沈阳航空职业技术学院《数据挖掘与决策管理》2023-2024学年第二学期期末试卷

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《数据挖掘与决策管理》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批阅人一、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、在处理大量数据时，为了提高数据处理效率，以下哪种数据结构更适合快速查找和插入操作？（）A.数组B.链表C.栈D.队列2、在进行数据关联分析时，例如分析超市购物篮中的商品组合。假设发现购买面包的顾客往往也会购买牛奶，这种关联规则具有较高的支持度和置信度。这对超市的营销策略可能有什么启示？（）A.可以将面包和牛奶放在相邻的货架上，方便顾客购买B.降低面包或牛奶的价格，以促进销售C.减少面包或牛奶的库存，避免积压D.这种关联对营销策略没有实际意义3、假设要分析某网站不同页面的访问量分布情况，以下哪种图表能够直观地展示访问量的集中程度和离散程度？（）A.直方图B.箱线图C.小提琴图D.以上都不是4、在处理时间序列数据时，例如股票价格的历史数据。假设要预测未来一段时间的股票价格，以下哪种方法可能会受到数据季节性波动的较大影响？（）A.移动平均法B.指数平滑法C.ARIMA模型D.随机森林模型5、数据挖掘在发现隐藏模式和知识方面发挥着重要作用。假设要从大量销售数据中挖掘潜在的客户购买模式，以下关于数据挖掘技术选择的描述，正确的是：（）A.仅使用关联规则挖掘，不考虑其他技术B.盲目应用所有的数据挖掘算法，不考虑数据特点和业务需求C.结合聚类分析、分类算法和关联规则挖掘等技术，根据数据特点和问题需求选择合适的方法D.认为数据挖掘结果一定准确，无需进一步验证和解释6、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7、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8、在处理时间序列数据时，如果需要预测未来多个时间点的值，以下哪种模型较为适用？（）A.AR模型B.MA模型C.ARMA模型D.ARIMA模型9、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10、数据分析中，数据挖掘的过程包括多个步骤。以下关于数据挖掘过程的说法中，错误的是？（）A.数据挖掘的过程包括数据准备、数据挖掘、结果解释和评估等步骤B.数据准备阶段包括数据清洗、数据集成和数据转换等工作C.数据挖掘阶段可以使用多种算法和技术，如决策树、聚类、关联规则挖掘等D.数据挖掘的结果不需要进行解释和评估，直接应用于实际问题即可11、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12、在进行数据分析时，需要考虑数据的时效性和动态性。假设要分析实时的交通流量数据，以优化交通信号灯控制策略。以下哪种数据分析方法在处理这种实时动态数据时更能及时提供有效的决策支持？（）A.流数据分析B.批量数据分析C.离线数据分析D.以上方法效果相同13、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14、在对一家制造业企业的生产数据进行分析，例如原材料采购、生产流程、产品质量等，以优化生产过程和降低成本。以下哪种数据分析工具可能最适合处理大规模的工业数据？（）A.ExcelB.PythonC.SPSSD.SQL15、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二、简答题（本大题共3个小题，共15分)1、（本题5分）简述数据分析师在项目中的风险管理，包括识别风险、评估风险影响、制定应对策略等，并举例说明可能的风险和应对方法。2、（本题5分）说明在数据分析中如何进行数据的质量监控和预警？请阐述监控的指标、方法和预警机制，并举例说明在生产数据中的应用。3、（本题5分）描述在数据分析中，如何进行模型的部署和上线，包括模型的转换、优化和监控等关键步骤。三、论述题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）对于社交媒体的影响力评估，论述如何运用数据分析衡量用户的影响力和传播效果，为品牌推广和社交营销提供决策支持。2、（本题5分）分析在医疗数据的远程医疗应用中，如何运用数据分析保障医疗服务的质量和安全性，优化远程医疗流程。3、（本题5分）在电商平台的品牌营销中，数据分析能够精准定位目标客户和评估品牌影响力。以某电商平台上的品牌商家为例，阐述如何通过数据分析来制定品牌推广策略、选择合作渠道、评估品牌价值，以及如何利用社交媒体数据提升品牌知名度。4、（本题5分）在电商供应链的协同管理中，如何借助数据分析来实现供应商、生产商和零售商之间的信息共享、需求预测和库存协调？请深入分析数据在供应链协同中的作用、面临的技术障碍和管理挑战。5、（本题5分）在物流配送中心的选址问题中，如何利用数据分析综合考虑交通、成本、需求等因素，选择最优的配送中心位置。四、案例分析题（本大题共3个小题，共30分)1、（本题10分）某社交电商平台记录了用户的分享行为、购买转化率、社群活跃度等数据。研究社交因素对销售的影响，优化平台