廣東金融學(xué)院《結(jié)構(gòu)方程模型》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第1頁
廣東金融學(xué)院《結(jié)構(gòu)方程模型》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第2頁
廣東金融學(xué)院《結(jié)構(gòu)方程模型》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第3頁
廣東金融學(xué)院《結(jié)構(gòu)方程模型》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第4頁
廣東金融學(xué)院《結(jié)構(gòu)方程模型》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第5頁
全文預(yù)覽已結(jié)束

下載本文檔

版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)

文檔簡介

學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁,共3頁廣東金融學(xué)院

《結(jié)構(gòu)方程模型》2023-2024學(xué)年第一學(xué)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(gè)小題,每小題1分,共15分.在每小題給出的四個(gè)選項(xiàng)中,只有一項(xiàng)是符合題目要求的.)1、在數(shù)據(jù)分析中,抽樣是一種常用的方法。以下關(guān)于抽樣的描述,錯(cuò)誤的是:()A.簡單隨機(jī)抽樣保證了每個(gè)樣本被抽取的概率相等B.分層抽樣可以保證樣本在不同層次上具有代表性C.整群抽樣的效率較高,但精度可能較低D.抽樣不會引入偏差,能完全反映總體的特征2、對于一個(gè)具有多個(gè)變量的數(shù)據(jù)集合,若要進(jìn)行降維處理,以下哪種方法可能會被使用?()A.主成分分析B.線性判別分析C.獨(dú)立成分分析D.以上都是3、數(shù)據(jù)分析中,數(shù)據(jù)質(zhì)量問題會影響分析結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性。以下關(guān)于數(shù)據(jù)質(zhì)量的說法中,錯(cuò)誤的是?()A.數(shù)據(jù)質(zhì)量包括準(zhǔn)確性、完整性、一致性、時(shí)效性等多個(gè)方面B.數(shù)據(jù)質(zhì)量問題可以通過數(shù)據(jù)清洗、驗(yàn)證和監(jiān)控等方法來解決C.提高數(shù)據(jù)質(zhì)量需要從數(shù)據(jù)的采集、存儲、處理等各個(gè)環(huán)節(jié)入手D.一旦數(shù)據(jù)進(jìn)入數(shù)據(jù)倉庫,就不需要再關(guān)注數(shù)據(jù)質(zhì)量問題了4、在數(shù)據(jù)分析中,數(shù)據(jù)分析的流程包括多個(gè)步驟,其中問題定義是第一個(gè)步驟。以下關(guān)于問題定義的描述中,錯(cuò)誤的是?()A.問題定義應(yīng)該明確數(shù)據(jù)分析的目的和需求B.問題定義應(yīng)該考慮數(shù)據(jù)的可用性和可獲取性C.問題定義應(yīng)該確定數(shù)據(jù)分析的方法和工具D.問題定義可以根據(jù)需要進(jìn)行調(diào)整和修改,以適應(yīng)不同的情況5、在對一個(gè)社交媒體平臺的用戶興趣數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,例如關(guān)注的話題、參與的討論組等,以進(jìn)行精準(zhǔn)的廣告投放。以下哪種數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可能在用戶畫像和廣告定向中發(fā)揮重要作用?()A.分類算法B.聚類算法C.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘D.以上都是6、在對一個(gè)城市的空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,例如污染物濃度、氣象條件、季節(jié)因素等,以制定環(huán)境政策和改善空氣質(zhì)量。以下哪種分析方法可能有助于找出主要的污染源和影響因素?()A.方差分析B.因果分析C.判別分析D.