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頁池州學院

《大數據挖掘及應用》2023-2024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20個小題，每小題2分，共40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、在數據分析中，對于一個包含多個變量的數據集，需要確定哪些變量對目標變量的影響最大。假設變量之間存在復雜的非線性關系，以下哪種方法可能有助于進行變量篩選和特征工程？（）A.逐步回歸B.隨機森林C.支持向量機D.以上都是2、數據分析中，數據可視化的創新可以帶來更好的用戶體驗。以下關于數據可視化創新的說法中，錯誤的是？（）A.數據可視化創新可以包括使用新的圖表類型、交互方式和可視化技術等B.數據可視化創新應結合具體的問題和數據特點，不能為了創新而創新C.數據可視化創新可以提高數據分析的效率和準確性，增強數據的說服力D.數據可視化創新只需要關注技術層面，不需要考慮用戶的需求和感受3、在數據挖掘中，若要對數據進行分類，以下哪種算法對噪聲和缺失值具有較好的容忍性？（）A.決策樹B.樸素貝葉斯C.支持向量機D.隨機森林4、在對一家公司的人力資源數據進行分析，例如員工的績效評估、工作年限、培訓經歷等，以找出影響員工績效的因素，并為人力資源決策提供支持。以下哪種分析方法可能有助于發現潛在的模式和關系？（）A.主成分分析B.關聯規則挖掘C.文本挖掘D.以上都是5、在數據分析的深度學習模型中，以下關于卷積神經網絡（CNN）的描述，不準確的是（）A.CNN適用于處理圖像和音頻等具有空間結構的數據B.CNN通過卷積層和池化層自動提取特征C.CNN的訓練需要大量的數據和較高的計算資源D.CNN不能用于文本數據的處理6、在數據分析中，數據倉庫的設計和實現需要考慮多個因素，其中數據粒度是一個重要的因素。以下關于數據粒度的描述中，錯誤的是？（）A.數據粒度是指數據的詳細程度和匯總程度B.數據粒度越細，數據的存儲和管理成本越高C.數據粒度越粗，數據的查詢和分析效率越高D.數據粒度的選擇只取決于數據的類型和規模，與數據分析的需求無關7、當分析兩個變量之間的關系時，如果散點圖呈現出非線性的趨勢，以下哪種方法可以更好地擬合這種關系？（）A.線性回歸B.多項式回歸C.邏輯回歸D.嶺回歸8、在數據分析的過程中，數據清洗是至關重要的一步。假設我們有一個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。為了獲得高質量的數據用于后續分析，以下哪種數據清洗方法是首先應該考慮的？（）A.直接刪除包含缺失值或錯誤數據的記錄B.采用均值或中位數填充缺失值C.通過數據驗證規則修正錯誤數據D.利用機器學習算法預測缺失值9、假設要對海量圖像數據進行分析，以下關于圖像數據分析方法的描述，正確的是：（）A.直接使用傳統的數據分析方法處理圖像數據，效果良好B.基于深度學習的圖像識別算法能夠自動提取圖像的特征C.圖像數據的分辨率對分析結果沒有影響D.不需要對圖像數據進行預處理，直接輸入模型進行分析10、在數據分析的市場調研中，假設要了解消費者對新產品的偏好和需求。以下哪種數據收集方法可能獲得更深入和真實的反饋？（）A.在線調查問卷B.面對面訪談C.電話調查D.不進行調研，依靠以往經驗推測11、在處理缺失值時，如果缺失值的比例較高且數據呈現一定的規律性，以下哪種方法可能較為有效？（）A.基于模型的插補B.多重插補C.隨機插補D.以上都不是12、在數據分析中，若要研究變量之間的因果關系，以下哪種方法可能會被采用？（）A.實驗設計B.格蘭杰因果檢驗C.結構方程模型D.以上都有可能13、在數據分析中，數據抽樣是一種常用的方法。以下關于數據抽樣的目的，錯誤的是？（）A.減少數據的數量，降低數據分析的成本和時間B.保證樣本具有代表性，能夠反映總體的特征和趨勢C.