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頁浙江傳媒學院

《數據挖掘與可視化》2023-2024學年第一學期期末試卷題號一二三四總分得分一、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、在數據分析的倫理和法律方面，需要遵循一定的原則和規范。假設你處理的是包含個人敏感信息的數據，以下關于數據處理的做法，哪一項是最符合倫理和法律要求的？（）A.在未獲得授權的情況下，將數據用于其他商業目的B.對數據進行匿名化處理，確保無法追溯到個人身份C.忽視數據的隱私保護，認為分析結果更重要D.隨意分享數據給第三方機構2、假設要分析一個電商平臺的用戶評論數據，以提取用戶的意見和情感傾向。以下哪種自然語言處理技術和方法可能是關鍵的？（）A.詞袋模型B.情感分析C.命名實體識別D.以上都是3、在數據分析中，模型的過擬合和欠擬合是常見的問題。假設要訓練一個預測房價的模型，以下關于防止過擬合和欠擬合的方法描述，正確的是：（）A.不進行數據劃分和交叉驗證，直接在整個數據集上訓練模型B.增加模型的復雜度，不考慮數據的特點和規律C.采用正則化技術、增加數據量、進行特征選擇、使用合適的模型架構和超參數調整等方法，平衡模型的復雜度和擬合能力，避免過擬合和欠擬合D.認為模型的性能只取決于數據，不關注模型的調整和優化4、在數據分析中，需要對缺失值進行處理，例如在一個包含客戶信息的數據集里，部分客戶的年齡數據缺失。以下哪種處理缺失值的方法可能是合適的？（）A.直接刪除包含缺失值的記錄B.用平均值或中位數填充C.根據其他相關變量進行推測填充D.以上都是5、在數據分析中，數據倉庫的性能優化是一個重要的問題。以下關于數據倉庫性能優化的描述中，錯誤的是？（）A.數據倉庫性能優化可以提高數據查詢和分析的效率B.數據倉庫性能優化可以通過優化數據存儲結構、索引設計和查詢語句等方法來實現C.數據倉庫性能優化需要考慮數據的規模、復雜度和使用頻率等因素D.數據倉庫性能優化只需要關注硬件設備的升級和擴展，無需考慮軟件方面的優化6、假設要分析電商平臺上的用戶購買行為隨時間的變化，以下關于時間序列分析的描述，正確的是：（）A.不考慮季節性因素，直接進行時間序列建模B.時間序列分解可以將數據分解為趨勢、季節性和隨機成分，有助于深入分析C.短期的時間序列數據比長期的數據更有分析價值D.時間序列分析只能用于預測未來，不能用于解釋過去的行為模式7、在數據分析中，數據可視化的配色方案選擇也很重要。假設要創建一個展示銷售數據的圖表，以下關于配色方案選擇的描述，正確的是：（）A.隨意選擇喜歡的顏色，不考慮顏色的對比度和可讀性B.使用過于鮮艷和刺眼的顏色組合，以吸引注意力C.遵循色彩理論和設計原則，選擇對比度高、易于區分和視覺舒適的配色方案，使數據清晰可讀，并根據數據的性質和重要性進行顏色映射D.不考慮色盲和色弱人群的觀看體驗，只追求美觀8、在進行數據分析時，選擇合適的算法和模型需要考慮數據的特點和分析目的。假設我們有一個不平衡的數據集，其中一個類別占比極少，以下哪種方法可以處理這種不平衡問題？（）A.過采樣B.欠采樣C.調整分類閾值D.以上都是9、在進行數據分析時，發現數據集中存在一些離群點。對于離群點的處理，以下哪種方法較為恰當？（）A.直接刪除B.視為異常值，進行特殊分析C.用平均值替代D.忽略不管10、在對一個社交媒體平臺的用戶興趣數據進行分析，例如關注的話題、參與的討論組等，以進行精準的廣告投放。以下哪種數據挖掘技術可能在用戶畫像和廣告定向中發揮重要作用？（）A.分類算法B.聚類算法C.關聯規則挖掘D.以上都是11、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12、在處理時間序列數據時，如果需要對數據進行季節性分解，以下哪種方法在Python中常用？（）A.statsmodels庫中的seasonal_decompose函數B.scikit-learn庫中的decomposition模塊C.pandas庫中的resample函數D.matplotlib庫中的plot函數13、數據分析中，數據分析方法的選擇應根據具體問題來確定。以下關于數據分析方法選擇的說法中，錯誤的是？（）A.不同的數據分析方法適用于不同類型的問題和數據，需要根據實際情況進行選擇B.數據分析方法的選擇可以參考前人的研究經驗和案例，但不能完全依賴C.選擇數據分析方法時，應考慮方法的準確性、效率和可解釋性等因素D.數據分析方法一旦確定就不能再進行調整和改變，否則會影響分析結果的可靠性14、在進行數據可視化時，若要同時展示多個變量之間的關系，以下哪種圖表較為合適？（）A.散點圖矩陣B.雷達圖C.熱力圖D.樹狀圖15、在進行時間序列預測時，如果數據存在明顯的周期性，但周期長度不固定，以下哪種方法可能適用？（）A.Prophet模型B.LSTM神經網絡C.動態時間規整D.以上都不是二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）闡述數據分析中的特征工程的主要任務和方法，包括特征提取、選擇和構建，并說明特征工程對模型性能的影響。2、（本題5分）在進行數據分析時，如何處理數據中的長尾分布？闡述應對長尾分布的方法和策略，并舉例說明。3、（本題5分）解釋什么是圖數據分析，說明其在交通網絡、社交關系等領域的應用場景和常用算法，并舉例分析。三、論述題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）醫療健康領域的可穿戴設備產生了個人健康數據，如何對這些數據進行分析以提供個性化的健康建議和疾病預防？請論述數據分析在健康管理中的應用、數據的可靠性驗證以及與醫療機構的整合問題。2、（本題5分）隨著電子商務的迅猛發展，大量的交易數據被生成。論述如何運用數據分析技術，如關聯規則挖掘、聚類分析等，深入挖掘消費者的購買行為模式，從而為電商企業制定精準營銷策略，包括個性化推薦、交叉銷售和客戶細分等，同時分析可能面臨的挑戰及解決方法。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）對于企業的銷售數據，論述如何運用數據挖掘技術發現潛在的客戶群體和市場細分，制定針對性的市場營銷策略。5、（本題5分）探討在社交媒體用戶畫像構建中，如何整合多源數據，包括用戶基本信息、社交行為和興趣愛好等，實現精準的用戶分類和營銷。四、案例分析題（本大題共3個小題，共30分)1、（本題10分）某在線購物平臺保存了用戶的購物車放棄數據、支付失敗記錄、售后反饋等。思考如何通過這些數據改善用戶購物體驗和解