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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页济南职业学院

《数据挖掘实战》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30个小题,每小题1分,共30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、假设要对海量图像数据进行分析,以下关于图像数据分析方法的描述,正确的是:()A.直接使用传统的数据分析方法处理图像数据,效果良好B.基于深度学习的图像识别算法能够自动提取图像的特征C.图像数据的分辨率对分析结果没有影响D.不需要对图像数据进行预处理,直接输入模型进行分析2、在进行数据分析时,选择合适的统计指标对于描述数据特征非常重要。假设要分析一组学生的考试成绩分布情况,包括成绩的集中趋势和离散程度。以下哪个统计指标组合最能全面地描述数据的分布特征?()A.均值和标准差B.中位数和方差C.众数和极差D.以上指标都不够全面3、数据分析中,假设检验是常用的方法之一。以下关于假设检验的描述,错误的是:()A.原假设和备择假设是相互对立的B.当P值小于显著性水平时,拒绝原假设C.第一类错误是指错误地拒绝了原假设D.样本量越大,越容易犯第二类错误4、在数据挖掘中,关联规则挖掘是一种常见的方法。以下关于关联规则的描述,正确的是:()A.关联规则只能用于发现商品之间的购买关联B.支持度表示同时购买两种商品的顾客比例C.置信度越高,说明规则的可靠性越强D.提升度小于1时,表示两种商品存在负相关关系5、对于一个具有分类和数值型特征的数据集合,若要进行预处理,以下哪些步骤可能会被包括?()A.编码分类特征B.处理异常值C.标准化数值型特征D.以上都是6、在进行数据分析时,如果想要研究两个变量之间是否存在因果关系,以下哪种方法比较合适?()A.相关性分析B.回归分析C.方差分析D.聚类分析7、数据分析中的假设检验用于判断样本数据是否支持某个假设。假设要检验一种新的教学方法是否能显著提高学生的考试成绩,需要进行严格的假设检验。以下哪种假设检验方法在这种教育评估场景中最为适用?()A.t检验B.z检验C.F检验D.卡方检验8、在数据分析中,若要分析数据的偏态和峰态,以下哪个统计量可以提供相关信息?()A.偏度系数B.峰度系数C.协方差D.相关系数9、数据分析中的主成分分析(PCA)常用于数据降维。假设我们有一个高维的数据集,其中包含大量相关的特征,通过PCA进行降维时,以下哪个说法是正确的?()A.降维后的主成分数量一定少于原始特征数量B.主成分是原始特征的线性组合C.降维过程会丢失部分数据信息D.以上都是10、在数据分析中,若要对数据进行预处理以去除噪声,以下哪种方法可能会被使用?()A.中值滤波B.均值滤波C.高斯滤波D.以上都是11、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12、在进行数据分析时,需要处理数据的不平衡问题。假设要分析信用卡欺诈检测数据,其中欺诈交易的样本数量远远少于正常交易。以下哪种方法在处理这种数据不平衡问题时更能提高模型对少数类(欺诈交易)的识别能力?()A.过采样B.欠采样C.合成少数类过采样技术(SMOTE)D.以上方法结合使用13、在数据分析的抽样方法中,假设要从一个大规模的数据集中抽取一部分样本进行分析。为了保证样本具有代表性,以下哪种抽样方法可能是较好的选择?()A.简单随机抽样,每个个体被抽取的概率相等B.分层抽样,按不同层次分别抽样C.系统抽样,按照一定的间隔抽取D.不进行抽样,直接分析整个数据集14、在数据分析中,数据仓库的性能优化是一个重要的问题。以下关于数据仓库性能优化的描述中,错误的是?()A.数据仓库性能优化可以提高数据查询和分析的效率B.数据仓库性能优化可以通过优化数据存储结构、索引设计和查询语句等方法来实现C.数据仓库性能优化需要考虑数据的规模、复杂度和使用频率等因素D.数据仓库性能优化只需要关注硬件设备的升级和扩展,无需考虑软件方面的优化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16、在数据分析中,模型的过拟合和欠拟合是常见的问题。假设要训练一个预测房价的模型,以下关于防止过拟合和欠拟合的方法描述,正确的是:()A.不进行数据划分和交叉验证,直接在整个数据集上训练模型B.增加模型的复杂度,不考虑数据的特点和规律C.采用正则化技术、增加数据量、进行特征选择、使用合适的模型架构和超参数调整等方法,平衡模型的复杂度和拟合能力,避免过拟合和欠拟合D.认为模型的性能只取决于数据,不关注模型的调整和优化17、数据分析中的异常检测用于识别数据中的异常值或异常模式。假设你在分析一家公司的财务数据,以检测可能的欺诈行为。以下关于异常检测方法的选择,哪一项是最具挑战性的?()A.基于统计的方法,如设定阈值来判断异常B.利用机器学习算法,如孤立森林,自动识别异常C.结合领域知识和人工判断来确定异常D.完全依赖数据的直观观察来发现异常18、数据分析中的异常检测用于发现数据中的异常值或离群点。