天津医学高等专科学校《数据挖掘与商业智能》2023-2024学年第二学期期末试卷

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页天津医学高等专科学校《数据挖掘与商业智能》

2023-2024学年第二学期期末试卷题号一二三四总分得分一、单选题（本大题共25个小题，每小题1分，共25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、在进行数据预处理时，数据标准化或归一化是常见的操作。假设要对一组包含不同量纲的特征数据进行标准化，以下哪种方法可能是最常用的？（）A.最小-最大标准化B.Z-score标准化C.小数定标标准化D.以上方法使用频率相同2、数据分析中的生存分析常用于研究事件发生的时间。假设我们要研究患者接受某种治疗后疾病复发的时间，以下哪个概念是生存分析中的关键指标？（）A.生存函数B.风险函数C.中位生存时间D.以上都是3、在对一家公司的人力资源数据进行分析，例如员工的绩效评估、工作年限、培训经历等，以找出影响员工绩效的因素，并为人力资源决策提供支持。以下哪种分析方法可能有助于发现潜在的模式和关系？（）A.主成分分析B.关联规则挖掘C.文本挖掘D.以上都是4、在进行数据分析时，选择合适的统计指标能有效描述数据特征。假设要分析一组学生考试成绩的集中趋势和离散程度，以下关于统计指标选择的描述，正确的是：（）A.仅使用平均数来描述成绩的集中趋势，忽略中位数和众数B.用方差衡量离散程度，但不考虑标准差C.同时采用平均数、中位数和众数来描述集中趋势，并结合标准差和方差衡量离散程度D.随意选择一个统计指标，不考虑其适用场景和数据特点5、数据分析中的特征工程用于创建和选择对模型有用的特征。假设我们要对一组图像数据进行分析。以下关于特征工程的描述，哪一项是不准确的？（）A.可以通过提取图像的颜色、形状、纹理等特征来表示图像B.特征选择可以去除冗余和无关的特征，提高模型的效率和性能C.特征工程只适用于结构化数据，对图像、音频等非结构化数据不适用D.可以使用特征缩放、编码等方法对特征进行预处理6、在进行数据聚类时，需要确定合适的聚类数量。假设我们使用K-Means算法进行聚类，以下哪种方法可以帮助我们选择最优的K值？（）A.肘部法则B.轮廓系数C.均方误差D.以上都是7、在处理时间序列数据时，例如股票价格的历史数据。假设要预测未来一段时间的股票价格，以下哪种方法可能会受到数据季节性波动的较大影响？（）A.移动平均法B.指数平滑法C.ARIMA模型D.随机森林模型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、在数据分析中，数据仓库用于存储和管理大量的数据。假设一个企业要建立数据仓库。以下关于数据仓库的描述，哪一项是错误的？（）A.数据仓库中的数据通常是经过整合和清洗的，质量较高B.数据仓库支持复杂的查询和分析操作，能够快速返回结果C.数据仓库的数据更新频率较低，一般是定期批量更新D.数据仓库可以直接替代业务系统中的数据库，用于日常的事务处理10、数据分析在交通领域的应用日益重要。以下关于数据分析在交通流量预测中的作用，不准确的是（）A.可以基于历史交通数据和实时监测数据，预测未来一段时间内的交通流量变化B.帮助交通管理部门优化信号灯设置，缓解交通拥堵C.数据分析能够为智能导航系统提供实时的路况信息，为驾驶员规划最优路线D.数据分析在交通流量预测中的作用有限，无法应对突发的交通事件和特殊情况11、假设要分析消费者对新产品的反馈意见，以下关于意见分析方法的描述，正确的是：（）A.人工阅读所有反馈意见，凭主观判断总结主要观点B.利用自然语言处理技术对反馈进行分类和情感分析C.只关注反馈中的负面意见，忽略正面意见D.对于模糊不清的反馈意见，直接忽略不计12、在数据分析中，模型的可解释性对于理解和信任模型结果很重要。假设你建立了一个复杂的机器学习模型，以下关于提高模型可解释性的方法，哪一项是最有效的？（）A.使用黑盒模型，不关注可解释性B.绘制模型的决策树，直观展示决策过程C.只关注模型的预测准确率，不考虑解释性D.对模型的内部工作原理不做任何解释，让用户自行理解13、在进行数据分析时，数据采样是一种常见的技术。假设要从一个大规模的数据集中抽取样本进行分析，以下关于数据采样的描述，哪一项是不准确的？（）A.随机采样能够保证每个数据点被抽取的概率相等，具有较好的代表性B.分层采样可以根据某些特征将数据集分层，然后从各层中抽取样本，以确保样本的多样性C.采样的样本量越大，分析结果就越接近总体的真实情况，但也会增加计算成本D.数据采样可以随意进行，不需要考虑数据的分布和特征14、在数据挖掘中，K-Means聚类算法是一种常见的聚类方法。以下关于K-Means算法的缺点，不正确的是？（）A.对初始聚类中心敏感B.容易陷入局部最优解C.不能处理非球形的簇D.计算复杂度高15、数据分析中的数据质量评估需要从多个方面衡量数据的优劣。假设要评估一个收集的市场调研数据的质量，包括准确性、完整性、一致性和时效性等方面。以下哪种数据质量评估指标在综合评估数据质量时更具全面性和客观性？（）A.