沈阳工学院《商品数据分析》2023-2024学年第二学期期末试卷

自觉遵守考场纪律如考试作弊此答卷无效密自觉遵守考场纪律如考试作弊此答卷无效密封线第1页，共3页沈阳工学院

《商品数据分析》2023-2024学年第二学期期末试卷院(系)_______班级_______学号_______姓名_______题号一二三四总分得分批阅人一、单选题（本大题共15个小题，每小题2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、对于一个包含大量文本和数值混合数据的数据集，以下哪种预处理方法较为常见？（）A.文本向量化B.数值标准化C.特征工程D.以上都是2、在数据分析中，如果想要比较两个独立样本的均值是否有显著差异，应该使用哪种检验方法？（）A.t检验B.方差分析C.卡方检验D.秩和检验3、当分析一组时间序列数据时，发现数据存在明显的季节性波动。为了消除季节性影响，应该采用哪种方法？（）A.移动平均B.指数平滑C.季节指数法D.线性回归4、在进行数据分析时，需要对数据进行预处理以提高分析的准确性和效率。假设要处理一个包含大量文本数据的数据集，需要将文本转换为可分析的数值形式。以下哪种文本预处理方法在这种情况下最为常用和有效？（）A.词袋模型B.TF-IDF加权C.主题模型D.情感分析5、进行数据分析时，需要对数据进行分类。以下关于分类算法的描述，错误的是：（）A.决策树算法易于理解和解释B.支持向量机在处理高维数据时表现出色C.K近邻算法对异常值不敏感D.朴素贝叶斯算法假设各个特征之间相互独立6、在数据分析中，选择合适的数据分析方法至关重要。关于描述性统计分析和推断性统计分析，以下叙述不正确的是（）A.描述性统计分析主要用于对数据的集中趋势、离散程度和分布形态进行描述和总结B.推断性统计分析则是基于样本数据对总体特征进行估计和假设检验C.描述性统计分析只能提供数据的基本信息，对于深入了解数据的内在规律和关系作用有限D.在实际应用中，通常先进行描述性统计分析，然后根据研究目的和数据特点选择是否进行推断性统计分析7、在建立回归模型时，如果数据存在异方差性，以下哪种方法可以解决这个问题？（）A.加权最小二乘法B.岭回归C.套索回归D.以上都不是8、对于一个包含大量重复数据的数据表，以下哪种操作可以有效地减少数据存储空间？（）A.建立索引B.数据压缩C.数据分区D.数据清理9、在进行数据可视化时，若要展示数据的层次结构，以下哪种图表较为合适？（）A.树形图B.旭日图C.和弦图D.以上都是10、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11、在数据分析中，数据分析的结果需要进行解释和评估。以下关于结果解释和评估的描述中，错误的是？（）A.结果解释应该结合问题的背景和目的，进行合理的分析和推断B.结果评估应该使用客观的指标和方法，进行准确的评价和判断C.结果解释和评估可以根据需要进行调整和修改，以满足不同的需求D.结果解释和评估只需要关注数据分析的结果，无需考虑数据的质量和可靠性12、在数据预处理中，处理异常值是重要的环节。假设我们有一个包含员工工资的数据集，以下关于异常值处理的描述，正确的是：（）A.直接删除异常值，不进行任何进一步的分析B.异常值一定是错误的数据，必须修正C.分析异常值产生的原因，根据具体情况决定处理方式D.异常值对数据分析没有任何影响，无需关注13、在进行数据关联分析时，需要找出不同变量之间的关系。假设要分析消费者的购买行为与广告投放之间的关联，数据量庞大且变量众多。以下哪种关联分析方法在处理这种复杂的商业数据时更能发现有价值的关联规则？（）A.Apriori算法B.FP-Growth算法C.Eclat算法D.以上算法效果相同14、在数据分析中，数据质量问题的根源可能来自多个方面。以下关于数据质量问题根源的说法中，错误的是？（）A.数据质量问题可能源于数据采集过程中的错误和不规范B.数据质量问题可能由于数据存储和管理不善导致C.数据质量问题可能是由于数据分析方法不当引起的D.数据质量问题只与数据本身有关，与数据处理的过程和人员无关15、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，不重视这一环节二、简答题（本大题共3个小题，共15分)1、（本题5分）说明在数据分析中如何进行数据的预处理以适应深度学习模型？请阐述包括数据归一化、数据增强等方法，并举例说明。2、（本题5分）阐述在数据分析中，如何进行数据的因果推断，包括常用的方法和技术，以及在实际问题中的应用和限制。3、（本题5分）解释数据仓库中的数据刷新机制，说明如何确保数据的及时性和准确性，包括全量刷新和增量刷新。三、论述题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）在物流行业的运输路径优化中，如何结合实时交通数据和客户需求数据，运用智能算法找到最优的运输路径。2、（本题5分）医疗行业积累了大量的患者数据，包括病历、诊断结果、治疗方案等。论述如何利用数据分析技术挖掘这些数据中的潜在模式和规律，以辅助疾病诊断、治疗方案优化以及医疗资源的合理分配，并探讨数据分析在医疗领域面临的伦理和法律问题。3、（本题5分）在影视娱乐行业，观众的观看行为和评价数据对于内容创作和推荐具有重要意义。以某在线视频平台为例，分析如何运用数据分析来制作受欢迎的影视作品、优化内容推荐算法、评估用户满意度，以及如何平衡个性化推荐和热门内容推荐。4、（本题5分）在医疗健康管理中，如何利用可穿戴设备收集的数据进行健康监测和疾病预警，提供个性化的健康管理方案。5、（本题5分）在金融投资组合管理中，如何运用数据分析进行资产配置和风险分散，实现投资收益的最大化。四、案例分析题（本大题共3个小题，共30分)1、（本题10分）某超市的日用品类目记录了销售数据，包括品牌、商品种类、价格、促销方式、销售数量等。分析不同品牌和