河北软件职业技术学院《信息分析与预测》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、在数据挖掘中，若要对图像数据进行分析，以下哪种技术可能会被用到？（）A.深度学习B.决策树C.关联规则D.因子分析2、在数据分析中，因果推断用于确定变量之间的因果关系。假设要研究广告投入与销售额之间的因果关系，以下关于因果推断的描述，哪一项是不正确的？（）A.随机对照实验是确定因果关系的黄金标准，但在实际中可能难以实施B.观察性研究可以通过控制混杂因素来推断因果关系，但存在一定的局限性C.相关性强就意味着存在因果关系，可以直接根据相关性得出因果结论D.可以使用工具变量、双重差分等方法来解决因果推断中的内生性问题3、在进行数据探索性分析时，以下关于发现数据中的异常值的方法，哪一项是最常用的？（）A.计算数据的均值和标准差，超出一定范围的值视为异常值B.绘制箱线图，观察超出箱体范围的值C.对数据进行排序，查看两端的值D.随机抽取部分数据进行检查4、在数据分析中，数据预处理的步骤有很多，其中数据清理是一个重要的步骤。以下关于数据清理的描述中，错误的是？（）A.数据清理可以去除数据中的噪声和异常值B.数据清理可以填补数据中的缺失值C.数据清理可以统一数据的格式和单位D.数据清理可以增加数据的数量和多样性5、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6、假设要分析某公司产品在不同市场的销售趋势，同时考虑市场的竞争情况和宏观经济环境，以下哪种分析方法较为综合？（）A.情景分析B.敏感性分析C.蒙特卡罗模拟D.以上都不是7、对于一个包含大量数值型数据的数据集，若要快速找到数据的中位数，以下哪种算法较为高效？（）A.排序后取中间值B.基于分治思想的算法C.随机选择算法D.以上算法效率差不多8、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9、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10、关于数据分析中的回归分析，假设要研究员工的工作年限与工资收入之间的关系。数据存在一定的噪声和非线性特征。以下哪种回归模型可能更适合捕捉这种复杂的关系？（）A.线性回归，假设关系是线性的B.多项式回归，考虑非线性关系C.逻辑回归，处理二分类问题D.不进行回归分析，仅通过描述性统计观察11、在数据分析的模型评估中，假设建立了一个预测模型，需要评估其性能。除了准确率，以下哪个评估指标对于衡量模型的泛化能力可能更重要？（）A.召回率，衡量模型找到正例的能力B.F1值，综合考虑准确率和召回率C.均方误差，用于连续值的预测D.不关注评估指标，认为模型是完美的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、假设我们正在分析一家公司的销售数据，发现某个月的销售额异常高。在进一步分析时，首先应该考虑的因素是？（）A.促销活动B.数据录入错误C.市场需求突然增加D.竞争对手表现不佳14、数据分析中的随机森林是一种集成学习算法。假设我们使用随机森林进行分类任务，以下哪个因素会影响随机森林的性能？（）A.决策树的数量B.特征的随机选择C.样本的随机抽样D.以上都是15、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.对数据进行标准化二、简答题（本大题共4个小题，共20分)1、（本题5分）在大数据环境下，数据分析面临哪些挑战？请详细说明应对这些挑战的技术和方法。2、（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。3、（本题5分）简述数据分析师如何应对数据质量问题，包括数据缺失、错误、不一致等，并介绍一些数据清洗和修复的方法。4、（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。三、论述题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）对于企业的数字化转型战略制定，论述如何运用数据分析评估现有业务流程和数字化潜力，确定转型的重点和方向。2、（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。3、（本题5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。论述如何通过数据分析技术，如学习进度跟踪、教学效果评估等，改进在线教育课程设计，提升教学质量，同时思考在数据隐私保护、学习风格多样性和技术平台稳定性方面的挑战及应对措施。4、（本题5分）电商平台的用户留存策略可以基于数据分析来制定。请探讨如何通过用户行为数据的分析来识别用户流失的迹象、采取针对性的挽留措施和提升用户的生命周期价值，同时考虑用户体验和平台盈利的平衡。5、（本题5分）探讨在能源管理中，如何利用数据分析监测能源消耗模式，识别节能潜力，制定节能措施，实现可持续能源利用。四、案例分析题（本大题共4个小题，共40分)1、（本题10分）某在线教育平台记录了学生的学习课程、学习时长、作业完成情况、考试成绩等数据。思考如何通过这些数据发现学生的学习模式和问题，优化教学内容和方法。2、（本题10分）某在线象棋教学平台积累了学员对弈数据、棋艺进步情况、教学资源满意度等。丰富象棋教学资源，提高教