假设我们在分析生产线上的产品质量数据,以下哪种异常检测方法可能适用于检测突然出现的质量下降?()A.基于统计的方法B.基于距离的方法C.基于密度的方法D.以上都是19、假设正在分析一个网站的用户行为数据,以优化网站布局。以下关于用户行为分析的描述,正确的是:()A.只关注用户的点击次数,就能了解用户的兴趣和偏好B.页面停留时间越短,说明用户对该页面越感兴趣C.分析用户的访问路径可以发现网站的热门页面和流程瓶颈D.用户的注册信息对分析用户行为没有帮助20、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21、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22、在数据分析中,若要评估一个预测模型的准确性,以下哪个指标是常用的?()A.均方误差B.标准差C.偏度D.峰度23、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24、在进行数据可视化时,若要展示数据的分布情况,以下哪种图表最为合适?()A.折线图B.柱状图C.箱线图D.饼图25、在数据分析中,数据集成用于将多个数据源的数据合并在一起。假设要集成来自不同数据库的销售数据和客户数据,以下关于数据集成的描述,哪一项是不准确的?()A.需要解决数据格式不一致、字段命名差异等问题B.可以使用ETL(Extract,Transform,Load)工具来实现数据的抽取、转换和加载C.数据集成过程中可能会引入重复数据和数据冲突,需要进行处理D.数据集成可以随意进行,不需要考虑数据的质量和一致性26、在数据分析中,数据预处理的效果可以通过多种方式进行评估。以下关于数据预处理效果评估的说法中,错误的是?()A.数据预处理效果可以通过比较预处理前后的数据质量指标来评估B.数据预处理效果可以通过对预处理后的数据进行分析和建模来评估C.数据预处理效果评估应考虑数据的特点和分析目的,选择合适的评估方法D.数据预处理效果评估只需要关注数据的准确性,其他方面可以忽略不计27、在进行数据分析时,如果需要对数据进行标准化处理以消除量纲的影响,以下哪种方法在Python中常用?()A.StandardScaler类B.MinMaxScaler类C.Normalizer类D.以上都是28、数据预处理中的特征工程用于创建有意义的特征。假设要为一个机器学习模型准备输入特征,以下关于特征工程的描述,正确的是:()A.直接使用原始数据的所有特征,不进行任何处理和转换B.随意创建新的特征,不考虑其合理性和有效性C.基于对数据的理解和业务知识,进行特征选择、提取、构建和变换,以提高模型的性能和可解释性D.认为特征工程对模型性能影响不大,不重视这一环节29、数据分析中,选择合适的可视化方法能够更有效地传达数据中的信息。假设你要展示不同地区在过去十年间的人口增长趋势。以下关于可视化方法的选择,哪一项是最合适的?()A.使用饼图来展示每个地区在特定年份的人口占比B.运用折线图来呈现各地区人口随时间的变化情况C.借助柱状图比较不同地区在同一时间点的人口数量D.选择散点图来分析人口增长与其他因素的关系30、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二、论述题(本大题共5个小题,共25分)1、(本题5分)影视娱乐行业可以基于观众的观看数据和评价数据进行内容创作和推荐。阐述如何运用数据分析了解观众喜好、预测热门题材、优化内容推荐算法,以及如何应对盗版和非法传播等问题。2、(本题5分)在公共服务领域,如教育、医疗和社保等,积累了大量的公民服务数据。分析如何借助数据分析手段,如资源分配优化、服务质量评估等,提高公共服务的公平性和效率,同时探讨在数据安全性要求高、政策导向影响和公众参与度方面可能面临的问题及应对方法。3、(本题5分)在游戏行业,玩家的行为数据对于游戏设计和运营具有重要价值。以某热门游戏为例,探讨如何运用数据分析来改进游戏玩法、优化用户留存、进行付费行为分析,以及如何利用实时数据分析进行游戏的动态调整和更新。4、(本题5分)在体育赛事的组织和运营中,如何利用数据分析来安排赛程、评估运动员表现和预测比赛结果?请详细阐述数据分析的方法和作用,以及如何应对数据的不确定性和突发事件的影响。5、(本题5分)在线广告投放的精准度对于广告效果和投资回报率有重要影响。请论述如何利用数据分析来实现目标受众的精准定位、广告内容的个性化定制和投放效果的实时评估,以及如何应对广告欺诈和数据偏差等问题。三、简答题(本大题共5个小题,共25分)1、(本题5分)在进行回归分析时,如何判断模型是否存在过拟合或欠拟合?请介绍诊断方法和解决措施。2、(本题5分)在数据挖掘中,如何处理数据的缺失值和异常值?请综合介绍处理这两种情况的方法和策略,并举例说明。3、(本题5分)在大数据分析中,如何进行数据的实时处理?请介绍相关的技术和框架,如SparkStreaming、Flink等,并举例说明其应用。4、(本题5分)阐述数据可视化中的小数据可视

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