避免數據的過擬合，提高數據分析的結果的準確性和可靠性D.增加數據的多樣性，提高數據分析的結果的創新性和實用性14、在數據分析中，探索性數據分析（EDA）用于初步了解數據的特征和規律。假設要對一個新的數據集進行EDA，以下關于EDA的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以通過繪制直方圖、箱線圖等圖形來觀察數據的分布情況B.計算數據的基本統計量，如均值、中位數、眾數等，有助于了解數據的集中趨勢和離散程度C.EDA只是一個初步的過程，對后續的深入分析和建模作用不大D.發現數據中的異常值和缺失值，并思考它們可能的原因和影響15、在數據分析中，相關性分析用于研究兩個變量之間的關系。假設要分析身高和體重之間的相關性，以下關于相關性分析的描述，哪一項是不準確的？（）A.可以使用皮爾遜相關系數來衡量線性相關性的強度和方向B.相關性強并不意味著存在因果關系，只是表明變量之間存在某種關聯C.即使相關系數為零，也不能完全排除變量之間存在非線性關系的可能D.相關性分析的結果不受數據范圍和樣本大小的影響16、在數據庫中，若要實現多表之間的關聯查詢，以下哪種連接方式較為常用？（）A.內連接B.外連接C.交叉連接D.自然連接17、當分析一個物流企業的配送數據，包括貨物類型、配送地點、運輸時間等，以優化配送路線和提高配送效率。考慮到實際的交通狀況和限制條件，以下哪種優化方法可能是適用的？（）A.線性規劃B.模擬退火算法C.遺傳算法D.以上都是18、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19、在數據分析中，回歸分析是一種常用的方法。以下關于回歸分析的描述中，錯誤的是？（）A.回歸分析可以用來建立變量之間的關系模型B.回歸分析可以分為線性回歸和非線性回歸兩種類型C.回歸分析的結果可以用來預測因變量的值D.回歸分析只能用于預測連續型變量，對于分類型變量無法處理20、在數據分析中，數據可視化的設計應遵循一定的原則。以下關于數據可視化設計原則的說法中，錯誤的是？（）A.數據可視化的設計應簡潔明了，避免過多的裝飾和復雜的圖表類型B.數據可視化的設計應突出重點，讓讀者能夠快速抓住關鍵信息C.數據可視化的設計應具有交互性，讓讀者能夠自主探索數據D.數據可視化的設計可以隨意發揮，不需要考慮讀者的需求和認知水平二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）解釋什么是可解釋性人工智能在數據分析中的重要性，列舉提高模型可解釋性的方法和技術，并舉例分析。2、（本題5分）簡述數據隱私保護在數據分析中的重要性，介紹常見的數據隱私保護技術和方法，如加密、匿名化等。3、（本題5分）描述數據倉庫中的維度建模方法，包括星型模型和雪花模型的特點和適用場景，并說明如何根據業務需求選擇合適的模型。三、案例分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）一家動漫周邊店收集了產品銷售數據、動漫熱門程度、顧客年齡分布等。優化動漫周邊產品的進貨和陳列策略。2、（本題5分）某在線醫療平臺保存了患者的病歷數據、在線咨詢記錄、藥品購買記錄等。探討怎樣利用這些數據改善醫療服務質量和藥品管理。3、（本題5分）某醫院保存了患者的病歷信息、診斷結果、治療方案等數據。分析疾病的發病規律和治療效果，提升醫療服務質量和資源配置效率。4、（本題5分）某電商直播平臺擁有主播的直播數據、觀眾互動數據、商品銷售數據等。研究如何根據這些數據評估主播的表現和直播效果，優化直播運營策略。5、（本題5分）某在線課程平臺收集了學生的課程完成率、作業提交情況、教師評價等。研究怎樣借助這些數據評估課程質量和教師教學效果。四、論述題（本大題共2個小題，共20分)1、（本題10分）社交媒體平臺產生了海量的用戶生成數據。詳細論述如何通過數據分析手段，例如情感分析、社交網絡分析