广州科技职业技术大学《数据挖掘概论》2023-2024学年第一学期期末试卷

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页广州科技职业技术大学《数据挖掘概论》

2023-2024学年第一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、数据分析中的主成分分析（PCA）用于数据降维。假设我们有一个高维的数据集。以下关于主成分分析的描述，哪一项是不准确的？（）A.主成分是原始变量的线性组合，能够保留数据的主要信息B.通过计算协方差矩阵的特征值和特征向量来确定主成分C.主成分分析可以消除变量之间的相关性，使数据更易于分析D.主成分分析后的维度数量是固定的，不能根据需要进行调整2、对于一个存在异常值的数据集合，以下哪种描述性统计量对异常值较为敏感？（）A.中位数B.众数C.均值D.四分位数3、数据挖掘技术在发现数据中的潜在模式和关系方面发挥着重要作用。假设我们要从电商网站的用户购买记录中挖掘用户的购买行为模式。以下关于数据挖掘的描述，哪一项是不正确的？（）A.关联规则挖掘可以发现不同商品之间的关联关系，帮助进行商品推荐B.分类算法能够根据已知的类别标签对新的数据进行分类预测C.聚类分析将数据分为不同的组，但这些组必须事先定义好D.数据挖掘需要大量的数据和计算资源，同时结果需要进一步的分析和验证4、在数据分析中，数据可视化的目的是为了更好地传达数据的信息。以下关于数据可视化目的的描述中，错误的是？（）A.数据可视化可以帮助人们更直观地理解数据B.数据可视化可以发现数据中的隐藏模式和趋势C.数据可视化可以提高数据的准确性和可靠性D.数据可视化可以增强数据的说服力和影响力5、在数据分析中，对于高维度的数据，例如基因表达数据、图像数据等，需要进行降维处理以简化分析。以下哪种降维方法可能是常用的？（）A.主成分分析（PCA）B.线性判别分析（LDA）C.局部线性嵌入（LLE）D.以上都是6、在数据挖掘中，若要发现数据中隐藏的模式和关联规则，以下哪种算法是常用的？（）A.Apriori算法B.KNN算法C.SVM算法D.随机森林算法7、对于数据可视化，假设要展示不同地区在过去十年间的经济增长趋势。数据涵盖多个指标，且地区之间存在较大差异。为了清晰、直观地呈现数据的变化和对比，以下哪种可视化图表可能是最适合的？（）A.柱状图，分别展示每个地区每年的经济数据B.折线图，呈现每个地区经济数据随时间的变化C.饼图，展示各地区在某一年的经济占比D.箱线图，反映数据的分布情况8、在数据分析中，对于时间序列数据，例如股票价格、气温变化等，需要进行预测和趋势分析。以下哪种方法可能在处理时间序列数据时表现较好？（）A.ARIMA模型B.决策树C.朴素贝叶斯D.以上都不是9、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10、数据挖掘是从大量数据中发现潜在模式和知识的过程。假设一家电商企业想要通过数据挖掘来发现客户的购买行为模式，以便进行精准营销。以下哪种数据挖掘技术可能最为适用？（）A.关联规则挖掘B.分类算法C.聚类分析D.预测分析11、数据分析中的数据可视化能够帮助我们更直观地理解数据。假设要展示不同地区在过去十年间的经济增长趋势，以下关于数据可视化的描述，哪一项是不正确的？（）A.可以使用折线图清晰地呈现经济指标随时间的变化B.柱状图能够有效地对比不同地区在特定时间点的经济数值C.为了使图表更美观，可以添加过多的装饰元素，即使这可能会干扰数据的解读D.选择合适的颜色和标记，能够增强图表的可读性和吸引力12、数据分析中常用的软件有很多，其中Excel是一种广泛使用的工具。以下关于Excel在数据分析中的作用，错误的是？（）A.Excel可以进行数据的输入、编辑和存储B.Excel可以进行简单的数据分析，如计算均值、标准差等C.Excel可以制作各种类型的图表，进行数据可视化D.Excel可以处理大规模的数据集，适用于复杂的数据分析任务13、数据挖掘是从大量数据中发现潜在模式和知识的过程。假设你在一个电商网站的交易数据中进行数据挖掘，旨在发现客户的购买行为模式。以下关于数据挖掘技术的选择，哪一项是最有可能有效的？（）A.使用关联规则挖掘，找出经常一起购买的商品组合B.应用决策树算法进行分类，预测客户是否会购买某类商品C.利用聚类分析将客户分为不同的群体，基于群体特征进行营销D.