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頁廣東外語外貿大學

《數值計算方法》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15個小題，每小題1分，共15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2、數據分析中的關聯規則挖掘可以發現不同項之間的關聯關系。假設我們在分析超市的銷售數據，想要找出經常一起被購買的商品組合，以下哪個關聯規則度量指標可以用來評估規則的強度？（）A.支持度B.置信度C.提升度D.以上都是3、在數據分析中，若要對數據進行標準化處理，以下哪種方法較為常見？（）A.Z-score標準化B.Min-Max標準化C.小數定標標準化D.以上都是4、數據分析中的數據標注對于監督學習算法至關重要。假設要對圖像數據進行分類標注，以下關于數據標注方法的描述，正確的是：（）A.讓非專業人員進行標注，不進行質量控制B.不制定標注規范和標準，導致標注結果不一致C.組織專業的標注團隊，制定明確的標注規范和流程，進行質量檢查和審核，確保標注數據的準確性和一致性D.認為數據標注是簡單的任務，不需要投入太多資源和時間5、數據分析中，數據挖掘的過程包括多個步驟。以下關于數據挖掘過程的說法中，錯誤的是？（）A.數據挖掘的過程包括數據準備、數據挖掘、結果解釋和評估等步驟B.數據準備階段包括數據清洗、數據集成和數據轉換等工作C.數據挖掘階段可以使用多種算法和技術，如決策樹、聚類、關聯規則挖掘等D.數據挖掘的結果不需要進行解釋和評估，直接應用于實際問題即可6、在進行數據分析時，數據的標準化或歸一化處理常常是必要的。假設我們有一組特征數據，取值范圍差異較大，以下哪種標準化方法可以將數據映射到特定的區間，例如[0,1]？（）A.最小-最大標準化B.Z-score標準化C.小數定標標準化D.以上都是7、在數據分析中，選擇合適的統計量來描述數據的集中趨勢和離散程度是很重要的。假設你有一組員工的工資數據，以下關于統計量的選擇，哪一項是最合適的？（）A.用中位數描述集中趨勢，用方差描述離散程度B.用均值描述集中趨勢，用標準差描述離散程度C.用眾數描述集中趨勢，用極差描述離散程度D.隨機選擇統計量，不考慮數據的特點8、在數據庫設計中，若要存儲學生的課程成績，以下哪種數據類型較為合適？（）A.整數型B.浮點型C.字符型D.日期型9、關于數據分析中的客戶細分，假設要根據客戶的購買行為、人口統計信息和在線活動將客戶分為不同的細分群體。以下哪種細分方法可能更能揭示客戶的潛在需求和行為模式？（）A.RFM模型，基于消費頻率、金額和最近消費時間B.基于聚類的細分，自動發現相似群體C.基于決策樹的細分，根據規則劃分D.不進行客戶細分，對所有客戶采用相同的策略10、在數據分析中，數據的歸一化和標準化是常見的操作。假設你有一個包含不同量綱特征的數據集，以下關于這兩種操作的作用，哪一項是最關鍵的？（）A.使數據符合正態分布，便于進行統計分析B.消除特征之間的量綱差異，使不同特征具有可比性C.增加數據的多樣性和復雜性D.沒有實際作用，可以忽略11、在數據分析的特征工程中，假設要從原始數據中提取有意義的特征以提高模型的性能。原始數據包含大量的文本和數值信息。以下哪種特征提取方法可能更有助于提升模型的準確性？（）A.詞袋模型，將文本轉換為向量B.主成分分析，降低數據維度C.特征選擇，挑選重要的特征D.不進行特征工程，直接使用原始數據12、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13、數據分析中的抽樣方法用于從總體中選取部分樣本進行分析。假設我們要對一個大型數據集進行抽樣。以下關于抽樣方法的描述，哪一項是錯誤的？（）A.簡單隨機抽樣每個樣本被選中的概率相等B.分層抽樣可以保證樣本在不同層次上具有代表性C.整群抽樣效率高，但可能導致樣本的偏差D.抽樣方法對數據分析的結果沒有影響，任何抽樣方法都可以使用14、在數據分析中，數據倉庫的架構有很多種，其中星型架構是一種常用的架構。以下關于星型架構的描述中，錯誤的是？（）A.星型架構由事實表和維度表組成B.事實表中包含了大量的詳細數據，維度表中包含了對事實表的描述信息C.星型架構的數據查詢效率較高，適用于大規模數據集D.星型架構的設計和維護比較復雜，需要專業的技術和知識15、對于數據分析中的數據融合，假設要整合來自多個數據源的數據，這些數據源的數據格式、字段和含義可能不同。以下哪種數據融合方法可能更有助于實現數據的一致性和可用性？（）A.基于規則的融合，制定明確的融合規則B.基于模型的融合，利用機器學習算法C.手動整合數據，逐個處理D.不進行數據融合，分別分析各個數據源的數據二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）描述在數據分析中，如何進行數據的版本控制和管理，包括使用版本控制系統和記錄數據變更的重要性。2、（本題5分）簡述數據分析師在項目中的風險管理，包括識別風險、評估風險影響、制定應對策略等，并舉例說明可能的風險和應對方法。3、（本題5分）闡述在數據分析中，如何評估模型的泛化能力，包括使用交叉驗證等技術，解釋其原理和作用，并說明如何提高模型的泛化能力。4、（本題5分）簡述數據預處理的步驟和目的，包括數據標準化、歸一化等操作，并解釋為什么數據預處理對后續分析至關重要。三、論述題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）隨著物聯網技術的發展，智能家居設備產生了大量的數據。以某智能家居系統為例，論述如何運用數據分析來優化能源管理、提升家居安全性、實現個性化的用戶體驗，以及如何解決設備兼容性和數據標準化的問題。2、（本題5分）交通領域的擁堵和出行需求管理需要數據分析的支持。以某城市的交通管理部門為例，討論如何利用數據分析來優化交通信號燈設置、預測出行需求、規劃公共交通線路，以及如何整合多源交通數據和應對數據更新的及時性問題。3、（本題5分）在電商平臺的搜索推薦中，數據分析能夠提高搜索準確性和推薦相關性。以某大型電商平臺的搜索功能為例，分析如何運用數據分析來優化搜索算法、理解用戶意圖、提升推薦商品的點擊率和轉化率，以及如何處理搜索和推薦中的冷啟動問題。4、（本題5分）金融行業面臨著復雜的風險和競爭。選取一家商業銀行，論述如何利用數據分析來評估客戶信用風險，包括數據來源、變量選擇、建立信用評分模型，以及如何通過模型監控和優化來降低不良貸款率，同時提高信貸審批效率和準確性。5、（本題5分）在金融監管領域，金融機構的交易數據、合規數據等不斷被監測和收集。詳細論述如何運用數據分析，例如風險監測模型構建、違規行為識別等，加強金融監管，維護金融市場穩定，同時分析在數據海量復雜、監管政策變化和跨機構數據整合方面的挑戰及解決辦法。四、案例分析題（本大題共4個小題，共40分)1、（本題10分）一家手機應用商店的攝影類應用記錄了數據，包括應用功能、用戶評分、更新頻率、下載量等。探討應用功能和更新頻率對用戶評分和下載量的作用。2、（本題10分）某物流公司積累了貨物運輸的