以上都是7、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí),若數(shù)據(jù)的樣本量較小,以下哪種統(tǒng)計(jì)方法需要謹(jǐn)慎使用?()A.方差分析B.t檢驗(yàn)C.非參數(shù)檢驗(yàn)D.回歸分析8、在數(shù)據(jù)分析的過程中,需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化或歸一化處理,例如將不同單位和量級的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為統(tǒng)一的尺度。以下哪種情況可能更需要進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化?()A.數(shù)據(jù)的分布比較均勻B.數(shù)據(jù)的量級差異較大C.數(shù)據(jù)的類型比較單一D.以上都不是9、假設(shè)我們要預(yù)測未來一段時(shí)間內(nèi)的股票價(jià)格,以下哪種數(shù)據(jù)分析方法可能不太適用?()A.時(shí)間序列分析B.線性回歸C.聚類分析D.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)10、數(shù)據(jù)分析中的文本挖掘用于從大量文本數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值的信息。假設(shè)要從客戶的評價(jià)文本中挖掘他們的滿意度,以下關(guān)于文本挖掘的描述,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.可以使用詞袋模型將文本轉(zhuǎn)換為數(shù)值向量,以便進(jìn)行后續(xù)的分析B.情感分析能夠判斷文本的情感傾向,如積極、消極或中性C.主題模型可以發(fā)現(xiàn)文本中的潛在主題,但無法確定每個(gè)文本所屬的具體主題D.文本挖掘不需要對文本進(jìn)行預(yù)處理,如分詞和去除停用詞11、在數(shù)據(jù)分析中,數(shù)據(jù)挖掘是一種高級的技術(shù)。以下關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘的描述中,錯(cuò)誤的是?()A.數(shù)據(jù)挖掘可以從大量的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)隱藏的模式和規(guī)律B.數(shù)據(jù)挖掘可以使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行數(shù)據(jù)的分類、聚類和預(yù)測C.數(shù)據(jù)挖掘需要專業(yè)的技術(shù)和知識,對于普通用戶來說難以掌握D.數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果一定是準(zhǔn)確無誤的,可以直接用于決策12、在數(shù)據(jù)分析中,數(shù)據(jù)質(zhì)量是一個(gè)關(guān)鍵問題。以下關(guān)于數(shù)據(jù)質(zhì)量的描述中,錯(cuò)誤的是?()A.數(shù)據(jù)質(zhì)量包括數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、完整性、一致性和時(shí)效性等方面B.數(shù)據(jù)質(zhì)量問題可能會導(dǎo)致數(shù)據(jù)分析結(jié)果的錯(cuò)誤和不可靠C.提高數(shù)據(jù)質(zhì)量可以通過數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)驗(yàn)證和數(shù)據(jù)監(jiān)控等方法來實(shí)現(xiàn)D.數(shù)據(jù)質(zhì)量只與數(shù)據(jù)的來源有關(guān),與數(shù)據(jù)分析的方法和工具無關(guān)13、在進(jìn)行數(shù)據(jù)分類任務(wù)時(shí),需要評估模型的性能。假設(shè)我們訓(xùn)練了一個(gè)分類模型,以下哪個(gè)評估指標(biāo)能夠綜合考慮模型的查準(zhǔn)率和查全率?()A.F1值B.準(zhǔn)確率C.召回率D.AUC值14、在數(shù)據(jù)分析中,數(shù)據(jù)倉庫是一種重要的存儲和管理數(shù)據(jù)的方式。以下關(guān)于數(shù)據(jù)倉庫的描述中,錯(cuò)誤的是?()A.數(shù)據(jù)倉庫可以將來自不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)整合在一起B(yǎng).