陕西经济管理职业技术学院《数据挖掘》2023-2024学年第二学期期末试卷

站名：站名：年级专业：姓名：学号：凡年级专业、姓名、学号错写、漏写或字迹不清者，成绩按零分记。…………密………………封………………线…………第1页，共1页陕西经济管理职业技术学院

《数据挖掘》2023-2024学年第二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20个小题，每小题2分，共40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、在数据清洗过程中，若发现数据存在异常值，以下哪种处理方式较为合理？（）A.直接删除异常值B.对异常值进行修正C.将异常值视为缺失值处理D.分析异常值产生的原因后再决定处理方式2、在数据分析中，抽样是获取代表性数据的常用方法。假设要从一个大型数据库中抽取样本以估计总体特征，以下关于抽样方法选择的描述，正确的是：（）A.采用简单随机抽样，不考虑总体的结构和特征B.随意选择抽样方法，不考虑样本的代表性和误差C.根据总体的特点和研究目的，选择合适的抽样方法，如分层抽样、系统抽样等，并控制抽样误差D.为了方便，抽取少量样本，不考虑样本量对结果的影响3、关于数据分析中的数据降维，假设数据集具有高维度，但其中可能存在冗余和无关的特征。为了减少计算复杂度并提高分析效率，以下哪种降维方法可能是有效的？（）A.主成分分析（PCA），提取主要成分B.线性判别分析（LDA），考虑类别信息C.局部线性嵌入（LLE），保留局部结构D.不进行降维，直接处理高维数据4、在进行数据可视化时，若要展示数据的比例关系，以下哪种图表较为合适？（）A.柱状图B.饼图C.折线图D.箱线图5、数据分析中的模型选择需要根据问题的特点和数据的性质来决定。假设要预测股票价格的短期波动，数据具有高噪声和非线性特征。以下哪种模型在处理这种复杂的金融数据时更有可能取得较好的预测效果？（）A.线性回归模型B.决策树模型C.支持向量回归模型D.深度学习模型6、数据可视化在数据分析中有助于直观地理解数据。假设要展示不同地区的销售额分布情况，以下关于数据可视化选择的描述，正确的是：（）A.使用折线图，因为它能够清晰地显示销售额随时间的变化趋势B.采用柱状图，能直观对比不同地区销售额的差异C.选择饼图，以便准确呈现各地区销售额占总销售额的比例D.运用散点图，可分析销售额与其他相关因素的关系7、在数据库中，若要执行事务处理以确保数据的一致性，以下哪个特性是关键的？（）A.原子性B.一致性C.隔离性D.持久性8、在数据分析项目中，数据分析师需要与不同部门进行沟通合作。以下关于跨部门沟通的描述，错误的是：（）A.明确各部门的需求和期望有助于提高合作效率B.数据分析师应该主导整个项目，无需考虑其他部门的意见C.建立良好的沟通机制可以及时解决问题和避免冲突D.理解不同部门的业务知识对于数据分析的结果应用至关重要9、关于数据分析中的客户细分，假设要根据客户的购买行为、人口统计信息和在线活动将客户分为不同的细分群体。以下哪种细分方法可能更能揭示客户的潜在需求和行为模式？（）A.RFM模型，基于消费频率、金额和最近消费时间B.基于聚类的细分，自动发现相似群体C.基于决策树的细分，根据规则划分D.不进行客户细分，对所有客户采用相同的策略10、当分析两个连续变量之间的线性关系时，以下哪个统计量的值在-1到1之间？（）A.相关系数B.决定系数C.方差膨胀因子D.协方差11、在数据分析中，数据挖掘是一种高级的技术。以下关于数据挖掘的描述中，错误的是？（）A.数据挖掘可以从大量的数据中发现隐藏的模式和规律B.数据挖掘可以使用机器学习算法进行数据的分类、聚类和预测C.数据挖掘需要专业的技术和知识，对于普通用户来说难以掌握D.数据挖掘的结果一定是准确无误的，可以直接用于决策12、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。为了得到高质量、准确且可用的数据，以下哪种数据清洗方法通常是首先考虑的？（）A.直接删除包含缺失值或错误数据的记录B.采用合适的方法填充缺失值，例如使用均值、中位数或其他统计值C.对重复记录进行随机选择保留D.忽略数据中的问题，直接进行分析13、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14、在数据分析的过程中，当面对一个包含大量用户消费行为数据的数据集，需要找出影响用户购买决策的关键因素，例如产品价格、促销活动、用户评价等。假设数据的维度众多，关系复杂，以下哪种数据分析方法可能最为有效？（）A.描述性统计分析B.相关性分析C.因子分析D.回归分析15、在数据可视化中，选择合适的图表类型对于清晰传达信息至关重要。假设要展示不同地区在过去十年间的人口增长趋势，以下哪种图表可能是最合适的？（）A.饼图B.雷达图C.折线图D.气泡图16、在数据分析中，聚类算法用于将数据分为不同的组。假设我们要对客户进行细分。以下关于聚类算法的描述，哪一项是错误的？（）A.K-Means算法需要事先指定聚类的数量B.层次聚类可以形成层次结构的聚类结果C.聚类算法的结果是唯一确定的，不受初始值和参数的影响D.可以根据业务需求和数据特点选择合适的聚类算法17、数据分析中的文本分类任务可以使用多种机器学习算法。假设我们要对大量的新闻文章进行分类，以下哪种算法在处理文本分类时可能需要更多的特征工程工作？（）A.决策树B.支持向量机C.朴素贝叶斯D.随机森林18、数据分析中的时间序列分析常用于预测未来趋势。假设要预测未来一个月的某商品销售量，该商品的销售数据具有明显的季节性和趋势性。以下哪种时间序列预测模型在这种情况下更有可能提供准确的预测？（）A.移动平均模型B.指数平滑模型C.ARIMA模型D.Prophet模型19、在进行数据清洗时，发现数据存在重复记录。以下哪种方法可以有效地去除重复记录？（）A.手动筛选B.使用数据库的去重功能C.随机删除一部分重复记录D.对重复记录进行合并20、在数据库设计中，若要存储学生的课程成绩，以下哪种数据类型较为合适？（）A.整数型B.浮点型C.字符型D.日期型二、简答题（本大题共3个小题，共15分)1、（本题5分）描述数据分析中的模型评估中的混淆矩阵的构成和用途，说明如何通过混淆矩阵计算准确率、召回率等指标，并举例说明。2、（本题5分）解释决策树算法的原理和构建过程，举例说明其在分类和预测问题中的应用，并讨论如何避免决策树的过拟合。3、（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。三、案例分析题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）一家房地产开发商的商业地产项目存有数据，包括项目位置、建筑面积、租金水平、入驻企业类型等。研究项目位置和建筑面积对租金水平和入驻企业类型的影响。2、（本题5分）一家手机应用商店记录了应用的下载数据，包括应用类型、下载量、评分、更新频率等。探讨不同类型应用的下载量与评分的相关性以及更新频率的作用。3、（本题5分）某游戏公司记录了玩家的游戏行为、充值记录、在线时长等数据。探讨如何利用这些数据提高游戏的用户留存率和盈利能力。4、（本题5分）某在线票务平台收集了不同演出、赛事的票务销售数据、观众座位选择、退票情况等。分析如何依据这些数据优化票务定价和场馆座位安排。5、（本题5分）某旅游服务公司掌握了不同旅游线路的预订热度、游客反馈、成本构成等。思考如何