裝訂線裝訂線PAGE2第1頁，共3頁中南民族大學《大數據分析與應用綜合實驗（一）》

2021-2022學年第一學期期末試卷院(系)_______班級_______學號_______姓名_______題號一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共25個小題，每小題1分，共25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、在時間序列數據分析中，預測未來值是一個重要的應用。假設我們有一個股票價格的時間序列數據，想要預測未來一段時間的價格走勢，以下哪種方法可能較為有效？（）A.移動平均法B.指數平滑法C.ARIMA模型D.以上都有可能，取決于數據特點2、在數據分析中，數據挖掘的結果解釋和評估是確保結果可靠性的重要環節。以下關于數據挖掘結果解釋和評估的說法中，錯誤的是？（）A.數據挖掘結果解釋和評估應結合具體的業務問題和背景進行B.數據挖掘結果解釋和評估可以使用統計方法和可視化工具來輔助C.數據挖掘結果解釋和評估應考慮結果的準確性、可靠性和實用性等方面D.數據挖掘結果解釋和評估只需要由數據分析師進行，不需要其他人員參與3、在數據倉庫中，星型模型和雪花模型是常見的數據模型。以下關于這兩種模型的比較，錯誤的是？（）A.星型模型比雪花模型更易于理解B.雪花模型比星型模型更節省存儲空間C.星型模型的查詢效率通常高于雪花模型D.雪花模型比星型模型更適合復雜的業務需求4、在進行數據分析時，如果需要對多個變量進行主成分分析，以下哪個軟件或庫提供了較為方便的實現？（）A.ExcelB.SPSSC.Python的sklearn庫D.以上都是5、數據分析中的特征工程用于創建和選擇對模型有用的特征。假設我們要對一組圖像數據進行分析。以下關于特征工程的描述，哪一項是不準確的？（）A.可以通過提取圖像的顏色、形狀、紋理等特征來表示圖像B.特征選擇可以去除冗余和無關的特征，提高模型的效率和性能C.特征工程只適用于結構化數據，對圖像、音頻等非結構化數據不適用D.可以使用特征縮放、編碼等方法對特征進行預處理6、在數據分析項目中，數據分析師需要與不同部門進行溝通合作。以下關于跨部門溝通的描述，錯誤的是：（）A.明確各部門的需求和期望有助于提高合作效率B.數據分析師應該主導整個項目，無需考慮其他部門的意見C.建立良好的溝通機制可以及時解決問題和避免沖突D.理解不同部門的業務知識對于數據分析的結果應用至關重要7、假設我們正在分析一家公司的銷售數據，以制定營銷策略。以下關于數據分析目的和方法的描述，正確的是：（）A.主要目的是找出銷售額最高的產品，通過簡單排序就能實現B.為了預測未來銷售趨勢，應該使用時間序列分析方法C.分析客戶地域分布對銷售的影響時，無需考慮其他因素D.要評估不同營銷渠道的效果，只需比較銷售額的大小8、在數據分析的假設檢驗中，假設要檢驗一種新的營銷策略是否顯著提高了產品的銷售額。收集了實施前后的銷售數據，以下哪種假設檢驗方法可能是合適的選擇？（）A.t檢驗，比較兩組均值B.方差分析，比較多組均值C.卡方檢驗，檢驗分類變量的關系D.不進行假設檢驗，主觀判斷營銷策略的效果9、在數據清洗過程中，若發現數據存在異常值，以下哪種處理方式較為合理？（）A.直接刪除異常值B.對異常值進行修正C.將異常值視為缺失值處理D.分析異常值產生的原因后再決定處理方式10、對于一個高維度的數據集，若要快速找到與給定數據點最相似的k個數據點，以下哪種算法效率較高？（）A.K-Means算法B.KNN算法C.DBSCAN算法D.層次聚類算法11、在進行數據分析時，有時候需要對多個數據集進行合并和連接。假設我們有兩個數據集，分別包含客戶的基本信息和購買記錄，以下哪種連接方式可以根據共同的客戶ID將兩個數據集合并？（）A.內連接B.外連接C.左連接D.以上都是12、在數據分析的模型評估中，假設建立了一個預測模型，需要評估其性能。除了準確率，以下哪個評估指標對于衡量模型的泛化能力可能更重要？（）A.召回率，衡量模型找到正例的能力B.F1值，綜合考慮準確率和召回率C.均方誤差，用于連續值的預測D.不關注評估指標，認為模型是完美的13、在數據分析中，模型的選擇和調優需要根據數據和問題的特點進行。假設我們要解決一個分類問題。以下關于模型選擇和調優的描述，哪一項是不準確的？（）A.不同的模型在不同的數據集上表現可能不同，需要進行試驗和比較B.可以通過調整模型的超參數來優化模型的性能C.模型越復雜，性能就一定越好，應該優先選擇復雜的模型D.可以使用網格搜索、隨機搜索等方法進行超參數調優14、數據分析中的回歸分析用于建立變量之間的定量關系。