广西自然资源职业技术学院《数据分析与商务智能》2023-2024学年第二学期期末试卷

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《数据分析与商务智能》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、在数据分析的风险评估中，假设要评估一个投资项目的风险水平。以下哪种方法可能更全面地考虑各种不确定性和潜在损失？（）A.敏感性分析，研究参数变化的影响B.蒙特卡罗模拟，随机生成多种可能结果C.风险矩阵，评估风险的可能性和影响程度D.不进行风险评估，盲目投资2、数据分析中的探索性数据分析（EDA）有助于理解数据的特征和分布。假设我们正在分析一个关于股票市场的数据集，包括股票价格、成交量等变量。在进行EDA时，以下哪种可视化方法可能最有助于发现价格和成交量之间的潜在关系？（）A.柱状图B.折线图C.散点图D.箱线图3、数据分析中的假设检验用于判断样本数据是否支持对总体的某种假设。假设我们想要检验一种新的营销策略是否显著提高了产品的销售额，设定显著性水平为0.05。如果计算得到的p值小于0.05，我们可以得出什么结论？（）A.新的营销策略显著提高了销售额B.新的营销策略没有显著提高销售额C.无法确定新策略对销售额的影响D.以上结论都不正确4、数据分析中的文本分析用于处理非结构化的文本数据。假设要从大量的客户评论中提取关键信息和情感倾向，以下关于文本分析方法的描述，正确的是：（）A.仅使用简单的关键词计数，不考虑文本的语义和语境B.不进行文本的预处理和清洗，直接应用分析算法C.采用自然语言处理技术，包括词法分析、句法分析、情感分析等，对文本进行预处理、特征提取和建模，以准确理解和挖掘文本中的信息D.认为文本分析结果一定准确可靠，不需要人工验证和修正5、在处理大数据时，分布式计算框架发挥了重要作用。以下关于分布式计算框架的描述，正确的是：（）A.Hadoop仅适用于数据存储，不支持数据处理B.Spark相比Hadoop，在迭代计算方面性能更优C.分布式计算框架可以解决数据的一致性问题，但无法提高计算效率D.分布式计算框架中的节点之间不需要进行通信和协调6、在数据分析中，数据仓库的架构有很多种，其中星型架构是一种常用的架构。以下关于星型架构的描述中，错误的是？（）A.星型架构由事实表和维度表组成B.事实表中包含了大量的详细数据，维度表中包含了对事实表的描述信息C.星型架构的数据查询效率较高，适用于大规模数据集D.星型架构的设计和维护比较复杂，需要专业的技术和知识7、在数据库管理中，若要确保数据的一致性和完整性，通常会使用哪种约束？（）A.主键约束B.外键约束C.唯一约束D.以上都是8、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9、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10、数据分析中的数据可视化有助于直观理解数据。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.使用饼图，因为它能清晰展示各地区销售额占比B.采用折线图，以反映销售额随地区的变化趋势C.运用柱状图，直观比较不同地区销售额的差异D.选择箱线图，全面展示销售额的分布特征，包括四分位数和异常值11、对于一个包含大量文本数据的数据集，若要进行情感分析，以下哪种技术可能会被用到？（）A.自然语言处理B.图像识别C.语音识别D.机器学习12、假设我们要评估一个分类模型的性能，除了准确率外，以下哪个指标还能反映模型对于不同类别的区分能力？（）A.召回率B.F1值C.均方误差D.混淆矩阵13、数据分析中的数据质量评估是确保数据可靠性的关键步骤。假设要评估一个新收集的数据集的质量，以下关于数据质量评估指标的描述，正确的是：（）A.只关注数据的准确性，忽略完整性和一致性B.不制定明确的评估指标和标准，主观判断数据质量C.综合考虑准确性、完整性、一致性、时效性、可用性等指标，制定量化的评估标准和方法，对数据质量进行全面评估，并提出改进措施D.认为数据质量评估是一次性的工作，不需要持续监测和改进14、在数据分析的关联规则挖掘中，以下关于支持度和置信度的说法，错误的是（）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事务中同时包含结果项集的概率C.支持度和置信度越高，关联规则越有价值D.只考虑支持度和置信度就可以确定有效的关联规则15、假设要分析一个医疗保健系统中的患者病历数据，包括诊断结果、治疗方案、康复情况等，以发现疾病的趋势和治疗效果的影响因素。考虑到医疗数据的敏感性和隐私性，以下哪个方面需要特别注意？（）A.数据加密和安全保护B.快速得出分析结果C.忽略数据的隐私问题D.公开所有数据以获取更多帮助二、简答题（本大题共3个小题，共15分)1、（本题5分）说明数据挖掘中的分类和预测任务的区别，举例说明它们在实际应用中的场景，并解释如何选择合适的算法来完成这些任务。2、（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。3、（本题5分）阐述数据分析中的模型融合中的Stacking方法的原理和步骤，并举例说明如何通过Stacking提高模型的预测性能。三、论述题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）电商品牌建设中，如何通过数据分析来塑造品牌形象、提升品牌知名度和忠诚度？请论述品牌相关数据的收集和分析方法，以及基于数据的品牌营销策略制定。2、（本题5分）交通领域的拥堵和出行需求管理需要数据分析的支持。以某城市的交通管理部门为例，讨论如何利用数据分析来优化交通信号灯设置、预测出行需求、规划公共交通线路，以及如何整合多源交通数据和应对数据更新的及时性问题。3、（本题5分）金融投资组合管理中，如何运用数据分析来选择资产、分散风险和优化收益？请论述数据分析在投资决策中的作用、模型的构建和风险控制方法。4、（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。5、（本题5分）在金融衍生品的定价中，如何运用数据分析和数学模型确定合理的价格，管理市场风险。四、案例分析题（本大题共3个小题，共30分)1、（本题10分）某网约车平台收集了司机和乘客的行