是关键的？（）A.原子性B.一致性C.隔离性D.持久性13、在数据库中，若要优化查询语句的执行计划，以下哪个工具或技术可以提供帮助？（）A.索引分析工具B.执行计划查看器C.数据库性能监控工具D.以上都是14、在数据分析中，异常值检测对于发现数据中的异常情况至关重要。假设要在一组生产数据中检测异常值，以下关于异常值检测方法的描述，正确的是：（）A.仅通过观察数据的分布，主观判断异常值，不使用任何定量方法B.采用单一的异常值检测算法，不考虑其局限性和数据特点C.综合运用多种异常值检测方法，结合数据的领域知识和业务背景，对检测结果进行评估和解释D.忽略异常值的存在，认为它们对数据分析结果没有影响15、关于数据分析中的数据预处理，假设数据集中存在极端值，这些极端值可能会对后续的分析产生较大影响。以下哪种处理极端值的方法可能较为恰当？（）A.直接删除包含极端值的数据点B.对极端值进行缩尾或截尾处理C.将极端值替换为平均值D.不处理极端值，保留原始数据二、简答题（本大题共4个小题，共20分)1、（本题5分）简述数据挖掘的概念和主要流程，解释数据挖掘与传统数据分析方法的区别，并说明数据挖掘在商业领域中的应用场景。2、（本题5分）阐述在数据分析中，如何进行数据的公平性评估，包括算法公平性、结果公平性等方面的评估指标和方法。3、（本题5分）描述数据挖掘的概念和主要流程，包括数据预处理、挖掘算法选择、结果评估等环节，并解释每个环节的关键要点和作用。4、（本题5分）在数据挖掘中，如何评估分类模型在不平衡数据集上的性能？请说明常用的评估指标和方法，并举例说明。三、论述题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）在体育行业，运动员的表现数据和赛事数据可以为训练和赛事策划提供支持。以某职业体育俱乐部为例，分析如何运用数据分析来制定训练计划、评估运动员潜力、预测比赛结果，以及如何处理数据的多维度和复杂性。2、（本题5分）在电信行业，用户通话记录、网络流量数据等大量存在。探讨如何利用数据分析方法，比如客户流失预测、网络优化等，提高电信服务质量，增强用户粘性，同时研究在数据隐私保护法规严格和技术更新换代快方面所面临的困难及解决途径。3、（本题5分）在制造业的供应链管理中，如何利用数据分析优化供应商选择、采购计划制定、库存控制和物流配送，降低供应链成本和风险。4、（本题5分）在房地产租赁市场，房屋租赁数据、租客需求数据等不断丰富。分析如何借助数据分析手段，如租金价格预测、租客信用评估等，提升租赁业务管理水平，同时探讨在数据更新及时性、租赁市场法规变化和租客流动频繁方面可能面临的问题及应对方法。5、（本题5分）在农业领域，数据分析可以应用于农作物监测、土壤质量评估、气象预测等方面。探讨如何利用数据分析提高农业生产效率、减少资源浪费、应对气候变化对农业的影响，并分析农业数据分析面临的技术和数据质量问题。四、案例分析题（本大题共4个小题，共40分)1、（本题10分）某超市的进口食品类目记录了销售数据，包括食品种类、产地、价格、促销活动、消费者收入水平等。分析不同产地和消费者收入水平对进口食品销售和促销活动效果的影响。2、（本题10分）一家童装店拥有销售数据、儿童身高体重分布、款式流行趋势等。采购适