學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號…………密…………封…………線…………內…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁浙江財經大學

《數據挖掘》2022-2023學年第一學期期末試卷題號一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共15個小題，每小題2分，共30分．在每小題給出的四個選項中，只有一項是符合題目要求的．）1、數據分析中的數據可視化能夠幫助我們更直觀地理解數據。假設要展示一個公司在過去十年中不同產品的銷售額變化趨勢，同時要對比不同地區的銷售情況。以下哪種數據可視化方式最能清晰地呈現這些信息，便于分析和決策？（）A.折線圖B.柱狀圖C.餅圖D.箱線圖2、數據分析中的文本挖掘用于從文本數據中提取有價值的信息。假設要分析大量的客戶評論數據，以了解客戶對產品的滿意度，以下哪種技術可能是關鍵的第一步？（）A.詞頻統計B.情感分析C.主題建模D.命名實體識別3、假設要分析一個城市的交通流量數據，以優化交通信號燈的設置和道路規劃。數據包括不同時間段、不同路段的車流量、車速等信息。為了找到交通擁堵的規律和原因，以下哪個分析角度可能是關鍵的？（）A.時空分析B.基于車型的分類分析C.只關注高峰時段的分析D.隨機抽樣分析4、在數據分析的過程中，數據清洗是至關重要的一步。假設你獲取了一份包含大量客戶信息的數據集，其中存在缺失值、錯誤數據和重復記錄等問題。以下關于數據清洗方法的選擇，哪一項是最為關鍵的？（）A.直接刪除包含缺失值或錯誤數據的記錄，以保持數據的簡潔性B.采用均值或中位數來填充缺失值，不考慮數據的分布特征C.通過數據驗證和邏輯檢查來修正錯誤數據，并去除重復記錄D.忽略數據中的問題，直接進行后續的分析5、在數據分析中，若要對數據進行預處理以去除噪聲，以下哪種方法可能會被使用？（）A.中值濾波B.均值濾波C.高斯濾波D.以上都是6、在數據分析中，數據可視化的目的不僅僅是展示數據。以下關于數據可視化目的的說法中，錯誤的是？（）A.數據可視化的目的是幫助人們更好地理解數據，發現數據中的規律和趨勢B.數據可視化的目的是提高數據分析的效率，減少分析時間和成本C.數據可視化的目的是增強數據的說服力和影響力，使分析結果更容易被接受D.數據可視化的目的是為了讓數據分析報告看起來更漂亮，沒有其他實際作用7、數據分析中，數據安全是至關重要的問題。以下關于數據安全的說法中，錯誤的是？（）A.數據安全包括數據的保密性、完整性和可用性等方面B.數據安全問題可能會導致數據泄露、篡改和丟失等嚴重后果C.采取加密、備份和訪問控制等措施可以提高數據的安全性D.數據安全只需要在數據存儲和傳輸過程中關注，在數據分析過程中無需考慮8、數據分析中的隨機森林是一種集成學習算法。假設我們使用隨機森林進行分類任務，以下哪個因素會影響隨機森林的性能？（）A.決策樹的數量B.特征的隨機選擇C.樣本的隨機抽樣D.以上都是9、假設要分析某產品在不同地區的銷售情況，同時考慮地區的經濟發展水平和人口密度等因素，以下哪種分析方法較為合適？（）A.方差分析B.多元回歸分析C.因子分析D.對應分析10、在數據分析中，模型評估不僅要看準確率等指標，還要考慮模型的可解釋性。假設要解釋一個決策樹模型的決策過程，以下關于模型可解釋性的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以通過查看決策樹的結構和節點的分裂條件來理解模型的決策邏輯B.特征重要性評估可以幫助確定哪些特征對模型的決策影響較大C.模型的可解釋性只對簡單模型如決策樹重要，對于復雜模型如深度學習模型不重要D.向業務人員和決策者解釋模型的決策過程，有助于增強對模型的信任和應用11、在數據分析中，數據清洗是非常重要的一步。以下關于數據清洗的描述，錯誤的是：（）A.數據清洗旨在處理缺失值、異常值和重復值等問題B.可以通過刪除包含缺失值的整行數據來進行處理C.對于異常值，應一律刪除以保證數據的準確性D.重復值的處理需要根據具體情況決定保留或刪除12、在進行數據分析時，如果數據不符合正態分布，以下哪種統計方法可能不再適用？（）A.t檢驗B.方差分析C.線性回歸D.以上都是13、對于一個分類問題，若訓練集的準確率很高，但測試集的準確率很低，可能的原因是？（）A.模型過擬合B.模型欠擬合C.數據有偏差D.特征選擇不當14、對于一個包含大量數值型數據的數據集，若要快速找到數據的中位數，以下哪種算法較為高效？（）A.排序后取中間值B.基于分治思想的算法C.隨機選擇算法D.以上算法效率差不多15、在數據分析中，模型選擇和調優是提高性能的關鍵步驟。假設要在多個分類模型中選擇最優的模型，以下關于模型選擇和調優的描述，哪一項是不準確的？（）A.可以通過交叉驗證等技術來評估不同模型在不同參數下的性能B.網格搜索和隨機搜索是常用的參數調優方法，可以找到較優的參數組合C.模型的復雜度越高，性能就越好，應該優先選擇復雜的模型D.結合業務需求和數據特點，選擇適合的模型和調優方法二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）簡述數據可視化中的地圖可視化，包括地理信息系統（GIS）的應用、熱力圖等，說明其在數據分析中的作用。2、（本題5分）說明在數據倉庫中如何進行數據的更新和維護？請闡述更新的策略和方法，并舉例說明在實際業務中的應用。3、（本題5分）在進行時間序列分析時，如何進行季節性調整？請說明季節性調整的目的和常用方法，并舉例說明其應用。三、論述題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）探討在社交媒體的輿情監測和危機管理中，如何運用數據分析及時發現負面輿情，制定應對策略，維護企業和品牌形象。2、（本題5分）在電商供應鏈金融領域，供應商交易數據、資金流動數據等不斷增多。詳細論述如何運用數據分析，例如供應商信用評估、融資風險控制等，推動電商供應鏈金融發展，同時分析在數據造假防范、金融監管合規和供應鏈穩定性方面的挑戰及解決辦法。3、（本題5分）社交媒體廣告投放需要精準的數據分析。以某社交媒體平臺為例，分析如何利用數據分析來確定目標受眾、優化廣告投放策略、評估廣告效果，以及如何應對廣告欺詐和虛假流量的問題。4、（本題5分）對于企業的市場競爭分析，論述如何運用數據分析監測競爭對手的動態、評估自身的競爭優勢和劣勢，制定相應的競爭策略。5、（本題5分）在醫療臨床研究中，如何通過數據分析來驗證新藥物的療效、評估治療方案的有效性和安全性？請詳細闡述數據分析的方法和流程，以及如何處理臨床試驗數據中的復雜性和不確定性。四、案例分析題（本大題共3個小題，共30分)1、（本題10分）某物流企業掌握了不同運輸方式的成本數據、運輸時效、貨物損壞率等。探討怎樣利用這些數據選擇最優