中央财经大学《数据分析与商务智能》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20个小题，每小题1分，共20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、在数据分析中，数据挖掘的应用领域非常广泛。以下关于数据挖掘应用领域的说法中，错误的是？（）A.数据挖掘可以应用于市场营销、金融、医疗、电商等多个领域B.数据挖掘可以帮助企业进行客户细分、风险评估、产品推荐等工作C.数据挖掘的应用需要结合具体的业务问题和数据特点，不能盲目使用D.数据挖掘只适用于大规模企业，对于中小企业来说没有实际应用价值2、在进行数据可视化时，若要展示数据的分布和趋势，以下哪种组合的图表较为合适？（）A.直方图和折线图B.箱线图和散点图C.饼图和柱状图D.雷达图和树形图3、在数据分析中，探索性数据分析（EDA）用于初步了解数据的特征和规律。假设要对一个新的数据集进行EDA，以下关于EDA的描述，哪一项是不正确的？（）A.可以通过绘制直方图、箱线图等图形来观察数据的分布情况B.计算数据的基本统计量，如均值、中位数、众数等，有助于了解数据的集中趋势和离散程度C.EDA只是一个初步的过程，对后续的深入分析和建模作用不大D.发现数据中的异常值和缺失值，并思考它们可能的原因和影响4、在数据分析中，若要检验数据是否来自于某个特定的分布，应使用哪种检验方法？（）A.卡方拟合优度检验B.Kolmogorov-Smirnov检验C.Shapiro-Wilk检验D.以上都是5、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6、在数据分析中，数据预处理是必不可少的步骤。以下关于数据预处理的说法中，错误的是？（）A.数据预处理包括数据清洗、数据转换、数据集成等多个环节B.数据预处理的目的是提高数据的质量，为后续分析提供更好的数据基础C.数据预处理可以使用自动化工具和算法，也可以手动进行处理D.数据预处理只需要在数据分析的开始阶段进行，一旦完成就不需要再进行调整7、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8、在数据分析中，建立预测模型是常见的任务之一。假设我们要预测下个月的产品销售量。以下关于预测模型的描述，哪一项是不准确的？（）A.线性回归模型假设自变量和因变量之间存在线性关系，适用于简单的预测问题B.决策树模型易于理解和解释，但可能会出现过拟合的问题C.随机森林是由多个决策树组成的集成模型，性能通常优于单个决策树D.预测模型一旦建立，就不需要根据新的数据进行更新和调整9、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10、在处理时间序列数据时，如果需要对数据进行季节性分解，以下哪种方法在Python中常用？（）A.statsmodels库中的seasonal_decompose函数B.scikit-learn库中的decomposition模块C.pandas库中的resample函数D.matplotlib库中的plot函数11、在数据分析中，对于高维度的数据，例如基因表达数据、图像数据等，需要进行降维处理以简化分析。以下哪种降维方法可能是常用的？（）A.主成分分析（PCA）B.线性判别分析（LDA）C.局部线性嵌入（LLE）D.以上都是12、在数据挖掘的关联规则挖掘中，以下哪个指标用于衡量规则的有效性和实用性？（）A.支持度B.置信度C.提升度D.以上都是13、在数据分析中，数据可视化不仅可以用于展示结果，还可以用于探索数据。假设要通过可视化探索两个变量之间的关系，以下关于数据可视化探索的描述，哪一项是不正确的？（）A.散点图可以直观地显示两个变量之间的线性或非线性关系B.热力图可以用于展示两个变量在不同取值下的频率或密度C.数据可视化探索只是辅助手段，不能替代统计分析和建模D.可以通过不断调整可视化的参数和形式，发现数据中隐藏的模式和趋势14、数据分析中的假设检验用于判断样本数据是否支持对总体的某种假设。假设我们想要检验一种新的营销策略是否显著提高了产品的销售额，设定显著性水平为0.05。如果计算得到的p值小于0.05，我们可以得出什么结论？（）A.新的营销策略显著提高了销售额B.新的营销策略没有显著提高销售额C.无法确定新策略对销售额的影响D.以上结论都不正确15、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16、在进行数据挖掘时，分类算法中的决策树算法具有易于理解和解释的优点。以下哪个因素不会影响决策树的构建？（）A.特征选择B.样本数量C.数据的缺失值D.计算资源的大小17、在数据挖掘中，Apriori算法常用于挖掘频繁项集。以下关于Apriori算法的描述，正确的是？（）A.它是一种无监督学习算法B.它只能处理数值型数据C.它的计算复杂度较低D.它需要事先指定频繁项集的支持度阈值18、回归分析是数据分析中的常用方法。假设要研究广告投入与销售额之间的关系，以下关于回归分析的描述，正确的是：（）A.简单线性回归足以捕捉广告投入和销售额之间的复杂非线性关系B.多元线性回归中，自变量越多，模型的解释能力就越强C.在建立回归模型前，不需要对数据进行标准化处理D.回归模型的拟合优度（R²）越高，说明模型对数据的拟合效果越好19、在数据分析中，数据清洗是至关重要的一步。假设我们有一个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。以下关于数据清洗的描述，哪一项是不正确的？（）A.可以通过删除包含大量缺失值的记录来简化数据，但可能会丢失有价值的信息B.对于错误的数据，可以根据数据的分布和逻辑关系进行修正或删除C.重复记录的处理只需保留其中一条，对分析结果没有实质性影响D.数据清洗的目的是提高数据质量，为后续的分析提供可靠的数据基础20、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。假设你要检验一种新的营销策略是否有效，以下关于假设检验方法的选择，哪一项是最恰当的？（）A.选择t检验，比较两组数据的均值是否有显著差异B.运用方差分析，检验多组数据之间是否存在差异C.使用卡方检验，判断分类变量之间的关联D.不进行假设检验，凭直觉判断策略是否有效二、简答题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）说明在数据分析中如何进行数据的脱敏处理以保护敏感信息？请阐述常见的脱敏方法和技术，并举例说明在实际项目中的应用。2、（本题5分）阐述数据分析中的生存分析的概念和应用场景，如在医学研究、客户流失预测中的应用，并解释常用的生存分析方法。3、（本题5分）描述在数据分析中，如何进行数据的质量监控和预警，包括设定指标、监控频率和异常通知机制。4、（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。5、（本题5分）描述数据质量评估的指标体系，包括准确性、完整性、一致性等，并说明如何通过这些指标来评估数据质量和采取改进措施。三、案例分析题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）某在线健身平台掌握了用户的运动项目选择、训练计划完成情况、饮食记录等。思考如何通过这些数据为用户提供更科学的健身方案和营养建议。2、（本题5分）某房地产公司积累了楼盘销售数据、客户需求、市场趋势等信息。思考如何根据这些数据进行精准的市场定位和营销策略制定。3、（本题5分）某服装定制企业掌握了客户的身体尺寸数据、款式偏好、面料选择等。思考如何通过这些数据实现更精准的服装定制和生产流程优化。4、（本题5分）某金融公司拥有客户的信用记录、贷款金额、还款情况等数据。分析客户的信用风险，构建信用评估模型，以降低贷款违约率。5、（本题5分）一家快递公司的同城配送业务记录了配送数据，包括货物重量、配送距离、配送时间、费用等。研究货物重量和配送距离对配送时间和费用的影响。四、论述题（本大题共3个小题，共30分)1、（本题10分）对于电商平台的用