數(shù)據(jù)倉庫可以提供高效的數(shù)據(jù)查詢和分析功能C.數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)是實(shí)時(shí)更新的,反映了最新的業(yè)務(wù)狀態(tài)D.數(shù)據(jù)倉庫的建設(shè)需要投入大量的時(shí)間和資源15、當(dāng)分析兩個(gè)連續(xù)變量之間的線性關(guān)系時(shí),以下哪個(gè)統(tǒng)計(jì)量的值在-1到1之間?()A.相關(guān)系數(shù)B.決定系數(shù)C.方差膨脹因子D.協(xié)方差二、簡答題(本大題共4個(gè)小題,共20分)1、(本題5分)解釋什么是圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(GNN),說明其在圖結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用和優(yōu)勢,并舉例分析。2、(本題5分)闡述數(shù)據(jù)倉庫中的維度建模方法,包括星型模型、雪花模型等,說明它們的特點(diǎn)和適用場景,并舉例說明。3、(本題5分)在處理文本分類問題時(shí),除了傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法,深度學(xué)習(xí)方法如Transformer架構(gòu)有何優(yōu)勢?舉例說明其應(yīng)用。4、(本題5分)在進(jìn)行分類問題的數(shù)據(jù)分析時(shí),除了決策樹和隨機(jī)森林,還有哪些常見的分類算法?請對比它們的優(yōu)缺點(diǎn)。三、論述題(本大題共5個(gè)小題,共25分)1、(本題5分)探討在社交媒體的用戶增長分析中,如何運(yùn)用數(shù)據(jù)分析了解用戶獲取和留存的關(guān)鍵因素,制定有效的用戶增長策略。2、(本題5分)金融科技公司在創(chuàng)新金融服務(wù)時(shí)需要依靠數(shù)據(jù)分析。以某金融科技企業(yè)為例,分析如何運(yùn)用數(shù)據(jù)分析來開發(fā)新的金融產(chǎn)品、評估風(fēng)險(xiǎn)、優(yōu)化用戶體驗(yàn),以及如何應(yīng)對金融監(jiān)管和數(shù)據(jù)合規(guī)方面的要求。3、(本題5分)在電商平臺的搜索推薦中,數(shù)據(jù)分析能夠提高搜索準(zhǔn)確性和推薦相關(guān)性。以某大型電商平臺的搜索功能為例,分析如何運(yùn)用數(shù)據(jù)分析來優(yōu)化搜索算法、理解用戶意圖、提升推薦商品的點(diǎn)擊率和轉(zhuǎn)化率,以及如何處理搜索和推薦中的冷啟動問題。4、(本題5分)體育行業(yè)越來越依賴數(shù)據(jù)分析來提升運(yùn)動員表現(xiàn)、賽事運(yùn)營和觀眾體驗(yàn)。請?jiān)敿?xì)論述如何利用數(shù)據(jù)分析進(jìn)行運(yùn)動員體能監(jiān)測、比賽戰(zhàn)術(shù)分析和球迷行為研究,探討數(shù)據(jù)分析在體育產(chǎn)業(yè)中的發(fā)展趨勢和潛在風(fēng)險(xiǎn),如數(shù)據(jù)的過度依賴和誤判。5、(本題5分)社交媒體輿論監(jiān)測和引導(dǎo)需要有效的數(shù)據(jù)分析支持。請?jiān)敿?xì)闡述如何通過數(shù)據(jù)分析來及時(shí)發(fā)現(xiàn)熱點(diǎn)話題、掌握輿論走向和進(jìn)行正面引導(dǎo),同時(shí)避免虛假信息和惡意言論的傳播,維護(hù)網(wǎng)絡(luò)輿論環(huán)境的健康和穩(wěn)定。四、案例分析題(本大題共4個(gè)小題,共40分)1、(本題10分)一家手機(jī)制造商收集了產(chǎn)品的銷售數(shù)據(jù),包括型號、顏色、配置、銷售地區(qū)、銷售數(shù)量等。研究各地區(qū)對不同型號和配置手機(jī)的偏好差異以及銷售趨勢。2、(本題10分)一家物流公司的跨境電商物流業(yè)務(wù)記錄了運(yùn)輸數(shù)據(jù),包括商品類別、運(yùn)輸國家、運(yùn)輸方式、清關(guān)時(shí)效、物流成本等。研究不同商品類別和運(yùn)輸國家對運(yùn)輸方式選擇和清關(guān)

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 人人文庫網(wǎng)僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評論

0/150

提交評論