以上三种技术结合使用，全面挖掘数据中的潜在信息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、在进行数据分析时，选择合适的统计指标能够更好地描述数据特征。假设我们有一组学生的考试成绩数据，以下关于统计指标选择的描述，正确的是：（）A.计算均值可以准确反映学生成绩的平均水平，不受极端值影响B.中位数能够避免极端值的干扰，更好地代表成绩的一般水平C.众数适用于描述成绩的集中趋势，尤其当数据分布均匀时D.方差越大，说明学生成绩越稳定，教学质量越高16、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17、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。以下关于数据清洗的描述，哪一项是不正确的？（）A.可以通过删除包含大量缺失值的记录来简化数据，但可能会丢失有价值的信息B.对于错误的数据，可以根据数据的分布和逻辑关系进行修正或删除C.重复记录的处理只需保留其中一条，对分析结果没有实质性影响D.数据清洗的目的是提高数据质量，为后续的分析提供可靠的数据基础18、在数据预处理阶段，若发现数据中存在大量缺失值，以下哪种处理方法较为合适？（）A.直接删除含缺失值的记录B.用均值或中位数填充缺失值C.根据其他变量推测缺失值D.以上方法均可19、在进行回归分析时，如果残差不满足正态分布，可能会对模型产生什么影响？（）A.影响模型的准确性B.导致系数估计有偏差C.模型的预测能力下降D.以上都是20、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21、假设要分析某公司产品在不同市场的销售趋势，同时考虑市场的竞争情况和宏观经济环境，以下哪种分析方法较为综合？（）A.情景分析B.敏感性分析C.蒙特卡罗模拟D.以上都不是22、在数据分析中，建立回归模型用于预测是常见的任务。假设我们要根据房屋的面积、位置和房龄等因素来预测房价，以下哪种回归模型可能在这种情况下表现较好？（）A.线性回归B.逻辑回归C.多项式回归D.岭回归23、在数据分析中，数据分析报告是一种重要的成果输出形式。以下关于数据分析报告的描述中，错误的是？（）A.数据分析报告应该包括问题的背景、分析的方法、结果的呈现和结论的建议等内容B.数据分析报告应该使用简洁明了的语言，避免使用专业术语和复杂的公式C.数据分析报告应该具有逻辑性和条理性，便于读者理解和接受D.数据分析报告的结果可以根据需要进行调整和修改，以满足不同的需求24、在数据分析中，若要检验数据是否来自于某个特定的分布，应使用哪种检验方法？（）A.卡方拟合优度检验B.Kolmogorov-Smirnov检验C.Shapiro-Wilk检验D.以上都是25、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模型二、简答题（本大题共4个小题，共20分)1、（本题5分）在数据分析中，如何评估数据的可信度和可靠性？请说明评估的方法和指标，并举例说明在不同数据源中的应用。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）解释数据可视化中的动态可视化，说明如何通过动态效果展示数据随时间或其他变量的变化，举例说明其应用场景。4、（本题5分）在数据挖掘中，如何处理噪声数据？请介绍噪声数据的处理方法和技术，如滤波、平滑等，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）某在线古玩交易平台掌握了交易数据、藏品类别、买家偏好等。提升平台的信誉和交易安全性。2、（本题5分）一家房地产公司拥有楼盘销售数据，包括楼盘位置、户型、面积、价格、销售进度等。研究不同户型和面积的楼盘在不同位置的销售情况和价格走势。3、（本题5分）某在线医疗平台的康复治疗服务数据包含治疗项目、治疗周期、费用、患者康复效果等。分析治疗项目和治疗周期对费用和患者康复效果的影响。4、（本题5分）一家运动品牌的户外装备销售数据涵盖产品类型、价格、销售地区、季节因素等。研究不同销售地区在不同季节对户外装备的需求和价格敏感度。5、（本题5分）某社交游戏平台存有用户的游戏行为数据，如游戏时长、游戏等级、社交互动、充值金额等。分析用户的社交互动与充值金额之间的关联以及游戏时长对等级提升的影响。四、论述题（本大题共3个小题，共30分)1、（本题10分）能源行业面临着资源优化配置和节能减排的挑战。选取一家能源企业，论述如何利用数据分析来优化能源生产和配送，例如能源消耗预测、智能电网管理、可再生能源整合，以及如