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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页河北环境工程学院《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、数据分析中的主成分分析(PCA)用于数据降维。假设要对一个高维的数据集进行降维,以下关于主成分分析的描述,哪一项是不正确的?()A.主成分是原始变量的线性组合,能够保留数据的大部分方差B.通过选择前几个主成分,可以在减少数据维度的同时尽量保持数据的重要信息C.主成分分析可以消除变量之间的相关性,但可能会导致数据的物理意义变得不明确D.主成分分析适用于任何类型的数据,不需要对数据进行预处理和标准化2、在进行地理数据分析时,以下关于地理数据分析方法的描述,正确的是:()A.简单的地图绘制就能充分展示地理数据的特征B.空间聚类分析对于发现地理数据中的聚集模式没有帮助C.地理加权回归可以考虑空间异质性对变量关系的影响D.不需要考虑地理坐标系和投影的选择,对分析结果影响不大3、在进行数据分析时,需要选择合适的评估指标来衡量模型的性能。假设要评估一个分类模型的效果,以下关于评估指标的描述,哪一项是不准确的?()A.准确率是正确分类的样本数占总样本数的比例,但在类别不平衡的情况下可能不准确B.召回率衡量了正类样本被正确预测的比例,适用于关注正类样本的情况C.F1值综合了准确率和召回率,是一个较为平衡的评估指标,但计算较为复杂D.评估指标的选择只取决于数据的特点,与模型的类型和应用场景无关4、在数据分析中,数据分析的方法有很多,其中聚类分析是一种常用的方法。以下关于聚类分析的描述中,错误的是?()A.聚类分析可以将数据分为不同的类别,使得同一类中的数据具有相似的特征B.聚类分析的结果可以用聚类中心和聚类半径来表示C.聚类分析可以用于数据的分类和预测D.聚类分析的算法有多种,如k-means聚类、层次聚类等5、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6、在聚类分析中,以下关于K-Means算法的描述,不正确的是:()A.算法需要事先指定聚类的个数KB.初始聚类中心的选择对最终结果影响不大C.算法通过不断迭代来优化聚类结果D.适用于处理大规模数据7、在数据分析的关联规则挖掘中,以下关于支持度和置信度的说法,错误的是()A.支持度表示项集在数据集中出现的频率B.置信度表示在包含前提项集的事务中同时包含结果项集的概率C.支持度和置信度越高,关联规则越有价值D.只考虑支持度和置信度就可以确定有效的关联规则8、假设我们正在分析客户的购买行为数据,想要了解客户购买某一产品的频率分布。以下哪种统计量最适合描述这种数据?()A.均值B.中位数C.众数D.标准差9、数据分析中,数据仓库的扩展性是满足未来需求的关键。以下关于数据仓库扩展性的说法中,错误的是?()A.数据仓库的扩展性应考虑数据量的增长、业务需求的变化和技术的发展等因素B.数据仓库的扩展性可以通过分布式架构、云计算等技术来实现C.数据仓库的扩展性只需要在建设初期进行规划,后期不需要再进行调整D.数据仓库的扩展性应保证系统的性能和稳定性,不会因为扩展而降低10、数据分析中,数据分析方法的选择应根据具体问题来确定。以下关于数据分析方法选择的说法中,错误的是?()A.不同的数据分析方法适用于不同类型的问题和数据,需要根据实际情况进行选择B.数据分析方法的选择可以参考前人的研究经验和案例,但不能完全依赖C.选择数据分析方法时,应考虑方法的准确性、效率和可解释性等因素D.数据分析方法一旦确定就不能再进行调整和改变,否则会影响分析结果的可靠性11、数据仓库是数据分析的重要基础设施。假设一个企业要构建数据仓库来整合来自不同业务系统的数据,以下哪个步骤是首先要进行的?()A.确定数据仓库的架构B.进行数据清洗和转换C.定义数据模型D.选择合适的数据库管理系统12、假设要分析某产品在不同地区的销售情况,同时考虑地区的经济发展水平和人口密度等因素,以下哪种分析方法较为合适?()A.方差分析B.多元回归分析C.因子分析D.对应分析13、数据分析中的数据可视化有助于直观理解数据。假设要展示不同地区的销售额分布情况,以下关于数据可视化选择的描述,正确的是:()A.使用饼图,因为它能清晰展示各地区销售额占比B.采用折线图,以反映销售额随地区的变化趋势C.运用柱状图,直观比较不同地区销售额的差异D.选择箱线图,全面展示销售额的分布特征,包括四分位数和异常值14、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15、对于一个具有多个特征的数据集,若要进行特征选择,以下哪种方法是基于特征重要性评估的?()A.递归特征消除B.基于随机森林的特征重要性评估C.基于LASSO回归的特征选择D.以上都是16、对于一个包含多个变量的数据集,想要了解变量之间的线性关系强度,可以计算?()A.方差B.协方差C.相关系数D.偏度17、假设我们要分析某地区不同年龄段人口的收入水平,以下哪种数据分析方法可以直观地展示收入随年龄的变化趋势?()A.分组柱状图B.折线图C.箱线图D.直方图18、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19、在进行数据分析时,数据的可视化呈现方式会影响对数据的理解和解读。假设我们要展示不同年龄段人群的收入分布情况。以下关于数据可视化呈现的描述,哪一项是不准确的?()A.可以使用小提琴图同时展示数据的分布和密度B.雷达图适合比较多个变量在不同类别上的表现C.3D图表能够更生动地展示数据,应尽量使用3D图表D.选择合适的数据可视化呈现方式要考虑数据的特点和分析目的20、在处理大规模数据时,分布式计算框架变得非常重要。假设你有数十亿行的销售数据需要进行分析,以下关于分布式计算框架的选择,哪一项是最关键的?()A.考虑框架的易用性和学习成本,选择容易上手的框架B.关注框架的性能和可扩展性,能否处理大规模数据并快速得出结果C.选择开源且社区活跃的框架,以便获取支持和资源D.依据公司已有的技术栈和团队熟悉程度来决定框架二、简答题(本大题共3个小题,共15分)1、(本题5分)阐述数据挖掘中的情感分析中的深度学习方法,如使用卷积神经网络、循环神经网络等,并举例说明在客户评论分析中的应用。2、(本题5分)解释数据分析中的因果推断的概念和方法,说明其与相关性分析的区别,并举例说明在实际问题中的应用。3、(本题5分)描述在数据分析中,如何进行数据的不确定性量化,包括概率分布估计、置信区间计算等方法和应用。三、案例分析题(本大题共5个小题,共25分)1、(本题5分)某电商平台的运动服饰类目拥有销售数据,包括品牌、款式、颜色、价格、销量、季节因素等。分析季节因素对不同品牌、款式和颜色运动服饰销量的影响。2、(本题5分)某在线书法教育平台掌握了学生学习数据、课程难度感知、教师教学风格等。优化课程体系和教学安排。3、(本题5分)某在线购物平台保存了用户的购物车放弃数据、支付失败记录、售后反馈等。思考如何通过这些数据改善用户购物体验和解决支付问题。4、(本题5分)某外卖平台的夜宵类目存有商家数据,包括菜品特色、销售额、配送范围、用户消费习惯等。分析不同菜品特色的销售额与配送范围和用户消费习惯的关联。5、(本题5分)某在线医疗平台存有患者的就诊数据,包括疾病类型、就诊时间、医生诊断、治疗方案等。分析不同疾病类型在不同时间段的就诊频率和治疗方案的特点。四、论述题(本大题共2个小题,共20分)1、(本题10分)随着在线教育的发展,学生的学习行为数据和课程评价数据大量产生。论述如
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