假設要建立一個線性回歸模型來預測氣溫對空調銷量的影響。如果模型的殘差呈現出明顯的非線性模式，可能表明什么？（）A.應該使用非線性回歸模型來改進預測效果B.數據中存在異常值，需要進行處理C.模型的擬合效果很好，無需進一步改進D.收集的數據不足以進行有效的分析15、某數據分析項目需要對大量文本數據進行情感分析。以下哪種技術常用于文本情感分析？（）A.決策樹B.樸素貝葉斯C.支持向量機D.詞袋模型16、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17、在數據分析中，因果推斷用于確定變量之間的因果關系。假設要研究廣告投入與銷售額之間的因果關系，以下關于因果推斷的描述，哪一項是不正確的？（）A.隨機對照實驗是確定因果關系的黃金標準，但在實際中可能難以實施B.觀察性研究可以通過控制混雜因素來推斷因果關系，但存在一定的局限性C.相關性強就意味著存在因果關系，可以直接根據相關性得出因果結論D.可以使用工具變量、雙重差分等方法來解決因果推斷中的內生性問題18、數據分析中的模型選擇需要根據問題的特點和數據的性質來決定。假設要預測股票價格的短期波動，數據具有高噪聲和非線性特征。以下哪種模型在處理這種復雜的金融數據時更有可能取得較好的預測效果？（）A.線性回歸模型B.決策樹模型C.支持向量回歸模型D.深度學習模型19、在數據庫中，若要執行事務處理以確保數據的一致性，以下哪個特性是關鍵的？（）A.原子性B.一致性C.隔離性D.持久性20、數據分析中，數據可視化的風格應根據不同的受眾和目的進行選擇。以下關于數據可視化風格選擇的說法中，錯誤的是？（）A.數據可視化風格可以分為簡潔明了、生動形象、專業嚴謹等不同類型B.數據可視化風格的選擇應考慮受眾的背景、知識水平和需求等因素C.數據可視化風格的選擇可以根據具體的問題和數據特點來確定D.數據可視化風格一旦確定就不能再進行調整和改變，否則會影響用戶體驗21、在數據可視化中，選擇合適的圖表類型對于清晰傳達信息至關重要。假設要展示不同地區在過去十年間的人口增長趨勢，以下哪種圖表可能是最合適的？（）A.餅圖B.雷達圖C.折線圖D.氣泡圖22、在數據分析中，數據質量問題的根源可能來自多個方面。以下關于數據質量問題根源的說法中，錯誤的是？（）A.數據質量問題可能源于數據采集過程中的錯誤和不規范B.數據質量問題可能由于數據存儲和管理不善導致C.數據質量問題可能是由于數據分析方法不當引起的D.數據質量問題只與數據本身有關，與數據處理的過程和人員無關23、對于一個具有大量數據的數據庫，若要提高查詢效率，以下哪種技術可能會被使用？（）A.緩存B.分區C.索引優化D.以上都是24、關于數據分析中的數據預處理，假設數據集中存在極端值，這些極端值可能會對后續的分析產生較大影響。以下哪種處理極端值的方法可能較為恰當？（）A.直接刪除包含極端值的數據點B.對極端值進行縮尾或截尾處理C.將極端值替換為平均值D.不處理極端值，保留原始數據25、假設我們要分析一個網站的用戶行為數據，以下哪種方法可以用于識別用戶的訪問模式？（）A.關聯規則挖掘B.分類算法C.聚類分析D.回歸分析二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）闡述在數據分析中，如何進行數據的可信度評估，包括數據源可靠性、數據驗證方法等方面。2、（本題5分）解釋關聯規則挖掘的概念和算法，如Apriori算法，說明關聯規則在購物籃分析、推薦系統中的應用。3、（本題5分）在進行數據分析時，如何進行數據的倫理和法律考量？闡述數據收集、使用和共享過程中的合規性和道德問題。4、（本題5分）描述數據挖掘中的圖挖掘的主要任務和方法，如節點重要性評估、子圖發現等，并舉例說明在社交網絡結構分析中的應用。三、案例分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5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決支付問題。2、（本題5分）某連鎖酒店擁有各分店的入住率、客人評價、價格策略等數據。分析如何借助這些數據優化酒店的定價和市場推廣策略。3、（本題5分）某在線瑜伽課程平臺擁有課程報名數據、用戶身體狀況、課程評價等。設計更適合不同用戶的瑜伽課程。4、（本題5分）某手機制造商積累了不同型號手機的銷售數據、用戶反饋、零部件供應情況等。探討怎樣利用這些數據進行產品升級和供應鏈管理。5、（本題5分）一家房地產中介公司擁有房屋租賃數據，包括房屋位置、戶型、面積、租金、租賃周期等。研究不同位置和戶型的房屋租金與租賃周期的關系。四、論述題（本大題共3個小題，共30分)1、（本題10分）