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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页贵州财经大学《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、在进行数据分析的实验时,交叉验证是常用的评估模型稳定性的方法。假设你在比较不同的分类算法,以下关于交叉验证策略的选择,哪一项是最合理的?()A.简单随机划分数据集,进行多次训练和验证B.使用K折交叉验证,平均多个结果以获得更可靠的评估C.采用留一法交叉验证,确保每个样本都被用于验证D.不进行交叉验证,只进行一次训练和验证2、在数据分析中,若要比较不同组数据的离散程度,以下哪个指标可以使用?()A.方差B.均值C.中位数D.众数3、在数据分析的方差分析(ANOVA)中,以下关于组间方差和组内方差的描述,错误的是()A.组间方差反映了不同组之间的差异B.组内方差反映了组内个体之间的差异C.如果组间方差显著大于组内方差,说明不同组之间存在显著差异D.组间方差和组内方差的比值越大,越说明组间差异不显著4、在数据分析的过程中,数据的预处理和特征工程可能会占用大量时间。假设你面临时间紧迫的情况,以下关于时间分配的策略,哪一项是最明智的?()A.跳过预处理和特征工程,直接进行建模分析B.减少数据清洗的工作,重点放在特征工程上C.合理分配时间,确保预处理和特征工程的质量,以提高模型性能D.把大部分时间花在模型选择和调优上,忽略数据准备5、数据分析中的模型融合可以结合多个模型的优势提高性能。假设已经建立了多个不同的预测模型,如线性回归、决策树和随机森林,要将它们融合以获得更准确的预测结果。以下哪种模型融合策略在这种情况下更有可能提高预测精度?()A.简单平均融合B.加权平均融合C.基于投票的融合D.以上方法效果相同6、数据分析中的关联规则挖掘可以发现数据中项之间的关联关系。假设我们要分析超市购物篮数据。以下关于关联规则挖掘的描述,哪一项是错误的?()A.支持度表示项集在数据集中出现的频率B.置信度表示在包含前提项集的情况下,包含结果项集的概率C.提升度大于1表示关联规则是有效的,小于1表示是无效的D.关联规则挖掘只能发现简单的两两关联关系,不能处理复杂的关联模式7、在数据分析中,假设检验是一种常用的统计方法。假设要检验一种新的教学方法是否能显著提高学生的成绩,以下关于假设检验的描述,哪一项是不准确的?()A.首先需要提出原假设和备择假设,然后根据样本数据计算检验统计量B.如果p值小于预先设定的显著性水平,就拒绝原假设,认为新教学方法有效C.假设检验的结果完全取决于样本数据的大小和分布,与研究问题的实际情况无关D.可以通过控制样本量和显著性水平来平衡检验的灵敏度和特异性8、在进行数据可视化时,颜色的选择和使用可以影响可视化的效果。假设我们要在一个图表中区分不同的类别,以下哪个关于颜色选择的原则是重要的?()A.对比度高B.符合文化和认知习惯C.考虑色盲人群的可辨识度D.以上都是9、对于一个具有多个分类变量的数据集,若要分析不同类别之间的差异,应选择哪种统计分析方法?()A.方差分析B.独立性检验C.相关分析D.描述性统计10、数据分析中的回归分析用于研究变量之间的关系。假设要探究广告投入与产品销售额之间的关系,以下关于回归分析的描述,正确的是:()A.简单线性回归一定能准确反映两者的关系,无需考虑其他因素B.不考虑数据的正态性和方差齐性,直接进行回归分析C.在进行回归分析前,对数据进行预处理和假设检验,选择合适的回归模型,并评估模型的拟合优度和显著性D.只关注回归方程的系数,不考虑模型的残差和预测能力11、假设要对大量数据进行快速排序,以下哪种算法在平均情况下性能较好?()A.冒泡排序B.插入排序C.快速排序D.选择排序12、在数据分析中,数据预处理包括数据标准化、归一化等操作。假设要对不同量级的数据进行处理,以下关于数据预处理的描述,哪一项是不准确的?()A.标准化可以将数据转换为均值为0,标准差为1的分布,使得不同特征具有可比性B.归一化可以将数据映射到特定的区间,如[0,1],但可能会改变数据的分布C.数据预处理对后续的分析和建模影响不大,可以根据个人喜好选择是否进行D.对于数值型数据和分类型数据,需要采用不同的数据预处理方法13、在进行数据可视化时,若要展示多个变量之间的相关性,以下哪种图表较为合适?()A.热力图B.平行坐标图C.桑基图D.以上都是14、在数据分析中,数据抽样的方法有很多,其中随机抽样是一种常用的方法。以下关于随机抽样的描述中,错误的是?()A.随机抽样可以保证样本的代表性和随机性B.随机抽样可以减少数据的数量和复杂度C.随机抽样可以提高数据分析的效率和准确性D.随机抽样只适用于大规模数据集,对于小数据集无法使用15、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。为了得到准确和可靠的分析结果,需要对数据进行有效的清洗。以下哪种数据清洗方法在处理这种复杂的数据质量问题时最为有效?()A.直接删除包含缺失值或错误数据的记录B.采用均值或中位数填充缺失值C.通过数据验证规则纠正错误数据D.以上方法结合使用二、简答题(本大题共3个小题,共15分)1、(本题5分)简述强化学习的概念和应用场景,说明其与监督学习和无监督学习的区别,并举例说明强化学习在数据分析中的应用。2、(本题5分)在进行分类任务时,对比决策树、随机森林和支持向量机等算法的优缺点,以及如何根据数据特点选择合适的分类算法。3、(本题5分)在数据可视化中,如何设计有效的数据故事?请说明数据故事的结构和元素,并举例说明在数据报告中的应用。三、论述题(本大题共5个小题,共25分)1、(本题5分)制造业的精益生产管理可以借助数据分析来实现持续改进。请探讨如何运用生产过程数据来识别浪费、优化流程和提高生产效率,同时推动员工参与和文化变革。2、(本题5分)对于企业的供应链风险管理,论述如何运用数据分析识别潜在的风险因素,制定风险应对策略,保障供应链的稳定性。3、(本题5分)体育行业利用数据分析来评估运动员表现、制定训练计划、预测比赛结果等。讨论如何通过数据分析提升团队和运动员的竞技水平,以及如何将数据分析应用于体育赛事的运营和观众体验的优化。4、(本题5分)在医疗科研领域,临床实验数据、基因数据等大量产生。详细论述如何运用数据分析,例如疾病标志物发现、药物研发辅助等,加速医疗科研进展,同时分析在数据质量控制、生物信息学专业知识要求和伦理审查方面的挑战及解决办法。5、(本题5分)在电商退货管理中,数据分析可以帮助降低成本和提高客户满意度。以某大型电商企业为例,论述如何运用数据分析来预测退货率、分析退货原因、改进产品质量和服务,以及如何建立有效的退货处理流程。四、案例分析题(本大题共3个小题,共30分)1、(本题10分)某在线英语绘本阅读平台收集了用户阅读数据、绘本难度
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