浙江汽车职业技术学院《数据分析与应用》2023-2024学年第二学期期末试卷

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《数据分析与应用》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、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2、在数据分析中，数据仓库的建设需要多方面的专业知识。以下关于数据仓库建设所需专业知识的说法中，错误的是？（）A.数据仓库建设需要数据库管理、数据建模、数据分析等方面的专业知识B.数据仓库建设需要了解业务需求和数据特点，以便设计出合适的架构和模型C.数据仓库建设只需要技术人员参与，业务人员不需要了解数据仓库的建设过程D.数据仓库建设需要不断学习和掌握新的技术和方法，以适应不断变化的需求3、在数据挖掘中，若要发现数据中的频繁项集，以下哪种算法是常用的？（）A.FP-Growth算法B.PageRank算法C.LDA算法D.HITS算法4、数据分析中，数据可视化的作用不仅仅是美观。以下关于数据可视化作用的说法中，错误的是？（）A.数据可视化可以帮助人们更直观地理解数据，发现数据中的规律和趋势B.数据可视化可以提高数据分析的效率，减少分析时间和成本C.数据可视化可以增强数据的说服力和影响力，使分析结果更容易被接受D.数据可视化只是为了让数据分析报告看起来更漂亮，对分析结果没有实质性的帮助5、在处理大数据集时，分布式计算框架可以提高计算效率。假设要对海量的用户行为数据进行分析，以下关于分布式计算框架选择的描述，正确的是：（）A.不考虑数据规模和计算需求，随意选择一个分布式框架B.选择一个复杂但功能强大的分布式框架，不考虑团队的技术能力和维护成本C.根据数据特点、计算任务和团队技术水平，选择合适的分布式计算框架，如Hadoop、Spark等，并进行合理的配置和优化D.认为分布式计算框架可以解决所有性能问题，不关注数据的分区和并行处理策略6、在数据分析项目中，数据隐私和安全是重要的考虑因素。假设要处理包含个人敏感信息的数据，以下关于数据隐私保护的描述，正确的是：（）A.不采取任何措施保护数据隐私，直接进行分析B.简单地对敏感数据进行加密，不考虑加密算法的强度和安全性C.制定完善的数据隐私保护策略，采用合适的加密技术、访问控制和数据匿名化方法，确保数据在收集、存储、处理和传输过程中的安全性和合规性D.认为只要数据不泄露，就不需要关注数据的使用目的和用户授权7、在数据分析中，若要对数据进行标准化处理，以下哪种方法较为常见？（）A.Z-score标准化B.Min-Max标准化C.小数定标标准化D.以上都是8、数据分析中的文本挖掘用于从大量文本数据中提取有价值的信息。假设要从客户的评价文本中挖掘他们的满意度，以下关于文本挖掘的描述，哪一项是不正确的？（）A.可以使用词袋模型将文本转换为数值向量，以便进行后续的分析B.情感分析能够判断文本的情感倾向，如积极、消极或中性C.主题模型可以发现文本中的潜在主题，但无法确定每个文本所属的具体主题D.文本挖掘不需要对文本进行预处理，如分词和去除停用词9、在进行数据可视化时，如果数据的量级差异较大，为了更清晰地展示数据分布，以下哪种处理方式较为合适？（）A.使用相同的坐标轴刻度B.对数据进行标准化处理C.只展示部分数据D.采用多个图表分别展示10、假设要分析不同年龄段消费者对某产品的满意度，以下关于数据分组和分析的描述，正确的是：（）A.分组越细，对消费者满意度的分析就越准确B.不考虑样本量的大小，随意划分年龄段进行分组C.对于每个年龄段，只计算满意度的平均值就足够了D.分析不同年龄段满意度的差异时，需要进行假设检验11、数据分析中的数据标注对于监督学习算法至关重要。假设要对图像数据进行分类标注，以下关于数据标注方法的描述，正确的是：（）A.让非专业人员进行标注，不进行质量控制B.不制定标注规范和标准，导致标注结果不一致C.组织专业的标注团队，制定明确的标注规范和流程，进行质量检查和审核，确保标注数据的准确性和一致性D.认为数据标注是简单的任务，不需要投入太多资源和时间12、在数据分析中，抽样是一种常用的方法。以下关于抽样的描述，错误的是：（）A.简单随机抽样保证了每个样本被抽取的概率相等B.分层抽样可以保证样本在不同层次上具有代表性C.整群抽样的效率较高，但精度可能较低D.抽样不会引入偏差，能完全反映总体的特征13、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14、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15、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说法中，错误的是？（）A.数据抽样可以减少数据分析的时间和成本，同时保证样本具有代表性B.随机抽样是一种常用的数据抽样方法，能够确保每个数据点被选中的概率相等C.分层抽样可以根据某些特征将数据分为不同层次，然后从各层次中进行抽样D.数据抽样的样本大小越大，分析结果就越准确，因此应尽量选择大样本二、简答题（本大题共3个小题，共15分)1、（本题5分）解释什么是可解释性人工智能在数据分析中的重要性，列举提高模型可解释性的方法和技术，并举例分析。2、（本题5分）描述数据挖掘中的概率图模型，如贝叶斯网络的概念和应用场景，并举例说明在风险评估中的应用。3、（本题5分）解释什么是多模态数据分析，说明其在融合多种数据类型（如图像、文本、音频）中的应用和挑战，并举例分析。三、论述题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）在电商平台的供应商管理中，数据分析可以评估供应商绩效和合作关系。以某电商平台与供应商的合作为例，讨论如何运用数据分析来监测供应商的交货及时性、产品质量、服务水平，以及如何基于数据分析选择和培育优质供应商。2、（本题5分）在游戏行业，玩家的游戏行为数据、付费数据和游戏评价数据等大量存在。探讨如何利用数据分析方法，比如用户留存策略制定、游戏平衡性调整等，提升游戏的用户体验和盈利能力，同时研究在数据作弊防范、游戏更新频繁和玩家需求多样化方面所面临的困难及解决途径。3、（本题5分）在农业领域，土壤监测数据、气象数据和农作物生长数据等日益增多。分析如何利用数据分析手段，如精准农业决策支持、农作物病虫害预测等，实现农业生产的精细化管理、提高农作物产量和质量，同时探讨在数据标准化、农业专业知识结合和农村地区数据基础设施方面可能面临的问题及应对方法。4、（本题5分）分析在电商平台的跨境电商业务中，如何运用数据分析了解不同国家和地区的消费者需求和市场趋势，优化跨境电商运营。5、（本题5分）在金融科技领域，如何运用数据分析来防范欺诈交易？请详细阐述欺诈交易的特征提取、模型构建以及实时监测方法，并讨论模型的准确性和适应性问题。四、案例分析题（本大题共3个小题，共30分)1、（本题10分）某社交平台收集了用户的注册信息、登录时间、发布内容、关注关