数据质量得分B.数据质量矩阵C.数据质量报告D.以上方法效果相同16、在数据分析中，相关性分析用于研究两个变量之间的关系。假设要分析身高和体重之间的相关性，以下关于相关性分析的描述，哪一项是不准确的？（）A.可以使用皮尔逊相关系数来衡量线性相关性的强度和方向B.相关性强并不意味着存在因果关系，只是表明变量之间存在某种关联C.即使相关系数为零，也不能完全排除变量之间存在非线性关系的可能D.相关性分析的结果不受数据范围和样本大小的影响17、数据分析中的模型评估指标用于衡量模型的性能。假设要评估一个预测客户流失的模型，以下关于评估指标选择的描述，正确的是：（）A.只关注准确率，不考虑其他指标如召回率和精确率B.不根据业务需求选择合适的评估指标，随意使用通用指标C.结合业务场景和问题的严重性，综合考虑准确率、召回率、精确率、F1值、AUC等指标，评估模型在不同方面的表现，并根据评估结果进行优化和改进D.认为模型评估指标越高越好，不考虑指标之间的平衡和trade-off18、对于一个具有时间戳的数据集合，若要进行时间序列分析，以下哪个工具或库可能会被使用？（）A.PandasB.NumPyC.MatplotlibD.Scikit-learn19、在处理大数据时，分布式计算框架发挥了重要作用。以下关于分布式计算框架的描述，正确的是：（）A.Hadoop仅适用于数据存储，不支持数据处理B.Spark相比Hadoop，在迭代计算方面性能更优C.分布式计算框架可以解决数据的一致性问题，但无法提高计算效率D.分布式计算框架中的节点之间不需要进行通信和协调20、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21、在数据分析中，预测模型的稳定性和可靠性是重要的考虑因素。假设要评估一个预测模型在不同时间段和不同数据集上的表现，以下关于模型稳定性和可靠性的描述，哪一项是不正确的？（）A.可以通过多次重复实验和交叉验证来评估模型的稳定性B.模型在不同数据集上的性能差异较大，说明模型的可靠性较低C.只要模型在训练集上表现良好，就可以认为模型是稳定和可靠的D.对模型进行监控和更新，以适应数据的变化和新的业务需求22、在进行数据分析时，需要考虑数据的时效性和动态性。假设要分析实时的交通流量数据，以优化交通信号灯控制策略。以下哪种数据分析方法在处理这种实时动态数据时更能及时提供有效的决策支持？（）A.流数据分析B.批量数据分析C.离线数据分析D.以上方法效果相同23、在数据分析的伦理和法律方面，需要遵循一定的原则和规范。假设你处理的是包含个人敏感信息的数据，以下关于数据处理的做法，哪一项是最符合伦理和法律要求的？（）A.在未获得授权的情况下，将数据用于其他商业目的B.对数据进行匿名化处理，确保无法追溯到个人身份C.忽视数据的隐私保护，认为分析结果更重要D.随意分享数据给第三方机构24、在进行数据可视化时，若要同时展示多个变量之间的关系，以下哪种图表较为合适？（）A.散点图矩阵B.雷达图C.热力图D.树状图25、在数据分析的过程中，数据清洗是至关重要的一步。假设你获取了一份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。以下关于数据清洗方法的选择，哪一项是最为关键的？（）A.直接删除包含缺失值或错误数据的记录，以保持数据的简洁性B.采用均值或中位数来填充缺失值，不考虑数据的分布特征C.通过数据验证和逻辑检查来修正错误数据，并去除重复记录D.忽略数据中的问题，直接进行后续的分析二、简答题（本大题共4个小题，共20分)1、（本题5分）解释数据可视化中的小多图设计，说明如何通过小多图展示多个相关的数据视图，以进行对比和分析。2、（本题5分）简述数据挖掘中的社交网络分析，包括中心性分析、社区发现等，说明其在社交平台和企业中的应用。3、（本题5分）阐述数据分析中的模型融合中的Stacking方法的原理和步骤，并举例说明如何通过Stacking提高模型的预测性能。4、（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。三、案例分析题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）某电商平台的美妆工具类目拥有销售数据，包括品牌、产品类型、价格、销量、促销活动等。分析促销活动对不同品牌和类型美妆工具销量的提升效果。2、（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。3、（本题5分）某在线心理咨询平台保存了咨询数据、用户心理问题类型、咨询效果反馈等。优化咨询师匹配和咨询服务，满足用户需求。4、（本题5分）某餐饮企业记录了各门店的营业数据，涵盖菜品类别、销售额、顾客流量、营业时段等。分析不同营业时段各类菜品的销售情况以及顾客流量的变化规律。5、（本题5分）一家健身中心的团体课程记录了会员数据，包括课程类型、教练风格、会员参与度、续课意愿等。探讨课程类型和教练风格对会员参与度和续课意愿的影响。四、论述题（本大题共3个小题，共30分)1、（本题10分）在保险行业，客户的投保数据、理赔数据和风险评估数据等大